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2025年12月26日

背景 大規模言語モデル（LLM）の普及により、AIとの対話は身近なものになりました。一方で、特定の用途に特化した小規模なモデルをローカル環境で動かす試みも関心を集めています。 自分好みの喋り方などを言語モデルにさせるため […] 投稿 ノーコードで言語モデルの「学習」を体験できるMN-Core Playground / SLM Customizeの遊び方 は Preferred Net…

Preferred Networks

2026年1月26日

はじめに 昨年、2025年12月16日にMN-Coreにまつわるイベント 「MN-Core Technology Conference 25」 を開催しました。お忙しい中、会場まで足を運んでくださった皆さま、本当にありが […] 投稿 MN-Core Technology Conference 25を開催しました。

Preferred Networks

2026年2月17日

MN-Core Compiler Core チームの諸戸です。 情報処理推進機構（IPA）が主催するセキュリティ・キャンプ2025ネクストにて『低レベル MN-Core プログラミング』という講座を担当いたしました。 今 […] 投稿 MN-Core2 Graph Compiler 自作入門 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年4月9日

本記事は、2025年度PFN夏季インターンシップで勤務された山野亮介さんによる寄稿です。 はじめに こんにちは。2025年度夏季インターンに参加させていただいた、東京大学情報理工学系研究科修士1年（当時）の山野亮介です。 […] 投稿 GLSL on MN-Core 2 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年5月18日

Googleは、AI上位契約者向けサービスにおいて、新たなシミュレーション機能の提供を開始した。この機能は「Project Genie」と呼ばれ、同社が長年開発してきたStreet Viewの技術基盤を活用している。 Project Genieの特徴は、実在する地域や施設をデジタル環境で高い精度で再現できる点にある。ユーザーはこの仮想空間内で、現実世界に近い環境でのシミュレーションを実行することが可能になる。建築計画の検証や都市開発のシナリオテスト、さらには教育用途など、多様な応用が期待されている。 提供対象はAI Ultra契約者に限定されており、段階的な展開が予定されている。Googleは今後、機能の拡張やユースケースの拡大を進める方針を示している。 引用元：Google DeepMind

Google DeepMind

2026年5月18日

Google AI Ultraサブスクライバー向けのアクセスを世界的に拡大し、Street Viewを活用した新しい機能を導入する。

Google DeepMind

2026年5月20日

100ドルのAI Ultraプランの導入に加え、新機能と利点をG向けに提供。

Google AI Blog

2026年5月27日

マイクロソフトは、シングルコードでiOS、Android、Windows、macOSに対応するUIフレームワーク「.NET MAUI」のiOSとAndroidにおけるランタイムが、今秋リリース予定の.NET 11でCoreCLRに移行するこ...

Publickey

2026年5月27日

このポストでは、統合アーキテクチャを使用して、並列推論、コンテキスト永続性、追跡可能な実行パスを実証するマルチエージェントキャンペーンレビュー システムの構築方法を学ぶことができます。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月27日

このポストでは、LangGraphエージェントをオーケストレーターとして統合し、Amazon Bedrock AgentCore Memoryと連携させて、AWS上に高度にスケーラブルでサーバーレスなマルチエージェント生成AI システムを構築するソリューションを提供しています。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月27日

Amazon Bedrock AgentCore决済がプレビューで利用可能になりました。プロバイダーごとの手動課金設定なしに外部有料サービスへの即座の支払いを提供し、費用効率的なステーブルコイン対応を実現します。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月28日

エージェント採用が拡大するにつれ、自社の営業組織を含む企業全体で共通のパターンが浮かび上がりました。特化したエージェントは価値を提供しますが、オーケストレーションがないとユーザーは認知的負担を抱えることになります。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月28日

このポストでは、Amazon Bedrock AgentCoreを使用してNarrateAIを構築し、AWS SMGS（Sales, Marketing and Global Services）組織向けに大規模なビジネスインテリジェンスを提供する方法を紹介しています。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月28日

この投稿では、AWS Generative AI Innovation Center（GenAIIC）がWorks Human Intelligence（WHI）と協力して、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して2つのAIエージェントを構築した方法を共有します。課題について説明します。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月29日

エージェント評価は、急速に変化するオンラインシグナルと安定したオフラインベースラインを組み合わせることで最も強力になります。エージェントが時間とともに本当に改善されているかどうかを理解するには、固定ベンチマークが必要です。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月29日

推論最適化プラットフォームを提供する Tensormesh は27日、シードラウンドの延長として2,000万ドルを追加調達したと発表した。今回の調達には AMD Ventures、CoreWeave、NVentures（ […]

THE BRIDGE

2026年5月30日

JPMorgan Asset ManagementのCore Plus Bond ETFポートフォリオマネージャーであるプリヤ・ミスラがブルームバーグ番組に出演

Bloomberg

2026年6月1日

Preferred Networksはトヨタ未来創生センターと新たな共同研究契約を締結した。両者は自社開発のAI半導体「MN-Core Lシリーズ」を活用し、フィジカルAイ（物理空間で動作するAI技術）の高速化を目指す。 フィジカルAIは、ロボットや自動運転システムなど、現実世界で動作するAI技術の総称。これまで処理速度が課題とされてきたが、MN-Core Lシリーズの導入により、リアルタイム処理性能の向上が期待される。 トヨタグループの研究開発拠点である未来創生センターとの協業により、両社の技術的知見を融合させることで、より効率的なAI実装が可能になると見込まれている。この共同研究は、次世代のロボット技術や自動運転システムの実用化加速につながる可能性がある。 (Preferred Networks)

Preferred Networks

2026年6月1日

Preferred Networks（PFN）はトヨタ未来創生センターと協力し、フィジカルAIの高速化に関する共同研究を開始した。 本研究では、PFNが開発したAI半導体「MN-Core Lシリーズ」を活用する。ロボットや自動運転システムといった物理世界で動作するAIシステムの処理性能を向上させることが狙いだ。 従来、フィジカルAIは複雑な計算処理に時間がかかり、実装の課題となっていた。専用設計の半導体と両社の技術知見を組み合わせることで、リアルタイム処理の実現に期待が集まる。 両機関は各分野での強みを生かし、ハードウェアとソフトウェアの最適化を進める方針。成果は製造業やモビリティ分野での次世代AI応用につながる可能性がある。 （引用元：Preferred Networks）

2026年6月2日

エルク・グローブ・ビレッジ・プロパティ・LLCは、CoreWeave Inc.と関連するデータセンター資金調達を支援するため、劣後債売却から8億5000万ドルの調達を目指しており、市場の波に参加している。

Bloomberg

2026年6月2日

エージェントAIソリューションを構築する際、独特の運用上の課題に直面します。エージェントは予測不可能な決定を下し、コストは予期せず急増し、非決定論的な障害のデバッグは不可能に見えます。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月2日

アマゾン ウェブ サービス（AWS）は、AI駆動のエージェント決済システムにおけるセキュリティ強化の方法を公開した。Amazon Bedrock AgentCoreに搭載された組み込みガードレール機能により、自動決済処理の安全性を確保できるという。 エージェント決済では、AIが独立して取引判断を実行するため、不正アクセスや誤った処理といったリスクが増大する。AWSが提案するアプローチは、こうした主要なリスク要因を特定し、システム設計段階から対策を講じることの重要性を強調している。 ガードレール機能は、不適切な指示の拒否、トランザクション検証の強化、監査ログの自動記録など複数の安全装置を備えている。これにより開発者は、セキュリティと利便性のバランスを取りながらAIエージェントを構築できる。 同社はこの技術の活用例として、金融機関やEコマース企業での導入シーンを想定している。今後、企業がAIを活用した自動決済を導入する際の重要な参考資料となる見込みだ。 （AWS Machine Learning Blog）

AWS Machine Learning Blog

2026年6月2日

本投稿では、エージェント決済システムの設計時に生じる複数の重要なリスクと、AgentCore paymentsの機能を使用してそれらに対処する方法について説明する。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月2日

本記事では、レイクハウスデータエージェントを使用して、決定的なアクセス制御のためのポリシーと動的検証のためのLambdaインターセプターを使用する方法を示します。その後、Lambdaを組み合わせる方法を示します。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月2日

Model Context Protocol（MCP）サーバーを本番環境にデプロイする際、企業はサーバー全体にきめ細かいアクセス制御が必要であり、どのチームがどのツールを使用しているかの可視化とセキュリティ保証が必要となります。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月2日

AWS Secrets ManagerのシークレットをAgentCore Identityで参照できるようになりました。これにより、Secrets Managerで事前設定されたシークレットを参照して、完全な管理を維持できます。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月2日

# 記事本文 Amazon Bedrockが、セキュアなAI支援要求の実現に向けて新たな認証方式に対応した。AgentCore GatewayでホストされるMCPサーバーにおいて、OAuth認可コードフローの実装が可能になったもの。 この仕組みでは、組織のアイデンティティプロバイダーから発行されたユーザートークンを活用し、各AI支援要求の都度認証を行う。これにより、不正アクセスを防ぎながら、本番環境での利用に適したセキュリティ体制を構築できるようになる。 導入企業は既存のIDプロバイダーと連携させることで、複雑な追加設定を最小化しつつ、エンタープライズグレードのセキュリティ要件に対応できる点が特徴。クラウドベースのAI活用が進む中、組織の認証基盤との統合が重要性を増すなか、実用的なソリューションとして注目される。 （引用元：AWS Machine Learning Blog）

2026年6月2日

本稿では、Amazon Bedrock AgentCore GatewayでホストされているMCPサーバーに対する受信認可メカニズムとしてOpen Authorization（OAuth）コードフローを実装する方法を説明します。このガイドの終わりまでに...

AWS Machine Learning Blog

2026年6月3日

このポストではBazがAmazon BedrockおよびAmazon Bedrock AgentCoreを使用してSpec Reviewエージェントを構築した方法について説明します。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月3日

Microsoftは週末にSurface Laptop Ultraを発表したばかりですが、開発者向けのミニチュアSurface PCを発表しました。

The Verge AI