キリン、研究者の「伴走者」にAIエージェント 常駐させた狙いとは
<キリン>が研究者の「伴走者」として<AIエージェント>を常駐させた事例とその狙いを紹介。 Source URL
lab_admin
漫画付き】”RAG導入失敗3例”と処方箋 「入れても使われない」を終わらせる
RAG導入で「入れても使われない」という失敗を避けるための3つの失敗例と、その解決策を漫画で解説。 Source URL
HubSpotの活用が思うように進まない？ データ管理の課題と解決方法
<HubSpot>はマーケティング、営業、カスタマーサービスの全領域をカバーし、効率的な業務体制構築に有効。 HubSpot活用におけるデータ管理の課題と解決方法を紹介。 Source URL
最小1.5人月から始める、「ノウハウが自社に残る」伴走型ラボ型開発とは？
エンジニア不足やシステム内製化加速を背景に、ラボ型開発への注目度が高まる。 従来の常用型派遣やSESとは異なる、ノウハウが自社に残るチーム提供型の伴走型ラボ型開発の特徴を紹介。 Source URL
東急建設に学ぶ、1万台超の端末セキュリティを一本化してリスクを解消した方法
<東急建設>がデバイスごとに異なる複数ベンダーの製品を導入していた状況を一本化。 メーカー主導の<MDR>を軸に、エンドポイントとアイデンティティー双方の保護を強化した事例を解説。 Source URL
SCS評価制度の星取得に向け、SASEで効率的に対応するためのポイント
運用開始が迫る「サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度（SCS評価制度）」への対応ロードマップを紹介。 <SASE>を活用した効率的な対策と、失敗しないSASE製品選定のポイントを解説。 Source URL
29万人が安全にAIを使うには？ 日立グループが実践するAIエージェント統制術
<AIエージェント>の活用とガバナンスが企業の競争力を左右する時代。 日立グループの3000種超のAIエージェント稼働事例から、安全な全社活用のポイントを解説。 Source URL
医学生教育における生成型人工知能：知識評価から臨床推論、専門的能力まで
Generative Artificial Intelligence in Medical Education: From Knowledge Assessment to Clinical Reasoning and Professional Competence ｜ R Xie et al., Frontiers in Medicine, 2026. ｜ 生成型AI（GenAI）、特に大規模言語モデル（LLMs）が医学生教育に与える変革的な影響を探る。 知識評価から臨床推論、医療従事者の専門的能力開発に至るまで、その潜在的な応用範囲を議論している。
血管造影術の臨床転帰予測における人工知能の有用性：包括的スコーピングレビュー
Utility of artificial intelligence in predicting clinical outcomes of angiographic procedures: a comprehensive scoping review ｜ SS Tulpule et al., Journal of Cardiovascular Imaging, 2026. ｜ 血管造影術の臨床転帰予測におけるAIの有用性に関するスコーピングレビュー。 AIは有望な可能性を示すものの、既存の臨床リスクスコア（GRACE、SYNTAX、TIMIなど）との明確な比較は限定的であり、多くが遡及的である点を指摘。
精密医療に適用される人工知能エージェントとエージェント型人工知能
Artificial intelligence agents and agentic artificial intelligence applied to precision medicine ｜ FF Costa, Drug Discovery Today, 2026. ｜ 精密医療におけるAIエージェントと「エージェント型AI」の応用について考察。 エージェント型AIを従来の支援型AIと区別し、ワークフローを管理し自律的に適応する能力を強調。これはマルチモーダル生体医学データを用いた個別化医療に不可欠である。