【生成AIニュースメモ】Anthropic、Claude Managed Agentsにスケジュール実行とVaultsを追加(2026/6/11)
Anthropicは2026年6月9日(米国時間)、Claude Managed Agentsに2つの機能を追加したと発表しました。エージェントをスケジュール実行する「スケジュールデプロイ」と、環境変数や資格情報を安全に保管する「Vaults」で、どちらもClaude Platformでパブリックベータとして利用できます。スケジューラーを自前で用意しなくても定期的な業務を任せられるようになり、APIキーをプロンプトやコードに直接書き込まずにCLIツールや外部サービスを認証できるようになります。
【G検定】PoC（概念実証）とは？AIプロジェクトで本格開発の前に行う検証を解説
「このAI、本当に使いものになるのか？」——大金を投じて開発した後にこの疑問の答えが「ノー」だったら悲劇です。そうなる前に、小さく試して実現可能性を確かめる工程がPoC(概念実証)です。AIプロジェクトの進め方を扱うG検定第7章の中でも、特に重要度の高いキーワードです。
【G検定】GPUとは？画像処理からディープラーニングの主役になった並列計算チップ
ディープラーニングブームの立役者は、アルゴリズムだけではありません。もともとゲームや3DCGのための「画像処理チップ」だったGPUが、ニューラルネットワークの学習を何十倍も高速化したことが、ブームを支えた大きな要因です。この記事では「なぜ画像処理用のチップがAIに転用できたのか」という一点を軸に、GPUを理解していきます。
【G検定】MLOpsとは？機械学習モデルを「作って終わり」にしない運用の仕組みを解説
機械学習モデルは、作って納品したら終わり——ではありません。運用を始めた瞬間から、データの変化とともに性能が劣化していきます。この「作った後」を支える仕組みがMLOpsです。G検定第7章「AIの社会実装に向けて」で、AIプロジェクトを継続的に成功させるための実務知識として登場します。
【G検定】CPUとは？ムーアの法則の限界とディープラーニングに専用チップが必要な理由
ディープラーニングの話題ではGPUやTPUが主役のように語られますが、その前提としてまず理解すべきなのがCPUです。G検定でCPUが問われるときの核心は「コンピュータ全般を担う汎用プロセッサでありながら、なぜディープラーニングの計算には向かないのか」、そして「ムーアの法則の限界」という時代背景です。この記事はその2点を軸に解説します。