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『AIに、臨床の魂を』
救命救急医・集中治療医として現場に立ち続ける私が、
なぜ今「AIガバナンス」に取り組むのか。
・LLM活用による臨床現場の変革
・医療安全とAI倫理の衝突
・「説明可能なAI」の重要性
指導医、アカデミア、そして経営者の多角的視点で、
医療AIの「現場実装」への道のりをまとめました。
医療者もエンジニアも必読の内容です。
詳細はこちらのnoteで解説しています👇
note.com/nice_wren7963/n/n08…
『健康相談AI、「万能の1体」より「専門3体のチーム」が強い?』
Eric Topol(@EricTopol)さんが紹介していたNature論文で、Google ResearchとGoogle DeepMindのチームが作った健康エージェント
データ分析・医学知識・コーチの3体に役割を分け、まとめ役のAIが仕事を割り振って1つの答えに仕上げる
健康分野の専門家3人による、会話全体の質の評価は
・3体のチーム:72.8%
・1体で全部こなすAI:54.4%
(どちらも同じGemini 2系の上で比べた論文内の数字)
しかし、気になったのは安全面の数字でした
医学知識担当のAIが作った健康サマリーを専門家が安全面で見直すと、15%に軽度、2%に中等度〜重度の害のおそれがあると判定されていた
しかも測ったのは会話の質で、行動が変わったか・健康が良くなったかはまだ見ていない
論文自身も、研究用の試作で診断やトリアージには使わないと書いている
論文は担当ごとに出力をたどれると言うが、受け取るのが「1つの答え」だけなら、3体のどこで見立てが割れたのかは見えにくいと思う
だから医療機関で使うなら、AIの役目は3体の見立てを並べて比べるところまで
どれを採るかの最終承認は、必ず人間が持つ必要がある
チームの点数が上がるほど、まとめ役が何を落としたかの方を見ておきたい
Just published @Nature
A 3-agent AI personal health agent exceeded performance of a large language model/chatbot and serves as a foundation to build on for integrating sensor data, medical knowledge and coaching
nature.com/articles/s41586-0…
【日本AISI「Chief AI Officer(CAIO)ガイド」とは?】
生成AIやAIエージェントが広がる今、「とりあえず入れてみた」で終わらせず、ちゃんと成果を出してリスクも管理するには「責任者」が必要となる。
「Chief AI Officer(CAIO)ガイド」は、その「AIの総責任者」をどう置くか・どう動かすかの実務指針。
CAIOは簡単に言うと、「会社のAI戦略と安全をまとめる経営幹部」のことであり、部署ごとにバラバラに進むと投資が重複したり、法令・セキュリティ・プライバシー・公平性などのリスクが見落とされがちなので、CAIOが全体を見て、価値(売上や効率化)と責任ある活用を両立させる役割を担う。
このガイドは2冊構成。
・ガイドブック:CAIO本人や任命する経営者向け。役割・組織での位置づけ・必要なスキルなどを整理
・実務マニュアル:現場スタッフや法務・情報システム・人事などの関係者向け。企画から調達・運用までの進め方を具体的に解説
技術の細かい話よりも、
「誰が何を決めるか」
「どう連携するか」
「人材をどう育てるか」
といった組織とプロセスの話が中心であり、会社の規模や状況に合わせて使えるよう、共通の考え方を示している。
色んな団体が色んな指標を出すから、追うのが大変…🧐
AISIは「Chief AI Officerガイド」を公開しています。
生成AIやエージェント型AIの普及に伴い、AIガバナンスが重要となる中、CAIOの設置・運用に関する実務指針を記載しています。
AIによる価値創出と責任ある活用の両立を支援するガイドブックと実務マニュアルです。
aisi.go.jp/output/output_fra…
codexリセット予告は、諸説ありますが、
「日本時間10月23日(金)午前2時」
が着弾予想時刻のようです!
(厳密に見ると、10/24 AM2:00にも読めますが、過去のトレンドから予測すると10/23の可能性が高いようです!)
Pro 100、無事にいただけました!
@OpenAI 感謝🙏
OpenAI DevDay Exchange Tokyoに最後まで居たら、デカいお土産があった?!
「蛍の光」が聞こえた気がしたから、先に出ちゃったヨ…
#OpenAI #DevDay #OpenAIDevDayExchange
大手ベンダーなら「ゴメンナサイ」で済むのか…?🤔
やはり契約による責任分界点の明文化は、マスト
NECえぐい
本学に報告されていない協力会社が本業務の一部に関与していたことが明らかになるとともに、NECは本学との契約に基づかず、当該協力会社との情報共有のため、本学の個人情報を含むファイルをクラウドストレージ上で共有していたことが確認されました。
加えて、作業終了後に削除すべき当該ファイルについても保持していたことが確認され、これらのファイルが第三者によりダウンロードされたことが判明しました。
osaka-u.ac.jp/ja/news/topics…
Cyber War has begun...
Some stats on #php2shell. In the 10 hours before it was publicly announced, across the @Cloudflare network we saw thousands of attempts to exploit it. That jumped to tens of thousands in the 45 minutes post announcement, hundreds of thousands within 2 hours, and millions now.
『米国でAIデータセンター建設が急ブレーキ』
報道によると、2026年だけで大型プロジェクトが少なくとも47件、延期・撤回・阻止された。
バーンスタインは「発表された計画のうち実際に予定通り建つのは約35%だけ。残り65%は実現困難」と警告している。
【原因は?】
・電力不足
・電気代
・騒音への住民反対(1000超の地域)
・資金調達の難しさ
象徴的なのが「coreWeave」という会社。
巨額の借金でNvidiaチップを仕入れ、ビッグテックに貸し出すビジネスモデルのネオクラウド企業だが、債券利回りが15%近くまで急騰し、市場からは「いつ破綻してもおかしくない」水準と見られている。
「建物は長期リース」なのに「顧客契約は短期」
という、撤退されると一気に潰れる構造となっている。
マイクロソフトも英国のNscaleとの大型契約を電力遅延(2030年代まで)を理由に解除したと報じられ、業界では「数百のAIクラウド企業のうち生き残るのは7〜10社程度で、残りは破産か安値買収」との声も出ている。
当初から指摘されていた、
「Nvidia投資→チップ担保で借金→またNvidiaチップ購入」
という循環構造が、金利上昇と電力制約で限界を迎えつつある。
【結論】
AIインフラ投資の過熱が、現実の壁にぶつかっており、AIバブル崩壊のトリガーとなることが危惧されている。
지금 미국에서는 대형 AI 데이터센터 47곳이 줄취소되고, 빚내서 엔비디아 칩을 사 모으던 AI 기업들은 이자가 연 15%까지 치솟으며 부도 위기에 몰리고 있음.
다들 "AI 데이터센터는 앞으로도 무한정 지어질 것"이라고 믿고 있지만, 정작 뒤에서 돈을 대주던 미국 월가에서는 'AI 영끌 빚투'가 한계에 왔다며 돈을 빼기 시작함.
오늘 뉴욕타임스, 파이낸셜타임스(FT), 블룸버그에서 동시에 터져 나온 팩트 3가지 정리.
1. 빚내서 엔비디아 칩 사던 대표 기업 '코어위브': 부채 70조 원, 이자율 15% 폭등
- 지금까지 AI 반도체가 왜 그렇게 미친 듯이 팔렸을까? 빅테크들만 산 게 아니라, '코어위브(CoreWeave)' 같은 신생 AI 클라우드 업체들이 엔비디아 칩을 담보로 수십조 원씩 대출을 받아서 칩을 쓸어 담고, 그걸 다시 빅테크에 빌려주는 장사를 했기 때문임.
- 그런데 뉴욕타임스 보도에 따르면, 이 코어위브의 빚이 무려 70조~95조 원까지 불어나면서 채권 금리(돈 빌릴 때 내는 이자)가 연 15~16%까지 치솟았음. 기업이 연 15% 이자를 내야 돈을 구할 수 있다는 건, 시장에서 사실상 '언제 부도가 나도 이상하지 않은 위험한 회사'로 보고 있다는 뜻임.
- 왜 이렇게 됐냐면 구조 자체가 굉장히 불안함. 데이터센터 건물은 15년 이상 장기 계약으로 빌리고 비싼 엔비디아 칩을 빚내서 잔뜩 채워 넣었는데, 정작 그 칩을 빌려 쓰는 빅테크들과는 짧은 단기 계약을 맺어놨음. 즉 빅테크가 재계약을 안 하거나 발을 빼는 순간, 남은 빚과 건물세를 고스란히 떠안고 무너지는 구조임.
- 심지어 AI 데이터센터에 큰돈을 쏟아붓던 오라클도 채권값이 뚝뚝 떨어지고 있고, 오픈AI에 수십조 원을 넣겠다며 연 10%짜리 고금리 대출까지 끌어다 쓴 소프트뱅크도 부도 위험 수치가 빠르게 치솟고 있음.
2. 미국 대형 AI 데이터센터 47곳 줄취소… "발표된 계획의 65%는 못 짓는다"
- "그래도 데이터센터는 계속 짓고 있지 않냐"고 생각하겠지만, 파이낸셜타임스(FT)가 조사해 보니 올해 미국에서만 대형 데이터센터 건설 프로젝트 47곳 이상이 아예 취소되거나 무기한 연기됨.
- 이유는 아주 현실적임. 첫째로 데이터센터를 돌릴 '전기'가 아예 모자라고, 둘째로 전기요금 오르고 소음 심해진다고 미국 내 1,000개 넘는 지역에서 주민들이 반대해 공사가 막혔으며, 셋째로 돈 빌리기가 너무 힘들어졌기 때문임.
- 결국 월가 투자은행 번스타인은 "현재 미국에서 짓겠다고 발표된 데이터센터 계획 중 실제로 제때 지어질 수 있는 건 고작 35%뿐이고, 나머지 65%는 실현되기 어렵다"고 경고함.
3. 마이크로소프트도 발 뺐다… "수백 개 업체 중 7~10곳 빼고 다 파산할 것"
- 실제로 돈 많은 빅테크들부터 슬슬 발을 빼고 있음. 마이크로소프트(MS)는 최근 영국의 대표 AI 클라우드 기업인 '엔스케일(Nscale)'과 맺었던 대형 데이터센터 임대 계약을 취소해 버림(전기가 2030년대에나 들어온다는 이유).
- MS 하나 믿고 미국 상장을 준비하던 이 회사는 단숨에 기업 가치가 300억 달러에서 160억 달러로 반토막 났고, 또 다른 AI 클라우드 업체(퍼머스)는 아예 상장 계획 자체를 접어버림.
- 상황이 이렇다 보니 업계 임원들 입에서조차 "지금 빚내서 칩 사 모은 수백 개의 AI 클라우드 업체 중 딱 7~10곳만 살아남고, 나머지는 전부 파산하거나 헐값에 넘어갈 것"이라는 얘기가 나오고 있음.
사실 이 문제는 AI 붐 초반부터 계속 나왔던 우려였음.
당시에도 "엔비디아가 신생 AI 클라우드 업체들에 투자를 해주고, 그 업체들은 엔비디아 칩을 담보로 거액의 대출을 받아서 다시 엔비디아 칩을 사주는 식으로 서로서로 물려 있는 돌려막기 구조 아니냐"는 비판이 많았음.
분위기가 좋을 때는 이 구조가 굴러가는 것처럼 보였지만, 결국 이자는 계속 높아지고 전기 부족으로 데이터센터 공사까지 줄줄이 막히기 시작하니까, 초반에 다들 걱정했던 그 우려가 지금 터지기 시작하고 있는 것.
Claude Duet、良さそうだぞ…👀
I've been using Claude Duet the last couple hours and I'll say this:
It's EXCELLENT
The multi tasking is probably the best in the space
You get one simple thread you can talk to, and as you give it commands and prompts, it automatically spins up tasks on a list for you
So instead of having to manage a ton of side chats that could get long or confusing, you have 1 chat, but it makes 'task' threads automatically that you can watch and monitor
This allows you to just keep brain dumping ideas and tasks into the one thread, and not have to worry about the agent getting confused. The agent just will manage all the tasks for you
Very similar to Claude Code's new 'projects' feature which was probably a beta test for this
The coding was great. Built me a bunch of PRs quickly I was able to review.
Proactivity was fantastic too. Came up with a bunch of tasks on its own and just asked me for the go ahead
As expected it's also fantastic to talk to. Claude has long been the best model to converse with (outside Opus 5) and the carries over to Claude Duet
Really pleased with the product, even in research preview. Very excited to see where it goes from here
Definitely sign up for the wait list
Railwayから同様の連絡あり
要確認▽
Railwayのサポートからメールが来ました。環境変数を保存しているシステムに不正アクセスがあり、一部が復号されて第三者に読まれた可能性があるとのこと。使っている人にとっては結構やばいやつだと思います。APIキーやDBの認証情報を入れている場合は、今すぐローテーションした方がいいですよ。
blog.railway.com/p/security-…
「AIが生体医学科学と人類にもたらす、驚くべき可能性を探求するために」
カッコ良すぎる。
医学をより深く潜るのに、フロンティアAIモデルは「必須の武器」であり、選ばれた研究者に膨大な計算資源へのアクセス権が付与され、より本質的な発見が成されていくのはワクワクする。
I’m incredibly excited to share this video, in which I had the extraordinary privilege of mentioning the transformative impact of @OpenAI Codex and AI models on biomedicine, as well as what I’m working to develop using these technologies. I believe the video is beginning to air across various media outlets.
I hope it inspires others to explore the incredible possibilities AI is opening up for biomedical science and humanity! 🖖
I am truly grateful and thankful to OpenAI team for the opportunity and a tiny drop of contribution in this most important era of human existence.🙏
『AIに研究を回させたら、常識なら避ける一手が出てきた』
DAIR.AIのelvis(@omarsar0)さんが「自己改善するAIの初期の兆し」と評価していた、Recursiveの最初のモデル「Flint」
研究を自動で回す「Eureka Machine」が、データや学習手順から推論の速さまで、ほぼ全工程の開発に関わったという
作ったのは人とAIエージェントの小さなチームで、ゼロから4か月足らず
Recursiveの発表では
・全体40B、1トークンごとに動くのは2.5Bだけ
・M4 ProのMacBook Proで毎秒125トークン超(短い文脈)
・重みはApache 2.0で公開
しかし、いちばん唸ったのは量子化の話でした
出力層(lm_head)は高い精度のまま残すのが定石なのに、Flintではそこを4ビットまで落とした
落ちた精度は、16ビット版を手本にする学習段階を足して取り戻し、差は0.7点以内に収まったという
ただし、数字はどれもRecursive自身の測定
モデルカードにも、Flintが書いたコードは試して、影響の大きい変更は適用前に見直すよう書いてある
40BのモデルがMacBook Proで毎秒125トークン
ローカルで回す選択肢が、また一段現実的になってきた
Bullish on automated AI research. Early signs of self-improving AI, no doubt.
Flint is the first model from @recursive_si. Their Eureka Machine contributed to nearly every part of the stack, from data and training recipes to the inference kernels, and the team built it from scratch in under four months!
It is a 40B MoE with 2.5B active parameters and open weights under Apache 2.0. It runs at 125+ tokens/s on an M4 Pro MacBook Pro at short contexts.
Highly recommend checking it out. We will be testing this in our internal autoresearch evals.
「人生には、自動化すべきでない部分もある」
OpenAI DevDay Exchange Tokyo の基調講演は、この言葉で締めくくられました。
頼まれる前に動くAIが来たいま、医療が人に残す判断は何か。
noteにまとめました。
note.com/nice_wren7963/n/n2f…
『Flint』
MacBook Proでローカル環境で動作するコーディングモデルを公開
125Token/秒…🤔
MBPユーザーとしては気になる!
試してみよう!
Introducing Flint, @Recursive_SI’s first model: a fast local coding model built with our automated research system, the Eureka Machine.
• Best-in-class fast local coding
• Up to 2x faster than comparable models: 125+ tokens/sec on a MacBook Pro, 150+ on RTX Spark
• Built from scratch in under 4 months
Private, unmetered intelligence on your own machine. Open weights available now on @huggingface, run it locally on your favorite framework or try it for free on @opencode or @pidotdev.
『Claude版Grok bot "Claude Duet"』
AnthropicがGrok bot、Muse、Dotsの競合となる「Claude Duet」を発表
実行基盤としてClaudeを背景に持ち、他のすべての類似サービスを凌駕するつもり
現在、米国限定で研究用のプレビューアクセスを開放しており、11月のFable 5.5でパブリックリリースが得られると言われている
Anthropicはかなり野心的
Grok botのToken消費が激しい中で、これまで使ってきたClaude harnessが使えそうなのは大きい


























