AI EXPRESS no.17

IMFは今年と2026年の世界経済成長率を下方修正、京東（JD.com）がフードデリバリー市場に本格参入し

ローンチ
Google が新モデル Gemini 2.5 Flash をリリース

画像提供：Google

https://developers.googleblog.com/en/start-building-with-gemini-25-flash/?utm_source=ai.briefnewsletter.com&utm_medium=newsletter&_bhlid=3ec353b368c5eb8b0547476bbfbadb0aec37246b

Google は Gemini 2.5 Flash モデルを発表しました。これは Google 初の「完全ハイブリッド推論」モデルで、「思考スイッチ」を搭載し、ニーズに応じてモデルの思考レベルを調整できます。

• 思考スイッチ：思考モデルをオン／オフで切り替えられます。オフにすると動作は Gemini 2.0 Flash と同様に高速・低コストですが、パフォーマンスはさらに向上しています。

• 思考予算：思考に使うトークン数の上限（最大 24,576 トークン）を設定可能。予算が大きいほど推論はより深くなり、回答品質も高まります。

• コストパフォーマンス最強：LMArena ベンチマークでは Gemini 2.5 Pro に次ぐ成績ながら、コストはわずか 1/5。

• 利用方法：現在、Google AI Studio および Vertex AI プラットフォームで利用可能です。

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📊 チャート：AI が「経験の時代」へ — 人間の模倣を超えて

画像提供：Welcome to the Era of Experience

DeepMind は論文『Welcome to the Era of Experience』で、AI がまもなく「経験の時代」に突入すると予測しています。今後は人間のデータではなく、AI 自身の経験に基づいて学習が進展します。

• 人間データ時代：従来の AI（現行の LLMs など）は人間の行動データを模倣して学習してきましたが、利用可能なデータには限界があり、性能向上には天井があります。

• 経験の時代：AI は環境とのインタラクションを通じて経験データを蓄積し、人間データを超える学習効果を発揮すると期待されています。

• 代表例：DeepMind の AlphaProof は強化学習（RL）で自ら 1 億件の数学証明を生成し、国際数学オリンピック（IMO）で AI として初のメダルを獲得しました。

• 模倣を超えて：AI は人間的制約から解放され、より効率的な思考法や、人間を超える発見を生み出す可能性があります。

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🧭 ガイド：Claude Code 利用テクニック 6 選

https://www.anthropic.com/claude-code?utm_source=ai.briefnewsletter.com&utm_medium=newsletter&_bhlid=47105180a00594289714a3fb43a596e89940f779

今年 Anthropic がリリースした開発者向けツール Claude Code の、内部／外部ユーザー実験から得られた最も効果的な 6 つの提案：

1. 開発環境のカスタマイズ
   作業環境のコンテキストを自動取得するため、環境設定で時間とトークン使用量を最適化できます。

2. ツールの拡張
   シェルコマンドはもちろん、MCP や REST API を介してより複雑なツールも活用可能。

3. ワークフローの試行
   Anthropic チームが提供する 6 種類の一般的ワークフローを参考に。

4. プロセス最適化
   指示は具体的に、画像や URL、データを与えてプロンプトを強化。

5. 自動化
   Headless モードで非対話的シナリオに対応し、タスクを自動実行。

6. 複数 Claude の協働
   複数インスタンスを同時起動し、各 Claude に役割分担や相互レビューをさせる。

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🔬 リサーチ：Anthropic が分析した AI モデルの価値観

Anthropic はユーザーと Claude の約 70 万件の対話を分析し、実際の使用時に Claude が示す「価値観」を調査しました。

• 5 大主要価値観：実用性（Practical）、認知的（Epistemic）、社会性（Social）、保護性（Protective）、個人性（Personal）

• ユーザー価値観への迎合：対話の 28.2% で Claude はユーザーの価値観を強く支持し、3% の対話で強く反対しています。

• 逸脱ケース：ごく少数の対話で「不道徳」な価値観が現れましたが、これはユーザーがジェイルブレイク技術を用いて Claude に訓練外の振る舞いをさせた可能性があります。

• 価値判断の重要性：AI は単なる回答者ではなく価値判断も担うため、その判断が人間の価値観に即しているかを実運用で観察する必要があります。