OpenAI設立から10年。ゲーム特化AIから始まり、ChatGPT、推論AI「o1」を経てGPT-5へ。AGI実現に向けた壮大な技術開発史を時系列で完全解説。

08:45 MathGen結成：数学で推論力を鍛える狙い

09:37 テストタイムコンピュートとChain-of-Thought

10:24 Q→Strawberry→o1：推論特化モデルの誕生

11:03 数学的推論の汎用性と他分野への転移

11:39 o1の成功とエージェント本格化

12:51 マルチエージェント内部対話という解法探索

13:36 2024年の内紛と体制再構築

14:34 まとめ：AGIビジョン・推論能力・エージェント化

15:59 特化型AIとAIファクトリーの未来像

16:50 NVIDIAの見立てと産業構造の変化

18:35 エンディング・チャンネル案内

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今回は、Anthropic社が発表した革命的な研究を解説！AIの「思考」を可視化する技術で、Claudeの内部メカニズムが丸裸に。多言語処理の秘密、詩作時の驚くべき計画性、そして時に「嘘をつく」メカニズムまで...AIの意外すぎる「頭の中」をお届けします！

🎯 今回のポイント

・AIの脳内を覗く「顕微鏡」技術とは？

・Claudeが多言語を話せる本当の理由

・詩を作る時のAIの驚くべき戦略

・AIが「嘘」をつくメカニズムの解明

📚 関連動画・資料

・https://www.anthropic.com/news/tracing-thoughts-language-model

00:00 導入：AnthropicのAI思考研究を解説

00:49 AI顕微鏡とは？内部回路の可視化

02:13 多言語：概念は共通、出力で翻訳

04:26 詩作の戦略：韻を先に計画

05:33 介入実験で計画性を検証（rabbit／green）

06:28 暗算の仕組み：粗い見積もり＋末尾桁の並列計算

08:49 自己説明と内部処理のズレ

10:17 ハルシネーションのメカニズム

11:51 本当の推論 vs 見せかけの推論の判別

13:04 段階的推論の実証（ダラス→テキサス→オースティン）

14:14 「わからない」デフォルト回路と誤作動

15:36 まとめ：言語共有・計画性・並列計算・検出技術

18:37 エンディング：チャンネル登録のお願い

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AnthropicのダリオCEOが明かすAI技術の未来。スケーリング法則、継続学習、アーキテクチャ革新まで、技術者必見の内容を徹底解説！

- 00:00 オープニング／テーマ紹介

- 00:46 AIスケーリング法則の基本

- 01:23 二段階スケーリング（事前学習＋推論・RL）

- 02:44 成長の根拠：売上とベンチマーク

- 03:30 収穫逓減議論と開発フェーズの転換

- 04:28 見通しとリスク（2年で成長停止の確率20%）

- 05:01 継続学習は致命的か？アモデイの反論

- 06:32 技術的解決：超長コンテキスト・動的更新・階層学習

- 09:03 効率化とMixture of Expertsの現実

- 09:56 推論最適化とコスト低下の余地

- 10:44 コーディング能力の秘密と3つの改良軸

- 12:41 推論力向上：思考の外化（Chain-of-Thought）

- 14:37 オープンソース vs クローズド／「オープンウェイト」

- 15:56 クラウド推論とインフラの現実

- 17:15 まとめ：二段階スケーリングと今後の展望

- 19:12 今後の注目：Claude vs GPT-5

- 20:25 エンディング

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2025年7月マイクロソフト時価総額4兆ドル達成！OpenAI提携・Azure AI・Copilot戦略でGAFA各社を抑えた革命的AI戦略を、競合比較と財務分析で徹底解説。

00:00 マイクロソフト時価総額4兆ドル突破！GAFAを抑えた理由とは

02:06 OpenAIとの戦略的提携 - サティア・ナデラの先見性

07:00 Azure革命 - AIに最適化されたクラウドインフラの強み

12:51 Copilot戦略 - 全製品のAI化で世界8億人が利用

16:46 GAFA比較分析 - なぜマイクロソフトだけが勝利したのか

21:02 Amazon・Meta・Appleの課題と戦略の違い

27:14 財務面からみる強さ - 年間1200億ドルのキャッシュフロー

31:47 まとめ - 4兆ドル達成の3つの戦略的勝因

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AI業界を牽引するOpenAIとAnthropic、両社の売上構造・技術差・戦略・将来性を徹底比較。ChatGPTとClaude、あなたはどちらを選ぶ？

00:00 イントロ・テーマ紹介

01:14 OpenAI vs Anthropic 企業概要

03:16 売上構造と収益性の比較

06:03 企業向けシェアの実態

10:00 コーディング市場でのシェア争い

11:03 技術的アプローチの違い

16:50 資金調達と投資戦略

22:38 人材獲得と組織論

24:41 CEOの思想とビジョンの違い

30:48 現在の立ち位置と競争状況

37:46 まとめ・どちらが勝つのか？

42:43 エンディング

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NVIDIA CEO Jensen HuangのAll-In Podcastインタビューを徹底解説！AI革命で変わる仕事、二つの工場理論、GPU戦略の内幕まで。AI時代を生き抜く必須知識をわかりやすく解説します。

00:00 イントロ - All-In Podcastでジェンセン・ファン登場

01:05 AI時代の個人への影響 - 誰でもプログラマーに

03:14 AI革命の核心 - 全産業に2つの工場が誕生

06:11 エネルギー政策とアメリカの競争優位性

08:47 NVIDIAのGPU戦略 - 配分方法と残存価値

12:32 中国との競争 - オープンソース vs プラットフォーム戦略

16:02 AI人材争奪戦 - なぜ1人に10億円？

19:17 ジェンセン・ファンの経営哲学と動画まとめ

**00:00:00 イントロ**

- All-In Podcastの紹介

- ジェンセン・ファンの最新発言について

**00:01:05 AI時代の個人への影響**

- プログラミングの民主化

- "You can't raw dog it anymore" - AIなしでは戦えない時代

**00:03:14 AI革命の核心**

- 全製造業が「物理工場」+「AIファクトリー」の2つを持つ未来

- トークン生成が新しいエネルギー産業に

**00:06:11 エネルギー政策**

- AI時代に必要な膨大な電力

- トランプ大統領の理解とアメリカの優位性

**00:08:47 NVIDIAのGPU戦略**

- 主要パートナーとの1年前からの計画

- CUDAプラットフォームによる価値維持

**00:12:32 中国との競争**

- DeepSeekなど中国製AIモデルの評価

- ハードウェア・ソフトウェアプラットフォームを握る重要性

**00:16:02 AI人材争奪戦**

- 150人の研究者でOpenAIレベルの会社が作れる理由

- 会社買収より人材引き抜きが合理的

**00:19:17 まとめと経営哲学**

- ジェンセン・ファンの「人を大切にする」経営理念

- AI革命の重要ポイント総括

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今回の動画では、テスラの給通決算を徹底解説します。売上減少の背景にある価格競争やレギュラトリークレジットの減少、今後のロボタクシー戦略、そしてテスラの長期的なビジョンについても触れます。#tesla #teslaearnings #robotaxi #tsla #teslanews

00:00 オープニング：テスラQ2決算の概要と戦略の議論

00:24 決算の基本数字：売上減と主な原因

01:54 研究開発費の増加とAI投資の影響

03:11 ロボタクシーの実用化と拡大計画

05:32 サイバーキャブの量産と規制課題

06:55 ARK Investの収益予測とビジネスモデル

07:44 Optimusロボットの生産目標と実用化

09:47 Optimusの収益性と社会課題解決の可能性

11:55 移民問題とロボットの役割

12:12 テスラのAI企業への転換宣言

12:42 戦略1：Cars + Techの収益構造

13:15 戦略2：エネルギー事業とAIの統合

14:12 戦略3：xAIとの連携と汎用AIの可能性

16:33 テスラの未来像：2026年以降の収益波

17:59 競合優位性とリスク（規制問題）

18:24 決算のポイント：短期痛みと長期変革

19:07 まとめ：テスラの強みとミッションの重要性

20:24 Optimusの競合優位性とドッグフーディング

21:42 テスラのエコシステムの強さと未来展望

23:00 エンディング

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今回はちょっと怖い話題...世界の犯罪組織がAI技術をどう悪用しているか、国・地域別に徹底解説！日本のヤクザから、イタリアのマフィア、ロシアのサイバー犯罪集団まで。あなたも被害に遭う可能性が...？対策も含めて詳しく話します！

🎯 今回のポイント

- 3秒の音声で完璧に声を再現する詐欺手口

- 25億円を騙し取った偽ビデオ会議の実態

- 犯罪者専用AIチャットボット「WormGPT」の恐怖

- 各国の対策と私たちができる自衛手段

00:00 オープニング：AIを使った犯罪と詐欺の概要

01:14 日本のヤクザ：AI音声詐欺と特殊詐欺の進化

03:27 多言語AIと国際詐欺ネットワーク

05:07 AI活用の資金洗浄事例

06:03 イタリアのマフィア：AIが組織の中心に

07:29 マフィアのサイバー詐欺組織と摘発事例

08:25 デジタル犯罪でのマフィアの協調と自動化

09:25 ロシアの犯罪組織：国家支援と違法AIツール

10:38 ディープフェイクと情報戦の事例

11:09 中国の事例：リアルタイム顔交換詐欺

11:40 香港のCFOなりすましビデオ会議詐欺

12:32 中国の監視社会を逆手に取ったAI犯罪

13:21 アメリカの事例：バーチャル誘拐詐欺

14:29 アメリカのハイテクギャングとドローン密輸

14:53 LoveGPTによる自動恋愛詐欺

15:23 まとめ：世界のAI犯罪実態と対策の重要性

16:01 個人レベルの詐欺防御アドバイス

18:55 AI技術のDXと犯罪効率化の結論

20:07 金融詐欺事例と認証の重要性

21:50 エンディング

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