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自社のペースでモダナイズしながら、主権要件に対処しようとする組織にとっての信頼できるパートナーです。

IBMが今後開催するオンデマンドのWebセミナーに参加して、エンタープライズAIの専門知識を深めましょう。AIエージェント、AI用データ、AIモデル、AIオートメーション、AIガバナンス & セキュリティに関する専門家主導のセッションをご覧ください。ライブ・イベントにご登録ください。または、ご都合の良いときにご視聴ください。

仕様駆動開発とは何か。AIの判断のぶれを防ぐため、仕様書を唯一の信頼できる情報源として定義する方法を解説。コンテキスト管理の考え方、AIが解釈しやすい仕様書の条件、IBMのAI駆動開発ソリューションもあわせて紹介します。

CVSSを超えて。

数年前に行われたテクノロジーに関する決定が、現在ではビジネスの可能性を左右するようになりました。

インテリジェントなシステムは、人の文脈や意図をますます解釈し、それに応じてどのような体験を生み出すべきかを判断できるようになっています。

VM対応ストレージは、共有プールの一部ではなく、各仮想マシン（VM）を個別に管理および監視するデータ・ストレージ・テクノロジーです。これは、専用ハードウェアではなくソフトウェアで制御される専用ディスク・アレイ、またはソフトウェア定義ストレージ（SDS）として提供できます。

ソースコード管理とは、コードベースに対して時間をかけて行った変更を制御、管理、追跡するための実践、プロセス、ツールを指します。SCMとも呼ばれ、ソフトウェア開発チームやその他の利害関係者にとって信頼できる決定的な情報源として機能します。

Quantumコンピューターは従来型のコンピューターに取って代わることはありませんが、CPUやGPUと並んで強力な新しいアクセラレーターになる可能性があります。今週のThe Coherence Timesのエピソードで、量子コンピューティングを中心としたスーパーコンピューティングの未来を探ってみましょう。

クリーンルームリカバリーは、セキュリティツールを含む、エアギャップのある隔離されたデジタル環境を使用するデータ復旧戦略です。

開発者、リーダー、システムが行うべきこと。

AIの「スーパー予測者」の開発競争が、人間の予測者をより価値あるものにしています。難しいのは、組織が達成したいことを明確にする手助けをすることです。

AI駆動型のスキル浸食と戦うには、人間とエージェントのより良いパートナーシップを設計することが必要です。

AI Agent Swarmとは、タスクを達成するために連携するAIエージェントのグループです。Swarmは、仕事のあらゆる部分を処理するために単一のAIエージェントに頼るのではなく、各エージェントが特定の役割、スキル、または作業の一部に集中するようにタスクを分割できます。

AIは組織間の格差を生み出し、浮き彫りにしています。しかし、問題は一部の人々がより優れたツールを使って働いていることではありません。違いは、組織としての準備態勢にあります。 少数の「AIファースト」の組織が、成長、実行、学習の速さで他の組織を引き離しています。

OpenAIとAnthropicが新しいより効率的なAIモデルをリリースし、TypeSafe AIは調整された確率に焦点を当てたJevモデルを明らかにし、Nasa社とIBMは提携してLunar基盤モデルをリリースしました。本日のMixture of Expertsではこれらすべての情報をお届けします

アダムス・ファミリーの「シング」のように、このチューリッヒ工科大学のロボットハンドは指で歩き、芝生や砂利の上を横断し、転倒しても自力で体勢を立て直します。

コスタリカのクラスターは、国または地域をサイバーセキュリティー専門知識の世界的中心にするという1つの目標に向けて、官公庁・自治体、ビジネス、学界を結集しました。そこから学べることをご紹介します。

自律型AMSへの道のりは、より重要性の高い業務をAIに任せることに対して、企業がどの程度準備ができているかによって測られます。

リーダーは、現在のインフラで何をサポートできるかを理解し、追加の投資をする前に既存の容量を再利用、再活用して、標準化されたデリバリーを通じてインフラストラクチャーの変更を管理する必要があります。

モデル検証は、機械学習（ML）モデルが意図された用途に適しているかどうかを判断する構造化されたプロセスです。

リーダーの間で成功のイメージが共有されていないと、AIへの取り組みが急増しても、企業としての成果は伸び悩みます。

セキュリティチームがなぜ自らの「死角」になりつつあるのか。

OpenAI、AnthropicなどのAIラボは、より多くのAI安全ルールを求めています。サイバーセキュリティーの専門家は、自分たちがその場にいないと言い、ラボは間違った問題を解決していると言っています。

保守計画とは、物理的な資産・設備の安全な運用を維持するために必要な作業を特定、準備、整理するプロセスです。

AIは、産業組織が事後対応型や状態基準の保守から、予知保全、処方的保全、そしてより自律性の高い運用へと移行していく中で、資産に関するコンテキスト、意思決定、実行を結びつけるのに役立ちます。また、作業の実行方法そのものに信頼性を組み込むことができます。

今年初めにクリーブランド・クリニック、理研、IBMが実証した12,635原子からなるタンパク質シミュレーションの研究チームが、ハイ・パフォーマンス・コンピューティング（HPC）における最高の栄誉の一つであるACMゴードン・ベル賞の2026年最終候補に選出されました。

AIエージェントが企業システムやプロバイダーに広がるにつれて、組織には、エージェントがもたらす価値を損なうことなく、その実行力を制御するガバナンス・モデルが必要になっています。

これからのサプライチェーンはインテリジェンスで競争するようになり、自律性を実現するために自らを再設計したサプライチェーンが生き残ります。

Anthropic社がAI開発のペースについて語る一方、IBMはGranite 4.2をリリースし、Meta社はAIアシスタント「Muse」を発表しました。 本日のMixture of Expertsではこれらすべてをお届けします