AIによる「名付け」が投げかける問い──意思決定プロセスにおけるAIの役割と責任の所在
global-ai-media 米国でChatGPTを利用して...
2026
Googleの次世代画像生成モデルに見る「高速化」と「マルチモーダル」の未来──日本企業はどう備えるべきか
Googleが次世代の画像生成...
産業領域における生成AIの活用と限界：技術可視化の事例から見る「正確性」の課題
再生可能エネルギー分野の技術解...
投資の正解は「マグナ・カルタ」か「世界最古の株」か？ 生成AIの回答差に見るモデルの個性と選定基準
Gemini、ChatGPT、...
「LLM偏重」への警鐘：Metaのヤン・ルカン氏の発言から読み解く、日本企業が直視すべきAIの限界と次の一手
MetaのチーフAIサイエンテ...
「LLM一辺倒」への警鐘：Meta社Yann LeCun氏の発言から読み解く、次世代AIの限界と可能性
AI研究の世界的権威であるMe...
LLM活用の成否を分ける「評価（Evaluation）」の現在地──2026年を見据えた品質・リスク管理の要諦
生成AIの導入が進む中、多くの...
「決定論」から「確率論」へ。Notionの成功にみるAIエージェント時代のプロダクト設計論
NotionのAI開発における...
アジア発のAIトレンドが示唆する「脱・米国一辺倒」の視点：Baiduやアジア市場の躍進から日本企業が学ぶべきこと
2025年に入り、米国ビッグテ...
生成AIによる「現場の証拠捏造」リスク：DoorDash事例から考える、日本企業が備えるべき業務プロセスの信頼性確保
米フードデリバリー大手のDoo...