「2026年はフィジカルAIの時代に入った」――。そう語る日立製作所の吉田順氏の言葉通り、AI活用はデジタル空間から現場へと広がりつつある。AIは“熟練者の勘”をどこまで再現できるのか。日立が取り組む暗黙知の抽出と、その先にある現場改革の実態に迫る。

筆者は創業以来グーグルを追ってきたが、同社は常に研究の限界を押し広げてきた。最新の人工知能（AI）インフラと研究の取り組みも、その流れを継いでいる。先週、同社は開発中の新たな圧縮アルゴリズム「TurboQuant」を発表した。この技術は、大 ...

今回のコラムでは、生成AIや大規模言語モデル（LLM）が追従的になるのを抑制する方法を紹介する。これにより、AIが過剰なお世辞に傾倒することで引き起こされる感情的・精神的な操作から解放される。必要なのは、以下で紹介する特別なプロンプトを使用 ...

2026年2月、米国で開催されたWSDM 2026にて、基幹理工学部4年（※）の武樋力哉さんの論文が「Best Full Research Paper Award」を受賞しました。

実際、脳画像解析では自発的な選択をするときに前補足運動野や前帯状皮質といった前頭葉の領域が活発になることが繰り返し示されており、外部からの指示に従うだけの選択とは異なる神経活動のパターンが確認されている。しかし、脳のどこで選択が実行されるかがわかって ...