日立、メインフレーム事業から撤退へ ハード製造終了から9年後の決断
<日立>がメインフレーム事業から撤退することを決定。 ハードウェア製造終了から9年後の、事業撤退という大きな決断。 Source URL
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トヨタ系金融会社はなぜ「AIエージェントだけ」でも「RPAだけ」でもなく“併用”にしたのか
<トヨタ>系金融会社が業務効率化のために<AIエージェント>と<RPA>を単独ではなく「併用」する選択をした理由。 <AIエージェント>と<RPA>を併用することで得られるメリットや効果を分析。 Source URL
「不完全な実装でも多要素認証よりマシ」 パスキーの“よくある懸念”に英国NCSCが回答
<パスキー>に関して「不完全な実装でも多要素認証よりマシ」という見解。 <英国NCSC>が<パスキー>の導入における「よくある懸念」について公式な回答。 Source URL
ヘルスケアにおける深層学習：応用、機会、課題
DEEP LEARNING IN HEALTHCARE: APPLICATIONS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES ｜ KV Deepak et al., VIGYAAN 2025-2026 Volume 7, Issue …, 2026 ｜ ヘルスケア分野における深層学習の概要が提供されており、その核となる概念が議論されている。 深層学習がヘルスケアに関連する主要な応用分野、機会、および課題について概観している。
将来、人工知能は臨床教育を代替できるか？
Can artificial intelligence replace clinical education in the future? ｜ A Darvishpour, Horizon of Medical Education Development, 2026 ｜ 人工知能（AI）の急速な進歩に伴い、医学教育におけるAIの変革的潜在力に注目が集まっている。 AIが従来の医学教育を完全に代替できるかという重要な問いが提起されており、その可能性と課題について考察されている。
人工知能ベースエンドポイントの採用—臨床試験の新たな時代
Adoption of Artificial Intelligence–Based End Points—A New Era for Clinical Trials ｜ KT Kadakia et al., NEJM AI, 2026 ｜ 人工知能ベースのエンドポイントが臨床試験に採用されることで、新たな時代が到来すると論じられている。 AIベースのエンドポイントは、より客観的で包括的な患者評価を可能にし、臨床試験の効率と精度を向上させる可能性を秘めている。
創薬のための生成型人工知能アプローチの多次元タクソノミー
A Multidimensional Taxonomy of Generative Artificial Intelligence Approaches for Drug Discovery ｜ T Crozes et al., Wiley Interdisciplinary Reviews: Data …, 2026 ｜ 創薬のための生成型人工知能アプローチに関する多次元的なタクソノミー（分類体系）が提示されている。 生成型AIが創薬プロセスにどのように応用され、その多様な手法を理解するための枠組みを提供する。
救急部門における人工知能ベース臨床意思決定支援の開発と実装における障壁と促進要因：定性的研究
Barriers and facilitators to developing and implementing artificial intelligence-based clinical decision support in the emergency department: a qualitative study ｜ H Kareemi et al., Canadian Journal of …, 2026 ｜ 本研究は、救急部門におけるAIベースの臨床意思決定支援ツールの開発と実装に関する障壁と促進要因を定性的に調査した。 多くのAIベースの臨床意思決定支援ツールが開発されているにもかかわらず、臨床現場への導入が限られている理由を検証した。
非小細胞肺癌患者におけるリンパ脈管侵襲と予後を予測するためのPET/CTの深層学習ラジオミクス臨床モデル
Deep learning radiomics clinical model of PET/CT for predicting lymphovasvular invasion and prognosis in patients with non-small cell lung cancer ｜ J Yu et al., Medicine, 2026 ｜ 非小細胞肺癌患者におけるリンパ脈管侵襲と予後を予測するための、PET/CTを用いた深層学習ラジオミクス臨床モデルが研究された。 このモデルは、画像データから定量的な特徴を抽出し、臨床意思決定に役立つ予測情報を提供する。
自動臨床意思決定のための深層学習ベース医療画像分析
Deep Learning–Based Medical Image Analytics for Automated Clinical Decision Making ｜ D Birari et al., International Journal of …, 2026 ｜ 実験結果は、従来の機械学習モデルやベースラインの深層学習モデルと比較して、高品質な結果を示した。 深層学習に基づく医療画像分析が、信頼性があり、スケーラブルな自動臨床意思決定を提供できる可能性が示唆されている。