深掘り記事

人の実演をロボットの手本に、Skild S1が示す作業の教え方

人の実演を手本に、ロボットへ仕事を教える。Skild S1の発表から、販促キットの箱詰めを例に、動画で伝える教え方と現場での使い道を読み解きます。

触れた感触を、つかむ力の手がかりに。1Xが発表したNEOの手

1Xは2026年7月9日、接触の位置や力、滑りを捉える触覚センサーを使ったNEO向けの手を発表しました。惣菜パックや柔らかい袋を扱う場面から、力を加減する仕組みと、仕事を任せる前に確かめたい点を読み解きます。

会員向けの分析あり

AIに開発を頼むと、レビューはどう変わる？DeepSWEで考えるチームの仕事

長いソフトウェア開発課題を評価するDeepSWEは、v1.1で提出コードの採点環境を見直しました。正答率や費用は、AIに任せる範囲を考える手がかりになります。ただし、自社の受入条件を満たすか、人の確認にどれほど時間がかかるかは、別に測る必要があります。

点検動画と長いマニュアルを一緒に読む、MiniMax M3で広がるAIの選び方

現場の映像と長いマニュアルを、一緒にAIへ。画像・動画入力と重みの公開を打ち出したMiniMax M3から、製造業の保守で考えられる使い道と仕組みを解説します。

会員向けの分析あり

AIの失敗を次の手順書に変える、SkillOptの仕組み

SkillOptは、AIモデルの内部を変えず、実行結果をもとに手順書を改訂する仕組みです。別に残した検証用の問題で点数が改善した編集だけを採用します。修正の副作用をどう確かめるか、改善にかかる費用をどう捉えるかを解説します。

複数年の仕様書をまとめて読むAIへ。DeepSeek V4の「文脈の長さ」を知る

DeepSeekが2026年4月24日に発表したV4プレビューは、100万トークンの文脈を案内しています。部品の互換条件を調べる購買業務を例に、長い資料を扱う仕組みと、回答を判断に使うための確かめ方を解説します。

ロボットに言葉で段取りを教える――π0.7が示した作業の進め方

Physical Intelligenceのπ0.7では、短い指示だけでは完了しなかった作業が、段階ごとの言葉による教示で改善する例が示されました。食品工場の段取り替えを例に、現場の教え方が学習の材料になる可能性と、導入前に確かめたい条件を考えます。

会員向けの分析あり

AIを増やせば仕事は速くなる？　分担が効く仕事と、順番を守る仕事

複数のAIに仕事を分ける効果は、作業のつながり方で変わります。260構成を比較した技術レポートをもとに、分担の仕組みと数値の読み方、実務で試す際の判断軸を整理します。