DevOps／アジャイル AI エージェントは本当に制御できているのか？MCP 時代のガバナンス課題を整理する
AI エージェントの普及により、統制の前提が変化したAI エージェントは、従来の開発支援ツールとは異なる役割を持ちます。コード生成や補完に加えて、外部 API の呼び出し、リポジトリの操作、社内システムへのアクセスなど、実際の処理を自律的に...
機械学習／AI
DevOps／アジャイル 
DevOps／アジャイル AI Engineering Summit Tokyo 2026 登壇、出展レポート
エクセルソフトは、2026 年 6 月に開催された AI Engineering Summit Tokyo 2026 において、Docker 社とともにスポンサーとして参加しました。セッションでは、Docker 社 Field CTO の ...
機械学習／AI 政府による規制で企業の AI 基盤が突然停止したら
2026 年 6 月 12 日 (金) 午後 5 時 21 分 (米国東部時間)、Anthropic は米国商務省から 1 通の書簡を受け取りました。その日の業務終了までに、公開からわずか 3 日だった Fable 5 および Mythos...
機械学習／AI ハルシネーション税：最も優れたモデルほどコストが高くなる理由
業界では、ハルシネーションは改善されつつあると言われています。データもそれを裏付けています。ただし、それは本番環境では誰も実行していないようなワークフローに限った話です。昨年 5 月、Anthropic の CEO である Dario Am...
機械学習／AI SeekrFlow が提供する信頼できる AI アーキテクチャ
監査なしで企業を上場させることはありません。十分な試験なしで新薬を市場に出すこともありません。AI にも同等の導入基準が設けられるべきです。Seekr 社 Chairman 兼 CEO - Pat Condo 氏本記事の筆者である Seek...
DTP・WEB オーサリング／翻訳 RAG (検索拡張生成) とは？ AI プロジェクトの成果を左右する重要性を徹底解説
AI は今や、日々の業務に欠かせない存在となりました。多くの企業がコパイロット (Copilot) やチャットボット、社内アシスタントを導入し、情報検索の効率化や膨大な社内ドキュメントの管理に役立てています。これらのツールは生産性を劇的に向...
機械学習／AI 適切な制御レイヤーの構築：エージェント型 AI が機能不全に陥る理由
エージェント型 AI は、デモ段階から実運用段階へと移行しました。Gartner は、2024 年には 1% 未満だったエンタープライズ ソフトウェア アプリケーションのエージェント型 AI 搭載率が、2028 年までに 33% に達し、日...
機械学習／AI AI の未来を守る: Prediction Guard が OWASP AIBOM プロジェクトを支援する理由
Prediction Guard ではこれまで一貫して、AI の「ブラックボックス化」は単なる技術的な課題ではなく、システム全体に影響を及ぼすリスクであると捉えてきました。企業において大規模言語モデル (LLM) の導入が中核業務へと急速に...
機械学習／AI エンタープライズ AI が直面する「説明責任」の壁
エンタープライズ AI の導入において、モデルの性能はもはや制約要因ではありません。企業が克服すべき真の課題は、自社の AI がどのように、そしてなぜ意思決定を行うのかを証明することです。不正検知やその他の意思決定といった、重大な影響を伴う...
機械学習／AI SeekrFlow 活用例：複雑な製造工程における AI を活用した BOM の展開管理
近年の製品はハードウェアとソフトウェアが密接に組み合わさっている一方で、BOM データは PLM、ERP、ALM、サプライヤー システムに分散していることがよくあります。このユースケースでは、SeekrFlow を通じて、AI を活用した ...