山口 蓮

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AIを活用した臨床試験のマッチング:被験者の募集と研究成果の向上

有望な医薬品は開発に何年もかかることがあるが、その臨床試験は次のような理由で進展が滞ることがある……

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機密コンピューティング:クラウド処理中の機密データの保護

実際にクラウド上のデータを活用する段階になって、その安全性はどの程度確保されているのだろうか。ファイルは保護されているが……

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科学的発見のためのAI:機械学習が材料・化学研究をいかに加速させているか

もし、私たちが必要としている素材がすでにそこにあるのに、ただまだ見つけていないだけだとしたらどうだろう。推定によると……

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2026年の日本の産業用AIの現状:インテリジェント製造の未来を築くトップ10企業

もし、製造現場における世界的なリーダー企業が、自社の機械に「考える」ことを教え始めたらどうなるだろうか。日本はこれを極めた……

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製造用オペレーティングシステム:AIがエンジニアリング、生産、サプライチェーンをいかに結びつけているか

MOSは、共通の情報とAIに基づく知見を活用して、エンジニアリング、製造、サプライチェーンを結びつける。MOSは……を支援する。

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日本のプライバシー強化技術(PETs):企業が機密情報を漏らさずにデータを活用する方法

日本の企業は課題に直面している。機密データを損なうことなく、その価値をどのように引き出せばよいのか……

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日本のスマートロジスティクス:AIとロボティクスが倉庫業務と物流をどのように再構築しているか

しかし、物流システムにおいて業務を維持するのに十分な労働力が確保できていない状況で、日本は自動化の最先端であり続けられるのだろうか……

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日本における5Gの先へ:次世代ネットワークがAI、ロボティクス、コネクテッド産業をどのように支えるか

ネットワークが、人やデバイスを接続する以上の役割を果たさなければならないとしたら、どうなるだろうか。日本はそれに備えている……

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日本の半導体製造装置産業:世界的なAIチップブームを支える隠れた技術力

AIチップ開発競争には認知度の問題がある。誰もがNVIDIA、AMD、TSMCに注目している。一方、注目している人ははるかに少ない……

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「2026年 日本の産業オートメーションを牽引する企業:次の製造革命を主導するトップ10企業」

十分な人材を確保できない工場には、2つの選択肢がある。生産量の低下を受け入れるか、あるいは…の仕組みを見直すかだ。

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日本の金融セクターにおけるAIガバナンス:2026年、銀行は生成AIのリスクをどのように管理しているか

日本の銀行業界におけるより大きな変化は、AIが生産性向上ツールから金融分野へと、いかに急速に移行しているかという点だ…

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日本のブロックチェーン決済革命:デジタル資産が株式や国債の取引をどう変革するか

何十年もの間、金融市場では、決済の遅れがビジネスを行う上での代償として受け入れられてきた。取引は今日行われるが……

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リテールメディアネットワーク:ブランド各社がファーストパーティのコマースデータをどのように広告収入に変えているか

小売店にとって、店内に存在する最も価値のある資産は、もはや棚に並んだ商品ではないのかもしれない。それは……

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ソフトウェア・サプライチェーンのセキュリティ:企業がAIアプリケーションや重要システムをどのように保護しているか

SolarWindsは、企業がソフトウェアのリスクについて抱く認識を一変させた。この攻撃は、攻撃者が必ずしも……する必要はないことを示した。

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製造業における物理AI:ロボットがいかにして構造化されていない産業環境を移動する方法を学んでいるか

かつて、工場の現場では「予測可能性」が重視されていた。ロボットはケージの中に収められ、部品は決まった位置に運ばれ、すべての……

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AIデータセンターの電力需要:企業がエネルギー、送電網の容量、および演算能力についてどのように再考しているか

AIはデータセンターをめぐる議論を一変させた。もはや、企業がどれだけの演算能力を購入できるかという問題ではない。それは……

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