協調型AIの幕開け：Google A2Aプロトコルを解説
GoogleのA2Aプロトコルは、異なるAIエージェント間の連携を促進し、効率とイノベーションを向上させます。業界標準に基づき、セキュリティを重視し、多様なタスクとモダリティをサポートします。
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MCP：AIの新潮流を解き明かす
MCPは、AIモデルとデータソースを接続する標準化された方法を提供し、AIエージェントの能力を向上させます。この新技術がAIの未来にどのように影響を与えるのかを解説します。
モデルコンテキストプロトコル解説：AI新章
MCPはAIアプリケーションとネットワークサービスの統合を簡素化するオープンソースプロトコル。AI開発を加速し、Agentic AIの発展を促進し、消費者体験を変革する。
Google Cloud Next: GeminiとAgentic AI
Google Cloud NextでGemini 2.5 FlashやWorkspaceツール、Agentic AIが発表。AIへの注力と革新が示されました。新機能やツールでユーザーと企業の能力向上を目指します。
Google Ironwood TPU：AI 計算能力の飛躍
Google の Ironwood TPU は、AI 計算能力における飛躍的な進歩です。大規模な展開において、世界最速のスーパーコンピューターを凌駕する性能を誇ります。AI 推論タスクに特化して設計され、次世代の AI アプリケーションを推進します。
Google Ironwood TPU: AI計算能力の飛躍
Googleの第7世代TPU、Ironwoodは、AI推論に最適化された前例のない計算能力を提供し、AIの新たな時代を切り開きます。
モデルコンテキストプロトコル (MCP) のFAQ
MCPはAIと外部データソースの連携を効率化するオープンソース規格です。その機能、利点、セキュリティリスクに関するFAQをまとめました。
NVIDIAと学ぶマルチエージェントAI：次世代AIへの実践ガイド
NVIDIAとAIMによるマルチエージェントAIワークショップ。基礎から応用、複雑タスク解決のための実践スキルを習得。
変化するAIの状況：効率化、拡大、倫理的課題
AIは急速に成熟し、経済や生活に浸透。技術効率と普及が進む一方、悪用増加や倫理的課題も深刻化。強力で身近になるAIの機会と課題を理解することが重要です。
次なる開拓地：Amazon Nova Actがウェブ自動化AIに挑む
AIは生成モデルからウェブ上で自律的にタスクを実行するエージェントへと進化。Amazonは開発者向け基盤技術'Nova Act'を発表し、OpenAIやAnthropic、Googleなどが競合するウェブ自動化分野に参入。この動きはデジタルインタラクションの未来を形作る可能性がある。