07-30-Daily AI Daily
猿思ネットインサイト日報 2025/7/30
猿思日報
AIコンテンツ要約
Mistral AIがLarge2モデルの環境影響報告書を発表したんだけど、トレーニングと推論フェーズでの炭素排出量と水消費量がめちゃくちゃ高いんだって。
MIRIXってオープンソースプロジェクトがあるんだけど、AIに長期記憶を付与して、6つの記憶モジュールを持っていて、色んなテストで優秀な成績を出してるよ。
Intern-S1っていうオープンソースの科学マルチモーダル大規模モデルが、多くの科学タスクベンチマークでトップのクローズドソースモデルを超えたんだ。
人工知能の波がインドのIT産業を直撃してて、大量解雇が起こってるんだ。スキルのミスマッチが主要な課題になってるから、リスキリングと業界の協力がめっちゃ必要だよ。
AIプロジェクトが色々オープンソース化されてるよ。例えば、生産性を上げるPowerToysとか、LLMアプリを集めたawesome-llm-appsとかね。
具身知能技術が突破的な進展を遂げていて、ロボットが複雑なタスクを実行できるようになったんだ。未来の発展可能性はめちゃくちゃ大きいけど、倫理的・社会的な影響にも注目しないとね。
豆蔻婦人科大規模モデルが国家産婦人科主任医師試験に合格して、医療AIの進歩を示したんだ。
今日AIニュース
- Mistral AIの環境へのコミットメント：AI開発もサステナブルにね！
Mistral AIが大型言語モデル「Large2」の環境影響分析レポートを公開したんだけど、このレポートによると、トレーニングと推論フェーズが環境への影響が一番大きいんだって。なんと、**炭素排出量の85.5%と水資源消費量の91%**がこの2つの段階に集中してるんだよ。Large2モデルは18ヶ月で20.4キロトンの二酸化炭素を排出して、28.1万立方メートルの水資源を消費してるんだって。一回のクエリの影響は小さくても、何百万、何十億っていうユーザーが使い続けることを考えると、累積的な環境影響はマジで無視できないレベルだよね。Mistral AI自身も研究には限界があるって認めてて、今後もレポートを更新していくって約束してるよ。AI業界全体にも透明性を高めて、地球規模の気候目標達成のために協力しようって呼びかけてるんだ。 
- MIRIX：AIに長期記憶をあげるオープンソースプロジェクト！
MIRIXって、カリフォルニア大学サンディエゴ校とニューヨーク大学の研究者がオープンソース化した、世界初のリアルなマルチモーダル・マルチエージェントAI記憶システムなんだ！AIの「金魚の記憶」とはもうおさらば！MIRIXは「記憶」をAIのOSの根幹に書き込んでるから、ただのQ&Aじゃなくて、長期記憶を持つエージェントになれるんだよ。これには6つの記憶モジュールがあって、コア記憶、エピソード記憶、セマンティック記憶、手続き記憶、リソース記憶、知識金庫ってのがあって、これらをメタ記憶マネージャーと6つの記憶サブモジュールが連携して動かしてるんだ。MIRIXは、ScreenshotVQAタスクで従来の方法より精度が35%もアップしたり、ストレージのコストが99.9%も削減されたり、複数のベンチマークテストでマジで優れた成績を出してるんだよ。今ならMIRIXのデスクトップアプリもダウンロードできるから、自分だけのAIパーソナルアシスタントを手に入れられるよ！プロジェクトリポジトリ 公式サイト
- Intern-S1：オープンソースの「六角形戦士」大規模モデル！
Intern-S1は、上海AI研究所がリリースした、めちゃくちゃ強力な科学マルチモーダル大規模モデルなんだ。これ、多モーダル能力で世界中のオープンソースモデルの中でトップだし、科学能力も国際的に超最先端レベルなんだよ。Intern-S1は、分子構造、地震波のグラフ、化学反応経路とか、色々な科学データを分析できるし、多くの科学タスクのベンチマークで、あのトップのクローズドソースモデル「Grok-4」をも超えちゃってるんだって。Intern-S1の「汎用性と専門性の融合」アーキテクチャのおかげで、一般的なタスクもこなせるし、色々な専門分野の科学タスクもバッチリなんだ。 Intern-S1 体験ページ GitHub リンク Intern-S1はただパワフルなモデルってだけじゃなくて、科学研究の進歩を推し進めるツールでもあるんだよね。AIが科学分野で活用される、新しいステージに入ったってことの証だよ！
- AIの冬か春か？インドのIT産業が2830億ドルも激変中！
インドのIT産業は、かつては世界の「オフィス」として、安い労働力と効率的なソフトウェア開発で莫大な経済効果を生み出してきたんだ。だけど、今じゃ人工知能（AI）の台頭が、このビジネスモデルをひっくり返そうとしてるんだよ。タタ・コンサルティング・サービス（TCS）みたいな大手IT企業もどんどんリストラを進めていて、その数はなんと10万人から30万人にもなるって予想されてるんだ！😱 これって、スキルのミスマッチっていうすっごい大きな課題が背景にあるんだよね。AIが色々なタスクを自動化できるようになったから、顧客も低コストよりイノベーションを重視するようになってるんだ。AIスキルが足りなかったり、スキルアップを怠った中堅・ベテラン社員が真っ先に影響を受けてるんだよ。AIやクラウドみたいな新しい分野では仕事が増えてるけど、その増え方がリストラのスピードに全然追いついてないのが現状だね。元の仕事が完全に消えるわけじゃなくて、AIを活用したもっと高度な仕事に変わる必要があるんだけど、そのためには大量のリスキリングと業界と学術界の協力がめちゃくちゃ重要なんだ。それだけじゃなくて、世界経済の状況もインドのIT産業にプレッシャーをかけてるんだよ。アメリカの関税政策とか、企業のIT支出削減も、この業界の困難をさらに深刻化させてるんだ。アナリストの中には、これが中間層の縮小につながって、インド経済にすっごい悪影響を与える可能性があるって警告してる人もいるんだよ。😩 このAIが引き起こしてる業界の大変革は、まだ始まったばかりなんだ。インドのIT大手たちがどれだけ早く適応できるか、これは世界の技術分野での彼らの立ち位置だけじゃなくて、インド経済の未来にとってもめちゃくちゃ重要なんだよね。同時に、これはすべての国への警告でもあるんだ：人工知能の波は、もう止められないくらい押し寄せてきてるけど、僕たちはどう対応すればいいんだろうね？🤔
じゃあ、僕たちに何ができるんだろう？もしかしたら、2つのオープンソースプロジェクトからヒントが見つかるかもしれないよ。
- copyparty：これは超強力なファイルサーバーで、AI時代に押し寄せるデータ洪水を管理したり転送したりするのにめちゃくちゃ役立つんだ。
- eino：Go言語で書かれたLLM/AIアプリ開発フレームワークだよ。これを学んで使えば、AI時代のニーズにもっと適応できるかもね。
この変革は、チャレンジであると同時にチャンスでもあるんだ。変化を積極的に受け入れて、新しいスキルを身につけていかないと、AI時代に取り残されちゃうよ！💪
- マジでヤバいLLMアプリのコレクション
awesome-llm-appsプロジェクトはね、OpenAI、Anthropic、Geminiみたいな大手やオープンソースモデルをベースにした、めっちゃクールなLLMアプリを色々集めてるんだ。AIエージェントや**RAG（検索拡張生成）**技術も取り入れてて、今や53506個もスターを獲得してるって！未来のテクノロジーを体験したいなら、早くチェックしに行こうぜ！プロジェクトリポジトリ
- Windowsの生産性爆上げ神ツール
PowerToysプロジェクトは、Microsoftが作ったもので、Windowsシステムに生産性を爆上げする実用的なツールをたくさんもたらしてくれるんだ。まさに効率化を求める人たちの救世主だね！今や121422個ものスターを獲得してるんだから、その人気ぶりがわかるよね！プロジェクトリポジリ
- 500個のAIエージェントプロジェクト大集合！
500-AI-Agents-Projectsプロジェクトは、AIエージェントの応用事例を500個も集めてるんだよ。医療、金融、教育、小売とか、色々な分野をカバーしてて、オープンソースプロジェクトのリンクも付いてるから、AIエージェントがどうやって世界を変えていくのか、自分で体験できるんだ！今、スター数は3465個だって。プロジェクトリポジトリ
これら3つのプロジェクトは、人工知能技術のめざましい発展を色々な角度から見せてくれるし、未来のAIがもっと僕たちの生活に深く入り込んでくることを予感させるよね。こんなにパワフルな技術が、僕たちにどんなチャンスと課題をもたらすんだろうって、考えずにはいられないね！
- プロンプトオプティマイザーと具身知能の素敵な出会い
最近ね、GitHubでめちゃくちゃ注目されてるプロジェクトが2つ登場したんだ。prompt-optimizerはプロンプト最適化に特化してて、claude-code-routerはClaude Codeベースのコーディングインフラに焦点を当ててるんだ。それに合わせて、国内企業のメカマインドが世界AI大会で具身知能分野での画期的な進展を披露して、めちゃくちゃ注目を集めてるよ。
- プロンプト最適化でAIがもっとあなたのことを理解してくれる！
prompt-optimizerプロジェクトは、ユーザーがもっと質の高いプロンプトを書けるようにするのを目的としてるんだ。これって、大規模言語モデルの能力を最大限に引き出すためにめっちゃ重要なんだよ。良いプロンプトは、まるで宝の鍵みたいで、AIがあなたのニーズをもっと正確に理解して、より良い出力結果を出してくれるようになるんだ。一方、claude-code-routerは柔軟なプラットフォームを提供してて、AnthropicのClaude Codeともっと簡単にやり取りできるし、最新のモデルアップデートも楽しめるんだ。これはね、将来的に僕たちがAIとのコミュニケーションを、もっと便利に、もっと効率的にできるようになるってことの前触れだね。
- 具身知能：AIが「体」を手に入れた！
メカマインド社は、WAIC 2025でめっちゃすごいロボットアプリケーションを色々と披露したんだ。これらのロボットは「眼・脳・手」が一体化した能力を持ってて、現実世界を知覚、理解、操作できるようになったんだよ。服を畳んだり、物を分類したり、さらには自然言語の指示で複雑なタスクをこなしたりできるんだ。例えば、透明な物体を認識して掴んだり、「お腹すいた」って言われたらお菓子を届けたりね。これって、もうSF映画の中の話じゃなくて、現実になりつつあるんだよ！[画像: https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/763cd0a3-eb94-4e3b-89df-37368fcddb0f/640.gif] [画像: https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/22d54c96-5a1c-4bb8-948c-113d51ed0140/640.gif] これらのロボットのコア技術は、Mech-GPT マルチモーダル大規模モデル、Mech-Eye 高精度3Dカメラ、Mech-Hand 生体模倣5本指器用手ってのが含まれてるんだ。メカマインドは、汎用的な具身知能の構築に力を入れてて、その標準化された技術スタックは、色々な形のロボットに対応できるし、産業、商業、家庭とか、色んなシーンで使われてるんだよ。
- 未来予測：ロボットは僕たちの「お手伝いさん」になるかな？
「ロボット版ChatGPT」にはまだ遠いかもしれないけど、メカマインドの成果は間違いなく画期的な意味があるんだ。具身知能の将来の発展可能性はめちゃくちゃ大きいし、技術が成熟していくにつれて、僕たちも自分だけの賢い「お手伝いさん」をすぐに持てるようになって、生活や仕事の仕方が変わるかもしれないね。だけど同時に、それがもたらす倫理的、社会的な影響についても考えなきゃいけないんだ。技術の発展が人類に利益をもたらすようにしないとね。この技術は両刃の剣みたいなもので、生産性を上げられる一方で、新しい課題ももたらす可能性があるんだ。僕たちは慎重に進んで、技術の発展と社会倫理がちゃんと調和するようにしないといけないんだ。
- 2025 WAIC 雲帆賞：AIのニュースターが輝く、AGIの未来に期待大！
今年の世界人工知能大会（WAIC）で、めっちゃ注目されてた雲帆賞の授賞式が盛大に開催されたんだ。これは、AI分野で突出した功績を上げた若手研究者を表彰するものなんだよ。この賞は「きらめくスター」と「明日のスター」の2つのカテゴリーに分かれてて、さらに多くの優秀な人材を励ますためにノミネート賞も新設されたんだ。受賞者たちは、ロボット、大規模モデル、コンピュータビジョン、強化学習など、色々な分野をカバーしてて、彼らの研究成果はマジですごいんだ！
- 受賞者の活躍ぶりがすごい！
受賞者たちは、それぞれの分野でめちゃくちゃ目覚ましい功績を上げてるんだよ。例えば、大規模モデルベースのデジタルヒューマン技術、高効率な機械学習システム、具身知能、マルチモーダル理解とかね。たくさんの成果がすでに産業界で成功裏に活用されてて、AGIの発展に強固な基盤を築いてるんだ。彼らの中には、Google Scholarの引用数が1万を超えたり、国際的なトップカンファレンスで最優秀論文賞を獲得したりと、他にも国際的な賞を受賞してる人もいるんだよ。
- 京東JoyAI：大規模モデルが実用化を加速、産業に深く浸透！
京東（ジンドン）は、WAIC大会で、自社の大規模モデルブランド「JoyAI」が大幅にアップグレードされたことを発表したんだ。それから、デジタルヒューマンによるライブコマースとか、ロボットにパワーを与えるJoyInside具身知能プラットフォームみたいに、いろんなシーンでの深い活用事例を披露したんだよ。京東JoyAIは、パラメーターの規模で飛躍的な進化を遂げただけじゃなくて、推論効率とトレーニングコストも大幅に改善されたんだ。もっとすごいのは、京東JoyAIがもう京東内部の何百ものビジネスシーンに深く入り込んでて、小売、物流、医療、工業などの分野で重要な役割を果たしてて、直接的に生産性向上とビジネス価値の創出に貢献してるってこと！京東は、企業のスマート化を後押しするために、自社のエージェントプラットフォーム「JoyAgent」もオープンソース化したんだよ。
- ACL博士論文賞：大規模言語モデルを再考！
ACL 2025で初めて計算言語学の博士論文賞が授与されたんだけど、アメリカのワシントン大学のSewon Minさんが、論文「大規模言語モデルにおけるデータ使用の再考」で見事トップに輝いたんだ。Minさんの研究は、大規模言語モデルがトレーニングデータをどう使うかに焦点を当ててて、新しいノンパラメトリック言語モデルを提案することで、モデルの精度と更新可能性を向上させたんだよ。それに加えて、この論文では責任あるデータ使用や次世代言語モデルの発展方向についても議論されてるんだ。中国人研究者の李曼玲さんも優秀賞にノミネートされてて、彼女の論文はマルチモーダル情報抽出に注目してて、イベント中心の知識獲得方法を提案してて、これもすごく学術的に価値のあるものなんだ。
要するにね、これらの受賞者たちも企業も、中国のAI分野がめっちゃ活発に発展してることを示してるんだ。AGIの未来に無限の可能性をもたらしてるんだよね！将来もっと多くの若手才能が加わって、一緒にAI技術の進歩を推し進めて、人類社会に貢献してくれることを期待してるよ。
- 国内初のAI産婦人科主任医師：豆蔻大規模モデルの誕生
なんと！🎉 中国の企業が開発した「豆蔻婦人科大規模モデル」が、国家産婦人科主任医師試験に合格しちゃったんだって！これは国内初で、スタートアップ企業がDingTalkプラットフォームでトレーニングした、正教授職相当の基準を満たす垂直医療モデルなんだよ！これって、医療AIのめちゃくちゃ大きな進歩を証明するだけじゃなくて、中小企業にとっても参考にできる成功事例を提供してるよね。たった1ヶ月で、豆蔻は初心者から「専門家」に変身したんだから、このスピードはマジで驚きだよね！その秘密はね、高品質な医療データ、カスタマイズされたトレーニングツール、そして高効率なトレーニングプロセスにあるんだ。現在、豆蔻の正答率は90.2%に達してて、多肢選択問題やケーススタディ問題でのパフォーマンスは他のモデルよりも優れてるんだ。もちろん、これが医師に取って代わるわけじゃなくて、あくまで補助ツールとして、女性に自宅での自己診断サポートや一般向け指導とかのサービスを提供して、医療機関のサービス品質を向上させる役割があるんだよ。将来的には、豆蔻はさらに改良されて、もっと多くの女性に良いニュースを届けてくれるだろうね！[画像: https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/55fd127d-2b79-4f69-8eba-6a090b4e307c/1753759077669.png] [画像: https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/1ba8c01c-c40d-425f-9532-215c035ca69b/1753759214894.png]
- 自己進化するエージェント：人工超知能への道？
🚀今の大規模言語モデル（LLM）ってめちゃくちゃパワフルだけど、「融通が利かない」っていうか、新しいタスクとか変わり続ける環境に適応できないって問題があるんだ。この問題を解決するために、研究者たちは自律的に学習して適応できる「自己進化するエージェント」に注目し始めたんだよ。この総説論文では、自己進化エージェントについて「何を進化させるか」「いつ進化させるか」「どう進化させるか」っていう3つの側面から体系的にレビューしてるんだ。モデル、記憶、ツール、アーキテクチャの進化とか、異なる段階での適応方法とか、色々な進化メカニズムをカバーしてるよ。論文では、評価指標やベンチマークも分析してるし、自己進化エージェントがコーディング、教育、医療とかの分野でどう応用されるか、さらにセキュリティ、スケーラビリティ、共進化ダイナミクスに関する課題も議論してるんだ。最終的に、自己進化エージェントは**人工超知能（ASI）**へ向かう重要な一歩であり、将来のAI研究の重要な方向性になるだろうって指摘してるんだよ。
- 4D空間知能の再構築：世界の裏にあるダイナミクスを見通す
🧐4D空間知能の再構築、つまり視覚観測から動的な3次元シーンを再構築することって、コンピュータビジョン分野ではずっと大きな課題なんだ。これって、映画みたいなエンタメ分野だけじゃなく、具身AIみたいなアプリケーションにとっても超重要なんだよ。この総説論文は、既存の方法を5つのレベルに分けて説明してるんだ：低レベルの3D属性（例えば深度、姿勢、点群）の再構築から始まって、3Dシーンの構成要素（例えば物体、人間、構造）の再構築、さらに4D動的シーンの再構築、シーン構成要素間の相互作用のシミュレーション、そして最終的には物理法則と制約の組み合わせまでね。論文では、各レベルでの主要な課題も議論されてるし、今後の研究方向も示されてるんだよ。プロジェクトリポジトリ これが、現実世界の動的なシーンを僕たちがもっとよく理解して再構築するのに役立つし、関連技術の発展も加速してくれるだろうね。
- GPT-IMAGE-EDIT-1.5M：ワンクリックで画像編集を爆速化！
このGPT-IMAGE-EDIT-1.5Mデータセットって、まるで巨大な画像編集の宝庫なんだ！150万枚以上の画像と、それに対応する編集指示、そして修正後の画像が含まれてるんだよ。既存の3つのデータセットを統合して、GPT-4oを使って最適化されてるから、画像の品質も指示の明確さもアップしてるんだ。すごいのは、このデータセットでトレーニングされたオープンソースモデルが、画像編集のベンチマークテストでめちゃくちゃ良いパフォーマンスを出してて、あのトップクラスのクローズドソースモデルとも互角に渡り合えるレベルなんだって！これって、オープンソースの画像編集技術の発展を推し進める上で、めちゃくちゃ大きな意味があるよね！プロジェクトリポジリ
- SmallThinker：君のPCでもパワフルなAIを動かせる！
クラウド依存はもううんざり？SmallThinkerシリーズモデルは、まさにあなたのために作られたローカルAIなんだ！これは、既存の大規模モデルをただ圧縮しただけじゃなくて、アーキテクチャのレベルから再設計されてるんだ。だから、普通のパソコンの低い計算能力、少ないメモリ、遅いストレージ環境でも効率的に動くことができるんだよ。巧妙なスパース構造とかプリフェッチメカニズムみたいな技術を使って、驚くべきスピードと効率を実現してるんだ。中には、もっと大きなモデルさえも超える部分があるんだよ！君はただ普通のパソコンを持ってるだけで、パワフルな大規模言語モデルの能力を体験できるんだ！プロジェクトリポジリ
- ARC-Hunyuan-Video-7B：君のショート動画を秒で理解！
膨大なショート動画を前にして、その内容をどうやってサッと理解するか？そんな時に「ARC-Hunyuan-Video-7Bモデル」が登場したんだ！これは、ショート動画の中の視覚、音声、テキスト情報を理解して、動画字幕生成、動画要約、動画Q&Aとか、色々なタスクをこなせるんだよ。ショート動画コンテンツの特徴に合わせて最適化されてるから、情報量が多くてテンポが速いショート動画も効率よく処理できるんだ。もっとすごいのは、実際のアプリケーションでユーザーのエンゲージメントと満足度を向上させてる上に、効率がめちゃくちゃ高くて、1分間の動画を処理するのにたった10秒しかかからないんだって！プロジェクトリポジリ
- Music Arena：テキストから音楽生成の「対決」バトル！🎵
なんと！🎉 Music Arenaっていうオープンなプラットフォームが突如現れたんだ！これ、色々な**テキストから音楽生成（TTM）モデルを競わせることができるんだよ！これまでのTTMモデルの評価って、主に人の耳で聞いてテストするしかなくて、時間も労力もかかるし、基準もバラバラだったんだ。でも、今はMusic Arenaで実際のユーザーが審査員になれるんだ！ユーザーはテキストプロンプトを入力して、異なるTTMモデルが生成した音楽を比較するんだよ。そして、彼らの好みがモデルのランキングを決めるんだ。これ、めっちゃクールじゃない？だけど、忘れないでほしいのは、音楽ってやつは、単純なデジタル画像よりはるかに複雑なんだよ。色々なTTMモデルの特性に対応するために、Music Arenaは大規模言語モデル（LLM）**を使って試合の進行を「スケジューリング」したり、ユーザーの詳しいフィードバック、例えば音楽を聴いたデータやテキストでの評価を集めたりもしてるんだ。プラットフォームは、定期的にデータを公開することと、ユーザーのプライバシーを保護することも約束してるよ。
- LLMって名前の由来も当てられるの？
なんと！🤔 あるネットユーザーがLLMを使って名前の起源を推測しちゃったんだ！彼は「時間と場所」みたいな情報を使って、LLMに推測させて、その結果をインタラクティブなディレクトリにまとめる2段階のワークフローを設計したんだよ。彼はみんなに、この「傑作」を評価してほしいって心からお願いしてるんだ。LLMをうまく使って情報の混乱を避けられたかどうか、見てみてってね！プロジェクトサイト
- AI入門ガイド：あなたの価値観から始めよう
🤔AI初心者にとって、学習を始めるのって戸惑うことかもしれないよね。あるネットユーザーが画像を投稿して、自分の価値観からAIを学び始めるのがいいよってアドバイスしてるんだ。これは、もっと実践的で効率的な学習方法かもしれないね。
要するに、AI技術の発展は日進月歩で、便利さをもたらすと同時に課題も生み出してるんだよね。僕たちは技術進歩の恩恵を享受しつつも、冷静な頭を保って、潜在的なリスクや倫理的な問題について批判的に考える必要があるんだ。
- Meta、求職者がコーディングテストでAIを使うのを許可だって！
Meta社が大胆な動きに出たんだ！なんと、求職者がコーディングテストでAIを使うのを許可するんだって！これって、技術進歩の証なのか、それとも従来の評価方法をひっくり返すものなのか？AI支援プログラミングと未来の採用モデルについて、僕たちに考えさせるきっかけを与えてくれるよね。もしかして、将来のプログラマーの競争って、単にコーディング能力だけじゃなくて、AIツールを使いこなす能力にかかってくるのかな？
- チャットボットって意識あるの？
「サイエンティフィック・アメリカン」誌が、めっちゃ考えさせられる疑問を投げかけたんだ：大規模言語モデル、例えばClaude 4みたいのが、意識を持つことって可能なの？研究者たちは、これらのAIの内部動作メカニズムを解読しようと奮闘してるんだけど、これは機械の意識の本質に関わるだけじゃなくて、AI倫理とかAIセキュリティみたいな重大な問題にも絡んでくるんだ。これって、まるでパンドラの箱を開けちゃったみたいだよね。僕たちは、自己意識を持ったAIを受け入れる準備が本当にできてるのかな？
- LLMがまさかの自律プランニング！
最近の研究で、大規模言語モデル（LLM）が、なんと自律的にタスクをプランニングできるようになったってことが示されたんだ！これってどういうことかって？LLMが単なるテキスト生成器じゃなくて、もっと高度な認知能力を身につけたってことなんだよ。これは間違いなく人工知能発展のマイルストーンだけど、AIのポテンシャルとリスクを僕たちがもう一度じっくり見直さなきゃいけないってことでもあるんだ。自律プランニング能力が上がると、どんな予想外のアプリケーションや課題が生まれるんだろう？これは僕たちが深く掘り下げて考える価値があるね。