近年、日本国内で猛威を振るう大規模なデータ不正アクセスや情報漏洩事件の背景と原因（DXに伴う攻撃面の増大、生成AI等を悪用したサイバー攻撃の高度化、セキュリティ人材の不足）を詳細に分析。従来の防御手法の限界と、AIを活用したリアルタイム検…
An in-depth analysis of recent large-scale data breach incidents in Japan, examining key drivers such as expanded digit…
深入剖析近期日本频繁发生的大规模数据非法侵入与泄露事件，分析数字化转型导致的攻击面扩大、生成式AI引发的威胁升级以及安全人才匮乏等核心原因。阐释传统防护体系的局限性，强调企业加大“AI安全投资”以实现实时检测与自动化响应的必要性，并诚邀广…
近年登場した「Jev」などの判別・意思決定モデル（System One Model）、従来テキスト処理を担ってきたLLM（大規模言語モデル）、そして画像・動画・テキストを跨ぐVLM（視覚言語モデル）の3者を、技術原理（アーキテクチャ・推論…
This analysis breaks down the architectural principles and operational trade-offs across three modern AI paradigms: Gen…
本文从技术架构与推理计算原理的视角，深入对比了三类主流 AI 模型：生成式大语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）以及以“Jev”为代表的决策专用模型（System One 模型）。文章解析了单次并行评估与自回归 Token 生成的根…
業務システムにAIを組み込むとき、最初に決めておくべき5つのこと。エージェントを使うべきかの見極め、副作用と承認、構造化出力、冪等性、そして評価セットの作り方。
Five decisions to make first when bringing AI into a business system: when an agent is actually warranted, side effects…
将AI集成到业务系统时应当先确定的五件事：如何判断是否该使用智能体、副作用与批准、结构化输出、幂等性，以及评测集的建立方式。
本分析は、「AI（人工知能）」から「SI（超人工知能）」への呼称変更における概念の差異、改称の背景、およびそれに伴うメリット・デメリットを検証したものです。両国の合意は、単なる用語の刷新にとどまらず、技術安全保障および国際的規制の枠組みを…
This analysis examines the conceptual, regulatory, and geopolitical implications of transitioning the terminology from…
本分析探讨了将“人工智能（AI）”这一术语重塑为“超人工智能（SI）”的深层概念差异、政策动机及其带来的多维影响。这一变革标志着全球对高阶自主智能治理态势的升级，旨在建立更为精准的国家安全与风险监管体系。