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「AIモデル」検索結果記事一覧
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AI普及の阻害要因「トークノミクスとGPU飢餓」の打開策──データ移動ゼロで実現するROI創出とTCO削減
生成AIの企業活用が本格化する中、市場の主戦場はAIモデルのトレーニングから、日常業務のコンテキスト（文脈）を活かす「推論」や「Applied …
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AISIが活動報告、モデル評価からAIエージェントの安全性へ──村上明子所長が語る次の課題
AIの安全性を担う日本の公的機関AISI（AIセーフティ・インスティテュート）が、AIモデルを自ら評価する体制を整えた。次に見据えるのは、AIエ…
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情シスを悩ます複雑なGPU運用をどう統制すべき？リソースの仮想化と一元管理で実現するAIインフラ刷新
近年、多くの企業がAI導入を積極的に進める一方で、GPUリソースの高騰や運用管理の複雑化、データ漏洩の懸念などが本番環境における壁となり、情報シ…
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AIエージェントの過失は誰が責任を負うのか？弁護士に訊く、本格実装前に知るべきAIガバナンスの観点
各ベンダーがこぞってITソリューションにAIエージェントの機能を実装する昨今、ユーザー企業でもAIエージェントのビジネス利用に注目が集まっている…
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AI時代だからこそ、レガシーな技術が活きる──データ人材はAIとの対話で“人間性”を失ってはならない
AIコーディングツールの普及で、開発者は自らコードを書く立場から、AIエージェントに指示を出す立場へ移りつつある。だが、はたしてあらゆる場面でA…
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AIがコードを書く時代、開発者は“コードの外側”を設計すべし──AIを「回す」インフラ全体の設計思想
エージェンティックAIの登場によって、開発者の役割を問い直されている。2026年7月16日に開催された、EnterpriseZine編集部主催の…
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AIで高まる「データ・イン・モーション」の重要性 データ基盤構築に欠かせない3つの視点と設計思想
企業のデータ活用を阻む課題は、単なる技術的な問題だけではありません。データの所在、組織の責任分界、システム間の連携、データやAIを活用するための…
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フィジカルAIを工場で大規模展開するには「〇〇が足りない」 注目テック3社が米国で社会実装の壁を議論
自律型AIがロボットという“身体”を手に入れ、産業の現場で運用されるフィジカルAI時代が迫っている。しかし、寸分たりともミスが許されない工場など…
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AI時代の神経系「ネットワーク」、それを守る「セキュリティ」──2つの融合が企業生存の必須条件になる
2026年7月10日に、フォーティネットジャパンが日本で3年ぶりとなるツアーイベント「Fortinet Accelerate Japan 202…
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AI開発したアプリが“使えない”……根本にあるセキュリティ／ガバナンス問題を解消する「一体設計」手法
生成AIを用いて開発されたアプリケーションは、素早く形になる。しかし、いざ本番環境で動かそうとすると、セキュリティやコンプライアンス、ガバナンス…
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AIの主戦場は物理空間へ──ソラコムが“IoTとAIの融合”で創る「現場を動かすエージェント」
7月2日、IoTプラットフォームを展開するソラコムが、新製品発表およびメディア向けの説明会を開催した。今回の発表の目玉は、AIを軸とした新サービ…
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AIと安全に接続されたデータ活用基盤の設計法──マルチエージェント導入を成功させる5ステップ
生成AIやAIエージェントの活用が急速に広がる中、多くの企業で課題に挙がるのが「AIの精度」に係る問題です。その課題の根本原因はAIモデルではな…
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AIの全社導入から「運営する」フェーズへ 中央主権でも現場任せでもない、データガバナンスの設計術
生成AIを全社に配布するだけでは、「AI民主化」は実現しない。AIが情報を探し、要約し、判断を補助し、一部の業務では次の行動まで提案するようにな…
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