Geminiに見るマルチモーダルAIの進化と課題：2026年を見据えた日本企業の生存戦略
global-ai-media GoogleのGeminiをは...
2026
Google Geminiの実装戦略：日本企業が注目すべき「ネイティブ・マルチモーダル」と「ロングコンテキスト」の真価
Googleの生成AIモデル「...
「Gemini」の多義性が教える、AI実装におけるデータクレンジングとコンテキスト理解の重要性
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LLMによる大規模コード生成は実用に耐えうるか？4万行の実験から見えた「AI開発」の現実とこれから
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米国のAI規制動向に見る「断片化」のリスクと日本企業が取るべきガバナンス戦略
米国ではAI規制を巡り、連邦レ...
2026年の未来予測：AIはビジネスの「運」をどう「必然」に変えるか
提供された記事は2026年初頭...
生成AIの「嘘」をAIが見抜く：スタンフォード大「VeriFact」から学ぶ、高信頼性業務へのLLM実装アプローチ
生成AIの業務利用において最大...
DoorDashの事例に学ぶ、生成AIによる「現場業務ハック」の脅威と、日本企業に求められる検証プロセスの再設計
米DoorDashにて、配達員...
「AIが法廷で嘘をつく」米国事例から学ぶ、生成AIのハルシネーションリスクと日本企業のガバナンス
米国オクラホマ州の法的紛争にお...
AIは「使う道具」から「自律的に動く同僚」へ——Agentic AIがもたらすパラダイムシフト
生成AIのトレンドは、人間が呼...