CEDEC2026を振り返って ― ゲーム開発におけるAI活用の傾向
※ この記事は個々のセッションを網羅的に紹介する参加レポートではなく、私個人の見解です。 CEDEC2026の公開プログラムやセッション情報を振り返りながら、ゲーム開発におけるAI技術トレンドについて考えてみました。 https://cedec.cesa.or.jp/2026/ AIが単独のテーマではなくなった AI活用の探索から実装・運用へ 今回、最も強く感じたのは、生成AIが「新しい技術として紹介される段階」から、「ゲーム開発の具体的な工程に組み込まれる段階」へ移ったことでした。 2023年のAI関連セッションでは、"AIがゲーム開発やゲーム体験をどのように変えるのか"とい...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
新しい汎用AIが出ても特化モデルは勝てるのか — スコア0.925対0.798の比較を読む
帳票の読み取りをAIに任せるとき、最新の大手汎用モデルを待つべきか、自社言語・自社帳票に合わせた小型モデルを選ぶべきか。2026年7月16日に公開された比較では特化モデルが0.925、汎用OCRが0.798でした。ただしこれは提供元自身が設計したポルトガル語専用ベンチマークの数字です。
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攻撃者の操作ログ17,000件超──AIエージェントによる侵入に、中小企業は何を前提に備え直すべきか
Hugging Faceが自社の侵害インシデントを公開しました。フォレンジックのために解析した攻撃者の操作ログは17,000件超、横展開が行われたのは週末の1回分です。中小企業にとっての結論は「鍵とトークンの棚卸し」と「ログを残す設計」の二点に集約されます。発表者が被害当事者かつAI提供者である点も含めて読み解きます。
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単価の安いモデルを選べば安くなるのか？417タスクで155ドルと79ドルが逆転した記録
IBM Researchが同一条件の417タスクでエージェントを動かしたところ、公表単価の安いGPT-4.1が総額155ドル、単価の高いClaude Sonnetが79ドルとなり、実測で約2倍の逆転が起きました。AI利用料をカタログ単価で見積もる危うさと、中小企業が取るべき比較手順を整理します。
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