AI Meditron FO: 監査可能な臨床LLMで最高性能を達成
arXiv論文Fully Open Meditronは、学習データ・手順・評価をすべて公開した初の臨床LLMパイプラインです。47,000件の診療ガイドラインを含む医療QAで学習し、ベースモデル比6.6ポイント向上・MedGemma超えを達成し、完全公開でも最高水準の性能を出せることを示しました。
AI 
AI SaaS-Bench: 実務23アプリで最高のCUAも完了率4%未満
arXiv論文SaaS-Benchが、LLMベースのコンピューター操作エージェント（CUA）を実際の業務SaaS 23システムで検証しました。最高性能のエージェントでもタスク完了率は4%未満で、計画・状態認識・クロスアプリ連携・エラー回復の4点が主な失敗要因と特定されています。
AI FORGE: 重みの更新なしでLLMエージェントが自己進化する新手法
arXiv論文FORGEは、LLMエージェントがモデルの重みを更新せずに自己改善する集団型プロトコルを提案しています。複数エージェントが並列で失敗を学び合う「集団ブロードキャスト」により、Reflexion比で最大72%の性能改善を達成しました。
AI grep検索がベクトル検索を上回る — arXiv論文で検証
arXiv論文「Is Grep All You Need?」（2605.15184）が、LLMエージェントのコードベース検索でgrep検索がベクトル検索を一般に上回ることを116問のベンチマークで実証しました。検索手法よりもエージェントハーネス（ツール呼び出し設計）の違いがスコアを大きく左右することも判明しています。
SQL SQLのCASE式の使い方：単純CASEと検索CASEを実例で解説
SQLの条件分岐に使うCASE式の構文を解説します。等値比較に使う単純CASEと任意条件を書ける検索CASEの違い、ORDER BY・GROUP BYでの活用、NULLを扱う際の注意点を実例つきで紹介します。
AI AI関連レイオフは株価を上げない — S&P500の56%が下落
CNBCが2026年5月17日、AI関連のレイオフを発表したS&P500企業23社のうち56%で株価が下落していたと報告しました。人件費を削ってAI投資に回しても、投資家は実際のROIを見極めており「AIレイオフ＝株高」の構図は成立しにくい状況です。
AI arXiv、AI生成論文に1年禁止措置 — 幻覚引用で一発アウト
arXivが2026年5月、AI生成コンテンツを未確認のまま投稿した著者に1年間の利用禁止と査読必須化を適用する新ポリシーを発表しました。幻覚引用やLLMのメタコメントが証拠となり、コンピュータサイエンス部門から段階的に適用が始まります。
SQL GROUP BYとHAVINGの違いとWHERE句との使い分け
MySQLのGROUP BYとHAVINGの使い方を実例で解説します。WHERE句との実行タイミングの違い、集約関数を使う条件の書き方、重複データ検出など実務で役立つパターンも整理しています。MySQL 8.0対応。
AI Google Android Show 2026: Gemini IntelligenceとGooglebookを先行発表
GoogleがAndroid Show 2026にてGemini Intelligence・Android 17・新AI PC「Googlebook」を先行発表しました。複数アプリをまたぐ自動化を可能にする「OSからインテリジェンスシステムへ」の転換が、5月19日のGoogle I/O本番を前に明かされました。
AI Thinking Machines Lab、全二重AIを公開 — 応答0.4秒でGPT超え
Thinking Machines Labが「インタラクションモデル」を研究公開しました。音声・映像・テキストを単一ネットワークで処理する全二重設計で応答0.4秒を実現し、FD-benchではGPT-realtime-2.0を約30点上回るスコアを記録しています。