Netomiの教訓、エージェント型システムのエンタープライズスケール化
Netomiは GPT-4.1 と GPT-5.2 を用いてエンタープライズAIエージェントをスケール化している。同時実行、ガバナンス、マルチステップ推論を組み合わせることで、信頼できるプロダクションワークフローを実現する。
出典: OpenAI（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
VIVANT2の「富岳級AI」は実在するのか？ — 400ペタフロップスを手元のMacと量子コンピュータで実測した
2026年8月23日放送のVIVANT第2シーズン第15話に「計算能力400ペタフロップス、スーパーコンピューター富岳級のAIハヤト」が登場しました。この数字は実在の富岳（442.01ペタフロップス）とほぼ一致します。ただし富岳は量子コンピュータではありません。当社のMacBook Air M2で実効性能を測ると160.8ギガフロップス、富岳との差は約275万倍でした。さらに量子シミュレータを自作してショアのアルゴリズムを走らせ、12量子ビットで15の素因数分解に成功しています。スパコン・AI・量子の違いを実測で切り分けます。
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話題のAIは「自前のコードツールを作らなかった」──中小企業はAIで何を作り、何を借りるべきか？
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、論文複製エージェントFaradayでClaude Opus 4.8とGPT-5.5を上回ったと発表しました。見出しは「小さいモデルが勝った」ですが、中小企業が真似できるのはモデルの大小より、Inherentの3つの設計判断です。コードツールは自作せずGPT-5.5 Codexを借り、報酬設計で「センス」を仕込み、迎合しないエージェントを狙う。当社は小型モデルの学習は測っていません。
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Inherentの「小型AIが大型に勝った」は中小企業に何を意味するのか？──報道の数字が食い違う
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、論文複製エージェントFaradayでClaude Opus 4.8とGPT-5.5を上回ったと発表しました。勝因はサイズではなく報酬設計で仕込んだ「研究のセンス」です。ただしQwenの規模は素材内で27億とも270億とも書かれ食い違っています。中小企業が真似できる一点と、当社が測っていないことを分けて示します。
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