エンコーダー・デコーダー型Gemmaの新モデル群『T5Gemma』を発表
エンコーダー・デコーダー型の新しい大規模言語モデル『T5Gemma』を発表した。
出典: Google DeepMind（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI解体新書
AIに金を使った企業は人を減らしたのか？従業員1人あたり月33.67ドル層だけが10.2%増、月2.78ドル層はゼロという実測
Rampとリベリオ・ラボが米国企業21,559社の実支出と職歴データを接続した分析では、AI投資の強度で結果が割れました。1人あたり月33.67ドル層は総従業員数10.2%増、月2.78ドル層は-0.6%で有意差なし。ただしこれは法人カード提供者自身による査読前の分析です。
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AI解体新書
企業は従業員1人あたり月いくらAIに払っているのか？中央値$11.38・上位1%$7.45Kという分布と、Anthropicが有料採用率41%でOpenAIを初めて上回った件
法人カード大手Rampが2026年6月に公開したAI Indexから、1人あたり月間AI支出の分位と、ベンダー別の有料採用率を条件込みで読み解きます。中央値は法人シート1席分、上位1%はその650倍超。ただし対象は米国のRamp利用企業に限られ、発信元は当該支出データの当事者です。
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AI解体新書
実利用16万480件のAIエージェント、複数依頼を完全に満たしたのは58%——どこまで任せられるのか？
Arenaが自社Agent Modeの実利用ログ160,480タスク（7日間）を集計した。セッションの75.6%がツールを実行し、複数要素を含む依頼が完全に充足されたのは58%、8%は無言で一部を落としていた。自社製品の自社集計という前提を踏まえたうえで、中小企業が導入前に決めるべき権限設計・検収工程・予算の組み方を整理する。
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