長らく“ブラックボックス”と呼ばれてきたAIモデルですが、その内部の仕組みが次第に明らかになっています。この遊び心のあるガイドでは、誰にでも分かる言葉でその仕組みを解説します。

量子コンピューターは、まもなくインターネットを保護する暗号化スキームを破る可能性があります。Cloudflare や Signal などの企業がどのように準備したかをご紹介します。

AIはまだ皮肉を認識するのに苦労しています。研究者たちは諦めていません。

合成データは、命を救い、顧客を保護するのに役立ちます。しかし、プライバシーと正確性を両立させることは依然として課題です。

CAIOを導入している企業は、AI投資から得られる収益が5％高くなっています。どのように実現してきたのでしょうか。

批評家たちは宇宙データセンターを「正気の沙汰ではない」と切り捨てています。しかしエンジニアたちは、課題解決に向けて地道に努力を続けています。

17人の専門家がAI、量子、セキュリティーの未来を予測

そのEメールは、クライアントのスパム・フォルダーに振り分けられ、受信トレイに戻るまでに数か月かかりました。

AI Codingツールにより、長年チーム管理やシステム設計に携わってきたシニア・ソフトウェア・エンジニアが、再び自らコードを書くようになっています。

小売企業がAIエージェントを業務に直接組み込み、リアルタイムのシグナルを監視して、ワークフローを自律的に実行する方法をご覧ください。

エージェント型AIは急速に発展している分野であるため、脅威ランドスケープはテクノロジーとともにリアルタイムで進化しています。

銀行は、チェック項目のコンプライアンスから、インテリジェントで目標主導型のガバナンスに移る必要があります。

人間のエージェントを問題を解決できないチャットボットに置き換えると、顧客はフラストレーションを感じ、サポートを受けられません。もっと良い方法があります。

ある顧客が朝起きて、次のようなメールを受け取りました。「ご注文はキャンセルされました。」しかし、顧客自身がキャンセルしたわけではありません。システムの誤りでした。

組織全体でのAIエージェントの監督、調整、管理についてご紹介します。

マイクロソフトの研究者による新しい論文は、AIワークフローの大きな問題を指摘しています。

エージェントによるトランスフォーメーションを追求する企業にとって、課題はもはや現実世界の成果を得ることではなく、次に何が起こるかを制御することです。

構造化され、スケーラブルなエンドツーエンドの方法論を使用して、エンタープライズAIエージェントを構築および管理する方法をご覧ください。

IBMの開発者が、AIツールによってデモ構築の初期作業の多くが処理されるようになり、実験にすぐ取り掛かれるようになったと語ります。

世界をリードするブランドが、エージェント型AIを活用してよりスマートなビジネスを構築するための道筋をご覧ください。

クロスリンガルLLMとwatsonx Orchestrateを活用し、複数言語で顧客対応を行うAI搭載サポートエージェントを構築します。

エージェント時代を勝ち抜く組織は、クラウド、ベンダー、システムをまたいでエージェントワークフォースをガバナンス、オーケストレーション、およびスケーリングできます。

自動化の未来は、エージェント型アプローチと決定論的アプローチを意図的に組み合わせてバランスを取ることにあります。

解説記事とハンズオンチュートリアルを含む包括的なリソース

原子層材料に関する驚くべき発見により、物理学者エヴァ・アンドレイ氏がカブリ賞を受賞しました。

IBMの新しいグループ企業のAnderonは、米国初の純粋な量子ファウンドリーとなる見込み

最近の研究成果は、量子コンピュータが金融分野において、計算負荷が極めて高い課題のいくつかに取り組み始める可能性を示しています。

52量子ビットの量子フーリエ変換の新たな実証実験は、エコシステムのイノベーションが量子ハードウェア上でのアルゴリズム性能をどのように向上させるかを示しています。

「ほとんどのアプリケーションは、おそらくまだ発見されていません」

IBMの研究ディレクターであるJay Gambettaは、量子コンピューティングも同じくらい変革的になり得ると考えています。単なる新しいツールではなく、新しい考え方をもたらすのです。

量子力学を使用して複雑な問題を解決する最先端の処理ハードウェアについて学びましょう。

Brassard氏は40年にわたり、世界の機密情報が盗まれる恐れがあることを警告し続けてきました。

「素晴らしいものが10個あっても、1つでも間違っていたら、何もかも上手くいきません。」

OpenAI社、IBM、Meta社、Microsoft社、Anthropic社がハードウェア・スタックへの関与を深めている理由

IBM Zなどのメインフレームは、1960年代から目に見えない場所に隠れ、商取引の世界を支えてきました。

LLMの実行に必要な行列演算をハードウェア性能がどのように支えているのかを学び、AI活用の創造的な事例をご覧ください。

エンタープライズデータの大部分が存在するメインフレームは、統合AIに最適です。

AIスタックがAIソリューション構築のための構造をどのように提供するのかをご覧ください。

意図的なハイブリッドクラウドアプローチは、ビジネスの運用俊敏性とスケーラビリティーの向上に役立ちます。

電力制限とGPU不足によってAIの状況が変化する中、先進企業はデプロイから最適化へと重点を移しています。

AIで成功するためにエンタープライズインフラストラクチャーを再構築する場合、その効果はコストを上回るのでしょうか？

AI施策の成功は、要求の厳しいワークロードを効率的にサポートできる基盤インフラストラクチャーの能力に大きく左右されます。

データ、ワークフロー、インテリジェンスがビジネスに求められるスピードで動くことを妨げる摩擦を取り除きます。

これら2つのデプロイタイプが、AIモデルの実行方法やデータの保管・処理場所においてどのように異なるのかをご覧ください。

意図的なアーキテクチャー設計の意思決定は、ハイブリッドクラウドとAIの価値を最大限に高める鍵となります。

「攻撃者にゼロデイ攻撃は必要ありません。有効な認証情報と少しの忍耐力があれば十分なのです。」

IBMの専門家が、データスタックを一斉に再構築しつつあるいくつかの大きな変化について解説します。

17人の専門家が今後1年を予測します。

IBMは1,000人を超える経営幹部に対し、2026年の意思決定に経済、地政学、およびテクノロジー要因がどのような影響を与えるかを調査しました。

2026年には、AI導入の進展によって、組織はよりインテリジェントで、コスト効率が高く、オープンスタンダードと互換性のある可観測性戦略を構築する必要に迫られるでしょう。

Mixture of Expertsのパネリストが2025年を振り返り、2026年を予測しています。

2026年は企業AIの変曲点、つまりエージェントへの転換の年です。

自律型AIとAI支援型ソーシャルエンジニアリングによる新たなリスク

Gartnerによる2026年の9つの予測と、企業がどのように備えるべきかをご覧ください。

今後12か月は、発言前に考え、より少ないリソースでより多くを実現する、より賢いモデルの開発競争によって特徴付けられるでしょう。