大規模言語モデル（LLM）による「評価・採点」の自動化：日本企業が実務で活かすための要点とリスク
global-ai-media LLMの応用範囲は文章生成にと...
2026
AIの急速な普及で高まる「内部脅威」リスクと自律型エージェントの課題
生成AIや自律型AIエージェン...
コンタクトセンターAIの実装を「数週間」へ短縮するノーコード化の衝撃と、日本企業の実務的アプローチ
対話型AIのノーコード化が進み...
AIが物理学の未知の法則を発見する時代へ：日本企業のR&Dが知るべき「AI for Science」の現在地
AIが単なるデータの分析にとど...
生成AIの悪用リスクと企業に求められる防衛策——米国の事例から考えるAIガバナンス
米国で銃撃事件の計画に生成AI...
LLMの「ブランド」に依存しない実務評価の重要性：コーディングタスクのブラインドテストから読み解く選定戦略
海外のエンジニアコミュニティで...
生成AIにおける「一時チャット」の意義とUI/UX——Geminiの機能変更から考えるデータプライバシー
Googleが提供する生成AI...
新興テクノロジーの訴訟リスクから考察する、日本企業のAIガバナンスと「AIウォッシュ」対策
米国の新興テクノロジープロジェ...
大規模言語モデル(LLM)がもたらす「機能のコモディティ化」と、日本企業が描くべき差別化戦略
パロアルトネットワークスCEO...
生成AIのインフラ課題を解決する「TensorRT」と「TensorRT-LLM」――自社運用LLMのコストと性能を最適化するには
大規模言語モデル（LLM）のビ...