Googleの「AI検索（AI Mode / AIによる概要）」が日本でも展開され始め、検索と広告・メディアの収益モデルはどう変わるのか？いま主役はChatGPTだが、長期的にGoogleは優位に立てるのか――ABEMAニュース「アベヒル」で徹底討論。

「LLMは“次に来る言葉の確率”を出す関数」──ChatGPTやGeminiの根っこを、7〜8分のアニメで直感的に理解できます。台本の“AIの返答”がどう埋まるのか、学習で確率がどう調整されるのかを、数式最小でスッと腑に落ちる形で解説。3blue1brown.com

量子コンピューター開発企業 QuEra Computing の北川拓也氏が、いま何が起きているのかを平易に解説。
「自然界を“再現”する計算」や、技術革新で未来が一気に近づく理由、日本の産業がどう活かすべきか——50分で要点を押さえます。 TBS NEWS DIG

“AIは人間を超えるのか？”という長年の神話に正面から異議あり。
2045年シンギュラリティ説を、技術・エネルギー・経済・評価手法の4つの視点で分解し、「人間を超えないAI」のリアルな未来像を描きます。

AGIは「人類を一瞬で追い越す知能」になり得るのか？
2029年のAGI出現予測から2045年のシンギュラリティまで、
強いAI／弱いAIの違い、進化の壁、到来後の世界像を17分で整理。

圧倒的不利──若き信長はなぜ勝てたのか？
大軍で尾張へ侵攻する今川義元に、織田信長が挑む「桶狭間の戦い」を、最新AIで映像化。史料に基づく背景解説と、決断の瞬間をドラマティックに描きます。

無料で“AIアニメ”が作れる「Animon」を実演紹介。静止画＋テキスト指示だけでサクッと短尺アニメを生成する流れとコツ、無料／有料の違いまで、タイアップ形式で分かりやすく解説します。

東京大学の松尾豊教授×平将明デジタル大臣が、IVS2025京都で“日本のAI戦略は世界一になれるのか？”を本気討論。サイバーセキュリティ、電力・データセンター、データ利活用といった実務論から、民間投資・人材育成までを一気に俯瞰します。

AIが普及する2075年、日本の実質GDPは“現状維持”なら世界11位まで後退。しかし、人口減少にAIをフル活用できれば日本は上位を維持できる余地も――日本経済研究センター（JCER）の梶田脩斗氏が、PIVOT TALKで長期予測を基に「転落」と「反転」の分岐点を語ります。1人あたりGDP、労働力不足、AIによる生産性向上をコンパクトに整理。

Googleの「NotebookLM」に“動画生成”が来た！？本編では、素材の集め方から台本・ショット設計、映像化までのワークフローを一気通貫で解説。今日から実務に使えるプロンプトのコツも紹介します。

最新の GPT-5 Pro を実機で検証。要約・調査・コード生成・表データ分析など “よく使うタスク” を一気に試し、強みと限界、使い分けのコツを短時間で把握できます。結局どこが進化して、どこに注意すべき？をギュッと解説。

ChatGPT 5（GPT-5）を“これ1本で理解”。Thinking／Proの違い、使い分け、小技＆活用パターンを網羅的に解説する入門～実務向けガイド。動画タイトルどおり「まず何をどこで使うか」が一気にわかります。

OpenAIの新モデル「gpt-oss」を“ノートPCで動く無料AI”という観点でゆるっと解説。
「どんなモデル？どれくらい賢い？企業での使い所？」の3点を、軽いファインチューニングの話までコンパクトにまとめます。

「生成AIの答えって“ぜんぶ正しい”の？」――小学生にもわかる言葉で、生成AIのしくみと“うのみ禁止！”のファクトチェックを学べる文部科学省の公式教材です。授業の導入や家庭学習のきっかけに最適。文部科学省

6分で“RAG（検索拡張生成）”の要点だけを一気に把握。LLMと外部データをどうつなぐのか、基本アーキテクチャとハルシネーション抑制の考え方をコンパクトに解説します。実装のとっかかりも紹介。

Googleの新しい画像生成・編集モデル「Gemini 2.5 Flash Image（コードネーム：Nano Banana）」を実演しながら、無料でどこまで高精度なコントロールができるかを解説。人物の一貫性保持、部分編集（インペイント/マスク）、背景差し替えや複数画像の合成まで、“実務で使える”操作が一気にわかります。

OpenAIのオープンウェイト「GPT-OSS」を評価した最新論文（arXiv:2508.12461）を噛み砕いて解説。なぜ“120B”より“20B”が一部ベンチマークで強いのか――MoE特有の逆スケーリング現象、評価設計、実務への示唆まで一気に把握できます。動画の元ネタと主要結果を短時間でキャッチアップ。 arXiv

「GPT＝生成・事前学習・Transformer」を、式より“直感”で理解する入門回。
テキストがトークンに分かれ、埋め込み → アテンション → MLP → 出力確率へと変換され、次の語が選ばれるまでの道のりをアニメーションで可視化します。
日本語版は3Blue1Brownの公式ライセンスで翻訳・再編集されたものです。

“アテンション”って結局なに？――この動画は、Transformerの心臓部である注意機構を、Q（Query）・K（Key）・V（Value）と内積／Softmaxの流れで視覚的に解きほぐします。文脈で意味が変わる単語（例：「mole」）を題材に、マルチヘッドが“どこを見て“どう重みづけて”埋め込みをどう動かすかまで直感でつかめます。日本語版は東大の学生有志団体による公式ライセンス翻訳・再編集。公開は2024年6月8日。 3Blue1Brown

巨大言語モデル（LLM）は「事実」をどこに、どうやってしまっているの？――3Blue1Brownの深層学習シリーズ第7章では、TransformerのMLPブロックに焦点を当て、「事実が方向（特徴ベクトル）として保存される」という直感を、視覚的デモでスッと腑に落ちる形で解説します。終盤では**スーパーポジション（多義的ニューロン）**や高次元幾何の話題にも触れ、LLMの“記憶”の実像に迫ります。3Blue1Brown／Zenn