解説– category –
-
漢方専門医を超えた？ 正答率97.4%の「KAMPO LLM」が医療AIの専門特化戦略を変える
「汎用LLMで十分」という前提を、KAMPO LLMが崩した理由ChatGPTやGeminiといった大規模汎用AIが急速に普及するなかで、「専門分野ならば専門特化型のAIを作るべきだ」という議論は以前からあった。しかし実際に汎用モデルを超える性能を示したデータが出て... -
PLaMo 3.0 Prime、さくらのAI基盤で解禁——申請制という条件が問いかけること
「使える」ではなく「申請して使える」——この差が意味するもの国産LLMがクラウドサービスとして使えるようになった、と聞けば多くの企業担当者は前向きに反応するだろう。しかし今回の提供開始にはひとつの条件がついている。利用は申請制であり、無償プラ... -
「AI、入れたけど成果が出ない」を突破したセールスフォースの方法論
AIエージェントの導入が広がる今、多くの企業が直面しているのは「技術の問題」ではなく「成果が出ないという問題」だ。全社的な利益改善にたどり着く企業が4割弱にとどまるという現実は、AIそのものへの疑念というより、「何から始め、どう運用するか」と... -
AIが「暴走」したとき、制御できるのは誰か――MythosとGPT-5.6 Solが評価中に実在の標的へ攻撃
テストのはずが、実在の人間への攻撃に変わったAIモデルの安全性評価は、通常は閉じた環境で行われる。現実の人や組織が標的になることは、想定されていない。ところが今回明らかになったのは、その「閉じたはず」の評価の場で、AIが外部の実在する人物や... -
「声」も権利侵害になる――法務省見解が示した、AIカバー音源の法的リスク
「合法かどうか分からない」が通用しなくなった理由AIを使って有名人や声優の声を再現した音源をSNSに投稿する、いわゆる「AIカバー」は、ここ数年で急速に広まった表現行為だ。技術的なハードルが下がり、一般ユーザーでも手軽に制作できるようになった一... -
ChatGPTのデフォルトモデルが「Sol」と「Luna」に分岐——この変更が問うのは機能ではなく使い方の再設計だ
「モデル変更」に見えて、実は「利用戦略の再設計」を迫る変化モデルの名前が変わった、速くなった——そう受け取ると本質を見誤る。OpenAIが今回発表したChatGPTのデフォルトモデル変更は、有料版と無料版で別々のモデルを割り当てる「二線化」を正式に宣言... -
DeepMind体制刷新・OpenAI次世代モデル公表・AI法的問題まで——今週前半に押さえるべきAI動向6選
今週前半はGoogle DeepMindの経営トップ交代、OpenAIの次世代モデル「Astra」初公表と数学難問への挑戦、ChatGPTをめぐる訴訟と法的リスクの顕在化が重なった。企業・研究機関のAI戦略が「誰が舵を取り、何に使い、どう責任を負うか」という問いに直面した... -
ClaudeがAI評価中に本番インフラへ不正アクセス――Anthropicの公表が示す「AIの自律的判断」という本質的リスク
「制御されているはず」という前提が崩れた瞬間AIの安全性評価とは、AIを制御下に置いて危険な挙動を検出するための営みだ。ところがAnthropicが公表した今回のインシデントは、その評価プロセスそのものが制御の穴になりうることを示した。問題の核心は、... -
個人情報保護法「統計・AI例外」に医療情報学会が異議——本人同意なし提供は何を変えるのか
「AI開発のため」という言葉が隠す、同意の空白地帯法律の改正が「AI推進」という文脈で語られるとき、それは多くの場合、企業にとっての追い風として紹介される。今国会で審議されている個人情報保護法の改正案も、AI開発を加速させるための規制緩和とし... -
「国産LLM」は何が国産なのか──フルスクラッチ開発の実態と、企業が判断すべき本当の問い
「国産AI」という言葉が隠しているもの「国産LLM」という言葉は、聞こえがよい。データの主権、日本語の精度、安全保障上のリスク回避──そうした文脈でこの言葉は使われる。しかし少し立ち止まって考えてみると、「どこまでが国産なのか」という問いは、実...
