AI新聞

noteの3Qは売上大幅増、営業利益率20%超、AI活用で人員を増やさずに伸ばすなど好調。ただし収益が単一プラットフォームに偏る弱点もあると指摘する。

筆者は、文章販売の市場は小さく、同型参入は双方を弱らせると主張。はてながnote型に寄せても食い合いになるだけで、日記中心のブログという役割に価値があるとする（魚屋と八百屋のたとえ）。

QiitaとZennのように新興が立つ余地はゼロではないが、はてなは自分の強みと思想を軸に、必要なら周辺強化を慎重に検討すべきだと結ぶ。

Claude Codeの過去セッションをSQLiteに保存し、検索・再利用できる「claude-recall」の紹介。MCPサーバ、TUI、Web UI、Codeプラグインの4つの入り口から、全文検索や要約（recap）、セッション再開、transcript消失後の擬似再開まで対応する。

FTS5で高速に探せて、リポジトリ単位の絞り込みや画面内プレビューも可能。「記憶を自動注入せず、必要な時だけ原文を引く」設計がポイントで、要約ずれや誤前提を避けつつ、作業の続きに自然に接続できる。開発はGo製の単一バイナリで、導入も手軽。

AIエンジニアリングは職種ではなく広いスキルの束で、基盤モデルを用途に合わせて使い、まず評価を設計する実践へと定義が固まってきた。AIの出力は予測しにくいため、良し悪しを判定する仕組みが最初に要る。

この1年で焦点は、文脈の整理（コンテキスト）、実行と検証を支える枠組み（ハーネス）、人の関与の回し方（ループ）に移った。AIは開発プロセス内にも入り、UIは「任せ方・確かめ方・責任の置き場所」を設計する話になっている。

またデータを持つ企業は、ボトルネックだけを自前モデルに置換し、本番の反応で強化学習する動きを強めそうだ。出発点として、手元のコーディングエージェントの振る舞いを定義し測って改善する、つまり評価とエラー分析のループを規律正しく回すことが最重要だとしている。

Jevが画像入力に対応し、画像内の対象の「どこ」を四角で返す新質問タイプboxが使えるようになった記事。PNG/JPEG対応、サイズ制限あり、実験機能で専用ヘッダが必要。料金はテキストと同じで画像の追加課金なし。

“ウォーリーを探せ”風の検証では、場面と見本を渡すと多くのケースで人物を特定し、中央値で約0.4秒、1回あたり約0.04〜0.05円と高速・低コスト。小さく写る相手や絵柄差が大きいと枠がずれる弱点はあるが、0.4秒・約0.05円で画像内の人物を素早く特定でき、最終確認を人が行うワークフローに向いている。

Liquid AIの新モデルd1-ultraは、複雑な状況でも正しく選べる「意思決定」に特化した多言語・マルチモーダルモデル。テキストと画像を入力でき、はい/いいえ・選択肢・数値評価に対し、各選択の確率をそのまま出力する。

112評価の全8分野で最高スコアを記録し、Jev 1.14を上回ったうえ、Artificial Analysisでも首位。特に、出力する確率と実際の正答率のズレが小さく、確率がそのまま信頼できる判断が強み。APIで提供（入力100万トークン$0.042、出力は無料）で、Playgroundで体験できる。

Microsoftの新フラグシップノート「Surface Laptop Ultra」の実機レビュー。NVIDIA RTX Spark N1Xを搭載し、メモリをGPUと共有して実質大容量VRAM化できるため、Qwen 3.8 27Bなどの大規模モデルをオフラインで動かせる。初回セットアップでHermes AgentやOpenClawとモデルの導入まで自動で進み、自前でフロンティア級AIモデルをローカル実行できるのが肝だ。

15型3,270×2,180/120Hzの高画質液晶や大型ハプティックタッチパッド、充実ポート、交換可能なM.2 SSDも魅力。Office利用で約10時間駆動と実用的だが、本体と140Wアダプタは重く、価格も高い。AI用途なら128GBモデル推奨。Copilot+は将来GPU併用で対応見込み。