OSSプロジェクトに広がる「AI開発ポリシー」の策定──Jellyfinの事例から考える、日本企業が整備すべきAIガバナンス
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法務AIエージェントの台頭：Checkboxの大型調達から読み解く、バックオフィス業務の自律化と日本企業の課題
豪州発のリーガルテック企業「C...
「実行するAI」への進化──エージェント型AI（Agentic AI）特有のリスクと、日本企業が備えるべきガバナンス
生成AIのトレンドは、単なるテ...
既存資産を活かす「.NET×AI」という選択肢──Python一強時代におけるエンタープライズ開発の現実解
AI開発といえばPythonが...
Googleが描くオンデバイスAIの未来—「LiteRT」への進化と日本企業が注視すべき理由
Googleは、オンデバイスA...
医療現場における生成AIの「境界線」：医師・経営層が直面する実用とリスクの現在地
医療分野におけるChatGPT...
Siriへの「Gemini」統合報道が示唆する、生成AI「マルチモデル時代」の到来と企業戦略
米メディアCNETなどが、Ap...
Google検索が「Gemini 3」へ移行：検索体験の質的変化と日本企業が備えるべきSEO・情報収集戦略
Googleは、検索AI機能「...
AIの「安全性」をどう評価するか：ADL調査でClaudeが高評価を得た背景と、日本企業におけるモデル選定の視点
米国のユダヤ人権益擁護団体AD...
「AIの能力」をどう測るか：Nature論文が示唆する『専門家レベル』ベンチマークへの転換と日本企業への問い
AIの進化に伴い、従来の評価指...