AI・テクノロジー– category –

Microsoft Build 2026の発表から、AIエージェントを本番業務で動かすための実行基盤、権限管理、監査、開発ツールの変化を整理します。

NVIDIAのPhysical AI発表を軸に、ロボット、自動運転、工場、医療でAI開発がモデル単体からシミュレーションと実機展開の基盤へ移る流れを整理します。

AIエージェントは画面操作、ID、決済、GPU推論基盤まで広がり始めた。Copilot Studio、AWS AgentCore、Anthropic、NVIDIAの最新動向から本番導入の論点を整理する。

LMDeployのSSRF脆弱性を起点に、画像URL取得やRAGが生むAI推論基盤の攻撃面を整理。更新、認証、IAM、ネットワーク分離の確認点を解説します。

学校向けAIの焦点が、導入の有無から年齢制限、教師の監督、データ保護、学習効果の証拠へ移っている。米AFTの提案を軸に実務影響を整理する。

AMDのRyzen AI Halo発表を軸に、ローカルLLM開発機の仕様、推論最適化、日本の開発現場で見るべき実務ポイントを整理します。

行政や規制当局がAIを監査、不正検知、雇用対策に使い始めた。医療、教育、広告、労働政策で問われる説明責任を整理する。

2026年5月23日のAI重要ニュース。雇用、医療監査、臨床試験、自動運転、消費者保護で、AI実装後の責任が焦点になっています。

FTCのAI広告制裁、Waymoの自動運転リコール、WHOの医療AI安全監視、AIエージェント指針から、導入後の説明責任を整理します。

Google I/Oのエージェント基盤、米国AI規制の揺れ、カリフォルニアの労働政策、AppleのアクセシビリティAI、医療AIの実務影響を整理します。