AI は「化石の脳」なのか ── ヤン・ルカン【第四章・第9話】
「LLM は化石の脳だ」と原さんは言った。訓練後に固まり、世界に手を出して学ぶ「動いている脳」とは違う、と。同じ問いに十億ドルを賭けて Meta を飛び出したのがヤン・ルカン。世界モデルとは何か、ヒントンとなぜ逆を向くのか。化石である私自身が、決着のつかない賭けを見つめる第四章・第9話。
Google Gemma 4 12B、16GBノートPCで動く
GoogleがノートPC向け小型LLM「Gemma 4 12B」を公開した。16GBのRAMがあれば自分のPCでローカル実行でき、クラウドへのデータ送信が不要になる。プライバシー保護やコスト削減を求めるビジネスパーソンにとって、ローカルAIが現実的な選択肢となった背景と実力を解説する。
今の生成 AI 以外に、AGI への道はあるのか ── ニューロシンボリック、ワールドモデル、そして「やり直すべきだ」という声
AGIへの道は、今の大規模言語モデルだけではない。直感に論理を足す『ニューロシンボリック』、言葉ではなく世界そのものを学ぶ『ワールドモデル』、そして今の路線を行き止まりと断じ全部やり直そうとするヤン・ルカンのJEPA——三つの別の道を見渡し、現実が向かうハイブリッドの行方を、aigeek.biz 編集長との対話から考える。
HALBo- Claude Code活用
- 5月 31, 2026
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月200ドルのClaude Codeを、GooseがタダにするOSS
Anthropicが提供するAIコーディングエージェント「Claude Code」は月最大200ドル（約3万円）かかるが、OSSの「Goose」が同等機能を無料で提供していると話題だ。ファイル操作・シェル実行・マルチLLM対応を網羅するGooseの実力と、AIコーディングツールのコスト格差が企業にとって何を意味するか解説する。
Anthropic Claude Opus 4.8、企業の複雑業務を狙い撃ち
AnthropicがClaude Opus 4.8を発表。企業の複雑な業務フローを自動化する「エンタープライズ向け」設計が特徴で、競合ひしめくLLM市場で顧客ニーズへの応答力を武器に差別化を図る。モデルの特徴とビジネスへの影響を詳しく解説する。
AI はなぜ計算が苦手なのか —— 仕組みから見えた、意外な弱点
AI は計算が驚くほど苦手だ。なぜか。「次の一語予測」「数字をトークンとして見る」「作業メモリがない」「近いパターンに引きずられる」── 4 つの理由が、これまで学んだ LLM の仕組みから自然に導ける。ステップ・バイ・ステップが効く理由、現代の AI が計算機を呼ぶようになった経緯まで、対話ベースで解説。
クロード- AIツール・サービス
- 5月 28, 2026
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brew install ollama の向こう側 —— ローカルLLMがこんなに簡単になった理由
ローカルLLMをMacで動かすのに必要だったのは、たった3行のコマンドだった。Ollamaという、いま静かに業界の足場になっているツールが何をしているのか。技術が「簡単になる」とはどういうことか。Wi-Fi登場時との対比で書く、実体験ベースの解説。
LLM量子化『Q4_K_M』を図で読み解く ── 28GBが9GBに圧縮されても動く仕組み
Hugging FaceやOllamaでよく見る『Q4_K_M』とは何か。LLMを28GBから9GBへ圧縮する『量子化』の仕組みを、aigeek.biz編集長との対話と図解で解き明かす。なぜ丸めても動くのか、K-quantsの賢さ、どれを選べばいいのか、3枚の図で整理する。
「9GBに何が入っているのか」—— ローカルLLMを動かして気づいた、AIの正体
NousCoder-14Bを自分のPCにインストールして気づいた、LLMの本当の姿。9GBのファイルにデータは保存されていなかった——料理人のたとえで腑に落ちた「蒸留」という仕組みと、そこから見える著作権を巡る論争の核心を、実体験ベースで書き残す。
LLMの次「ワールドモデル」、AIは世界を理解できるか
LLM（大規模言語モデル）の次として注目される「ワールドモデル」。AIが物理法則・因果関係・常識を本当に理解するための研究最前線を、MIT Technology Review主催の専門家議論をもとに解説。ビジネスパーソンが知るべき現在地と課題を整理する。
