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title: 03/02 AIヘッドライン（朝刊）
description: 2026年3月2日のAI関連ニュースまとめ
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# 03/02 AIヘッドライン（朝刊）

2026年3月2日に話題になったAI関連のニュースをまとめました。

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## 🔥 Accomplish: ローカル動作するOSSのAIデスクトップエージェント

**元ツイート**: [@Marryclaire_AI](https://x.com/Marryclaire_AI/status/2028146773622157823)

### 概要
コーディングとWebブラウジングを同時にこなすAIエージェント「Accomplish」（旧Openwork）がGitHubでオープンソース公開されました。Claude Desktop、Cursor、その他の月額サブスクリプション不要で、APIクレジットを消費せずにローカルで動作します。

### 深掘り
GitHubリポジトリ（accomplish-ai/accomplish）によると、Accomplishはデスクトップ上でファイル管理、ドキュメント作成、ブラウザタスクを自動化するAIエージェントです。完全にローカルで動作するため、データのプライバシーも確保されます。500以上のいいね、620件以上のブックマークと高い注目を集めています。

### ポイント
月額課金なしでローカル完結するAIコーディングエージェント。OSSの勢いが止まらない。

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## 🔥 CyberAgent CAT-Translate-7B: 日英翻訳特化モデル公開

**元ツイート**: [@alfredplpl](https://x.com/alfredplpl/status/2028021602550723051)

### 概要
サイバーエージェントが日英双方向翻訳モデル「CAT-Translate」シリーズをMITライセンスで公開しました。0.8B、1.4B、3.3B、7Bの4サイズ展開です。

### 深掘り
Hugging Faceのモデルカードによると、7BモデルはTranslateGemma-12B（より大きいモデル）を上回る翻訳品質を達成しています。評価はBSD（ビジネス対話）、Court（法廷通訳）、JMedBench（医療）、PFMT（金融）、WAT 2025（特許翻訳）など実世界のベンチマークで実施。特に0.8Bモデルはエッジデバイスでも動作可能な小ささで、幅広いユースケースに対応します。

### ポイント
エッジデバイスでも動く0.8Bから用意されているのが実用的。日本語AI開発の層の厚さを感じる。

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## 🔥 Notion APIがMarkdownをネイティブサポート開始

**元ツイート**: [@wildenfreetech](https://x.com/wildenfreetech/status/2028174704586961116)

### 概要
Notion APIの `/v1/pages` エンドポイントでMarkdown入力が正式サポートされました。NotionのMCPサーバーで先行実装されていた機能が公式APIに昇格した形です。

### 深掘り
元の発表は[@KennethSinder](https://x.com/KennethSinder/status/2027225198479778234)によるもの。従来のブロック単位APIでは、1つの見出しや段落ごとにJSON構造を定義する必要がありましたが、Markdown対応によりトークン消費が劇的に削減されます。AIエージェントがNotionにコンテンツを書き込む際のコストと複雑さが大幅に改善されました。

### ポイント
MCPサーバー先行だった機能が公式APIに。エージェント開発者には大きな朗報。

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## 🔥 GPT 5.3 Codex vs Claude Opus 4.6: サブエージェント比較レビュー

**元ツイート**: [@bridgemindai](https://x.com/bridgemindai/status/2028105162301034784)

### 概要
Codexがサブエージェントの命名規則を刷新。GPT 5.3 Codex Xhigh設定での実体験レポートが共有されました。

### 深掘り
レビューによると、GPT 5.3 Codexは複雑な問題に対してClaude Codeよりも「より努力して、より良い結果」を出す一方、処理時間が大幅に長く「考えすぎる」傾向があるとのこと。Claude Opus 4.6は速度面で優位。用途に応じた使い分けが重要になってきています。

### ポイント
両モデルの性格の違いが明確に。スピード重視ならClaude、品質最優先ならCodexという棲み分け。

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## 🔥 OpenFang: AIエージェントの能力をパイプライン化するプロジェクト

**元ツイート**: [@sitinme](https://x.com/sitinme/status/2028095912510189711)

### 概要
スクレイピング・ライティング・動画編集・ブラウザ自動化・データ分析など、バラバラだったAI能力を統合パイプラインとして構築するプロジェクト「OpenFang」が注目を集めています。

### 深掘り
最も興味深い設計は「Hands」というコンセプトで、個別のAI能力を手（Hands）として定義し、それらを組み合わせて自動的に動く流水線（パイプライン）を構築します。単一のAIエージェントを賢くするのではなく、複数の特化型エージェントを協調させるアプローチです。

### ポイント
単一エージェントではなく、能力を組み合わせる設計思想が面白い。エージェントオーケストレーションの新しい形。

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## 🔥 500 AI Agent Projects: 業界別AIエージェント事例集

**元ツイート**: [@AvinashSingh_20](https://x.com/AvinashSingh_20/status/2027796207926755657)

### 概要
ヘルスケア・金融・教育・小売など多業界にわたる500件のAIエージェントプロジェクトがGitHubリポジトリとしてまとめられました。

### 深掘り
リポジトリ（ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects）では、各プロジェクトが業界別・フレームワーク別（CrewAI、AutoGen、Agno、Langgraph）に分類されています。医療診断エージェント、自動トレーディングボット、AIチューター、24/7カスタマーサポートなど、実装コード付きの事例が網羅的に掲載。708件のブックマークが示す通り、開発者の実用的なリファレンスとして高い需要があります。

### ポイント
エージェント開発のアイデア帳として使える網羅的なリスト。「何を作るか」で悩んだときの辞書。

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## 🔥 tnkr.ai: フィジカルAI時代の"GitHub"を目指すロボティクスプラットフォーム

**元ツイート**: [@taku_sid](https://x.com/taku_sid/status/2027789496054591563)

### 概要
オープンソースのロボティクスプロジェクトを共有・貢献できるプラットフォーム「tnkr.ai」が登場しました。フィジカルAI分野におけるGitHubのような位置づけを目指しています。

### 深掘り
tnkr.ai（Tinkerer）は、ロボティクスプロジェクトの共有と協力のためのプラットフォームです。ソフトウェアAIの開発基盤が充実してきた中で、ハードウェア・ロボティクス分野にも同様のオープンソースエコシステムを構築しようという動きです。294いいね、218ブックマークと注目度は高め。

### ポイント
ソフトウェアだけでなくハードウェアAIにもOSSの波。フィジカルAIの民主化が始まっている。

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## まとめ

今日の注目ポイント：
- **ローカルAIエージェントの進化**: Accomplishに見られるように、クラウドAPIに依存しないローカル完結型AIの選択肢が増加中
- **日本発のAIモデル**: CyberAgentのCAT-Translateなど、日本企業からの実用的なOSSモデルリリースが続く
- **エージェント基盤の整備**: Notion Markdown API対応やOpenFangなど、AIエージェントを「使いやすくする」インフラ層の進化が目立つ
- **知識の体系化**: 500 AI Agent Projectsのような事例集の充実は、エージェント開発の成熟を示している

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*情報は2026年03月02日時点のものです。*
