評価設計

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技術 2026年3月29日

AIが新しいゲームで勝てない本当の理由

新しいルールに直面したとき、AIは過去の成功だけで自動的に対応できるわけではないという論文の指摘を紹介し、未知環境への評価設計や転移学習の重要性をわかりやすく解説します。

その他 2026年3月26日

ARC-AGI-3が提案したゲーム型の新ベンチマークでは主要な前線モデルが1%未満にとどまり、評価設計が能力の見え方を左右することと、透明性や再現性、データ倫理の整備が現場導入の鍵であることを示唆しています。

その他 2026年3月8日

The Decoderが伝える研究を踏まえ、主要なAIベンチマークのコード偏重を改善し、産業界と研究界が協働して非コード領域を含む透明性の高い評価指標を整備することが今後の成長につながると提案します。

その他 2025年12月20日

Patterns誌の研究は、画像生成AIと画像説明AIの“視覚伝言ゲーム”で生じる小さなずれが別の解釈を生むことを示し、検証設計や透明性の強化で信頼性向上が期待できることを示しています。

ビジネス 2025年11月19日

AIの評価基盤であるevalsは挙動を定義・測定・改善して可視化し、リスク低減や生産性向上、戦略的優位の獲得を支援しますので、企業は自社基準の設計と透明性確保、継続的なモニタリングや部門間の協働により安心してAIを実務導入できます。