次世代知能

● マルチエージェント自律システム 2026.10.07

Meta・Sierraが個人AI規格公開｜国内ECの2027年API認可基盤設計

Phase Shift (Before → After) 人間によるGUI操作・スクレイピング -> OAuth認可を通じた個人AIのAPI直接連携

Impact +32

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● オンデバイス・エッジAI 2026.10.06

Strataが125Bモデルを秒速94トークン駆動｜日本企業の閉域AI活用法

Phase Shift (Before → After) 高額専用サーバー必須の大規模AI推論 -> 民生用GPUを活用した安価な閉域エッジ推論

Impact +28

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● 基盤モデル (LLM/SLM) 2026.10.06

Anthropicが10月6日Coworkをクラウド移行｜国内ITのデータ統制

Phase Shift (Before → After) 端末依存のローカル実行エージェント -> クラウド主導の非同期自律エージェント

Impact +22

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● 基盤モデル (LLM/SLM) 2026.10.05

OpenAIがAPI価格を二極化｜米中7割格差下での国内推論コスト戦略

Phase Shift (Before → After) 単一モデル依存の高コスト推論 -> 最上位と普及型の二極化価格に基づく用途別モデル併用

Impact +24

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● AIネイティブ開発 (No-Code) 2026.10.04

VS Codeの生成コード生存率86%｜国内開発陣が導入すべき検証体制

Phase Shift (Before → After) 人手レビュー依存の月次開発 -> 自己修正ループによる生存率86%の週次出荷体制

Impact +32

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● 基盤モデル (LLM/SLM) 2026.10.02

OpenAIが1.6万件の推論抽出を遮断｜国内API防衛の要件

Phase Shift (Before → After) 利用規約依存の知財保護 -> 思考トレース不可視化によるAPI防御

Impact +18

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● 基盤モデル (LLM/SLM) 2026.10.02

OpenAIがGPT-6を秒速300トークン化｜国内基盤の採算設計への影響

Phase Shift (Before → After) 人手による推論最適化とエージェント遅延 -> AI自律カーネル生成による秒速300トークンの超高速推論

Impact +32

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● 基盤モデル (LLM/SLM) 2026.10.01

DeepSeekと華為が16万基DCとTileLang公開｜国内GPU選定への示唆

Phase Shift (Before → After) NVIDIA CUDA依存のAI開発基盤 -> ハードウェア抽象化言語（TileLang）による非NVIDIA独自スタック

Impact +30

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● 基盤モデル (LLM/SLM) 2026.10.01

Gemini 4 Argonが出力100万トークン｜国内基幹コード移行に与える影響

Phase Shift (Before → After) 人手頼みの分割コード改修・受託保守 -> 100万トークン出力による大規模コードの自律移行

Impact +35

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● 基盤モデル (LLM/SLM) 2026.10.01

GLM-5.3がOSS脆弱性4249件を検知｜日本のシステム基盤への影響

Phase Shift (Before → After) 人手と静的解析による定期的な脆弱性診断 -> オープンAIモデルによる自律的なエクスプロイトチェーン自動構築

Impact +35

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