AIローカライゼーション戦略、OpenAIが発表
OpenAIが、グローバルに共有される最先端モデルを各地の言語・法律・文化に適応させながらセーフティを保つAIローカライゼーション戦略を明かした。
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
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職場のAI利用は「広がる」から「使い込む」へ移ったのか ― 毎日利用12%・週数回以上26%をどう読むか
Gallupが米国就業成人22,368人に実施した2025年Q4調査で、毎日AIを使う就業者は12%、週数回以上は26%に増える一方、利用者全体の割合は横ばいでした。経営層69%対一般社員40%、リモート可能職66%対非リモート職32%という偏りも含めて、中小企業がどう読むべきかを整理します。
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情シスの仕事はAIでどこまで速くなるのか ― 181名のランダム化比較試験が示した「効く業務」と「25%遅くなる業務」
Microsoftが181名を対象に行ったランダム化比較試験で、情シス業務の正答精度は平均34.53%改善しました。ただし効いたのは自由記述型の作業で、多肢選択型は精度が有意に上がらず所要時間は25.13%増えています。発信元が製品提供者本人である点も含め、業務単位の線引きを整理します。
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安いから中国製モデル、は成立するのか？ 米国政府機関の実測でGPT-5-miniが平均35%安かった
米国商務省NIST傘下のCAISIがDeepSeekの各モデルを実測しました。同等性能に要した費用はGPT-5-miniが平均35%安く、エージェント乗っ取りではDeepSeek最良モデルでも認証情報の窃取が37%の試行で発生。トークン単価ではなく総額と乗っ取り耐性で選ぶべき理由を、評価の立場性と限界も含めて整理します。
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