エピソード

  • #10 【OpenAI】ChatGPTを開発した企業の理念と歴史 - ガバナンスとイノベーションは両立できるか

    #10 【OpenAI】ChatGPTを開発した企業の理念と歴史 - ガバナンスとイノベーションは両立できるか
    2025/06/25

    ChatGPTをきっかけに生成AIブームを引き起こしたOpenAI。その組織構造・資金戦略・技術ロードマップを、創業から最新プロジェクト「Stargate」「io」まで網羅的に解説します。ガバナンスとイノベーションは両立できるのか ー 国家戦略級へと拡大するAI産業の行方を、一次情報と時系列で整理し、論理的かつ実務的に読み解きます。(00:00:00) オープニング - 一大産業となったAI研究領域(00:02:38) 変わりゆく組織形態 - 非営利から営利へ（2015–2025）(00:05:14) 創業ストーリー：Elon MuskとLarry Pageの対立(00:09:31) 初期プロジェクト：OpenAI Gym, Dactyl, OpenAI Five(00:11:04) GPTシリーズ誕生と「営利子会社」設立の舞台裏(00:19:04) ChatGPT爆発的普及とCEO解任劇の真相(00:26:37) Stargate計画：400,000 GPUと原子力によるAI版マンハッタン計画(00:33:31) 新デバイス“io”とその機能を予想(00:39:42) WorldcoinとProof-of-PersonhoodSingularRadio（シンギュラーラジオ） は、テクノロジー、イノベーション、社会の未来について、深い知識と洞察を提供するポッドキャストです。海外大（ブリティッシュコロンビア大学）でコンピュータサイエンスを専攻するKeisukeとTakeshiのホスト二人が、AI、ロボティクス、スタートアップ、経済などの最前線で起きている出来事を掘り下げ、知的好奇心を刺激する内容をお届けします。▼運営会社（株式会社日本自動化技術）はこちら https://japan-automation-technology.vercel.appお仕事の御依頼は上記HPのお問い合わせフォームまたはsingularradio01@gmail.comまでご連絡ください。Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/us/podcast/id1809437976Spotify: ⁠https://open.spotify.com/show/2nOYrpc9PhKQ5v7s81KzCWX (Twitter) アカウント：⁠https://x.com/SingularRadio⁠#OpenAI #オープンAI #生成AI #AGI #SamAltman #elonmusk #イーロンマスク #Stargate #GPT5 #Worldcoin #singularradio
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    45 分
  • #9【Vibe Coding】バイブコーディングの限界？エンジニアの未来を読む

    #9【Vibe Coding】バイブコーディングの限界？エンジニアの未来を読む
    2025/06/22

    バイブコーディングの幻想と現実、そして AI で何でもできる時代になぜまだ知識量が必要なのかを深掘ります。AI と協働する開発の本質と、これから数年間 エンジニアと非エンジニアを分ける差分が明確になります。(00:00:00) バイブコーディングとは？(00:02:36) AI開発におけるエンジニアと非エンジニアの差はどこにある？(00:07:26) 欲求を持つために知識が必用？(00:15:53) この時代にcomputer scienceを学ぶ意義(00:20:53) 現代のエンジニアはどうやって開発している？(00:22:10) AI開発の未来はどうなる？恒久的な課題は？(00:30:00) AIが欲求を持つ社会は実現するのか？(00:37:45) エンジニアの未来とAI時代の開発体制のすすめ(00:43:38) 今から開発を学ぶならどうすればいい？SingularRadio（シンギュラーラジオ） は、テクノロジー、イノベーション、社会の未来について、深い知識と洞察を提供するポッドキャストです。海外大（ブリティッシュコロンビア大学）でコンピュータサイエンスを専攻するKeisukeとTakeshiのホスト二人が、AI、ロボティクス、スタートアップ、経済などの最前線で起きている出来事を掘り下げ、知的好奇心を刺激する内容をお届けします。▼運営会社（株式会社日本自動化技術）はこちら https://japan-automation-technology.vercel.appお仕事の御依頼は上記HPのお問い合わせフォームまたはsingularradio01@gmail.comまでご連絡ください。Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/us/podcast/id1809437976Spotify: ⁠https://open.spotify.com/show/2nOYrpc9PhKQ5v7s81KzCWX (Twitter) アカウント：⁠https://x.com/SingularRadio⁠#バイブコーディング #VibeCoding #AI開発 #エンジニアの未来#SingularRadio #AI時代の学び #AIと人間協働 #プログラミング勉強法 #AITools #エンジニアリング
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    52 分
  • #8【AlphaGo】人間の限界を超えた強化学習AI - Move 37からAlphaFold創薬まで

    #8【AlphaGo】人間の限界を超えた強化学習AI - Move 37からAlphaFold創薬まで
    2025/06/11

    AlphaGo は「創造性の最後の砦」と呼ばれた囲碁で人類を打ち破り、私たちの“能力と価値”の座標を根底から揺さぶりました。本エピソードでは、李世乭五番勝負の舞台裏、Move 37／Move 78 の衝撃、そして AlphaGo Zero・AlphaZero・AlphaFold に連なる進歩の歴史を総ざらい。LLM 時代にコードで AI に負け始めた私たちは、どこに希望を見いだせるのか？


    (00:00:00) なぜ今また AlphaGo を語るのか？— LLM に負ける日常と人間の価値再定義

    (00:04:18) DeepMind 創設物語 — デミス・ハサビスと Google 買収

    (00:05:44) 2015 欧州王者ファン・フイ戦

    (00:07:59) 2016 李世乭五番勝負

    (00:11:35) AlphaGoがもたらした国際反響—中国AI国家戦略

    (00:14:34) AlphaGo, AlphaZero の仕組みとその特徴

    (00:24:55) ロボットと強化学習

    (00:28:06) AlphaFold が創薬を変えた—マラリア薬・がん抗原の実例

    (00:30:53) AGI とは何を指す?（囲碁AI, チューリングテスト）

    (00:35:01) 超知能的な世界で人はどう生きるべきか

    エピソード内で言及されたボードゲーム四ノ国について

    - この動画で紹介されています：https://youtu.be/CZiFt65oezE

    - 関連リンク：https://yonokuni.net

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    39 分
  • #7【Anthropic】Claude4を生んだAnthropicとは何者か？Anthropic社の挑戦とCEOの警告

    #7【Anthropic】Claude4を生んだAnthropicとは何者か？Anthropic社の挑戦とCEOの警告
    2025/06/05

    Anthropic という異色スタートアップと最新モデル Claude 4 の全貌を語ります。安全志向が生んだ“憲法AI”の仕掛け、ASL-3の緊張感、そして雇用への警鐘まで

    TIMESTAMPS:

    (00:00:00) Anthropicの起源と使命

    (00:00:24) HHHと憲法AI — 安全設計の核心

    (00:01:11) Claudeの進化史 — v1からOpus 4まで

    (00:03:42) Claude 4の能力と課題 — ASL-3で運用される理由

    (00:04:46) CEOダリオ・アモデイの警告 — 近未来への視点


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    41 分
  • #6【LLM】今こそLLM（大規模言語モデル）を理解するべき！！ - その技術の核心と未来を探る

    #6【LLM】今こそLLM（大規模言語モデル）を理解するべき！！ - その技術の核心と未来を探る
    2025/05/26

    SingularRadio（シンギュラーラジオ） は、テクノロジー、イノベーション、社会の未来について、深い知識と洞察を提供するポッドキャストです。海外大（ブリティッシュコロンビア大学）でコンピュータサイエンスを専攻するKeisukeとTakeshiのホスト二人が、AI、ロボティクス、スタートアップ、経済などの最前線で起きている出来事を掘り下げ、知的好奇心を刺激する内容をお届けします。

    第6回は、「Large Language Model（LLM）」のすべてを総まとめ。GPT、Gemini、Claude、Llamaなど多様化するLLMの歴史、選定軸、活用法、そして進化の最前線を解説。今求められるのは、各モデルの“個性”や背景を理解し、用途や目的に応じて最適なAIを“使いこなす”力。AIの選び方に迷う人も、最先端のトレンドを押さえたい人も必聴です。

    TIMESTAMPS:

    (00:02:55) LLM(大規模言語モデル）とは？

    (00:04:57) 言語モデルの歴史

    (00:12:35) モデル別の特徴と選び方

    (00:37:18) 今後の技術進化の方向性

    (00:42:30) AGIへの道


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    49 分
  • #5【Microsoft Build & Google I/O】巨大IT企業が掲げる2025年AI戦略とは？

    #5【Microsoft Build & Google I/O】巨大IT企業が掲げる2025年AI戦略とは？
    2025/05/22
    SingularRadio（シンギュラーラジオ） は、テクノロジー、イノベーション、社会の未来について、深い知識と洞察を提供するポッドキャストです。海外大（ブリティッシュコロンビア大学）でコンピュータサイエンスを専攻するKeisukeとTakeshiのホスト二人が、AI、ロボティクス、スタートアップ、経済などの最前線で起きている出来事を掘り下げ、知的好奇心を刺激する内容をお届けします。第5回は、2025年5月に開催された Microsoft Build と Google I/O の発表内容を総まとめ。GitHub Copilotの進化からNL Webの登場、Geminiのマルチモーダル能力やリアルタイム翻訳、そしてDiffusionベースの言語生成モデルまで、最新AIトレンドをカジュアルかつ網羅的に解説します。大企業の戦略とその裏側、OSとAIの連携がもたらす未来像についても深掘り。TIMESTAMPS:(00:00:00) オープニング・今回のテーマ紹介(00:00:24) Microsoft Build 2025 概要・開発者向け発表（エージェント・MCP・NL Web）(00:01:11) GitHub Copilotの進化：Pull Request自動生成とエージェント割り当て(00:03:42) Windows AI Foundry：AIがWord/PowerPointまで完全生成(00:04:46) OS (オペレーティングシステム）を持つ会社（Microsoft, Google）の強みとは(00:09:05) Copilot Tuning：社内用語や文脈への適応が簡単に(00:11:38) NL Web：AIフレンドリーなWeb設計、将来の標準に？(00:17:38) Google I/O 2025の概要と第一印象（AIカウントダウン映像など）(00:18:50) Gemini 2.5 Proの進化：トークン処理数50倍、マルチモーダル性能向上(00:19:28) AGI？Geminiがポケモン全バッジを取得した衝撃(00:24:07) Google Beam：1カメラでも3D化、Zoom以上の体験へ(00:26:48) Google Meetのリアルタイム翻訳：英-西の同時通訳デモ(00:29:46) Project Astra：カメラ越しに「これ何？」と聞けるAI(00:31:22) AIと教育の可能性(00:36:35) Gmailなどを活用したパーソナライズ機能(00:39:46) Diffusion vs Transformer：言語生成モデルの新潮流【主要キーワード解説リスト】- OS （オペレーティングシステム）アプリやハードウェアを管理する基盤ソフト。例：Windows、macOS、Androidなど。AIとの統合が進むと操作の幅が広がる。- ファインチューニング既存のAIモデルを特定の用途に合わせて再学習させる方法。専門的な調整。- Copilot（コーパイロット）GitHub製のAI開発アシスタント。コード補完やバグ修正を支援。- Copilot TuningCopilotを社内向けに特化させるための簡易チューニング手法。- NL Web（Natural Language Web）自然言語で操作できるように設計された新世代Web。HTMLの次を目指す概念。- MCP（Model Context Protocol）AI（エージェント）が外部ツールと連携するための共通ルール・通信規格。- DiffusionモデルAIによる生成方式の一種。ランダムなデータから徐々に整った出力を生成。画像生成で有名。- Transformer現在の主流の言語AIモデル構造。単語ごとに次を予測して文章を生成。- AGI（汎用人工知能）人間のように幅広い課題に対応できるAI。- API（Artificial Pokémon Intelligence）AGIのジョーク的応用。AIがポケモンを攻略する能力から派生。- Google Beam1台のカメラ映像から立体的な映像を生成するAI技術。- Project Astra現実の映像をAIが理解し、リアルタイムで問いに答えるプロジェクト。- マルチモーダルテキスト・画像・音声など、複数のデータ形式を同時に処理できるAIの性質。- AzureMicrosoftのクラウドプラットフォーム。AIやアプリ開発に使われる。▼運営会社（株式会社日本自動化技術）はこちら https://japan-automation-technology.vercel.appお仕事の御依頼は上記HPのお問い合わせフォームまたはsingularradio01@gmail.comまでご連絡ください。Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/us/podcast/id1809437976Spotify: ⁠https://open.spotify.com/show/2nOYrpc9PhKQ5v7s81KzCWX (Twitter) アカウント：⁠https://x.com/SingularRadio⁠#生成AI　#AIニュース　#テクノロジーの未来　#マイクロソフトBuild　#GoogleIO2025　#シンギュラーラジオ　#GeminiAI　#Copilot　#リアルタイム翻訳　#マルチモーダルAI　#NLWeb　#DiffusionModel　#GitHubCopilot
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    44 分
  • #4【RAG】AIの知識を拡張する技術？CAGとの違いは？

    #4【RAG】AIの知識を拡張する技術？CAGとの違いは？
    2025/05/19
    SingularRadio（シンギュラーラジオ）は、テクノロジー、イノベーション、社会の未来について、深い知識と洞察を提供するポッドキャストです。海外大(ブリティッシュコロンビア大学)でコンピュータサイエンスを専攻するKeisukeとTakeshiのホスト二人が、AI、ロボティクス、スタートアップ、経済などの最前線で起きている出来事を掘り下げ、知的好奇心を刺激する内容をお届けします。第4回は、生成 AI を一段進化させる鍵「Retrieval‑Augmented Generation（RAG）」を平易に解説。ベクトル検索と生成モデルがどう協働し、チャンク分割・リランク、 embeddings、ローカル LLM＋キャッシュ最適化で実運用を支えるかを具体例とともに紹介します。RAG の評価指標や今後のマルチモーダル化までを 1 時間で俯瞰できる実践ガイド。TIMESTAMPS:(00:00:00) – イントロ & RAGとは何か(00:03:10) – 企業で求められる理由と代表的ユースケース (00:10:35) – 精度を左右するチャンク分割・リランクのコツ (00:27:32) – CAGとローカルLLM：キャッシュ活用で高速応答 (00:48:12) – まとめ ─ RAGの限界と今後の展望【主要キーワード解説リスト】・ LLM (Large Language Model - 大規模言語モデル) - GPTやGeminiなど、大量のテキストデータで学習したAIモデル・ コンテキストウィンドウ (Context Window) - LLMが一度に理解・処理できる情報（テキスト）の量や長さ・ エンコーディング (Encoding) - 人間の言葉（テキスト）を、AIが処理できる数値表現（ベクトルなど）に変換すること・ チャンク (Chunk) - RAGが検索・参照するために、元の大きな情報を分割した小さな「情報の断片」・ チャンク分け (Chunking) - RAGの性能向上のため、情報を最適なサイズや意味のまとまりで「チャンク」に分割する作業・ トークン数 (Token count) - テキストを処理する際の最小単位。チャンクのサイズやLLMの処理能力上限を示すのに使われる・ オーバーラップ (Overlap) - チャンク分割時に、隣り合うチャンク間で情報を一部重複させることで文脈の途切れを防ぐ手法・ 動的チャンク (Dynamic Chunking) - 質問の内容や文書の特性に応じて、チャンクのサイズを固定せず動的に変更する手法・ 階層チャンク / 階層インデックス (Hierarchical Chunking / Indexing) - 文書を文→段落→章のように階層構造でチャンク化・インデックス化し、検索効率と精度を向上させる手法・ 再ランク (Re-ranking) - RAGにおいて、検索エンジンが見つけてきた多数のチャンク候補を、より質問との関連性が高い順に精密に並べ替える処理・ ANN (Approximate Nearest Neighbor - 近似最近傍探索) - 大量のデータの中から、完全に正確ではないが高速に類似データ（ベクトル）を見つけ出す検索手法。RAGの一次検索でよく使われる・ クロスエンコーダ (Cross-encoder) - 質問と文書（チャンク）のペアを同時に入力し、両者の関連性をより深く理解してスコアリングする高精度な再ランクモデル・ MMR (Maximal Marginal Relevance) - 検索結果の関連性だけでなく、多様性も考慮して情報を選択・並べ替える手法。類似情報ばかりになるのを防ぐ・ 階層的再ランク (Hierarchical Re-ranking) - HiRAGなどで見られるように、まず大まかな単位（セクション等）で再ランクし、次に詳細な単位（文等）で再ランクする段階的な手法・ CAG (Cache-Augmented Generation - キャッシュ拡張生成) - RAGとは異なり、頻繁にアクセスされる情報を事前にLLMのコンテキストウィンドウにキャッシュ（一時保存）しておくことで、検索ステップを省略し高速な応答を目指す手法・ KV Cache - LLMが次の単語を生成する際に、過去の計算結果（KeyとValue）を再利用する仕組み。CAGやローカルLLMでの連続的な対話や長文処理で応答速度向上に寄与・ ローカルLLM (Local LLM) - クラウドサービス経由ではなく、自社のサーバーや個人のPCなど、手元の環境で動作させるLLM。データプライバシーやコスト管理、カスタマイズの観点から注目・ マルチモーダルRAG (Multimodal RAG) - テキストだけでなく、画像、音声、動画など、複数の異なる種類（モダリティ）の情報を組み合わせて検索し、回答を生成するRAG・ UniversalRAG - あらゆるモダリティの情報を統合的に扱い、質問に応じて最適な情報源から回答を生成...
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    51 分
  • #3：ChatGPTの中身とは？Transformer構造をわかりやすく解説

    #3：ChatGPTの中身とは？Transformer構造をわかりやすく解説
    2025/05/12

    SingularRadio（シンギュラーラジオ）は、テクノロジー、イノベーション、社会の未来について、深い知識と洞察を提供するポッドキャストです。
    海外大でコンピュータサイエンスを専攻するKeisukeとTakeshiのホスト二人が、AI、ロボティクス、スタートアップ、経済などの最前線で起きている出来事を掘り下げ、知的好奇心を刺激する内容をお届けします。

    第3回 では、AIの“心臓部”とも言えるTransformerモデルに深く迫ります。生成モデルの基本概念から、GPT（Generative Pre-trained Transformer）の仕組み、単語のベクトル表現（Embedding）や位置情報付与（Positional Encoding）、自己注意機構（Self-Attention）とQ/K/Vの役割、フィードフォワードネットワーク、そしてマルチヘッドアテンションとGPUを活用した並列処理まで、難解な数学を使わずにわかりやすく解説。Transformerがなぜ自然言語処理の“スタンダード”となったのか、その歴史的背景と今後の可能性についても語り合います。

    TIMESTAMPS

    (00:00:00) – オープニング＆前回MCP振り返り
    (00:04:13) – 本日のテーマ「Transformer」紹介
    (00:15:30) – トークンの埋め込み（Embedding）と位置情報（Positional Encoding）
    (00:22:50) – 自己注意機構（Self-Attention）とQ・K・V
    (00:32:15) – フィードフォワードネットワークと多層パーセプトロン
    (00:43:45) – マルチヘッドアテンションとトークン化（Tokenization）、の仕組みとメリット


    (00:49:40) – スケーリングとGPUを活用した高速計算


    (00:58:00) – 人間の脳とAIのニューラルネットワークの比較


    • (01:02:55) – モデル最適化技術、長文コンテキスト処理の最新アプローチ

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