Clignote et vous l’avez peut-être manqué. Mais dans un Étude de cas nouvellement publiéele grand cabinet de conseil Read More
生成 AI の進化は、単なる文章作成ツールの域を遥かに超え、今やビジネスの意思決定プロセスそのものを変革する可能性を秘めています。その中核をなすのが、自律的に思考し行動する大規模言語モデル （LLM） 、すなわち「 LLM エージェント」です。複数のエージェントが仮想空間上でそれぞれの役割を担い、互いに協調し、時には対立しながら議論を重ねる。このようなシミュレーションを通じて、従来の数値解析では決して捉えきれなかった、人間特有の複雑な思考や感情、そしてそこから生まれる「創発」と呼ばれる予測不能なアイデアを可視化できるようになりました。本稿では、国内企業における LLM エージェントシミュレーションの先進的な取り組みを紐解きながら、これからの時代を率いる CIO が押さえるべき技術的・組織的要諦を考察します。 国内先進企業が描く未来図 ： LLM エージェント活用の最前線 国内のトップランナーたちは、既に llm エージェントを事業の核心に取り入れ、具体的な成果を上げています。例えば ntt データは、仮想顧客となる Ai エージェントたちがグループ討議を行う「 Simulation multiple d’agent litron 」を開発しました。jal カードのダイレクトメール施策をテーマにした実証実験では、このシミュレーションによって導かれた示唆が実際の購買率向上に繋がり、マーケティング業務の負荷を劇的に削減できることを証明しました。 一方、富士通はサイバーセキュリティという極めて高度な領域にこの技術を応用しています。攻撃側と防御側の ai エージェントが仮想環境で攻防を繰り返す「マルチ ai エージェントセキュリティ技術」は、未知の脅威やシステムの脆弱性を事前に洗い出し、先回りして能動的な防御策を立案することを可能にします。 創造性の領域では、本田技研工業の取り組みが注目されます。同社の強みである「ワイガヤ」と呼ばれる自由闊達な議論の文化を、 ai エージェントによって再現する研究です。材料、制御、デザインといった異なる専門性を持つ ai たちが討議を重ねることで、単一の ai では到達し得ない、多様で革新的な設計案を生み出すことを目指しています。 金融業界でも変革は進んでいます。フィンテック企業の Moyena が開発した「 Read More
Aujourd’hui, nous commençons notre couverture de la conférence des Neirips 2019 avec Celeste Kidd, professeur adjoint de psychologie à l&Read More
Olympus Corp., une société mondiale de technologie médicale, a annoncé aujourd’hui qu’elle avait accepté de s&Read More
# Et si l’IA n’était jamais artificielle? * Série: AI avec révolution humaine * * Soch Anna Ki… Powered par Read More
Podcast: Jouer dans une nouvelle fenêtre | Télécharger Sertac Karaman est professeur au MIT, co-fondateur de la société de Read More
Image Getty / Futurisme La jonque d’une personne est le trésor d’un autre. Une équipe internationale de scientifiques Read More
Quand iOS 26 sera-t-il libéré? La version bêta publique iOS 26 est maintenant disponible. Le développeur bêta a été publié Read More
La différence de recommandations pour les demandes de salaire initiales peut être dramatique. Dans un exemple, quelqu’un qui néRead More
1. 先行する EU の「リスクベース・アプローチ」とは何か 世界の Ai 規制の議論をリードしている存在として、まず注目すべきは欧州連合 （EU） の動向です。EU は、世界に先駆けて包括的な AI の法的枠組みである「 AI 法 （AI ACT） 」の制定を進めており、その中核をなすのが「リスクベース・アプローチ」という考え方です。これは、 」の制定を進めており、その中核をなすのが「リスクベース・アプローチ」という考え方です。これは、 AI がもたらすリスクをその深刻さに応じて階層化し、それぞれのリスクレベルに見合った規制を課すという非常に合理的かつ体系的なアプローチです。 具体的には、 ai システムを四つのカテゴリーに分類します。最も厳しい規制の対象となるのが「許容できないリスク」を持つ ai です。これには、人々の行動を潜在意識下で操作して危害を加えたり、社会的なスコアリングによって不利益な扱いをしたりするような、 eu が掲げる基本的価値観や人権を根本から脅かすと見なされる ai が含まれ、原則としてその使用が禁止されます。 次に位置するのが「ハイリスク （高リスク） 」な Ai で、ここが EU の Ai 規制の核心部分となります。例えば、自動運転車、医療診断支援システム、採用活動における人材評価ツール、あるいは司法や法執行機関で用いられる Ai などがこれに該当します。これらの Ai は、人々の生命や健康、安全、そして基本的な権利に重大な影響を及ぼす可能性があるため、市場に投入される前に厳格な適合性評価を受けることが義務付けられます。開発者は、使用するデータの品質管理、技術文書の作成、人間による適切な監視体制の確保、そして高いレベルの堅牢性や正確性、サイバーセキュリティを保証しなければなりません。違反した場合には巨額の制裁金が科される可能性があり、企業にとっては極めて重要なコンプライアンス要件となります。 三つ目のカテゴリーは「限定的なリスク」を持つ ai です。チャットボットのように、人間が ai と対話していることを認識する必要があるシステムがこれにあたり、利用者に対してその旨を透明性をもって開示する義務が課されます。最後に、これら以外の大多数の ai アプリケーションは「最小限のリスク」と分類され、特に新たな法的義務は課されず、既存の法律の範囲内で自由な開発と利用が奨励されます。 このリスクに応じた規制のグラデーションを設ける EU のアプローチは、個人の権利保護とイノベーションの促進という二つの要請を両立させようとする野心的な試みであり、その包括性と具体性から「ブリュッセル効果」として、世界各国の Read More
