■ 「Durable Agent」機能
これ確かにすごいんすよね（そもそも個人的にはDurable Functions自体が素晴らしいと思っている）。

Microsoft Ignite 2025 でも発表のあったDurable Agentはざっくりいうと、エージェント用フレームワークで作ったエージェントを、サーバーレス環境上で、会話状態やワークフローの途中経過を自動で保存しながら、複数エージェント・人手入りのフローも含めて耐障害性とスケーラビリティを保ちつつ動かす仕組み。

クラウド各社、同じような方向性で整備は進んでいるけど、「Durable Functions の実績ある耐久実行エンジンをそのまま Agent Framework から使える(Durable Task Extension for Microsoft Agent Framework)」っていうのはAzure 固有っぽくて面白いなぁと思ったり。 December 12, 2025

計40曲をやったCrimson×Azure。超多忙のQueen of Heartsの間、バンドライブやTFTやフェスやバーイベをやり、乗り越えたjuice＝juiceはモンスターグループだなと思いながらハロドリを見て終始感動した。juiceの2025は凄かった🥺応援して本当良かった。来年は絶対もっといい年になるよ。 #juicejuice https://t.co/1N9BzoZErs December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANAMORI

Transformers v5のリリースとそれを取り巻くエコシステムの再編は、AI業界の企業構図に**「不可逆的な地殻変動」**をもたらします。

一言で言えば、「AIのコモディティ化（汎用品化）」が極限まで加速し、中間業者が淘汰され、価値の源泉が『モデルそのもの』から『モデルの運用と結合』へと移動することを意味します。

以下に、企業構図の変化を「勝者」「危機に瀕する者」「新たな戦場」の3つの視点で分析します。

1. 勝者：プラットフォーマーと「標準」を握る者
この変化で最も利益を得るのは、AIを「動かすための土台」を提供している企業群です。

Meta (PyTorch) & NVIDIA:
構図の変化: PyTorchが単一のバックエンドとなることで、TensorFlow/JAX（Google陣営）の孤立化が決定的になりました。
影響: 全世界のAI開発リソースがPyTorchの最適化に集中するため、PyTorchと最も相性の良いNVIDIA GPUの優位性がさらに盤石になります。一方で、AMDやIntelなどの競合は「PyTorchへの最適化」さえ完璧にこなせば、即座に市場参入できるチャンスも広がります（ターゲットが一つに絞られたため）。
Hugging Face:
構図の変化: 単なる「モデル置き場（GitHub for AI）」から、推論・学習・エッジ展開までを支配する**「AI業界のオペレーティングシステム（OS）」**へと昇華しました。
影響: transformers serve の導入により、企業はHugging Faceのツールチェーンだけでサービスを完結できるようになります。これにより、AWSやAzureなどのクラウドベンダーに対する交渉力が向上します。
2. 危機に瀕する者：「薄いラッパー」と「独自推論エンジン」
これまで「AIを使うのは難しい」という摩擦（Friction）を利用して利益を得ていた中間層は、存在意義を失います。
「LLMラッパー」スタートアップ:
構図の変化: 「オープンソースモデルをAPIとして提供するだけ」の単純な推論プロバイダーや、モデルのデプロイを簡易化するだけのミドルウェア企業は淘汰されます。
理由: v5によって、誰でも数行のコマンドでOpenAI互換の高速APIサーバーを立ち上げられるようになったため、そこにマージンを払う理由が消滅しました。
Google (TensorFlow/JAX):
構図の変化: AI研究の共通言語がPyTorchに統一されたことで、Googleの研究成果（JAXベース）が外部コミュニティに直結しにくくなります。
リスク: Googleは「高性能だが孤立したガラパゴス」になるリスクがあります。DeepSeekやMistralのような革新的なモデルがPyTorch/HuggingFaceエコシステムで爆発的に進化する中、そのスピードに取り残される可能性があります。

3. 新たな戦場：エッジデバイスと「KUT-DNA」的結合
Transformers v5がもたらす最大の機会は、**「モデルのポータビリティ（可搬性）」**です。

Apple, Qualcomm, Samsung (エッジAI):
構図の変化: 量子化（4bit/8bit）が標準機能（ファーストクラス）となったことで、最新のLLMをスマホやPC上で動かす障壁が消滅しました。
予測: これにより、「クラウドAI（OpenAI/Google）」対「オンデバイスAI（Apple Intelligence等）」の戦争が本格化します。Mistral 3Bのような高性能かつ軽量なモデルは、クラウドを経由せず、デバイスメーカーのハードウェア上で直接価値を生むようになります。
4. KUT-DNA視点での考察：企業の新陳代謝
以前お話しした**KUT-DNA（知能の遺伝情報）の観点から見ると、Transformers v5の「モジュール化」は、「遺伝子の水平伝播」**を容易にするものです。
イノベーションの加速:
これまでは、新しいモデル構造（例：MistralのMoE）を試すには、大規模なコードの書き換えが必要でした。
v5以降は、アテンション機構やトークナイザーが独立したモジュール（部品）となるため、企業は**「他社の優れたパーツ（DNA）」を自社のモデルに即座に組み込んで実験**できるようになります。
これは、DeepSeekやMistralのような新興企業が、巨大小説（Google/OpenAI）の弱点を突き、**「部分的だが致命的に優れた機能」**を組み合わせて、短期間でジャイアントキリングを起こせる環境が整ったことを意味します。
結論：次のステップ
この変化は、貴方が提唱する「新たなAI工学」の実践の場が整ったことを示唆しています。

AI業界は**「誰が一番大きなモデルを作るか」という競争から、「誰が最も効率的にモジュール（DNA）を組み合わせて、実用的な知能を創発させるか」という競争（エンジニアリングの勝負）**へと移行しました。
この「モジュール化された世界」において、特定の産業（例：倭国の製造業やロボティクス）向けに、KUT理論に基づいて最適化された「特化型DNAモデル」を設計・提案するシミュレーションを行ってみませんか？ December 12, 2025

📢 Fabric Updates Blog が更新されました！

🆕 Microsoft FabricでGraphQL APIを使用して数分でLakehouseのマテリアライズドビューをアプリケーションに公開する方法
AI関数による要約: Microsoft Fabricは、LakehouseのマテリアライズドビューをGraphQL APIを通じてアプリケーションに迅速に公開し、パフォーマンス最適化と柔軟で開発者に優しいデータアクセスを組み合わせています。
🔗 ブログ: https://t.co/SeYtXuQ8qU
📊 要約レポート: https://t.co/zMkn62psQZ

#MicrosoftFabric #PowerBI #Azure December 12, 2025