機械学習／AI ルールはいつも後から整備される
Seekr 社がオープンウェイト AI 推進の公開書簡に署名した理由と、100 年にわたる技術普及の歴史が示す次の展開。ここ数週間、AI モデルのガバナンスと説明責任をめぐる議論が、政策、セキュリティ、産業界の各方面で急速に高まっています。...
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機械学習／AI 機械学習／AI 信頼できる AI を追求する中で、「所有権」が新たな競争力になる
GAI Insights の『Q3 2026 Corporate Buyers’ Guide』は、企業は AI の性能だけでなく「AI の所有権」に注目すべきであると述べています。規制の厳しい環境やミッションクリティカルな環境で AI を積...
機械学習／AI ハルシネーション率が最も低い AI はどれか？ベンチマークだけでは判断できない理由
「ハルシネーション率が最も低い AI」について検索したことがある方も多いのではないでしょうか。公開されている要約ベンチマークでは、最上位のフロンティア モデルは 2% 未満のハルシネーション率を示しています。ただし、この数値が本番環境で A...
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...
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 ...
機械学習／AI SeekrFlow 活用例：共有サービス業務を支えるインテリジェント オートメーション
AI を活用した文書処理、ワークフロー オーケストレーション、説明可能な意思決定支援により、財務・人事・調達・顧客対応といった共有サービス業務を自動化する、SeekrFlow の活用例を紹介します。本記事で紹介する内容:財務・人事・調達・顧...
DTP・WEB オーサリング／翻訳 IT マニュアル作成工数を 1/3 に。開発を加速させる「Docs as Code」管理術
IT 製品のアップデートが加速する現代、マニュアル作成の現場では「情報の鮮度」を保つことが最大の課題です。開発スピードにマニュアル更新が追いつかない現状は、情報の属人化やユーザーへの誤報リスクを招き、企業の大きな損失につながります。本記事で...
機械学習／AI 説明可能な AI：2026 年版エンタープライズ向け完全ガイド
重要な洞察モデルの学習後に説明可能性を後付けで追加すると、規制当局から容易に指摘される表面的な説明にとどまります。説明可能性は、AI ライフサイクル全体に組み込まれて初めて価値を発揮します。説明可能な AI (XAI) とは、AI システム...