その他AIツールの使い方・比較ガイド

NPU（Neural Processing Unit）は、AI の計算を少ない電力でこなすためのパソコンの専用の部品です。ChatGPT・Claude・Gemini のような AI はサーバーで計算するので、NPU があってもなくても速さは変わりません。NPU が効くのは、Windows の Copilot+ PC の機能（リコール・ライブ キャプションの翻訳など。条件は NPU 40 TOPS 以上・メモリ 16GB・SSD 256GB）や、10 TOPS から使えるスタジオ エフェクトのように、パソコンの中で動く AI です。ローカル LLM は今も GPU とメモリが主役で、NPU を使えるツールは一部に限られます。この記事では、CPU・GPU との違い、NPU を使う機能、Intel・AMD・Qualcomm・Apple の NPU の性能（TOPS）とその読み方、パソコンを選ぶときの判断の手順を説明します。

DeepSeek V4.1 Flash 1017（DeepSeek-V4.1-Flash-1017）は、DeepSeek が2026年10月17日に公開した V4.1 Flash の改訂版で、API の名前 deepseek-flash のまま中身が替わりました。この記事では、DeepSeek の発表・モデルカード・料金ページと、第三者の評価・各国の対応を原文で確かめ（2026年10月19日確認）、何が変わったか、文脈1M・思考の3段階・約510GB の重みなどの仕様、DeepSeek が発表した11の評価とその読み方、Artificial Analysis の45点（前の版は39点）と1回の作業の費用（$0.49 から $0.26）、日本の平日の日中がピークになる料金と11月1日に始まる検索の課金、1017 の安全性の評価がまだ無いことと前の世代への NIST の評価、中国に保存されるデータと日米の対応、API・Claude Code・手元で動かす場合の選び方を解説します。

2026年9月22日、AnthropicがClaude Opus 5.5を公開した。公式のモデル一覧は「迷ったらOpus 5.5から」と案内し、Opus 5はLegacyになった。本記事は公式ドキュメント（モデル一覧・What's new・移行ガイド・料金）と発表、Claude CodeのドキュメントとCHANGELOGを原文で突き合わせ、基本スペック（claude-opus-5-5・コンテキスト100万・最大出力12.8万・知識カットオフ2026年6月・提供終了は2027年9月22日より前ではない）、料金（入力$4/出力$20でOpus 5の$5/$25より2割安く、キャッシュ読み取りは$0.20で6割安い。ただしFable 5.1とのキャッシュ読み取りの差は2割、Sonnet 5とはキャッシュ読み取りが同額）、Anthropicの比較表の値（Terminal-Bench 4.0で66.4%、GDPval-AA v2.1で1846など9行中7行で最高。AutomationBenchとTerminal-Bench-Science 0.1は同じ表でGPT-6 Astraが上）を整理する。さらに、既定のeffortがhighからmediumに下がった意味、Opus 5で動いていたコードが400エラーになる4つの変更（思考を無効にできない・強制ツール使用・思考ブロックのモデルと会話への紐づけ・Claude APIとGoogle Cloudでの旧computer useツール）とその対処、ツール呼び出しの合間の文章がthinkingブロックに移るといったエラーにならない変化、Claude Codeで既定モデルになったことと工数の設定が引き継がれない点、Opus 5.5・Fable 5.1・Sonnet 5・Opus 5の選び方と移行の手順までまとめる。

Jevは、文章を生成する代わりに選択肢・評価値・Yes/Noの確率を返すTypeSafeのAIモデルです。Choice・Score・Noulの使い分け、confidenceの読み方、問い合わせを振り分けるAPIの書き方を解説します。型が決まっていても判断は間違えうるため、公式が公開する計算・日付・誘導文などの弱点、料金と入力制限、日本語で使う前の評価方法まで押さえて、自分の仕事に合うかを判断できます。

「AIに仕事を奪われるか」という問いは、この話にはもう合っていない。UCLA Anderson の Siddiq と Zhang が Upwork の49,610人・226万件の契約を2021年1月から2026年3月まで追った分析が示したのは、仕事の有無ではなく選ばれ方の変化だった。人的資本のシグナル（資格・経歴・自己紹介）の重みが7.8%下がり、価格の重みが1.1%上がり、契約数は7.0%減った。しかも直近4四半期（2025Q2〜2026Q1）では需要が9.6%減り、人的資本の重みは10.1%下がり、価格の重みは1.8%上がる——論文自身が「ChatGPT公開直後に限られず、その後も続いている」と書く進行中の傾向だ。検証済みの資格も職歴もポートフォリオもクライアント評価も、受注の予測力を失った。そして同じ時期に、まったく逆方向の動きが起きている。Upwork の Future Workforce Index 2026 によれば、熟練ナレッジワーカーのフリーランス比率は2025年の28%から2026年の38%へ上がり、正社員の58%が転向を検討している。人が流れ込んでくる市場で、差別化のシグナルが効かなくなっている——中間層を潰す圧力は需要側と供給側の両方から同時に来ている。本記事はさらに2つの逆説を扱う。1つは、Stanford Digital Economy Lab の分析では正社員の22〜25歳がAI露出職で約19%低い一方、経験者に同等の差は無いのに対し、Organization Science の研究ではフリーランスの経験が最も豊富な層ほど下げ幅が大きかったこと。会社は役割を雇い、クライアントは成果物を買うという違いが効いている。もう1つは、Demirci らの研究で自動化されやすい求人が21%減った一方、残った案件はより複雑でより高く支払われるようになり、仕事ではなく中間が消えたこと。金利説や低採用低解雇説といった反論、そしてStanford自身が「因果関係はまだ決定的には答えられない」「タイミングの一部はAI以外の要因による」と留保していることも書く。最後に、外れる条件を明記した予測3本と、推測であることを断ったうえでの打ち手を扱う。

自分のPCで動かすモデルにコードを書かせる——それ自体は前からできたが、できたのは「書きかけの行の続きを埋める」補完までだった。リポジトリを読んで複数ファイルを直しテストを走らせるエージェント型は、ローカルには重すぎた。そこが2025年末から2026年にかけて動いた。Qwenの公式モデルカードには「Qwen CodeやCLINEといったほとんどのプラットフォームをサポートし、専用に設計されたfunction call形式を備える」とエディタ拡張が名指しで書かれ、Mistralも2025年12月9日にエージェント型コーディング専用のDevstral 2を発表、小さいDevstral Small 2（24B）をApache 2.0で公開した。本記事は一次情報だけで「いまどこまでできて、どこで詰まるか」を整理する。最大の関門はOllamaの既定コンテキスト長で、これは固定値ではなくVRAM量で決まる——24GiB未満なら4k、24〜48GiBで32k、48GiB以上で256k。一般的なゲーミングPCは4kに落ち、エージェントはシステムプロンプトとファイル内容とツール往復で軽く超えるため、会話の頭から静かに切り落とされる。エラーは出ないので「モデルが馬鹿」に見えるが、原因は入り口で文脈が捨てられていることだ。Ollama公式はコーディングツール用途に「少なくとも64000トークン」を明記し、伸ばした後はollama psでGPUに載っているか確認せよと案内している。モデル選定は公式発表のみで比較する——Qwen3.6-35B-A3B（活性3B・262,144コンテキスト・Apache 2.0・SWE-bench Verified 73.4）とDevstral Small 2（24B・256K・Apache 2.0・68.0%）。ContinueとClineの設計差（役割ごとに別モデルを割り当てる補完型と、自律エージェント）、そして「クラウドの何％」という比較がもはや成立しない理由——AnthropicのOpus 5発表にはSWE-bench Verifiedの数値が無く、フロンティア側はこの指標から離れつつある——まで扱う。

2026年7月16日、Moonshot AIが総パラメータ2.8兆の「Kimi K3」を公開した。米半導体株が売られ、ホワイトハウス高官が「Anthropicのモデルを蒸留した」と名指しするところまで発展している。ただしこの話題は数字も呼び方も出所によって食い違うため、本記事はベンチマークの発行元・金融メディア・Moonshot自身の発表・Hugging Faceの実ページを突き合わせ、誰がどの数字を出したのかを明示しながら整理する。性能はArtificial Analysis Intelligence Indexで57点・3位（2026年7月17日時点、ただし同じ57点で4位・7位という集計も併存する）。実務指標のGDPval-AA v2ではK3 1668に対しFable 5が1760、Opus 4.8が1600で、前世代K2.6の1190から478ポイントの跳躍——市場が反応したのは絶対順位よりこの詰め方だ。コーディングではArena.aiのFrontend Code Arenaで1679の1位（Fable 5 1631）を取った一方、FrontierSWEではFable 5の86.6%に対し81.2%で負けている。価格は比較対象で評価が逆転する：入力$3／出力$15はClaude Opus 4.8（$5/$25）やGPT-5.6 Sol（$5/$30）より入力で約4割・出力で4〜5割安く、実測でも1タスク$0.94がOpus 4.8の$1.80を下回る。しかし中国勢の中では最も高く、GLM-5.2の約3倍・DeepSeek V4 Proの約23倍で、DeepSeekショックのような桁違いの安さではない。重みは「オープンソース」と報じる媒体（VentureBeat、SCMP）と「オープンウェイト」と書くReutersに割れており、正確なのは後者。重みは2026年7月27日に予定どおり公開され、Hugging Faceから承認申請なしで取得できる（96分割のsafetensors）。同時に公開されたライセンスは独自の「Kimi K3 License」で、MIT風の許諾を土台にModel as a Service事業の売上2,000万ドル超なら個別契約、月間1億ユーザー超の製品ではUIへの明示、という2条件が付く。規模で許諾が変わる以上OSI定義のオープンソースではなく、呼称の割れはライセンス条文で決着した。株価はナスダック金曜-1.5%、台湾-6%超、日本-4%、半導体ETF(SMH)が6月末高値から20%超下落したが、SOXの週間下落率は媒体により-9%〜-12.5%と食い違い、その後は押し目買いで戻している。蒸留疑惑は、Fableの一般公開7月1日からK3公開7月15日まで15日という日程を根拠に研究者が否定しており、公開された証拠はない。速度（33〜62トークン/秒と計測がぶれ、OpenRouterは容量逼迫で429頻発を警告）、ハルシネーション率の39%→51%への悪化、Moonshot自身が認める「ユーザー体験の明確な差」まで確度ラベル付きで扱う。

2026年7月24日、AnthropicがClaude Opus 5を公開。Anthropic自身が「Opus 4.8からの段階的改善ではなくstep-change」と表現する世代交代だが、料金は入力$5/出力$25で据え置き＝最上位Fable 5（$10/$50）のちょうど半額に据わった。本記事では公式発表・公式ドキュメントと複数報道を突き合わせ、基本スペック（claude-opus-5・1Mトークンが既定かつ最大・最大出力12.8万・知識カットオフ2026年5月）、料金とキャッシュ単価・fast mode（2.5倍速で単価2倍、API限定）、ベンチマーク（公式明言のFrontier-Bench「Opus 4.8の2倍超」・CursorBench 3.2でFable 5と0.5%以内・ARC-AGI 3で次点の3倍・OSWorld 2.0をFable 5の約1/3コストで超える、比較表の数値としてFrontier-Bench 43.3%／ARC-AGI-3 30.2%／GDPval-AA 1,861／OSWorld 70.6%）、そして勝てていない領域（DeepSWE v1.1はAnthropicの表ではGPT-5.6 Solに68.8%対72.7%で劣後、OpenAIの表では順位が逆、サイバー攻撃側と長時間の生物研究はMythos 5が上、max effortが最良とは限らない）を整理。さらにAPIの破壊的変更2件（思考が既定ONでmax_tokensの見直しが必要／思考OFFはeffort high以下でのみ許可、xhigh・maxとの併用は400エラー）、effort5段階の使い分け、会話途中のツール変更ベータ・キャッシュ最小長512トークン・fallback既定モードといった新機能、冗長化・実況増加・委譲増・自己検証という「性格」の変化に対する“プロンプトは足さず削る”移行のコツ、そして誰が今すぐ移行すべきかと6ステップの移行手順まで実務目線でまとめる。

2026年7月8日、OpenAIがChatGPTの音声を刷新する新モデル「GPT-Live」を全世界に公開した。最大の特徴は「聞きながら、同時に話せる」全二重（フルデュプレックス）アーキテクチャで、あなたが話している最中に相づち（mhmm/yeah）を返し、話の途中で割り込んでも受け止め、考える沈黙を「話し終わり」と誤解して遮らない——ターン制（半二重）だった従来のAdvanced Voice Modeとは根本的に異なる。会話の即応はGPT-Liveが担い、Web検索や深い推論が必要な場面では裏のモデルに委譲して会話を途切れさせない（発表時はGPT-5.5、2026年9月9日からはGPT-5.6かGPT-6 Astra）。発表時は無料がGPT-Live-1 mini、Go/Plus/ProがGPT-Live-1だったが、9月9日からGoもminiになった。人間評価でもAdvanced Voice Modeより明確に好まれた。本記事では、GPT-Liveの正体、従来との違い、仕組み、2モデルとプラン、主な進化点、うまく使うコツ、そして正直に押さえるべき制限（動画・画面共有は未対応、多言語の完全対応は未達）と、2026年9月10日に一般提供されたAPI（GPT-Realtime-2.1とは別系統）までを、公式発表・ヘルプ・APIドキュメントに基づいて解説する。

「絵心がないから」とあきらめていた人ほど、AIお絵かきは遊びの宝庫だ。頭の中のイメージを言葉で伝えるだけで絵になり、スマホの写真も子どものラクガキも数十秒で作品に変わる。本記事はツール比較でも本格講座でもなく、家族でもひとりでもニヤッとできる「遊びのネタ帳」。無料で始められる道具（ChatGPT・Google Gemini・Microsoft Copilot・Canvaなど）から、10の遊び方（①ラクガキが作品に②写真を別画風に③自分だけのキャラを旅させる④子どもの絵を絵本の1コマに⑤オリジナル絵文字⑥4コマ・絵本挿絵⑦もし○○が××だったら合成⑧自作ぬりえ⑨部屋の模様替え⑩お絵かき対決）、うまく描かせるちょいコツ、遊ぶ前に知っておく3つ（他人の顔を使わない・権利と商用・AI生成の明示）までを、初心者・ファミリー目線でまとめた。

Ollama（オラマ）とは、LLMを自分のPCで動かす無料のオープンソースツールで、ollama run の1行でモデルの取得から対話まで済み、localhost:11434 にAPIサーバーが立つ。本記事はツールそのものの使い方に絞り、公式のGitHubとドキュメントの原文（2026年9月29日時点）に沿って、OS別のインストール（Windows は PowerShell の irm https://ollama.com/install.ps1 | iex か OllamaSetup.exe、macOS と Linux は curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh、Docker の公式イメージ）と要件、ollama -v での確認と更新、ollama --help の全コマンド（run・pull・list(ls)・ps・stop・rm・show・create・cp・push・serve・signin・launch）と対話中の /bye・/set parameter、名前＋サイズタグでのモデル指定、/api/generate・/api/chat・OpenAI互換 /v1 の最小例（PowerShell の書き方も）、Modelfile の最小例と ollama create、OLLAMA_HOST・OLLAMA_MODELS・OLLAMA_KEEP_ALIVE・OLLAMA_CONTEXT_LENGTH などの環境変数と既定値・OS別の設定方法、遅い・落ちる・繋がらない・ログの場所などのつまずき対処、クラウドモデルとプライバシーまでを解説する。ローカルLLMの始め方・モデルの選び方・エディタとの連携は、それぞれ別の記事で扱う。

ローカルLLMのおすすめモデルを「開発元・出身国・用途・サイズ・ライセンス」で整理する2026年版の比較記事。本記事は、万能の1つはなく「サイズ(VRAM上限)×用途×出身国」の3軸で選ぶという結論、主要ファミリー一覧(開発元・国つき＝Qwen:Alibaba中国・総合力/CJK強・第一候補／Llama:Meta米国・定番・情報量／Gemma:Google米国・軽量効率／DeepSeek:中国・推論コーディング/蒸留小型／Mistral:仏Mistral AI・欧州ソブリンAI・バランス／Phi:Microsoft米国・超小型でも賢いSLM／GLM:Zhipu中国・コーディング、Falcon:UAE・Command:Cohereカナダ)、「出身国」で何が変わるか(★ローカル実行なら入力データは外=開発元の国に送信されない＝中国製でも入力は中国に送られない。効くのはライセンス・組織/政府の調達方針・得意言語の3点)、日本製ローカルLLM(フルスクラッチ系=PLaMo/CyberAgent CALM3/Sarashina/NTT tsuzumi/LLM-jp、海外+日本語強化系=ELYZA(Llamaに日本語追加学習)/Swallow/Rakuten AI)、サイズ別(〜4B/7〜14B/32B/70B+具体モデル名)、用途別(総合/コーディング/日本語/推論/軽量/長文脈)、ライセンス注意(Apache2.0/MIT寛容＝Gemma 4・Muse Glimmer等、Llama系/Gemma 3までのGemma利用規約/Qwen3.8の大型は独自条件要確認)、選び方フローと導入(Ollama pull)までを解説。オープンモデルは更新が速いため「系統＋用途＋国」で選ぶ方針。2026年時点・最新版とライセンスは配布元で要確認。