OpenAI Codexの中の人が語った「2026年はエージェントの年」を要点で解説
この記事について OpenAI で Codex のプロダクトリーダーを務める Alexander Embiricos が、Lenny's Podcast（"Inside OpenAI: 2026 is the year of agents"）で語った内容を、要点だけ抜き出して日本語で解説します。1時間半の対談なので、エンジニアに刺さりそうな論点を4つに束ねました。 各テーマには、実際に切り出して TikTok に投稿した縦型クリップへのリンクも置いています（該当箇所を映像で見たい方向け）。 ! 本記事は元動画の全文翻訳・逐語要約ではなく、紹介と論評を目的として筆者が要点を抜き出し、筆...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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AIに設計業務を任せると成功率は何%か — 56.8%から88.6%に上がった条件
構造設計をAIに任せる研究で、汎用のまま使うと成功率56.8%、業務の手順と道具を整えると88.6%まで上がりました。差を生んだのはモデルの賢さではありません。製造業・建設業でAI導入を考えるときに、どこに手を入れるべきかを整理します。
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社内文書をAIに探させるのに、大きなモデルは必要か — 18分の1の規模で戦えるという報告
社内文書の検索にAIを使う場合、最上位のモデルでなければ話にならないと考えがちです。2026年7月公開の研究は、17億パラメータの小さなモデルをスマートフォン上で動かし、最大18倍の規模のモデルと競合したと報告しました。中小企業にとっての現実的な読み方を整理します。
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