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生産性の向上か、アウトプットの凡庸化か──科学論文の研究が示唆する生成AI活用の「落とし穴」と日本企業の向き合い方
コーネル大学などによる最新の研...
「失敗が許されない」領域での生成AI本番運用：ヘルスケア事例に学ぶ、ガードレールと評価の設計論
医療やヘルスケアといった「高い...
実戦投入で判明したRAG開発の真実：モデル選びよりも重要な「検索品質」と「データ処理」
社内データを生成AIに活用する...
米国NISTが「AIエージェント」の安全性評価で連携強化へ――レッドチーム演習とセキュリティガイドラインの最新潮流
米国国立標準技術研究所（NIS...
AIエージェント実用化の高い壁：GoogleやReplitの事例から日本企業が学ぶべき「信頼性」の現実
2025年は「AIエージェント...
Geminiが示唆する「パーソナライズされた計画策定」の力——個人の目標達成から企業の生産性向上へ
Googleが公開した「新年の...
「AIコーディング・エージェント」の実力と限界──マインスイーパ作成実験から見る、日本企業が備えるべき開発の未来
AIによる開発支援は、単なるコ...
サム・アルトマンが認める「Googleの脅威」と常態化する危機──激変するAI市場で日本企業が描くべき生存戦略
OpenAIのサム・アルトマン...
生成AI実装の「踊り場」と現実解：Google Assistant移行延期から学ぶ、既存システムとLLMの共存戦略
Googleが従来の「Assi...
Google NotebookLMがGemini 3を搭載。「データテーブル」機能追加が示唆する、非構造化データ活用の新たなフェーズ
GoogleのAIノートブック...