【共同著者とは】3／839が686／874に——宣言はあるが方針文がない531｜野崎秀吾

オープンソースのコミット履歴を読むと、AIエージェントの名前が共同著者として残っていることがある。Boreholeが984プロジェクトを調べた調査（計測は2026年10月27日）では、その「記した／記していない」と、方針文の有無が別々に数えられている。以下の数字はBoreholeによると、として読む。 ここで言う共同著者（co-author）とは、その変更を一緒に書いた者として、コミットの記...

『NAZA ナザ』を観た ― AIの話と思って観に行ったら、人間の話だった

Sónar - 18.19.20 June 2026

Sónar

【純売上維持率とは】第3四半期末の純売上維持率は約900%——いまの数字と、種類の違う計算資源の約束を分ける、とS-1｜野崎秀吾

Anthropicが株式公開に向けてSECへ出したS-1には、企業顧客の「いま使われている」数字と、計算資源への約束が同じ書類に並んでいる。月曜に提出され、報道は10月26日に出た。S-1とは、株式を公開する前に会社がSECへ出す事業とリスクの開示書類だ。以下の数字はS-1によると、として読む。 ここで言う純売上維持率（net revenue retention）とは、既存の顧客から、前年と...

【不可視化とは】評価を切る不可視化は平均の信頼度では見えない——最も開いた設定で拒否46%と9%、とarXivの論文｜野崎秀吾

属性に触れないよう揃えた大規模言語モデル（LLM）は、中身を見る前に「誰からの情報か」で評価を断り、その拒否は平均の信頼度を見る監査では見つからない、と著者たちは書いている。2026年10月22日に論文の公開サイトarXivへ投稿された実験結果だ。査読前のプレプリントである。 ここで言う不可視化（Invisibilization）とは、情報を中身で評価せず、最初から無かったことにしてしまうこ...

【同調とは】LLMの集団は概して人より同調に弱い——推薦数を見せると曲の人気が極端に偏る、とarXivの論文｜野崎秀吾

複数の大規模言語モデル（LLM）が、互いの選択を見ながら動くと、正しさではなく「みんなが選んだ数」に引きずられ、いったん偏ると概して戻りにくい、と著者たちは書いている。2026年10月22日に論文の公開サイトarXivへ投稿された実験結果だ。舞台は未知の曲への推薦だ。査読前のプレプリントである。 ここで言う同調とは、周りが多く選んでいるものを、自分も選んでしまうことだ。正しさではなく、数に引...

【ボトルネックとは】自律型のエージェントでコミット+240%、実際のリリース+30%——人のボトルネックで削られる説明と整合的、とNBERの論文｜野崎秀吾

全米経済研究所（NBER）のワーキングペーパーによると、自律型のコーディングエージェントを使い始めた開発者では、コミットの数の累積の効果が+240%だった。ところが、実際のリリースで見ると+30%にとどまった。著者たちは、この形が、生産の流れの中にある人の工程で伸びが削られているという説明と整合的だと書いている。 ここで言うボトルネックとは、作業の流れの中でいちばん詰まる工程のことだ。ほかが...