Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント

リサーチやナレッジマネジメントのAIエージェント @snorbe_ai を提供するDeskrexの公式アカウントです。 | 生成AIの研究やビジネス情報も毎週発信しています。 ,

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

詳しくは本編で。R&D・新規事業・知財部門それぞれの白地分析の進め方を解説しています。

https://t.co/J6rA52iRHF

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

「ホワイトスペース」とはビジネスの「みんなが見落としているところ」のことです。市場の白地（進出していないエリア）と特許の白地（誰も出願していない技術領域）の2種類があり、AI時代はナレッジグラフで数時間以内に発見できます。

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

詳しくは本編で。AI時代の対話型調査プロセス「Plan HITL」と、実践3ステップも解説しています。

https://t.co/VPF4qbdLuX

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

「リサーチクエスチョン」はただのテーマではありません。検証可能な形まで磨き込まれた問いのことです。FINERフレームワーク（実行可能・関心・新規性・倫理・関連性）で品質を確認し、PICOで対象・介入・比較軸・成果指標に分解します。

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

詳しくは本編で。MECEな枝分けとAIプロンプトの書き方を5ステップで解説しています。

https://t.co/zddmOxcY7c

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

「イシューツリー」はAI調査時代のコアスキルです。解くべき問いを木の枝に分けていく図で、ロジックツリーが「地図」なら、イシューツリーは「掘る場所を決める印」。人がメインイシューを定義し、AIがサブ展開する分業が広がっています。

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

詳しくは本編で。設定ファイルのひな形と5項目チェックリストも提供しています。

https://t.co/TwYlIxXmTe

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

「AIコーディングツールを禁止」という企業が増えています。しかし禁止でも野放しでもない第三の道があります。Claude CodeとCodexを情シスが安心して展開できる承認・サンドボックス・監査ログの3原則を実務レベルで解説した記事です。

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

GitHubスター数35,700超、MITライセンスのオープンソース。データはすべてローカルに保存され、外部に送信されません。

始め方と活用法を無料公開しています。
https://t.co/xW2l9ASXU9

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

AIに毎回同じ説明をするのが面倒と感じたことはありませんか？

Hermes Agentは、成功した手順を自動でスキルとして記憶し、次から自分で判断して動いてくれます。使い込むほど精度が上がっていきます。(1/2)

[PR TIMESスタートアップ @PRTIMES_STUP]

Deskrex、自己進化型のAIリサーチエージェント「Snorbe」を一般提供開始。研究開発から新規事業まで知識の創発を拡... https://t.co/pz5CATUS2m

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

勝因は「広く拾う」ではなく「深く掘る」こと。grepで証拠を行レベルまで絞り込む『解像度』が効いていました。

仕組みと弱点、ビジネス展望はこちらで解説しています。

https://t.co/6C7tLUaMws

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

「LLMにgrepやbashを渡して、ファイルを直接探させる」。

そんな検索手法を提案した論文が話題になっています。ベクトル検索より正答率が11pt向上、コストが29%減。事前にベクトルDBを組む必要すらありません。

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

なぜ38万パラメータで60年の壁を越えられたのか。論文の仕組みをやさしく解説しています。

https://t.co/tMlr2aExo1

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

「精度を上げると10〜100倍遅くなる」という60年の壁が、化学計算の世界にありました。

Microsoftが38万パラメータのAIで、その常識を崩しています。
(1/2)

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

「Skala」というモデルです。

精度の高い計算には従来比10〜100倍の時間が必要でした。Skalaは速い計算と同じコストで、精度基準GMTKN55において2.80 kcal/molを達成。従来の最良手法3.23 kcal/molを上回っています。
(2/2)

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

NAGの仕組み、驚きの数字の意味、そして解釈性研究との融合まで。

続きは本編で。全て無料でお読みいただけます。

https://t.co/lr6DldCEJQ

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

AIを賢くするのは、学習データです。

でも「どのデータを選ぶか」という問いの答えを、私たちはずっと間違えていたかもしれません。

新手法「NAG」は、AIの頭の中のニューロンを直接観察してデータを選びます。既存の最強手法を追加学習なしで超えました。
(1/2)

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

その数字が、なかなか衝撃的でした。

全体のたった0.12%のニューロンを無効化すると、性能が23.5%も崩壊。
ランダムに同数を無効化しても変化は-0.2%のみ。

しかも上位に絞り込むほど性能が上がるという、直感に反する結果まで出ています。
(2/2)

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

続きはDeskRex Mediaで。全て無料でお読みいただけます。

https://t.co/8DWil9jdSL

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

AIに動画を作らせるとき、使う言語は何だと思いますか？

答えはHTMLです。HeyGenがオープンソースで公開した「HyperFrames」を使い、Claude Codeに依頼して生成した動画です。(1/2)

[Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント @deskrex]

HTMLとCSSとGSAPで動画のコンポジションを書いて、そのままMP4に書き出す仕組みです。

コードと同じようにGitで管理できる点が、地味に大きな変化だと思います。活用できる場面を5つの類型でまとめています。(2/2)