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生成AI「Gemini」の活用戦略と情報収集における名称の落とし穴
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Microsoftが警告する「プロンプト攻撃」の脅威と、日本企業に求められる現実的なセキュリティ対策
Microsoftは、大規模言...
LLMの安全性は「たった一つのプロンプト」で崩れうる：Microsoftの研究が示唆するAIガバナンスの現実
Microsoftの研究者らが...
AIエージェントは「コードを書く」から「インフラを構築する」フェーズへ：Databricks CEOの発言から読み解く次世代のデータ戦略
生成AIの活用は、単なるコード...
OpenAI APIのモデル体系と選定戦略：GPT-4o、o1、miniをどう使い分けるべきか
OpenAIのモデルラインナッ...
武田薬品のAI創薬提携が示唆する、日本企業の「AI統合」への転換点
武田薬品工業が米国のAI創薬ス...
【解説】「GPT」の3文字に隠された本質とは？ 日本企業が再確認すべき生成AIのメカニズムとリスク管理
「ChatGPT」という名称は...
次世代モデル「GPT-5」の兆候とOpenAI APIの進化──日本企業が今、備えるべき「モデル選定」と「アーキテクチャ」の視点
OpenAIのAPIドキュメン...
高度なセキュリティが求められる組織での生成AI導入：UCSFの事例に見る「エンタープライズ版」への移行と日本企業への示唆
米国の主要な医療・研究機関であ...
生成AIは「代行」から「伴走」へ：カーン・アカデミーとGoogleの提携が示唆する教育・育成の未来
米国の教育非営利団体カーン・ア...