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Anthropic 30億ドル訴訟：2万曲違法ダウンロード疑惑

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Anthropic 30億ドル訴訟：2万曲違法ダウンロード疑惑

  • Concord・UMGがAnthropicを30億ドルで告訴
  • 500曲訴訟が2万曲に急増
  • AI学習は合法、取得方式が不法複製と指摘

何が起きたのか？

ConcordとUMGがAnthropicを30億ドル規模で告訴した。[TechCrunch] 2万曲以上を無断ダウンロードしたという主張だ。最初は500曲だったが、Bartz事件の証拠調査で数千件が追加で見つかった。[The Wrap]

なぜ重要なのか？

今回の訴訟は「AI学習」ではなく「資料取得」を狙った。判事は著作権資料でAI学習するのは合法だと判決した。[WebProNews] しかし、違法ダウンロードで取得したことが問題だ。

個人的にはこれがAI著作権訴訟の局面を変えると思う。「AI学習＝侵害」は裁判所で負け続けている。しかし「取得違法」は違う。Bartz事件では15億ドルの和解金を支払った。30億ドルなら音楽業界がAI企業を圧迫する武器を手にしたことになる。

今後どうなるか？

Anthropicがまた和解する可能性が高い。15億ドルに続き、また数十億ドルを失えば投資家の信頼が揺らぐ。OpenAI、Googleも緊張するだろう。学習データの出所を明らかにしてこなかったが、「違法取得」疑惑で訴訟を起こされるという先例ができた。

よくある質問（FAQ）

Q：AI学習に著作権資料を使うのは合法ではなかったか？

A：学習は合法だ。しかし、資料をどのように取得したかが問題だ。今回の訴訟はライセンスなしに大量ダウンロードで盗んだと主張する。

Q：30億ドルならAnthropicは破産ではないか？

A：企業価値350億ドルなので、すぐに破産ではない。しかし、すでに15億ドル支払い、また数十億ドルを失えば信頼が揺らぐ。

Q：他のAI企業も訴訟を起こされるか？

A：可能だ。OpenAI、Googleともに学習データの出所を明らかにしていない。音楽・出版業界が団体で動けばAI産業が揺らぐ可能性がある。

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参考文献

NVIDIA CEO、1000億ドルのOpenAI投資中断説を正面から反論

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NVIDIA CEO、1000億ドルのOpenAI投資中断説に正面反論

  • ジェンセン・フアン、「報道内容は事実無根」公式立場発表
  • 1000億ドルのOpenAI投資はAIチップ市場最大の取引の一つ
  • NVIDIA-OpenAI関係再照明：協力か牽制か

何が起こったのか？

NVIDIA CEOのジェンセン・フアンが、自社の1000億ドル規模のOpenAI投資が中断されたという報道に直接反論した。[TechCrunch]

これに先立ち、一部メディアはNVIDIAとOpenAI間の大規模な投資交渉が難航していると報道した。1000億ドルはAIチップ市場で史上最大規模の取引の一つだ。

ジェンセン・フアンは声明を通じて「報道された内容は事実ではない」と明らかにした。NVIDIAはOpenAIの主要GPUサプライヤーであり、戦略的パートナー関係を維持している。

なぜ重要なのか？

正直に言って、この反論が出たタイミングが興味深い。OpenAIは最近、Amazonから500億ドルの投資交渉中であるという報道が出た。[TechCrunch]

個人的には、NVIDIAがOpenAIとの関係を公に擁護したこと自体がシグナルだと見ている。AIチップ市場でNVIDIAの地位が揺らいでいるという憶測が出るほど、この投資は単なるお金の問題ではない。

NVIDIAはOpenAIのGPTモデル学習に必要なH100、H200のような高性能GPUをほぼ独占的に供給してきた。もしこの関係が本当にぎくしゃくしているなら、AMDやGoogle TPUのような競合他社に機会になる可能性がある。

しかし問題は、OpenAIが今お金を必要としている点だ。ChatGPTの運営費用は1日に数百万ドルずつかかる。NVIDIAの立場からはOpenAIを手放すことができず、OpenAIの立場からはGPUを受け取り続けなければならない。互いに食い合う関係だ。

今後どうなるか？

NVIDIAとOpenAIの実際の交渉内容は公開されていない。しかし、ジェンセン・フアンが直接乗り出して反論しただけに、少なくとも短期的には関係が維持されると見られる。

長期的には、OpenAIが独自のAIチップを開発したり、他のサプライヤーを確保しようとする動きを見守る必要がある。Amazonが500億ドルを投資し、自社チップ（Trainium、Inferentia）を推し進める可能性もある。

NVIDIAの株価はこの報道後、小幅に下落したが、全体のAIチップ市場シェアは依然として80％以上だ。すぐに構図が変わるわけではないが、OpenAIのような大型顧客の選択が業界全体に及ぼす波及力は大きい。

よくある質問（FAQ）

Q：1000億ドルの投資は現金で渡すのか？

A：違う。通常、このような規模の取引はGPUハードウェア供給契約、株式投資、戦略的パートナーシップが結合された形だ。NVIDIAがOpenAIに1000億ドル相当のチップを数年にわたって供給し、代わりにOpenAIの株式や優先協力権を受け取る形だ。実際の現金投資規模は公開されていない。

Q：NVIDIAがOpenAI以外に他のAI会社も支援するのか？

A：当然だ。Meta、Google、Amazon、MicrosoftすべてNVIDIA GPUを使う。しかし、OpenAIはGPT-4のような超大型モデルを学習するのにGPUを最も多く使う顧客の一つだ。NVIDIAの立場からすると、OpenAIは技術ショーケースであり、最大の売上高だ。

Q：AMDや他の会社のチップでGPTを学習できないのか？

A：技術的には可能だ。AMDのMI300X、GoogleのTPU、AmazonのTrainiumすべてAI学習が可能だ。しかし問題はソフトウェアエコシステムだ。NVIDIAのCUDAプラットフォームは10年以上最適化され、ほとんどのAIフレームワーク（PyTorch、TensorFlow）がCUDAベースだ。他のチップに乗り換えるには、コード修正、性能チューニング、エンジニア再教育が必要だ。簡単に変えられない構造だ。

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参考文献

医療AIが見落とすもの：臨床意思決定抽出における言語的死角

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医療AI、記述型臨床ノートで24～58%の精度偏差

  • トランスフォーマーモデルの臨床意思決定抽出精度が言語特性によって異なる
  • 記述型文章からの抽出性能が半分以下に低下する
  • 境界許容評価適用時に再現率が48%から71%に改善される

何が起こったのか？

EACL HeaLing Workshop 2026で発表された研究が、医療AIの臨床意思決定抽出性能が文章の言語的特性に左右されるという事実を明らかにした。[arXiv] Mohamed ElgaarとHadi Amiriの研究チームは、DICTUMフレームワークで退院サマリーを分析した。薬物関連の決定は58%の再現率を示した一方、記述型の助言は24%まで低下した。

なぜ重要なのか？

医療現場でAI意思決定支援システムの導入が加速化している。この研究は、現在のシステムが特定の種類の臨床情報を体系的に見落とす可能性があることを示している。[arXiv] 薬物処方はうまく抽出するが、患者への助言や注意事項は見落としやすい。患者の安全に直結する問題だ。

境界許容マッチングで再現率が71%まで上昇した。完全一致の失敗の大部分が境界の不一致であったことを示唆する。[arXiv]

今後どうなるのか？

研究チームは、境界許容評価と抽出戦略の導入を勧告した。臨床NLPシステムは、記述型テキスト処理能力を強化する必要がある。規制機関も言語タイプ別の性能偏差を評価基準に含めることができる。

よくある質問 (FAQ)

Q: トランスフォーマーが臨床ノートから意思決定を抽出する方式は？

A: アテンションメカニズムで文脈を双方向把握する。各トークン間の関係を計算して意思決定テキストの範囲を識別する。 DICTUMデータで学習し、薬物処方、検査指示、患者への助言などを分類する。

Q: 記述型文章で抽出性能が低下する理由は？

A: 不用語、代名詞、ヘッジ表現が多く意味密度が低い。明確なエンティティが不足し、モデルが決定境界を特定しにくい。助言は複数の文章にわたって表現され、単一スパン抽出に不適合だ。

Q: 境界許容マッチングとは何か、なぜ効果的なのか？

A: 抽出範囲が正解と正確に一致しなくても部分的な重複を認める方式だ。核心内容の捕捉成功、境界だけが異なる場合を処理する。再現率48%から71%への上昇は、多数のエラーが境界設定の問題であることを示している。

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参考資料

TMKプロンプティングでLLMの計画能力を3倍向上：31%から97%へ

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LLMの計画性能が31%から97%へ急上昇

  • TMKプロンプティングで推論モデルの精度が3倍以上に向上
  • 既存のChain-of-Thoughtの限界を認知科学フレームワークで突破
  • 言語的推論から形式的なコード実行経路への転換を誘導

何が起こったのか？

ジョージア工科大学の研究チームが、認知科学に由来するTask-Method-Knowledge(TMK)フレームワークをLLMプロンプティングに適用し、計画性能を大幅に改善した。[arXiv] PlanBenchベンチマークのBlocksworldドメインで実験した結果、既存の31.5%の精度が97.3%まで上昇した。Erik Goh、John Kos、Ashok Goelが今回の研究を行った。[arXiv]

TMKは、単に何をするか(Task)、どうするか(Method)だけを扱う既存の階層的フレームワークとは異なり、なぜその行動をするのか(Knowledge)まで明示的に表現する。HTNやBDIのような既存のアプローチが見落とす因果的、目的論的構造を捉える。[arXiv]

なぜ重要なのか？

LLMの推論能力自体に対する懐疑論が高まる状況で出た研究だ。Chain-of-Thought(CoT)プロンプティングが広く使われているが、実際の推論なのかパターンマッチングなのか議論が続いた。TMKはこの限界を構造的に迂回する。

特に注目すべき点は、‘性能逆転’現象だ。推論モデルが既存のランダムレベルで失敗していた不透明で記号的なタスクで、むしろ最高の性能を見せた。研究チームはTMKがモデルの基本的な言語モードから離れ、形式的なコード実行経路を活性化させると解釈する。

実用的な観点から見ると、プロンプトエンジニアリングだけでモデルの再学習なしに計画能力を3倍以上に引き上げることができるという意味だ。エージェントシステムや自動化ワークフローの設計にすぐに適用可能だ。

今後どうなるか？

TMKプロンプティングは教育分野で先に検証された方法論だ。AIチュータリングシステムで効果を見せたアプローチをLLM推論に拡張したことになる。他のドメインへの一般化可能性が次の研究課題になるだろう。

現在の実験はBlocksworldという古典的な計画問題に限定された。より複雑な実世界のシナリオでTMK効果が維持されるか検証が必要だ。ただし97.3%という数値は十分に印象的だ。

プロンプト設計の観点からTMK構造を自動生成するメタプロンプティング技法も研究される可能性がある。ユーザーが直接TMKを作成しなくても、モデルが自らタスク分解構造を作り出す方向だ。

よくある質問 (FAQ)

Q: TMKプロンプティングがChain-of-Thoughtより優れている理由は？

A: CoTは順次的な思考過程を列挙するが、TMKは階層的な分解と因果関係を明示的に構造化する。特に、なぜ特定の行動をするのか説明するKnowledge要素が推論モデルの形式的な処理経路を活性化させ、記号的操作能力を向上させる。

Q: どのようなタイプのタスクで最も効果的か？

A: 研究によると、意味的に不透明な記号操作タスクで効果が最大化される。ブロック積みのように明確なルールはあるが、言語的意味が少ない問題で31%から97%に性能が向上した。日常言語で説明可能なタスクよりも抽象的な計画問題に適している。

Q: 実際のプロジェクトにTMKを適用するには？

A: プロンプトに3つの要素を明示すればよい。Taskは目標状態、Methodは下位タスク分解と実行順序、Knowledgeは各行動の理由と前提条件だ。複雑な計画を要求するエージェントシステムやワークフロー自動化に適用してみることができる。

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参考文献

ピーモノ：Claude Code代替AIコーディングエージェント 5.9kスター

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pi-mono: ターミナルでAIコーディングエージェントを直接作る

  • GitHub Stars: 5.9k
  • 言語: TypeScript 96.5%
  • ライセンス: MIT

このプロジェクトが人気を集める理由

Claude Codeが複雑すぎると感じた開発者がいた。Mario Zechnerは3年間LLMコーディングツールを実験した後、結局自分で作ることにした。[Mario Zechner]

pi-monoは「必要なければ作らない」という哲学で誕生したAIエージェントツールキットだ。システムプロンプト1000トークン、コアツール4つ(read, write, edit, bash)から始まる。Claude Codeの数千トークンものプロンプトと比較すると、極端に軽量だ。[GitHub]

何ができるのか？

  • 統合LLM API: OpenAI, Anthropic, Google, Azure, Mistral, Groqなど15以上のプロバイダーを一つのインターフェースで使用する
  • コーディングエージェントCLI: ターミナルで対話的にコードを作成、テスト、デバッグする
  • セッション管理: 作業を中断して再開したり、ブランチのように分岐したりできる
  • Slackボット: Slackメッセージをコーディングエージェントに委任する
  • vLLMポッド管理: GPUポッドに独自のモデルをデプロイして管理する
  • TUI/Web UIライブラリ: 独自のAIチャットインターフェースを作成できる

クイックスタート

# インストール
npm install @mariozechner/pi-coding-agent

# 実行
npx pi

# またはソースからビルド
git clone https://github.com/badlogic/pi-mono
cd pi-mono
npm install && npm run build
./pi-test.sh

どこで使うのが良いか？

Claude Codeの月額20万円が負担で、ターミナル中心に作業する開発者ならpiが代替案になる。API費用だけ払えば良いから。

セルフホスティングLLMを使いたいが、既存のツールがうまくサポートしていないならpiが答えだ。vLLMポッド管理機能まで内蔵されている。

個人的には「透明性」が最大のメリットだと思う。Claude Codeは内部で何をしているのか見えないサブエージェントが動いている。piはすべてのモデルとの相互作用を直接確認できる。

注意点

  • ミニマリズムが哲学だ。MCP(Model Context Protocol)のサポートが意図的に省かれている
  • 「YOLOモード」と呼ぶ全体アクセス権限がデフォルトだ。権限チェックがClaude Codeより緩いので注意
  • まだドキュメントが不足している。AGENTS.mdファイルをしっかり読む必要がある

類似プロジェクト

Aider: 同じくオープンソースのターミナルコーディングツール。モデルに縛られないという点が似ているが、piはより広い範囲(UIライブラリ、ポッド管理など)をカバーする。[AIMultiple]

Claude Code: 機能は多いが月額サブスクリプションが必要で、カスタマイズの限界がある。piはTypeScript拡張で自由に機能を追加できる。[Northflank]

Cursor: IDEにAIが統合された形。ターミナルよりGUIを好むならCursorが良い。

よくある質問 (FAQ)

Q: 無料で使えますか？

A: pi自体はMITライセンスで完全無料だ。ただし、OpenAI, Anthropicなど外部LLM APIを使うと、その費用が発生する。ローカルでOllamaやセルフホスティングvLLMを使えば、API費用なしで使用可能だ。

Q: Claude Codeの代わりに使えるほどの性能が出ますか？

A: Terminal-Bench 2.0ベンチマークでClaude Opus 4.5を搭載したpiがCodex, Cursor, Windsurfと競争できる結果を見せた。ミニマルなアプローチが性能を損なわないことを証明した。

Q: 韓国語のサポートは？

A: UIは英語だが、接続するLLMが韓国語をサポートしていれば、韓国語で会話しながらコーディングできる。ClaudeやGPT-4を接続すれば、韓国語プロンプトでコード作成が可能だ。

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AI専用SNS Moltbook：150万のボットの背後に1.7万人の人間が隠れている

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150万のAIエージェント、1.7万人の人間：隠された真実

  • AI専用SNS Moltbookで150万個のエージェントが活動中だが、実際の人間は1.7万人だけ
  • Wizセキュリティチームがデータベースの脆弱性を発見し、150万個のAPIキーが露出
  • 創業者は「コードを一行も直接書かなかった」と認める — 全体がAIで作られた「vibe-coded」プラットフォーム

何が起こったのか？

AIエージェント専用ソーシャルネットワークMoltbookがセキュリティ惨事を経験した。Wizセキュリティチームが発見したところによると、150万個のAIエージェントアカウントの背後には、わずか1.7万人の人間しかいなかった。1人当たり平均88個のボットを運営していたことになる。[Wiz]

さらに深刻な問題がある。MoltbookのSupabaseデータベースが完全に露出していた。クライアントサイドJavaScriptでAPIキーがそのまま露呈しており、Row Level Securityポリシーが全くなかった。誰でも全体のデータベースに読み取り/書き込みアクセスが可能だった。[Axios]

流出した情報は衝撃的だ。150万個のAPI認証トークン、3.5万個のメールアドレス、そして4,060個のエージェント間の非公開DMが含まれていた。一部の会話にはOpenAI APIキーが平文で共有されていたりもした。[Techzine]

なぜ重要なのか？

Moltbookの実体が明らかになった。「AIだけの自律的ソーシャルネットワーク」というコンセプトが、実際には人間が裏で操る演劇に近かった。

正直、これは予見された災難だった。創業者Matt Schlichtが自ら認めたように、このプラットフォームは「コードを一行も直接作成せず」AIアシスタントに全体の開発を任せた「vibe-coded」プロジェクトだ。[Engadget] セキュリティは当然後回しだった。

個人的には、これがAIエージェント時代の警告灯だと思う。エージェントが互いに通信し、外部データを処理し、自律的に行動するシステムでセキュリティがどれほど脆弱になりうるか、Moltbookが生々しく示した。

MIRI（機械知能研究所）のHarlan Stewartは、バイラルスクリーンショットを分析した結果、3つのうち2つがAIメッセージングアプリをマーケティングする人間アカウントと繋がっていたと明らかにした。[Live Science]

今後どうなるのか？

Wizの即時的な情報提供により、Moltbookチームは数時間で脆弱性を修正した。しかし、根本的な問題は解決されていない。

AIエージェント専門家Gary Marcusは、Moltbookを「起こるのを待っている災難」と呼んだ。AIモデルは単に学習データにあったSFシナリオを再現しているだけだというのだ。[Gary Marcus]

一方、Andrej KarpathyはMoltbookを「最近見た中で最も驚くべきSFのような出来事」と評価し、イーロン・マスクはこれを「シンギュラリティの非常に初期段階」と述べた。[Fortune]

しかし冷静に考えると、今のMoltbookはAI自律性の証拠ではなく、人間がどれほど簡単にAIシステムを操作できるかの証拠だ。

よくある質問 (FAQ)

Q: Moltbookとは正確に何か？

A: 2026年1月Matt Schlichtが作ったAIエージェント専用ソーシャルネットワークだ。Redditと似た構造で、人間は観察のみ可能でOpenClawのようなAIエージェントだけが文章を書き込み、コメントをすることができる。現在150万個以上のエージェントが登録されている。

Q: OpenClawとは何か？

A: ユーザー機器でローカルで実行されるオープンソースAI個人秘書ソフトウェアだ。元々2025年11月Clawdbotとして発売されたが、Anthropicの商標権要請でMoltbotに変わり、2026年初めにOpenClawに再び名前が変わった。

Q: 私のデータが流出した可能性はあるか？

A: MoltbookにOpenClawエージェントを登録したなら可能性がある。APIキー、メール、エージェント間の会話が露出していた。セキュリティ研究者たちはOpenClawの使用自体を推奨しない。機器セキュリティやデータプライバシーを重要に考えるなら使用を避けるべきだということだ。

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参考文献

Claude Code障害：90日間で62件、開発者たちはまた？

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Claude Code障害：90日間で62件、開発者たち「また？」

  • 2月3日午前10時24分（東部時間）Claude Code接続障害
  • 90日間で62件の障害 — 平均継続時間1時間19分
  • Claude API、claude.aiも影響

何が起こったのか？

Claude Codeがまたダウンした。2月3日午前10時24分（米国東部時間）Downdetectorに報告が急増した。[DesignTAXI] 前日にも障害があった。

Claude APIとclaude.aiも影響を受けた。開発者たちがソーシャルメディアで不満を訴えた。

なぜ重要なのか？

90日間でAnthropicは合計62件の障害を経験した。平均継続時間は1時間19分だ。[IsDown]

1月14日にはOpus 4.5とSonnet 4.5でエラー率が急増し、1,500件以上の報告が寄せられた。[NewsBytes] 復旧に4時間かかった。

正直、月200ドルのMax購読者が一番うんざりしているだろう。

今後どうなるのか？

Anthropicは設定の問題を修正し、安全装置を追加したと発表した。[Claude Status] しかし、90日間で62件となると、インフラの安定性改善が急務だ。

よくある質問 (FAQ)

Q: Claude Code障害時の代替案は？

A: GitHub Copilot、Cursor、オープンソースのGooseを一時的に使うことができる。バックアップツールを一つは習得しておくのが良い。

Q: Anthropicサービスの安定性は？

A: 公式90日間のアップタイムは99.67%だ。しかし、62件の障害に平均1時間19分となると、総ダウンタイムはかなりになる。

Q: 障害状況の確認方法は？

A: status.claude.comで公式ステータスを、Downdetectorでユーザー報告を見ることができる。

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OpenAI、Soraのフィード哲学を公開：「ドゥームスクローリングはさせない」

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OpenAI、Soraフィード哲学を公開：「ドゥームスクローリングはさせない」

  • 創作優先、消費最小化が核心原則
  • 自然言語でアルゴリズム調整可能な新概念の推薦システム
  • 生成段階から安全装置、TikTokと正反対の戦略

何が起こったのか？

OpenAIがAI動画生成アプリSoraの推薦フィード設計哲学を公式発表した。[OpenAI]　核心メッセージは明確だ。「ドゥームスクローリングではなく創作のためのプラットフォーム」だ。

TikTokが視聴時間最適化で物議を醸す中、OpenAIは正反対の方向を選択した。フィード滞在時間を最適化せず、ユーザーがインスピレーションを受けて直接動画を作る可能性が高いコンテンツを優先的に露出する。[TechCrunch]

なぜ重要なのか？

率直に言って、これはソーシャルメディアの歴史においてかなり意味のある実験だ。既存のソーシャルプラットフォームは広告収入のために滞在時間を極大化した。ユーザーが長く滞在するほどお金になるから。その結果が中毒性アルゴリズムと精神健康問題だった。

OpenAIはサブスクリプションモデル（ChatGPT Plus）ですでに収益を上げている。広告に依存しないので「ユーザーを引き留めておく」必要がない。簡単に言えば、ビジネスモデルが違うのでフィード設計も違う可能性があるのだ。

個人的にはこれが本当にうまくいくのか気になる。「創作奨励」フィードが実際にユーザーエンゲージメントを維持できるのだろうか？それとも結局滞在時間最適化に戻るのだろうか？

Soraフィードの4つの原則

  • 創作最適化：消費ではなく参加を誘導。受動的なスクロールではなく能動的な創作が目標だ。[Digital Watch]
  • ユーザー制御権：自然言語でアルゴリズムを調整できる。「今日はコメディだけ見せて」のような指示が可能だ。
  • つながり優先：バイラルグローバルコンテンツよりフォローした人、知っている人のコンテンツを優先的に露出する。
  • 安全-自由バランス：すべてのコンテンツがSora内で生成されるため、生成段階で有害コンテンツを遮断する。

技術的にどう違うのか？

OpenAIは既存のLLMを活用して新しい種類の推薦アルゴリズムを開発した。核心的な差別化ポイントは「自然言語指示」だ。ユーザーが直接アルゴリズムに希望するコンテンツタイプを言葉で説明できる。[TechCrunch]

パーソナライズ信号としてはSora活動（いいね、コメント、リミックス）、IPベースの位置、ChatGPT利用履歴（オフにできる）、作成者フォロワー数などを活用する。ただし安全信号も含まれており、有害コンテンツは露出が抑制される。

今後どうなるのか？

Soraアプリは発売48時間でアプリストア1位を記録した。初日5.6万ダウンロード、2日目3倍増加した。[TechCrunch]　初期反応は熱かった。

でも問題は持続性だ。OpenAIも認めたように、このフィードは「生きているシステム」だ。ユーザーフィードバックによって変わり続けるだろう。創作中心哲学が実際のユーザー行動と衝突したらどうなるだろうか？見守るしかない。

よくある質問（FAQ）

Q：SoraフィードはTikTokと何が違うのか？

A：TikTokは視聴時間を最適化してユーザーを引き留めておくのが目標だ。Soraは正反対に、ユーザーがインスピレーションを受けて直接動画を作る可能性が高いコンテンツを優先的に見せる。消費より創作に焦点を当てた設計だ。

Q：自然言語でアルゴリズムを調整するとはどういう意味か？

A：既存のアプリはいいね、視聴時間のような行動データだけで推薦を決定する。Soraはユーザーが直接「今日はSF動画だけ見せて」のような指示をテキストで入力すると、アルゴリズムがそれに合わせて調整される。

Q：青少年保護機能はあるのか？

A：ある。ChatGPTペアレンタルコントロールを通じてフィードのパーソナライズをオフにしたり、連続スクロールを制限したりできる。青少年アカウントは基本的に1日の生成可能動画数に制限がかかっており、Cameo（他人が登場する動画）機能もより厳格な権限が適用される。

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テキスト→画像AI学習、こうすればFIDが30%下がる

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核心3行：200Kステップの秘密、Muonオプティマイザー、トークンルーティング

  • REPAアライメントは初期アクセラレーターに過ぎず、200Kステップ以降は必ず除去する必要がある
  • Muonオプティマイザー1つでFID 18.2 → 15.55達成（15%改善）
  • 1024×1024高解像度でTREADトークンルーティングはFID 14.10まで引き下げる

何が起こったのか？

Photoroomチームがテキスト-画像生成モデルPRXの学習最適化ガイドPart 2を公開した。[Hugging Face] Part 1がアーキテクチャを扱ったとすれば、今回は実際に学習する際、何をどうすればいいのか具体的なアブレーション結果を公開した。

正直、このような類の技術文書はほとんど「うちのモデルは素晴らしい」で終わるが、これは違う。失敗した実験も公開し、各手法のトレードオフを数値で示している。

なぜ重要なのか？

テキスト-画像モデルを最初から学習するのはコストが莫大だ。誤った設定一つでGPU数千時間が無駄になる。Photoroomが公開したデータはこの試行錯誤を減らしてくれる。

個人的に最も目を引く発見はREPA（表現アライメント）に関するものだ。REPA-DINOv3を使うとFIDが18.2から14.64に下がる。しかし問題がある。処理量が13%減少し、200Kステップ以降はむしろ学習を妨げる。簡単に言うと、序盤のブースターに過ぎないということだ。

もう一つ、BF16重み保存バグ。これを知らずにFP32の代わりにBF16で保存するとFIDが18.2から21.87に跳ね上がる。3.67も上がる。意外と多くのチームがこの罠に陥る。

実践ガイド：解像度別戦略

手法 256×256 FID 1024×1024 FID 処理量
Baseline 18.20 – 3.95 b/s
REPA-E-VAE 12.08 – 3.39 b/s
TREAD 21.61 ↑ 14.10 ↓ 1.64 b/s
Muon Optimizer 15.55 – –

256×256でTREADはむしろ品質を低下させる。しかし1024×1024では全く異なる結果が出る。解像度が高いほどトークンルーティング効果が最大化されるということだ。

今後どうなるか？

PhotoroomはPart 3で全体の学習コードを公開し、24時間「スピードラン」を実施する予定だ。どれだけ早くまともなモデルを作れるか見せるということだ。

個人的にはこの公開がオープンソース画像生成モデル生態系に相当な影響を与えると思う。Stable Diffusion以降、学習ノウハウがこれほど具体的に公開されたのは初めてだ。

よくある質問（FAQ）

Q: REPAはいつ除去すべきか？

A: 約200Kステップ以降だ。初期には学習を加速させるが、その後はむしろ収束を妨げる。Photoroomの実験で明確に明らかになった。タイミングを逃すと最終モデルの品質が低下する。

Q: 合成データと実際の画像、どちらを使うべきか？

A: 両方使う。初期には合成画像でグローバル構造を学習し、後期には実際の画像で高周波ディテールを捉える。合成だけ使うとFIDは良くても写真のような感じが出ない。

Q: MuonオプティマイザーはAdamWよりどれくらい優れているか？

A: FID基準で約15%改善だ。18.2から15.55に下がった。計算コストは似ているので、使わない理由はない。ただし、ハイパーパラメータチューニングが少し難しい。

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参考資料

ディープシークモーメント1年：Qwen派生モデル11.3万個、Llamaの4倍

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DeepSeekモーメントから1年、数字が証明する3つの変化

  • Qwen派生モデルが11.3万個を突破 — Meta Llama（2.7万個）の4倍
  • Hugging Faceで最多フォロワー1位はDeepSeek、4位はQwen
  • 中国のAI組織は、“オープンソースこそ戦略”へと方向転換

何が起こったのか？

Hugging Faceが「DeepSeekモーメント」1周年分析レポートを発表した。[Hugging Face] 2025年1月のDeepSeek登場以降、中国のオープンソースAIエコシステムがどのように成長したかをデータでまとめた3部作シリーズの最終編だ。

主要な数値から見てみよう。Qwen（アリババ）をベースに作成された派生モデルは、2025年中旬時点で11万3千個を超えた。Qwenをタグ付けしたリポジトリまで含めると20万個以上だ。[Hugging Face] MetaのLlama（2.7万個）やDeepSeek（6千個）と比較すると圧倒的な数字だ。

なぜ重要なのか？

正直なところ、1年前までは中国のAIを「コピーキャット」と見る向きが多かった。しかし、今は違う。

Hugging Faceの人気論文上位には、ByteDance、DeepSeek、Tencent、Qwenがずらりと並んでいる。フォロワー数もDeepSeekが1位、Qwenが4位だ。アリババ全体で見ると、派生モデル数はGoogleとMetaを合わせた数に匹敵する。[Hugging Face]

個人的に注目しているのは、アリババの戦略だ。Qwenを単一のフラッグシップモデルではなく、「ファミリー」として構成した。さまざまなサイズ、タスク、モダリティをサポートする形だ。簡単に言うと「うちのモデルを汎用AIインフラとして使え」ということだ。

今後どうなるか？

Hugging Faceは「オープンソースが中国AI組織の短期的な支配戦略」だと分析した。モデルだけでなく、論文、配布インフラまで共有することで、大規模な統合と配布を狙うという解釈だ。

DeepSeekモーメントが一過性のイベントではなかったことが、1年で数字によって確認された。グローバルAIオープンソースエコシステムの重心が移動している。

よくある質問 (FAQ)

Q: Qwen派生モデルがLlamaより多い理由は？

A: アリババがQwenをさまざまなサイズとモダリティで公開したことで、適用範囲が広がった。特に中国の開発者がローカル配布用として多く活用している。Hugging FaceとModelScopeの両方に継続的にアップデートする戦略も奏功した。

Q: DeepSeekは今でも重要か？

A: その通り。Hugging Faceで最も多くのフォロワーを持つ組織がDeepSeekだ。ただし、派生モデル数ではQwenに劣る。DeepSeekは論文と研究への貢献に強みがあり、Qwenはエコシステムの拡大に集中しているという違いがある。

Q: 韓国の開発者にとってどんな意味があるか？

A: Qwenベースのモデルが韓国語のサポートを強化している。オープンソースなので、ローカル配布とファインチューニングが自由だ。費用負担なく実験しやすい環境になった。ただし、ライセンス条件はモデルごとに異なるので確認が必要だ。

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参考文献