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画像生成AIの「最強」はどう決まるのか？——米紙レビューから読み解く、日本企業が選ぶべきツールの基準
The Washington ...
専門領域における「AIの推論能力」をどう測るか——OpenAIの新ベンチマーク『FrontierScience』が示唆するR&Dの未来
OpenAIが発表した新たなベ...
米軍のAIフェローシップ事例に学ぶ、ドメイン知識を持った「内部AI人材」の育成戦略
米海兵隊が2026年度のAIフ...
OpenAIの「モデルルーター」廃止に見る、生成AIのUXとコストのジレンマ──日本企業が直面する「予測可能性」の課題
OpenAIがChatGPTの...
自社モデルを持つMetaでさえ他社AIを使う理由──「マルチモデル」時代における日本企業の生存戦略
Metaが従業員に対し、自社の...
Geminiの「My Stuff」機能強化が示唆する、AIの「パーソナライズ」とデータ活用の未来
Googleの生成AI「Gem...
Gemini APIにおける「テキストと画像の同時生成」：マルチモーダルAI実装の現状と現実的なアーキテクチャ
生成AIの進化により、テキスト...
インドのAI躍進と「ソブリンAI」の潮流：Google巨額投資とサンスクリット語LLMが日本企業に示唆するもの
今週、インドのAIエコシステム...
検証から実行へ：2026年を見据えた「自律型AIエージェント」の台頭と実務へのインパクト
AIの活用フェーズは、単なるデ...
「AIバブル懸念」の裏で進行する5,710億ドルの設備投資競争と、日本企業が採るべき現実解
UBSのアナリストによる最新の...