何に整列させるべき？MiniMax M2のエージェント汎化を問い直す
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 Hugging Faceで元記事を読む →
編集部の実践記録から
AI解体新書
AIコーディングツールで開発は本当に速くなるのか ― 実測19%遅く、本人の実感は20%速い、という調査をどう読むか
METRが熟練OSS開発者16名・実課題246件をランダム割付で測ったところ、AI使用可の条件で完了時間は19%長くなりました。一方で開発者本人は終了後も20%速くなったと信じていました。中小企業が自己申告でROIを判断する危うさを、対象範囲の限界とあわせて整理します。
続きを読む →
AI解体新書
AIが書いたコードは自動テストに通れば完成なのか？自動採点38%に対しレビュー通過0件だった記録
METRが大規模OSS18課題でAIエージェントの成果物を測ったところ、人間が書いたテストによる自動採点は38%（±19%）だった一方、人間のレビュアーがそのままマージ可能と判断したPRは15件中0件でした。テストに通った4件でも修正見積りは平均26分。中小企業がAI開発ツールの投資対効果を試算するときに、何を工数に計上すべきかを整理します。
続きを読む →
AI解体新書
中小企業のAI導入率20.4%は、どの部門で何に使われているのか？
中小機構が2026年3月に公表した実態調査（有効回答1,647社、2025年11月17日〜12月12日）を読み解きます。導入済み企業の82.6%が生成AI、製造・生産部門の導入率は34.9%。不足しているのは技術ではなく事例情報でした。分母と限界も含めて整理します。
続きを読む →