医療分野における生成AI利用の限界とリスク――米国医師の警告から読み解く、日本企業が「専門領域」でAIを実装するための鉄則
global-ai-media 米国テキサス州の医師らが、Ch...
12月 2025
次世代モデル「Gemini 3.0」の潮流と実務へのインパクト：AIエージェント時代の歩き方
Googleの生成AIは急速な...
Google Labs「CC」に見る、パーソナルAIエージェント化の加速と日本企業のデータガバナンス
Google LabsがGem...
Anthropicの研究が示唆する「データポイズニング」の脅威：LLMサプライチェーンに潜むリスクと日本企業の対策
生成AIの安全性に関する研究に...
LLMの「拒否反応」を制御する新潮流：モデルの安全性と実用性を両立させる「Abliteration」の可能性
企業における生成AI活用が進む...
LLMエンベディングが拓く「質の高い情報選定」の自動化：教育・研修分野における79%精度の意味
最新の研究により、LLM（大規...
Googleの実験的機能「Opal」と「Gemini」に見る、アプリ生成の民主化とGenerative UIの未来
Google Labsが実験的...
画像生成AIの競争は「量と速度」のフェーズへ：OpenAI「gpt-image-1.5」とGoogleの対抗戦略から読み解く企業AIの今後
OpenAIが発表した「gpt...
OpenAIの「軽量モデルデフォルト化」に見るAIコスト最適化の潮流と、日本企業が取るべき「適材適所」戦略
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Microsoft vs Google：2026年「5兆ドル」予測から読み解く、生成AIプラットフォームの覇権争いと日本企業の選択
ウォール街では、AIブームの継...