Deep Dive

AIエージェントにカード番号を渡さず決済させる「Agentic token」の仕組み

日本企業の「AI導入加速」はクラウド移行を上回るも、AIセキュリティ人材が不足

AI機能の品質評価を自動化する：機械採点と LLM-as-a-Judge の役割分担

Alibaba、Qwen4設計を先行公開：6B活性・訓練量3分の1でFLOPs9分の1

約6割がバックオフィス業務でのAI活用に関心あり--製品選定では「安定稼働」が最重視

OpenAI、約700のAIエージェントがHugging Faceを侵害した全容を公開

無限に続くエンジニアのAI代替論争の現在地。識者の言葉から考察する「人の手に残された力」とは - エンジニアtype

OpenAIがHugging Faceを誤ってハッキングしてしまった件で分析結果を報告、隔離された複数のエージェントがお互いの存在を発見するところから壮大な協力作戦が始まる

ChatGPT は欧州でどう広告を出す？　OpenAIが「同意」にこだわる裏事情

2035年、AI推論需要の半分は「コード生成」に　推論市場の今と未来

PARAs AI動画対応、合成検出では届かない「映像の嘘」を論理で見る

ものづくり白書2026に学ぶ調達DX。サプライチェーンをAIで可視化

AIアナウンサーはどこまで受け入れられるのか 第3回 視聴者に受け入れられるAIアナウンサー像とは ～WEBアンケートからみる視聴者の意識～

蓄積したコンテンツをAI活用の推進力に─BoxのCIOが語る、AIの力を引き出す情報管理基盤の姿

AIは人間より多くバグを生むのか 2026年の統計で見る欠陥率と検証戦略

ARCHECO調査｜生成AIを使うのは役職ではなく「背負う人」だった

機械学習プロダクトにおける技術的負債 - techtekt（テックテクト）

SIerの未来。「非機能要件は汎用AIだけでは困難」と野村総研が言い切る理由

AIエージェントにコードを書かせてわかった10の現実 — 「コードを書くこと」はもう簡単な部分になった

AIエージェントの誤作動はプロンプトでは防げない — 「誰が承認し、誰が責任を取るか」をアーキテクチャで解決する