Googleの新AIモデル「Gemini 3.5 Flash」から見えた検索のAIアシスタント化──長野陸が注目した3つの変化

LLMが仮説生成や実験設計といった研究プロセスを担う時代の潮流を把握できる。スタンフォード大学の発表に基づき、LLMの役割が単なる応答生成から科学的探究へ拡大している点が論点となる。

Claudeの内部構造に「グローバルワークスペース」理論と類似した仕組みが確認された事例から、AIの思考プロセスを可視化する手法を理解できる。表に出ない内部的な推論を観察できる点が、モデルの解釈性や安全性の評価に役立つ。

情報漏洩リスクが高い金融機関でClaude・Gemini・ChatGPTを導入した事例から、規制業界における生成AIの選定基準と運用ノウハウを学べる。具体的には、各モデルのセキュリティ要件への適合性、データ処理の制限方法

生成AIのScaling Lawsの限界と、その先の研究潮流についての考察が得られる。モデルを大きくするだけでは解決できない課題と、現在注目されている代替アプローチの方向性を理解できる。

佃煮の日の「クソダサポスター」をGeminiとChatGPTに実際に作らせ、その品質を比較検証している。両モデルのデザイン出力の違いや、プロンプトの工夫次第で結果がどう変わるかが分かる。

iOSアプリでLanguageModelプロトコルを使えば、ClaudeやGeminiなど異なるLLMを簡単に差し替えられる設計が理解できる。プロトコル準拠のラッパーを用意するだけで、モデル変更時のコード修正が最小限で済