<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>AIまとめ</title><description>AIの話題を中心にまとめるサイト。タグからテーマを探せます。</description><link>https://aimatome.com/</link><language>ja</language><item><title>過去最高のAI決算を疑う：利益を動かす『減価償却の前提』</title><link>https://aimatome.com/posts/ai-earnings-depreciation-reality/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/ai-earnings-depreciation-reality/</guid><description>最高益を更新するAI決算。だが利益の一部は『機械を何年使うと仮定するか』で動く。減価償却の前提から、数字と実態を切り分ける読み方を解説する。</description><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI投資</category><category>決算</category><category>減価償却</category><category>設備投資</category><author>三浦 澪</author></item><item><title>AI大手が「開発者ツール」を買い集める——モデルの次の戦場</title><link>https://aimatome.com/posts/ai-labs-buying-dev-toolchains/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/ai-labs-buying-dev-toolchains/</guid><description>OpenAIとAnthropicがuv・ruff・Bunなど開発基盤を相次ぎ買収。モデル性能の次に始まった『ツールチェーン争奪』の構図を整理する。</description><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AIスタートアップ</category><category>買収</category><category>開発者ツール</category><category>オープンソース</category><author>白岩 累</author></item><item><title>ChatGPTのモデル選び、「速さ」と「深さ」で選ぶ時代に</title><link>https://aimatome.com/posts/chatgpt-model-picker-speed-depth/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/chatgpt-model-picker-speed-depth/</guid><description>ChatGPTのモデル選択が「速さ」と「思考の深さ」で選び直せるように。ふだん使いでどれを選べばいいか、実用的な目安を整理する。</description><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ChatGPT</category><category>OpenAI</category><category>AIモデル</category><category>使い方</category><author>桐生 蓮</author></item><item><title>ローカルLLMを自宅で——『帯域』を買うか『容量』を買うか</title><link>https://aimatome.com/posts/local-llm-bandwidth-vs-capacity/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/local-llm-bandwidth-vs-capacity/</guid><description>70Bを机の上で動かすなら統合メモリ、速さ重視なら高帯域GPU。TOPSではなく帯域と容量で選ぶ理由を、簡単な式とともに2026年の実機で示す。</description><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ローカルLLM</category><category>GPU</category><category>メモリ帯域</category><category>統合メモリ</category><author>甲斐 亮太</author></item><item><title>強化学習はLLMに「新しい推論」を教えていない? — 2026年の論文が示す『選択としてのRL』</title><link>https://aimatome.com/posts/rl-llm-reasoning-selection-not-learning/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/rl-llm-reasoning-selection-not-learning/</guid><description>RLでLLMの推論が伸びる理由は新能力の獲得ではなく、土台モデルが既に持つ答えの選び直し。最新論文の意外な結論と、能力を本当に増やす方法を噛み砕く。</description><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLM</category><category>強化学習</category><category>推論</category><author>藤村 彩</author></item><item><title>「ロボット」の語源は「強制労働」——最初のロボットは金属じゃなかった</title><link>https://aimatome.com/posts/robot-word-origin-rur/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/robot-word-origin-rur/</guid><description>「ロボット」は1920年の戯曲で生まれ、語源は賦役=強制労働。最初のロボットが金属でなかった理由と、AI時代に響く名前の由来をたどる。</description><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AIの歴史</category><category>ロボット</category><category>用語の由来</category><category>SF</category><author>天野 奏</author></item><item><title>なぜ最新のAIが「strawberryのrの数」を間違えるのか</title><link>https://aimatome.com/posts/why-llm-cant-count-letters/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/why-llm-cant-count-letters/</guid><description>賢いはずのLLMが文字数えや言葉遊びでつまずく理由をトークン化から解説。任せていい仕事と危ない仕事の線引きが分かる。</description><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLM</category><category>トークン化</category><category>プロンプト設計</category><author>藤村 彩</author></item><item><title>肉眼で見える一番遠いものを、確実に見る方法</title><link>https://aimatome.com/posts/see-andromeda-with-naked-eye/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/see-andromeda-with-naked-eye/</guid><description>250万光年先のアンドロメダ銀河は肉眼で見える。暗順応・そらし目・場所選びの3コツで、最も遠い天体を確実に捉える実践ガイド。</description><pubDate>Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>天文</category><category>星空観察</category><category>双眼鏡</category><author>藤村 彩</author></item><item><title>ノイズから像が立ち上がる — 拡散モデルの仕組みで、プロンプト調整の&quot;効かせどころ&quot;が見える</title><link>https://aimatome.com/posts/diffusion-noise-prompt-tuning/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/diffusion-noise-prompt-tuning/</guid><description>生成AIがランダムなノイズから絵を描く理由を解説。仕組みが分かると、シード・ステップ・ガイダンス強度の調整が腑に落ち、狙った絵に近づける。</description><pubDate>Thu, 11 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>拡散モデル</category><category>画像生成AI</category><category>プロンプト設計</category><author>桐生 蓮</author></item><item><title>ファミコンの音は、なぜあの音なのか — 5つの音源と、制約が生んだ技</title><link>https://aimatome.com/posts/famicom-sound-5-channels/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/famicom-sound-5-channels/</guid><description>ファミコンが5チャンネルだけで曲を作れた理由を解説。役割分担と高速アルペジオの裏技を知れば、チップチューン制作の勘所までつかめる。</description><pubDate>Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>チップチューン</category><category>レトロゲーム</category><category>ファミコン</category><author>桐生 蓮</author></item><item><title>AIに「盗作」はあるのか — 著作権侵害を二つに腑分けする</title><link>https://aimatome.com/posts/ai-copyright-reliance-similarity/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/ai-copyright-reliance-similarity/</guid><description>AIの絵が既存作品に「似ている」だけでは盗作にならない。類似性と依拠性に論点を分け、使う側が見るべき判断基準を整理する。</description><pubDate>Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>著作権</category><category>生成AI</category><category>法務</category><category>ガバナンス</category><author>白岩 累</author></item><item><title>コーヒーの「苦い」と「濃い」は別物 — 味を自分で直す座標</title><link>https://aimatome.com/posts/coffee-strength-vs-bitterness/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/coffee-strength-vs-bitterness/</guid><description>苦さと濃さは別の軸だった。酸っぱい・苦いの原因を診断し、挽き目・湯温・比率で狙った一杯を再現するための実践ガイド。</description><pubDate>Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>コーヒー</category><category>抽出</category><category>淹れ方</category><author>白岩 累</author></item><item><title>ベンチマークの『1点差』に意味はあるか — 数字に誤差棒をつける</title><link>https://aimatome.com/posts/benchmark-score-error-bars/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/benchmark-score-error-bars/</guid><description>公開スコアの『85.3%』は点推定にすぎない。テスト件数から誤差の目安を手計算し、リーダーボードの差が本物か見抜く方法。</description><pubDate>Sun, 07 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>評価</category><category>ベンチマーク</category><category>統計</category><author>三浦 澪</author></item><item><title>紅茶の『発酵』は発酵じゃない — 同じ葉から緑茶も紅茶も生まれる理由</title><link>https://aimatome.com/posts/tea-fermentation-is-oxidation/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/tea-fermentation-is-oxidation/</guid><description>缶に書かれた『発酵茶』に微生物はいない。正体は酸化——その仕組みを知ると、緑茶と紅茶の違いも淹れ方も腑に落ちる。</description><pubDate>Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>紅茶</category><category>発酵</category><category>酸化</category><category>保存</category><author>三浦 澪</author></item><item><title>TOPSだけ見るな——エッジAIの電力はデータ移動で消える</title><link>https://aimatome.com/posts/edge-ai-memory-wall-energy/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/edge-ai-memory-wall-energy/</guid><description>エッジAIの消費電力を握るのは計算よりメモリ転送。量子化やオンチップSRAMが効く理由と、チップ選びの判断材料を解説する。</description><pubDate>Fri, 05 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>エッジAI</category><category>省電力</category><category>メモリ壁</category><category>組込み</category><author>甲斐 亮太</author></item><item><title>「高圧ほど速い」は嘘——自転車タイヤ空気圧の決め方</title><link>https://aimatome.com/posts/bike-tire-pressure-breakpoint/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/bike-tire-pressure-breakpoint/</guid><description>パンパンに入れるほど速い、は実は逆効果。遅くなる境目の理由と、太さ・体重・路面から適正な空気圧を決める手順を解説する。</description><pubDate>Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>自転車</category><category>ロードバイク</category><category>メンテナンス</category><category>タイヤ</category><author>甲斐 亮太</author></item><item><title>AI作曲が「ガチャ」で終わる人と、狙って当てる人の差</title><link>https://aimatome.com/posts/ai-music-prompt-craft/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/ai-music-prompt-craft/</guid><description>AI音楽生成で『感動的に』が効かないのはなぜか。出力をガチャから道具に変える、感情を音に翻訳し構造を自分で握る二つの原則を解説。</description><pubDate>Wed, 03 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI音楽</category><category>生成AI</category><category>プロンプト</category><category>作曲</category><author>天野 奏</author></item><item><title>なぜアニメは「動かさない」ほど動いて見えるのか</title><link>https://aimatome.com/posts/anime-limited-animation-techniques/</link><guid isPermaLink="true">https://aimatome.com/posts/anime-limited-animation-techniques/</guid><description>なめらかさより省略が動いて見える理由。コマ打ち、smear、インパクトフレーム——アニメの動きの正体と、技を見抜く視点を解説。</description><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>アニメ</category><category>映像技法</category><category>アニメーション</category><author>天野 奏</author></item></channel></rss>