Tailwind CSSの騒動 Tailwindのビジネスモデル 問題の本質は収益化の導線が死んだこと これはTailwind固有の話なのか？ /llms.txt が突きつけるジレンマ OSSを使う側として じゃあどうするのか Tailwindの騒動は、前兆に過ぎないかもしれない Tailwind CSSの騒動 Xでも投稿したがTailwind CSSがなかなか大変なことになっている。 Tailwind大変なことになってるな。 公式ドキュメントをAIフレンドリーにするためのPRを作られたんだけど、そのスレに開発元のTailwind Labs Inc.のAdam氏が結構衝撃的な内容を投稿。…— Keisuke Nishitani (@Keisuke69) 2026年1月8日 Tailwind CSSとはオープンソースで提供されているこの数年でとても人気が出たCSSフレームワークだ。ここ数年で

はっきり言う。 企業のTech Blog、もう全部やめてくれ！！！頼むから！！！！ いや、マジで。 今年もまたこの季節が来てしまった。アドベントカレンダーだ。 QiitaだのZennだの自社ブログだので、TLに流れてくる「〇〇社のAdvent Calendar」。 これを見るたびに、俺は心の底からうんざりするんだよ。吐き気がするほどに。 はてなでも度々話題になるが、あえて言わせてもらう。 お前らの書くTech Blog、9割9分は無価値だ！！！！！！ 「〇〇イベントに行ってきた。熱気がすごかった！」 「〇〇の新機能を試してみた。便利だと思った！」 ……小学生の絵日記かよ！！！！！！！！ 「すごかった」「便利だった」じゃねえよ！！！！ そんなもん、公式ドキュメント読めば3秒でわかることだろ！？ わざわざ自社のロゴ貼り付けて、ドヤ顔で公開する内容か！？ 本当に！本当に！！なんの！！！価値も！！

免責事項: めんどくさいからほぼ調べずに書くし、抜けてる話や間違ってる話もあると思う。 まず日本語コミュニティの解散じゃなくてSUMO翻訳コミュニティの解散なのだがそれも少し違うMozilla系の日本語翻訳はmarsfさんとdskmoriさんの2人がメインでやってる (追記: 今確認したらひとりアクティブな人が新規参入してたので3人が正しかった)。 概ねSUMOはdskmoriその他全てがmarsfという棲み分けだが、お互いどっちの貢献もやることがある。 コミュニティと言えるような規模は存在しない。限界集落。 SUMOコミュニティ解散ってのはSUMOに関わる実質的な権限持ちはdskmori１人になりますって話かな？ 正直、SUMOでメインで貢献してるdskmoriさんじゃなくてmarsfさんが文句言うんや？と疑問なんだけど、 Mozillaにとっては、SUMOとかいう誰もアクセスしてない限

ネット上のコンテンツのライセンスと報酬をAI時代に対応させる新たな枠組みとして、「RSL標準」と「RSL Collective」が9月10日（米国時間）に設立された。両者は、AIシステムが無許可かつ無償でコンテンツを利用する現状を是正し、クリエイターやパブリッシャーが公正な対価を得られる環境を整えることを目的としている。 RSL標準は、RSSを基盤にしたオープンかつ分散型のプロトコル。robots.txtにライセンス条件を機械可読な形で追記することで、AIによる利用時の補償を指定できる。無料、帰属表示、サブスクリプション、ペイ・パー・クロール、ペイ・パー・インファレンス（AIが応答を生成するごとに報酬を支払う方式）といった多様なモデルに対応し、暗号化を通じて有料記事や書籍などの非公開資産も安全にライセンスできるという。 RSL CollectiveはRSLを運営するための非営利の集合権利組

「生成AIで競馬予想」って勝てるの？　AI予想歴20年のベテランに聞く最新の勝ち方と、宝塚記念の結果（1/4 ページ） 競馬予想の世界に、新風が吹き荒れている。主役は、今話題の生成AIだ。ChatGPTやClaude、GeminiといったAIが、ついに競馬予想の世界にまで進出している。従来の予想スタイルから、データに基づいた“生成AI競馬予想”へとシフトするファンもじわじわと増えている。 「生成AIで競馬予想なんてできるの？」と思った方もいるかもしれない。しかし、競馬のレースの裏側には、馬の血統、騎手の実績、過去のレース展開、馬場（レース場の）状態など、途方もない量のデータが隠されている。従来の予想では、競馬新聞記者の直感やベテランファンの経験則に頼りがちだった要素でも、生成AIならより手軽に“勝利の兆し”を数値として見つけ出せるという。 今回は、そんなAI競馬予想の最新状況について、最前

ソニーは3月26日、完全ワイヤレスイヤフォン「WF-C710N」をグローバルで発表した。カラーは中身が透けて見えるグラスブルー、ピンク、ホワイト、ブラックの4色で展開する。ソニーストアでの価格や発売日は日本でのアナウンス後に追記する。 本製品は、エントリーモデルながらノイズキャンセリング機能を強化した。外側と内側にある2つのセンサーがノイズを集音する「デュアルノイズセンサーテクノロジー」や、手動だけでなく使用環境に応じて自動的に切り替える（アダプティブサウンドコントロール）外音取り込み機能も搭載する。 さらに、周囲の音を聞き、相手と会話をしながら、音楽を再生できる。 直径5mmドライバーユニットを採用し、独自の高音質技術「DSEE（Digital Sound Enhancement Engine）」でストリーミングサービスなどの圧縮音源をCD音質相当まで復元できる。専用アプリ「Sony |

Pinterestはbody type technologyに加え、ユーザーが公開したデータを使ってトレーニングする画像生成AIモデル「Pinterest Canvas」や、広告素材の背景画像をAIで生成するサービスなどを研究・提供している。 これまでのポリシーでは、同社がユーザーの投稿画像やアカウント情報などを取得すること、取得した情報を機械学習に活用する可能性をそれぞれ明らかにしていた。ただし、投稿画像を生成AI機能に活用すると明記してはいなかった。 XやRedditといったSNSやネット掲示板では、自身の画像がAI機能に活用されることに対する反発の声も見られる。特に問題ないとする人もいる一方で、スマートフォンアプリなどの設定を変更したり、同社が提供する申請制度を利用したりして、情報の収集やPinterest Canvasへの学習をオプトアウトするよう呼び掛ける投稿も出ている状態だ。

まず触れるべきは、2社が3日に設立したSB OpenAI Japanへ、クリスタルの利用料として年間4500億円（30億米ドル）を支払うという金額のインパクトだ。孫氏はトランプ米大統領やサム・アルトマン氏とともに、米国に4年間で約77兆円（5000億米ドル）を投資する「Stargate Project」を発表しており、クリスタル事業とそれへの支払いも同じ一連の投資とみられる。 クリスタルは「全ての仕様書、プログラミングコード、会議といったその企業のあらゆるデータを読み、AIエージェントとして自律的に事業やサービスを変革する」というもの。 日本の企業にクリスタルを提供するに当たっては、推論（学習済みモデルの実行）や追加学習などを安全に行うために日本国内に専用のデータセンターを置く構想を発表。その際にも「Stargateの延長線」とする孫氏の発言もあった。 また、この「年4500億円」は米Op

建物や植生、建築物同士の距離などをもとに、写真に写っている場所がどこなのかを秒単位で高精度で予測する「GeoSpy」というAIツールが、法執行機関を対象として販売されていることをニュースサイト・404 Mediaが報じています。 The Powerful AI Tool That Cops (or Stalkers) Can Use to Geolocate Photos in Seconds https://www.404media.co/the-powerful-ai-tool-that-cops-or-stalkers-can-use-to-geolocate-photos-in-seconds/ 404 Mediaによると、GeoSpyを開発しているのはボストンに拠点を置くGraylark Technologiesという企業です。 マーケティング資料によると、GeoSpyは世界中の

https://yans.anlp.jp/entry/yans2024 での講演スライドです。

たまにウソつく生成AIに「契約書管理」は無理？　「40年の歴史」持つ言語解析AIが再評価されるワケ：万能ではないからこそ（1/5 ページ） 2022年末のChatGPTの登場以来、ビジネスの世界では生成AI技術の可能性に沸き立っている。多くの企業が競うように最新のAI技術を自社サービスに組み込み、イノベーションの波に乗ろうとしている。しかし、生成AIが万能かというとそんなことはない。 Sansanが2022年にリリースした契約書管理サービス「Contract One」は、最新の生成AI技術だけでなく、40年の歴史を持つルールベースの言語解析技術を中核に据えている。なぜSansanはこのような選択をしたのか。 契約書関連の業務をデジタル化する、いわゆるリーガルテック市場は活況だ。コロナ禍に急速に普及した電子契約を皮切りに、人間に代わりAIが契約書のレビューをサポートする契約書レビュー、締結し

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。通常は新規性の高い科学論文を解説しているが、ここでは番外編として“ちょっと昔”に発表された個性的な科学論文を取り上げる。 X： ＠shiropen2 米スタンフォード大学や米UCバークレー、米ペンシルベニア大学に所属する研究者らが2019年に発表した論文「Extensive childhood experience with Pokemon suggests eccentricity drives organization of visual cortex」は、幼少期にポケモン（ポケットモンスター）に熱中していたことが、成人してから脳の機能的構造にどのような影響を与えているかを調べた研究報告である。

www.nytimes.com 一部の AI 企業が「オープンソース」の看板をユルユルに使っていることに対する批判を取り上げた記事だが、まさにワタシが WirelessWire News 連載やこのブログで以前に取り上げた問題ですね。 オープンソース AI の支持者たちは、その方が社会にとってより公平で安全だと言うが、一方で反対者たちは悪意をもって悪用される可能性が高いと言う。この議論にはひとつ大きな問題がある。オープンソース AI が正味のところ何なのか合意された定義が存在しないのだ。それに AI 企業を――「オープンソース」という言葉を使って自分たちを不誠実にもよく見せようとする――「オープンウォッシング（openwashing）」と非難する声もある（オープンウォッシングという非難は、オープンソースの看板をあまりにも緩く使ったコーディングプロジェクトに向けられたことがある）。 ようやく

出典：Flickr / Tatsuo Yamashita (CC BY 2.0 DEED)ホンダのADAS「Honda SENSING（ホンダセンシング）」による「天一騒動」が再燃しているようだ。ホンダセンシングが、ラーメンチェーン「天下一品」の企業ロゴを「車両進入禁止」の道路標識に誤認識してしまう案件だが、ローソンが「天下一品こってりフェア」を開催したことで「遭遇率」が高まり、再び話題となっているようだ。 この誤認識による本質的なトラブル事例は出ておらず、あくまで「ネタ」としてトピック化されているわけだが、こうした事案が自動運転レベル3以降で発生すると厄介だ。 ■天下一品のロゴが車両進入禁止標識に酷似している件標識認識機能が「ネタ」に……天下一品の企業ロゴは、赤い丸枠に筆で描いたような「一」の字が白抜きで刻まれたものだ。このロゴが、赤い丸枠に白抜きで横線を入れた「車両進入禁止」の標識と酷

生成AI以前と以後で、会社のあり方は決定的に変化していくのだと思う。 たとえば、昨日はとある会議で、「この(AI)サービスの原価はいくらか」という議論が沸き起こった。 AIサービスなのだから、AIの利用料くらいしかかからないかというとそうでもない。実際、AIを動かすためにはAIそのものにかかるお金以外の人件費がかかる。誰かに売る人の人件費や、システム開発のための人件費や、サポートのための人件費だ。ただ、AIサービスの場合、人件費を極限まで最小化することができる、という点が決定的に違う。 また「AIの利用料」も、「APIの利用料」なのか、ベアメタルサーバーの月額利用料なのか、それとも自社に持っているGPUマシンの電気代なのか、という議論のポイントがある。 あまり多くの人は語らないことだが、実は起業には再現性がある。 つまり、一度でも事業をうまく立ち上げたことがある経験を持つ人は、次も事業をう

Magika is a novel AI-powered file type detection tool that relies on the recent advance of deep learning to provide accurate detection. Under the hood, Magika employs a custom, highly optimized model that only weighs about a few MBs, and enables precise file identification within milliseconds, even when running on a single CPU. Magika has been trained and evaluated on a dataset of ~100M samples ac