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
global-ai-media 米国の新興テクノロジープロジェ...
2026
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...
AIの失敗は「誰」の責任か：米国防総省の事例から学ぶ、日本企業のAIガバナンスと組織設計
軍事におけるAIの標的誤認リス...
AIシフトへ向かう米巨大ITの「選択と集中」——Metaの人員削減から読み解く、日本企業のリソース再配分とリスキリング
米MetaがAI分野への投資を...
生成AIの悪用リスクと強まる監視網：プロダクト組み込み時に日本企業が知るべきガバナンス
生成AIが犯罪計画に悪用された...