New ChallengeAzure OpenAI Serviceに社外秘を入れていいか？知財・新規性リスクを現場目線で徹底検証
当該知財に対して協業他社が同様な質疑応答を繰り返す中でクラウド型である Azure OpenAI Service（以下「Azure OpenAI」）の LLM がどういった線引きで「機密情報の判断」をするのだろうか？案件が専門的であればある...
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New ChallengeサプライチェーンとRaaSが織りなす連鎖的サイバー崩壊 — Qilin事例から学ぶ現場実務の防御策
近年、攻撃者は単独の標的を狙うだけでなく、サプライチェーンやランサムウェア・アズ・ア・サービス（RaaS）モデルを通じて「連鎖的に」被害を拡大しています。特に2025年に台頭したとされる〈Qilin〉は、複数国・業種にわたり数百件規模の被害...
New Challengeエンジニア副業ブログの始め方【Rails×特化ブログで収益化するための具体戦略】
Rails副業ブログで収益化するための実践ガイド（今晩作業する用）ブログを収益化したいと思っているけれど、何から手をつければ良いのかわからない。そんな声をよく聞きます。今夜はピラーページを作り、案件比較表を入れて収益導線を設計するところまで...
New Challengeホンハイ亀山AIサーバー計画と日本の『ソブリンAI』戦略の現在地
2025年11月7日付の日本経済新聞報道により、ホンハイ（鴻海精密工業）がシャープ亀山工場跡地においてAI向けサーバーの生産を本格化させる計画が明らかになりました。主要顧客はNVIDIA。さらに、スマートフォン分野ではApple、EV領域で...
New Challenge車載ECUにおけるGPUとFPGAの役割の違い【性能・消費電力・レイテンシ比較と採用車種事例】
自動車が「ソフトウェア定義車（SDV：Software Defined Vehicle）」へと移行し、自動運転・高度運転支援・車内インフォテインメントが統合されるなか、ECU（Electronic Control Unit）の計算処理は飛躍...
New ChallengeOpenAIはなぜAWSと契約したのか【クラウド依存構造とAI競争の現在地】
OpenAIとAWSの大型契約は、生成AI競争が「アイデアやモデル間競争」ではなく「計算資源とクラウド供給能力の競争」へと段階が移ったことを象徴している。クラウド市場はAWS・Azure・Google Cloudの三強が支配しており、AI企...
New Challenge自治体の生成AI活用はどこまで進んだのか｜LGWAN対応・導入サービス比較と運用課題の実像（2024年版報告書）
総務省が実施した調査により、都道府県および全国の市区町村における生成AI活用の現状が明らかになりました。2024年末時点で、すでに約3割の自治体が生成AIを本格導入しており、あいさつ文や議事録の要約、企画書の草案作成など、日常的な行政業務に...
New Challengeアイシン_知能化とソフトで変える“移動”の未来 【 AIエージェント搭載車からソフト定義車両へ】
今回、アイシンが公開した「知能化エージェント搭載車」は、自動車を単なる移動手段から“対話する移動体験”へと転換する先駆けと言えます。運転手の荷物・動作・状態を認識し、トランク開閉・充電誘導・音楽提案といった“きめ細やかなサポート”を行うこと...
New ChallengeAI物流自動化とAGI転換【AmazonとMetaから読み解く次世代知能戦略：フィジカルAI】
AIの「研究」から「実装」へ、そして「汎用化・物理化」への転換点に私たちは立っています。Amazonの「Blue Jay」による物流現場改革は、知能が単なるソフトウェアを越えて物理世界を動かし始めたことを象徴します。一方、MetaのAI部門...
New ChallengeAIエージェントに普遍的倫理を組み込むための思想ガイド
なぜ「思想体系を言語化」するのか考えてみましょう。業務の中で参考となる情報を見つけました。AIエージェントに「普遍的な価値判断」を持たせるには、単にデータを収集するだけでは足りず、どのような価値観・論理・基準で判断するかという「枠組み（フレ...