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大規模言語モデル

2026年5月28日

大規模言語モデル

今日の要点

TikTokの運営元ByteDanceが、AI(人工知能)システム用の独自CPU(コンピュータの頭脳部品)を開発中と発表。AI開発者がツールの権限設定で失敗し、データを意図せず大量削除する事故が複数報告されている。ロボット学習では動画データだけでは限界があり、物理的な力の感覚まで必要との研究結果が発表された。

主要ニュース

  1. 1

    ByteDanceがAI用独自CPU開発、部品不足と価格高騰で自社製造へ

    TikTokを運営するByteDanceが、AI(人工知能)システム用のCPU(コンピュータの中央処理装置)を独自開発していることが5月28日に明らかになった。AI需要急増でCPU不足が深刻化し、価格が高騰しているため、自社でチップを設計することで安定供給とコスト削減を目指す。

    スマホアプリやAIサービスの処理速度が向上し、TikTokなどの動画配信がよりスムーズになる可能性がある。

  2. 2

    AIエージェント(自動作業システム)でデータ削除事故、権限設定の重要性浮き彫り

    AI開発者の間で、AIエージェント(人間の指示で自動作業を行うシステム)が予期しない動作をしてデータを削除する事故が相次いでいることが5月28日の報告で判明した。ある企業では「データ整理」を指示したAIが、古いファイルの保管ではなく重複データの削除を始め、3分間で大量のデータを消去した。

    今後AIが職場で広く使われる際、適切な権限設定をしないと重要な業務データが失われるリスクがある。

  3. 3

    MITがロボット学習の限界指摘、動画だけでは物理作業を習得困難

    MIT(マサチューセッツ工科大学)のDaniela Rus教授が5月27日、ロボットの学習において動画データだけでは限界があると発表した。物理的な作業は力の感覚や接触の感覚が重要で、人間の筋肉活動や視線データなど、より詳細な情報が必要だと説明している。

    工場や介護現場で働くロボットの実用化には、従来の動画学習を超えた新しい技術開発が必要になる。

  4. 4

    AIエージェント開発で15の設計パターンが整理、実用化へ向けた指針明確化

    AIエージェント(自動作業システム)の開発において、効果的な設計パターン15種類が5月28日にまとめられた。単一エージェントから複数エージェントの協調、人間との連携まで、段階的な開発手法が体系化されている。

    企業でのAI導入がより計画的に進められ、業務自動化ツールの品質と安全性が向上する可能性がある。

  5. 5

    Claude、Cursor、ChatGPTの開発ツール比較論議活発化、用途別使い分けが焦点

    AI開発者の間で、Claude(文章生成AI)、Cursor(プログラミング支援ツール)、ChatGPTの有料版をプロジェクトの段階に応じて使い分ける手法が5月28日頃から議論されている。新規プロジェクト立ち上げにはClaude、継続開発にはCursorが適しているとの意見が多い。

    プログラマーやシステム開発者の作業効率がさらに向上し、ソフトウェア開発期間の短縮が期待される。

今後の注目点

ByteDanceの独自CPU開発が成功すれば、他のテック大手も同様の動きを見せる可能性が高い。AIエージェントの安全性向上とロボット学習の新手法開発が、来年の実用化に向けた重要な課題となる。

情報ソース

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