#enterprise_ai

For Claude and Claude Code developers, this Kepler story is interesting because it’s not “AI replaces analysts” hype — it’s a concrete example of using Claude as a reasoning layer inside a system that still insists on deterministic verification. That distinction matters a lot in finance, where being right is less important than being able to prove why you’re right. It also reads like a fairly honest systems-design lesson: the model is useful, but only when the surrounding infrastructure is doing

Mistralは「モデル会社」から、compute・モデル・platform・consultancyを全部そろえるフルスタック企業へ進化している 強みはopen models、on-prem deployment（自社環境で動かす運用）、そして企業向けのbespoke models（用途特化型モデル） 目立ったのは新モデル発表よりも、ASML、BNP Paribas、Amazon Alexa+ などとの実際の提携事例 agentic AIでは、モデル単体よりもharness（AIを現場で動かすための仕組み）が重要だという考え方が印象的 小さくて速い専用モデルが、OCR、音声、ロボティクスなどで大きな一般モデルを上回る場面がある 欧州企業にとっては、米国の巨大クラウドに頼り切らない選択肢としてかなり魅力的に見える フランス・パリで開かれた Mistral AI Now Summit の現地レポートを読むと、Mistralがいま何を狙っている会社なのかがかなりはっきり見えてきます。 結論からいうと、これは「すごい新モデルを次々出すAI

Linux Foundation の2026年版調査で、AI security readiness（AIを安全に使う準備）が企業のAI導入を阻む最大の障壁になった いまや「AIを使いたいけど、どう守るのかがわからない」という悩みが、技術面より先に立っている 調査では、AI導入を進めるには セキュリティ、ガバナンス、運用体制 の整備が欠かせないことが示唆されている 個人的には、これはかなり自然な流れだと思う。AIは便利だが、雑に入れると情報漏えいや誤操作のリスクが一気に増える The New Stack が伝えたところによると、Linux Foundation の「2026 State of Tech Talent report」で、企業がAIを本格導入するうえでの最大の障害は AI security readiness だと分かりました。 ここでいう *security readiness* は、ざっくり言えば 「AIを使っても大丈夫なように、組織としてどれだけ準備できているか」 です。 たとえば、こんなものが含まれます。 どのデータをAIに入れてよいか

OpenAIが公開した記事「How enterprises are scaling AI」は、ヨーロッパの企業リーダーたちへのインタビューをもとに、「企業がAIを本当にスケールさせるには何が必要か」をまとめたものです。 結論からいうと、AIはただ入れれば終わりではなく、人が信頼し、使い、改善し続けられる状態を作って初めて大きな成果につながる、という話でした。 これ、かなり本質的だと思います。AI導入というと、つい「どのツールを使うか」「何人が使っているか」に目が行きがちです。でもOpenAIの記事はそこを超えて、組織文化、ガバナンス、業務設計、品質管理まで含めて考えるべきだと示しています。かなり実務寄りで、きれいごとだけではないのが面白いところです。 AIのスケールは「配布」ではなく、信頼される仕組み作り 速い企業は、ツールより先に文化とAIリテラシーを育てている Security / legal / compliance / IT を早い段階から巻き込むと、後で速く進める AIは単なる利用ではなく、業務フローを再設計できるチーム