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AIの動きは速く、SNSの断片的な情報だけを追うと、何が事実かが分かりにくくなります。情報源を「一次情報」「報道」「解説」「データ」に分けて持っておくと、確認が早くなります。
- リンクはすべて 2026年11月11日 に、実際に開けることを確認しています。
- 追い方の基本は、発表元の公式ブログで事実を確認 → メディアで背景を知る → 解説で意味を考える の順です。
- 並び順は優劣ではありません。有料の媒体はその旨を記しています。
一次情報：AI企業・研究機関の公式ブログ
新しいモデルや機能は、まずここで発表されます。SNSで話題を見かけたら、発表元のページで内容を確かめるのが確実です。
| サイト | ひとこと |
|---|---|
| OpenAI ニュース | ChatGPT・Codex など OpenAI の製品・研究・方針の発表 |
| Anthropic News | Claude の新機能・新モデル、Anthropic の発表 |
| Anthropic Research | 安全性・解釈可能性などの研究成果 |
| Anthropic Engineering | AIエージェントの作り方など、実装の知見 |
| Google The Keyword（AI） | Gemini など Google のAI関連の発表 |
| Google DeepMind | Google DeepMind の研究・モデルの発表 |
| Google Research Blog | Google の研究部門のブログ |
| Microsoft Source（AI） | Copilot など Microsoft のAI関連の発表 |
| Microsoft Research Blog | Microsoft の研究部門のブログ |
| AI at Meta Blog | Meta のAI研究・モデルの発表 |
| SpaceXSI（x.ai）News | Grok の開発元の発表 |
| Mistral AI News | Mistral AI の発表 |
| NVIDIA Japan Blog | GPU・AIインフラ・ロボティクスなど NVIDIA の発表（日本語） |
| Hugging Face Blog | オープンなモデル・ツールの動向 |
| GitHub Blog（AI & ML） | GitHub Copilot など開発者向けAIの発表 |
| Sakana AI Blog | 東京拠点の研究開発企業 Sakana AI の発表 |
| Preferred Networks テクノロジーブログ | Preferred Networks の研究・技術の発表 |
論文を探す・追う
| サイト | ひとこと |
|---|---|
| arXiv（cs.AI の新着） | AI分野の論文が最初に公開される場所。新着を一覧できる |
| arXiv（cs.CL の新着） | 言語処理（LLM）分野の新着論文 |
| Hugging Face Papers | その日に注目された論文を一覧できる |
| Hugging Face Trending Papers | 話題の論文と実装コードをあわせて探せる（Papers with Code の移転先） |
| alphaXiv | arXiv の論文に対する議論や、話題の論文を追える |
| Semantic Scholar | 論文検索。引用関係や要約から関連論文をたどれる |
| Google Scholar | 論文検索。被引用数や著者ごとの新着を追える |
| OpenReview | 主要な国際会議の投稿論文と査読コメントを読める |
| Connected Papers | 1本の論文から関連論文を図で探せる |
日本語のニュースメディア
| サイト | ひとこと |
|---|---|
| ITmedia AI＋ | 国内外のAIニュースを日本語で広く扱う |
| 日経クロステック（AI・機械学習） | 企業のAI活用・技術動向の報道 |
| 日本経済新聞（AI） | AIに関する経済・産業の報道 |
| Ledge.ai | AIに特化したニュースメディア |
| AINOW | AI専門のメディア |
| ASCII × AI | AI製品・サービスのニュースと解説 |
| Impress Watch | IT・家電の総合ニュース。AI製品の発表を早く扱う |
| ZDNET Japan | 企業ITの視点でのニュース |
| GIGAZINE | 海外のAIニュース・研究の紹介が早い |
| Publickey | 開発者・クラウドの視点でのニュース |
| WIRED.jp（AI） | AIと社会・ビジネスの読み物 |
| Zenn（AI） | エンジニアによるAIの実践記事 |
| Qiita（AI） | エンジニアによるAIの実践記事 |
英語のニュースメディア
| サイト | ひとこと |
|---|---|
| The Verge（AI） | AI製品・企業の動きを速く伝える |
| TechCrunch（AI） | スタートアップ・資金調達の動きに強い |
| MIT Technology Review（AI） | 技術と社会への影響を掘り下げる |
| VentureBeat（AI） | 企業向けAIの動向 |
| Ars Technica（AI） | 技術的に丁寧な解説 |
| WIRED（AI） | AIと社会の長めの読み物 |
| The Information | AI企業の内部事情の報道が多い（有料） |
| Techmeme | その日のテック系の主要ニュースをまとめて見られる |
| Hacker News | エンジニアの間で話題の記事と議論 |
ニュースレター・解説ブログ
毎日追う時間がない方は、まとめ型のニュースレターを1本決めて読むのが続けやすい方法です。
| サイト | ひとこと |
|---|---|
| 週刊AXニュース | 当社が毎週配信。1週間のAIニュースとXのトレンドを、経営・業務の視点で5分で読める形に（日本語・無料） |
| The Batch | Andrew Ng 氏の DeepLearning.AI が出す週刊ニュースレター |
| Import AI | Anthropic 共同創業者 Jack Clark 氏による研究・政策の週刊解説 |
| Simon Willison’s Weblog | 新しいモデル・ツールを実際に試した記録 |
| One Useful Thing | ウォートン校 Ethan Mollick 教授による、仕事と教育でのAI活用の考察 |
| Latent Space | AIエンジニア向けの解説。日々の話題をまとめた AI News もある |
| Interconnects | 研究者 Nathan Lambert 氏によるモデル・オープンソースの動向解説 |
| Stratechery | Ben Thompson 氏によるテック企業の戦略分析（一部有料） |
| TLDR AI | 毎日のAIニュースを短くまとめたニュースレター |
| The Rundown AI | 毎日のAIニュースを短くまとめたニュースレター |
| Last Week in AI | 1週間のAIニュースのまとめ |
指標・ランキング・年次レポート
「どのモデルが良いのか」「どれくらい使われているのか」を、印象ではなくデータで確かめるための情報源です。
| サイト | ひとこと |
|---|---|
| Arena（旧 LMArena） | 利用者の投票でモデルを比べるランキング |
| Artificial Analysis | モデルの性能・速度・価格を横並びで比べられる |
| OpenRouter Rankings | 実際に使われているモデルの利用量ランキング |
| SWE-bench | ソフトウェア開発の課題をAIが解けるかを測るベンチマーク |
| ARC Prize | 未知の課題への適応力を測るベンチマーク |
| METR | AIがどれだけ長い作業をこなせるかなどを測る評価機関 |
| Epoch AI | AIの計算資源・性能の推移をデータで追う研究機関 |
| Anthropic Economic Index | Claude の利用データから、AIが仕事でどう使われているかを分析するレポート |
| Stanford AI Index | スタンフォード大学による年次のAI動向レポート |
| State of AI Report | 研究・産業・政策を1年単位でまとめる年次レポート |
| Our World in Data（AI） | AIに関する統計をグラフで見られる |
| 情報通信白書 | 総務省の年次白書。国内のデジタル・AI利用の調査を含む |
ベンチマークの順位は、測り方と時期で変わります。自社の業務で使えるかは、実際の業務で試して確かめてください。
政策・ガイドライン
| サイト | ひとこと |
|---|---|
| AI戦略（内閣府） | 日本のAI政策・法制度の動き |
| AI事業者ガイドライン | 経済産業省・総務省による事業者向けの指針（検討会のページ） |
| デジタル社会推進標準ガイドライン | デジタル庁。行政での生成AIの調達・利活用のガイドラインを含む |
| AIセーフティ・インスティテュート（AISI） | AIの安全性評価に関する日本の機関 |
| EU AI Act（解説サイト） | EUのAI規制法の条文と動きを追える解説サイト |
| NIST AI Risk Management Framework | 米国 NIST によるAIリスク管理の枠組み |
| OECD.AI | 各国のAI政策を比較できる OECD のサイト |
忙しい人向けの追い方（週30分）
- 週に1回、まとめを1本読む（10分）：ニュースレターを1本決めます。日本語なら 週刊AXニュース をご利用ください。
- 気になった話題だけ、発表元で確かめる（10分）：自社で使っているツールの公式ブログを開き、何が変わったのかを原文で確認します。
- 自社への影響を一言メモする（10分）：「使える機能が増えた」「社内ルールの見直しが要る」など、次の行動につながる形で残します。
社内での共有の仕方や、ルールの見直しにつなげる方法は 生成AI利用ガイドラインの作り方 と AI活用ロードマップの作り方 をご覧ください。当社が自社のニュース収集をどう自動化しているかは、AIニュースの情報収集をエージェント化した事例 にまとめています。
関連するリンク集
よくある質問
忙しくて全部は追えません。最低限どれを見ればよいですか？
一次情報として、自社で使っているツールの提供元の公式ブログを1つ。あとは週に1回、まとめ型のニュースレターを1本読めば十分です。当社の週刊AXニュースは、1週間のAIニュースとXのトレンドを、経営・業務への影響の視点で5分で読める形にまとめています。
英語の情報源は読む必要がありますか？
新しいモデルや機能の発表は、英語の公式ブログが最も早く正確です。ブラウザの翻訳機能やAIの要約を使えば、英語が得意でなくても要点はつかめます。重要な判断に使うときは、要約ではなく原文の該当箇所を確認してください。
論文は専門家でないと読めませんか？
全文を読む必要はありません。要旨（Abstract）と図、結論だけでも何が新しいのかは分かります。Hugging Face Papers や alphaXiv のように、話題の論文と議論を一覧できるサイトから入ると選びやすくなります。
