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
global-ai-media 米国で銃撃事件の計画に生成AI...
2026
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...
Googleの「Gemini Enterprise Agent Platform」から読み解く、エージェント型AIの未来と日本企業への実装戦略
AIが単なる「回答者」から「自...
現場主導の「AIエージェント」開発がもたらす革新とガバナンスの壁〜米国防総省の事例から読み解く〜
米国防総省（ペンタゴン）の職員...
AIエージェントが実店舗を運営する時代へ：サンフランシスコの実験から考える日本企業の次の一手
サンフランシスコで「完全AI運...
Googleが生ゴミをデータ化する理由：物理世界のAI活用に向けた独自のデータ戦略
大規模言語モデル（LLM）の進...