【生成AIニュースメモ】SpaceXAI、コーディングやエージェントタスクに強い「Grok 4.5」発表(2026/7/16)
SpaceXAIは2026年7月16日、コーディング、エージェントタスク、ナレッジワークに向けて構築した同社最強のモデル「Grok 4.5」を発表しました。Cursorとともに訓練されたモデルで、知的かつ効率的な推論により、実世界のエンジニアリングタスクで同等の主要モデルを上回るとしています。フラッシュモデル級の80TPSで提供され、トークン効率は同等の主要モデルの約2倍。発表当日からGrok Build、Cursorの全プラン、SpaceXAIコンソールで利用でき、期間限定でGrok BuildとCursorでの無料利用も提供されます。
【生成AI入門】透明性とは？AIのブラックボックス問題を初心者向けにわかりやすく解説
AIに「なぜその答えになったの?」と聞いても、本当の意味での答えは返ってきません。もっともらしい説明文は生成できても、それが実際の内部の計算過程を映している保証はないのです。この「中身が見えない」問題を扱うのが「透明性」というキーワードです。このページでは、AIがブラックボックスと呼ばれる理由から、透明性を高める取り組み、説明責任との関係までを深掘りします。
【生成AI入門】信頼性とは？生成AIに仕事を任せてよいかを見きわめる視点をやさしく解説
「昨日はうまくいったのに、今日は同じ頼み方で変な答えが返ってきた」——生成AIを使い込むと、多くの人がこの「ばらつき」に出会います。1回1回の答えが正しいかという話(正確性)とは別に、道具として繰り返し安定して使えるか・仕事を任せてよいかを問うのが「信頼性」です。このページでは、生成AIの信頼性がなぜ揺らぐのか、そして業務で任せるための考え方を深掘りします。
【E資格】連合学習（Federated Learning）｜Federated Averagingの仕組みを解説
データを1か所に集めずに、各参加者の手元にあるデータでモデルを協調学習する連合学習を学ぶ項目です。クロスデバイス/クロスサイロという2つの形態と、代表的なアルゴリズムであるFederated Averagingの流れを理解します。
【生成AI入門】生成AIにできること一覧｜ケイパビリティ(能力)をやさしく解説
「生成AIって、結局何ができるの?」——この素朴な疑問に、まとめて答えるのがこの記事です。できることの全体像(ケイパビリティ)を知ることは、生成AIを活用する上での出発点であり、生成AIテストでも問われる基本テーマです。初めての方も安心して読み進めてください。