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2025年12月11日

本記事は、2025年夏季インターンシッププログラムで勤務された秋葉凌羽さんによる寄稿です。 はじめに 東京科学大学生命理工学院学士課程3年の秋葉凌羽と申します。PFN の2025年夏インターンシッププログラムに参加し、実 […] 投稿 エージェントワークフローを用いた生物学実験のプロトコルエラー検出 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年4月3日

Gemma 4 は現在までで最も知的なオープンモデルで、高度な推論とエージェント型ワークフロー向けに設計

Google DeepMind

2026年5月1日

CopyFail はマルチテナント サーバー、CI/CD ワークフロー、Kubernetes コンテナなど、複数の環境に脅威を与えています。

Ars Technica AI

2026年5月8日

すべてのプルリクエストで実行されるエージェンティック・ワークフローは、API請求額を静かに積み重ねることができます。本記事では、独自の本番環境ワークフローを計測し、非効率性を見つけ、それらを修正するエージェントを構築した方法について説明します。

GitHub Blog (AI)

2026年5月15日

DatabricksがOfficeQA Proベンチマークで最先端の成績を達成したGPT-5.5をエンタープライズエージェントワークフローに活用しています。

OpenAI

2026年5月16日

Gemini 3.5は複雑なエージェントワークフロー実行を支援するために設計されている。

Google DeepMind

2026年5月18日

OpenAIとDellは協力して、Codexをハイブリッド環境およびオンプレミス環境に提供し、企業がデータとワークフロー全体でAIコーディングエージェントを安全に展開できるようにする。

OpenAI

2026年5月21日

AdventHealthはChatGPT for Healthcareを使用して、ワークフローの効率化、事務負担の軽減、患者ケアにより多くの時間を充てている。

OpenAI

2026年5月27日

このポストでは、統合アーキテクチャを使用して、並列推論、コンテキスト永続性、追跡可能な実行パスを実証するマルチエージェントキャンペーンレビュー システムの構築方法を学ぶことができます。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月27日

WarpはGPT-5.5とOpenAIモデルを使用して、ローカル、クラウド、およびオープンソース開発ワークフロー全体でコーディングエージェントを調整している。

OpenAI

2026年5月27日

OpenAI、Thrive、Creteがコーデックスを活用して自己改善型の税務エージェントを開発し、申告自動化、精度向上、ワークフロー加速を実現した事例を紹介

OpenAI

2026年5月28日

MUFGはChatGPT Enterpriseを使用して、AI対応組織の構築、ワークフローの改善、大規模なAI駆動型金融サービスの提供を実現している。

OpenAI

2026年5月28日

オープンソースのHermesプロジェクトの上に構築されたVertuの新しいフォルダブルは、AIエージェントワークフロー、エンタープライズ統合、および超プレミアムラグジュアリー機能を組み合わせています。

TechCrunch AI

2026年5月29日

この投稿では、その統合を実際に示し、金融サービスにおける最も労働集約的なワークフローの1つである反マネーロンダリング（AML）アラートトリアージを自動化します。トリアージワークフローを構築します。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月29日

新しいOpusモデルには、サブエージェントの群れを調整するためのダイナミック ワークフロースと呼ばれるツールが搭載されている。

TechCrunch

2026年5月29日

Anthropicが新版AI「Opus 4.8」をリリースし、複数のAIが役割を分担して協調する「ダイナミックワークフロー」機能を搭載しました。従来のAIシステムは単一で判断していたのに対し、この機能は異なる専門分野を持つサブエージェントが相互にコミュニケーションを取りながら業務を進める仕組みです。企業の営業レポート作成やデータ分析など複雑な業務の自動化が可能になり、意思決定の迅速化とミスの削減が期待されています。

TechCrunch

2026年5月29日

CEOのアリエル・カッツは、AIはワークフロー SaaS を複製できるが、H1 の独自の医師データは複製できないと主張している。

TechCrunch

2026年5月29日

医療分野を専門とするソフトウェア企業H1が、小売大手CVSから4000万ドルの資金調達を実現した。同社の主要事業は、医療従事者向けのデジタルプラットフォーム提供である。 この投資を通じて、H1は医療業界におけるSaaS企業としての競争力を強調している。CEO アリエル・カッツは、人工知能技術が従来型のワークフロー管理機能を模倣することは可能だが、自社が構築した医師ネットワークの価値は再現困難だと述べた。同社が保有する医療専門家データベースは、競合他社が短期間で獲得することは難しいという立場を示している。 CVSからの出資は、医療SaaS市場への大型企業からの信頼を示す事例として注目される。ヘルスケア産業のデジタル化が進む中で、既存の医療ネットワークを活用したプラットフォーム企業への投資判断が、実務的な需要に基づいていることが明らかになった形である。 （引用元：TechCrunch）

TechCrunch

2026年5月29日

AsanaはStackAIを成長するAIワークフローツールスイートに統合する。

TechCrunch

2026年5月29日

プロジェクト管理プラットフォームの大手Asanaは、ノーコード型のAIエージェント構築ツール「StackAI」を買収した。買収金額は公表されていない。 StackAIはプログラミングの知識がなくても、AIエージェントを設計・導入できるプラットフォームとして機能している。Asanaはこのツールを自社のAI関連機能群に統合することで、顧客企業がより簡単に業務自動化を実現できる環境を整備する方針だ。 近年、企業のデジタル変革が加速する中、AIを活用した業務効率化への需要が高まっている。従来のシステム開発には技術者の確保が課題となるが、ノーコードツールはその障壁を低くする可能性を持つ。Asanaはこの買収を通じて、より多くの企業がAI導入に踏み切れるよう支援することを目指している。 同社は今後、StackAIの機能をAsanaプラットフォーム内に組み込む予定。これにより、既存ユーザーはコーディングなしでワークフロー内にAIエージェント機能を追加できるようになる見込みだ。 （TechCrunch）

TechCrunch

2026年5月29日

エージェント型AIシステムは、本番インフラストラクチャとしてますます検討されており、複数のステップで推論し、ツールを呼び出し、ワークフローを通じて動作し、メモリとフィードバックを通じて適応している。これらのシステムは、従来のソフトウェアまたは予測MLでは完全には捉えられていないガバナンスの課題を生み出している。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

コンピュータ使用エージェント(CUA)は複雑なデジタルワークフローの自動化に強い可能性を示していますが、その訓練はコストの高いライブ環境での相互作用と限定的な高品質の教示に制限されています。既存のフィルタリング動作クローニングパイプラインは、模倣ボトルネックに悩まされています。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

歯科画像分析は口腔医療における正確な診断と治療計画を支援する上で重要な役割を果たします。最近の進歩により特定のタスクと個別のイメージングモダリティ向けの歯科AIモデルが開発されていますが、これらの分離された設計は実臨床ワークフローでの実用性を制限しています。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

有限要素解析(FEA)は現代工学設計の根幹をなします。しかし、そのワークフローは本質的に複雑であり、領域知識に大きく依存しています。最近のLLMのFEA統合の試みにもかかわらず、既存のアプローチは複数の側面の処理における制限に直面しています。

arXiv cs.AI

2026年6月1日

arXiv:2605.30400v1 ChatGPTが疾患中心のバイオメディカル関連性を生成する能力を評価するためのプロトコルを提示する。バイオメディカルオントロジーを使用して関連性を生成し、生物学的エンティティを検証し、文献を使用して関連性を検証する方法を概説する。プロトコルには自己一貫性戦略が含まれる。

arXiv cs.CL

2026年6月1日

大規模言語モデル（LLM）は一般的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮していますが、高品質なドメイン固有のデータなしに特殊なドメインに適応するのに苦労しています。既存の LLM ベースのデータキュレーション方法は主に人間が設計したワークフローに依存しており、LLM が自動的に適応できるかどうかはまだ検証されていません。

arXiv cs.CL

2026年6月1日

OpenAIフロンティアモデルとCodexはAWSで一般提供されるようになり、企業は既に使用しているAWSの環境、コントロール、調達ワークフローを通じてOpenAIで構築する新しい方法が可能になります。

OpenAI

2026年6月2日

「次世代知識労働時代」レポートは、AI搭載の調査、データ分析、ワークフロー自動化、コンテンツ作成を通じてCodexがいかに生産性を変革しているかを探究

OpenAI

2026年6月2日

入力によってサポートされていない特定の事実を含む可能性のあるマルチモーダル生成のファクトレベルの修復を研究します。既存の推論時間修復方法は、入力と現在の出力の両方を条件として、フィードバックを生成します。この設計には2つの制限があります。

arXiv cs.AI

2026年6月2日

データへの定量的モデルの適合は科学的ワークフローの中心的なステップですが、最も自動化が進まない部分の一つです。最近のエージェントベースシステムは言語モデルと視覚言語モデル (VLM) を活用して統計モデルを反復的に提案・改善していますが、これらのシステムはより複雑なタスクで困難に直面しています。

arXiv cs.AI