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Enterprise AI
「Enterprise AI」のコラム
3件の記事
AI
2026-06-23
ローカル LLM 2026年6月最新版 — 4月版からの差分整理 GLM-5.2 が OSS 首位(Intelligence Index v4.1 で 51 点)、MiniMax M3 が 1M context + SWE-Bench Pro 59%、NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B Blackwell ネイティブ MXFP4 で RTX 5090 が 30-70B 実用域 日本ではインテック ¥5M〜の SI、リコー オンプレ LLM スターターキットが日経最優秀賞、PFN PLaMo + デジタル庁『源内』採用、EU AI Act 2026-08-02 施行迫る
2026年4月に公開した[ローカル LLM 徹底比較コラム](../columns/local-llm-landscape-2026-april-comprehensive-comparison)から2ヶ月、**何が変わったか** を一次ソース中心に整理した最新版です。 **3つの大変化**: **(1) OSS 性能がクローズドと肉薄** — [GLM-5.2](https://simonwillison.net/2026/Jun/17/glm-52/)(Z.ai、MIT、2026-06-16)が Intelligence Index v4.1 で **51 点**(MiniMax M3 44 / DeepSeek V4 Pro 44 / Kimi K2.6 43 を抜いて OSS 首位)。[MiniMax M3](https://kilo.ai/open-source-models) が **1M context・ネイティブマルチモーダル・SWE-Bench Pro 59.0%・Terminal-Bench 2.1 66.0%・MCP Atlas 74.2%**。[NVIDIA Nemotron 3 Ultra](https://research.nvidia.com/labs/nemotron/Nemotron-3/)(Computex 2026 で Jensen Huang 発表、**550B パラメータ**、米国 OSS 首位)。[VibeThinker-3B](https://arxiv.org/pdf/2606.16140)(WeiboAI、MIT、Qwen2.5-Coder-3B fine-tune、**3B で frontier reasoner 並み**)。 **(2) Blackwell でコンシューマ GPU が 30-70B 実用域** — RTX 5090 は **32GB GDDR7・1,792 GB/s 帯域**(4090 比 +77%)・**ネイティブ MXFP4 で GGUF Q4 を emulation 0** で実行可。Qwen 2.5-Coder-7B で **5,841 tok/s**(batch 8、A100 80GB の 2.6 倍)。RTX PRO 6000 Blackwell は 30B モデルで **~8,425 tok/s**、B200 は **192GB HBM3e・8 TB/s・H100 比 4-5 倍**。 **(3) 日本企業の SI 化が本格化** — **インテック**(TIS グループ)が2026-01-29 から **ローカル LLM 導入支援 SI、最短1ヶ月・参考価格 ¥5,000,000〜**。**リコー**「**RICOH オンプレ LLM スターターキット**」が **2025年日経優秀製品・サービス賞最優秀賞** 受賞(Qwen2.5-VL-32B-Instruct ベース)。PFN [PLaMo 3.0 Prime](../columns/plamo-3-0-prime-pfn-japanese-llm-2026-06) が **デジタル庁『源内』採用**。Mizuho / Lion の Qwen 国内ファインチューン precedent と並ぶ。 さらに [Kimi K2.7-Code](../columns/kimi-k2-7-code-moonshot-ai-2026-06)・[Sakana Fugu](../columns/sakana-fugu-orchestration-model-2026-06)・[DiffusionGemma](../columns/diffusiongemma-google-text-diffusion-2026-06)・[Liquid AI LFM2.5-J](../columns/liquid-ai-lfm25-japanese-models-2026-06) など同時期の動きも整理。 推論エンジン選定(**AWQ + vLLM = GPU 最速、GGUF + llama.cpp = CPU/エッジ、SGLang = エージェント、TensorRT-LLM = NVIDIA クラスタ**)、量子化(BitNet 1.58-bit / MXFP4 / AWQ)、規制動向(**EU AI Act 2026-08-02 施行・systemic risk threshold 10^25 FLOPs**、米輸出規制 [Fable 5 precedent](../columns/claude-fable-5-export-control-suspension-2026-06)、中国系のデータ越境)、典型 GPU 構成、オブライト視点の3ステップ導入論まで。 記事末尾に **ローカル LLM 導入・構築・保守の3つの問い合わせ導線** を設置しています。
Local LLM
Open Weight
Self-hosted
AI
2026-05-30
OpenAI Codex の Computer Use が Windows 対応 — 「Windows users, this one's for you.」の中身と日本企業への影響を一次ソースで読み解く【2026年5月版】
OpenAI が2026年5月29日にリリースした Codex デスクトップアプリ v26.527 で、これまで macOS 限定だった **Computer Use(画面を見てクリック・タイプして任意のアプリを操作)が Windows に対応** しました。本コラムは公式 Changelog と Codex Computer Use ドキュメントを一次ソースに、Windows 版の前景占有制限(macOS のような並列バックグラウンド実行は不可)、PowerShell 内 OS レベルサンドボックス、Microsoft Store / `winget` 経由のインストール、EEA / UK / スイスを除く提供範囲(**日本は対象内**)、料金構造、Anthropic Claude Computer Use / Claude Code / Cursor / UiPath との比較、Windows 11 が事務 PC の主流である日本企業のオフィス自動化に与えるインパクトまでを整理しました。
OpenAI
Codex
Computer Use
AI
2026-05-13
FDE(Forward Deployed Engineer)徹底解説 — Palantir発・AI時代に再注目される「顧客現場常駐型エンジニア」の正体と日本企業への示唆【2026年版】
Palantir が確立した FDE(Forward Deployed Engineer / フォワード・デプロイド・エンジニア)職を、その起源・業務範囲・スキルセット・報酬水準・キャリアパスから整理。OpenAI / Anthropic / Cursor などフロンティアAI企業が大量採用に動く2026年の最新事情、Big4コンサルへの波及、SES/SI との根本的な違い、日本企業のAI導入で「外部FDE」が果たす役割までを一気通貫で解説します。
FDE
Forward Deployed Engineer
Palantir