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Red HatのAutoRAGは、社内文書の分割方法や検索設定を正解付きの質問で自動比較する仕組み。OpenShift AI 3.5の更新と公開デモをもとに、評価からAPI接続までの流れ、日本語文書での確認点を解説します。

Google、OpenAI、Anthropicが相次いで示したサイバーAIの新設計を解説。脆弱性の自動修正、実行監視、顧客管理ログが開発・運用現場をどう変えるかを整理します。

WHOが医療AIの進展を導入速度ではなくガバナンスの準備度で測るよう提言。分断データ、継続検証、責任分担など、安全な実装に必要な仕組みを整理します。

OpenAI初の独自推論チップ「Jalapeño」が実測段階へ。公開ベンチマークの数値と推論専用設計の仕組み、API開発者や企業が今後確認すべき点を整理します。

シンガポールの公共医療で1万2,000件超のAIエージェントが作成された。共通基盤AgentSeaの仕組みと、権限管理、監査ログ、人による判断を組み合わせる医療AI運用の要点を解説する。

学校のAI教育は、操作方法から誤情報を見抜く力の育成へ。米国の実例と教育技術の導入基準を基に、生成AIの検証手順、個人情報保護、授業評価で日本の学校が確認すべき点を整理します。

SalesforceのHeadless 360は、CRMの業務機能をMCP経由でAIエージェントへ公開します。4ツールで操作を発見・確認・実行する仕組みと、導入時に欠かせない権限管理を解説します。

ディープフェイクの疑いがある映像も裁判の証拠にはなります。ただし、本物らしい見た目ではなく、原本の来歴、改変の有無、ほかの記録との一致が信用性を左右します。

OpenAIは、重大なサイバー能力を持つ可能性がある開発中モデルの推論監視に、対象計算量の約20％が必要と説明しました。ツール利用型AIの安全設計と企業への影響を整理します。

FDAが生成AI搭載医療機器の新たな評価案を公表。医療行為と誤答リスクの2軸、非臨床試験と臨床確認を組み合わせる能力評価、市販後監視の仕組みを解説します。