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ニューロシンボリックAIとは？ 生成AIを「ルール」で監督する新しい設計思想

ニューロシンボリックAIとは、生成AIの柔軟さとルールの厳密さを組み合わせた設計思想です。生成AIに自由に動かせず「提案」だけさせ、ルールが監督・承認する仕組みで危険行動率0%を実現した最新事例と導入のポイントを解説します。
2026.02.01 冨田到 冨田到
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YC Fall 2025 スタートアップ131社はAIをOSにする

Y Combinator「YC Fall 2025」のAIスタートアップ131社を分析し、AIが“機能”から“OS”へと変わる地殻変動を整理。産業特化エージェント、動画プリミティブ化、記憶・権限・決済インフラまで、エージェント時代のトレンドと日本企業が明日から取れる6つの実装戦略を解説します。
2025.11.28 冨田到 冨田到
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VCバックのAIロールアップ戦略は2層の資本と3つの指標が要である

VCが支援するAIロールアップ戦略を成功させる鍵は何か？それはAI開発と企業買収の資金を組み合わせる『二層資本モデル』と、投資価値の高い企業を見抜くための『3つの重要指標（3Rスコア）』にあります。本記事では、次世代のM&Aを勝ち抜くための新しい資本戦略とターゲット選定のフレームワークを、起業家・投資家向けに徹底解説します。
2025.10.19 2025.10.20 冨田到 冨田到
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AIはトレーディングの救済者か破壊者か？金融市場ボラティリティの真実

AIが株式や金融市場、そしてトレーディングにもたらす効率化と脆弱性を検証。696億ドルのAIスタートアップへの資金流が生むリスクと投資家向け実践戦略、説明可能なAI（XAI）の重要性を解説します。
2025.10.16 冨田到 冨田到
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「State of AI 2025」から学ぶAIの現状と2026年の未来予測

State of AI Report 2025を基に、2025年のAIの発展の現状と2026年のAIの未来予測を解説していきます。推論能力の実用化と電力・土地など物理的制約が企業や国家戦略に与える影響と課題を分かりやすく考察します。
2025.10.10 冨田到 冨田到
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因果AI（Causal AI）スタートアップの台頭：予測AIとの違いと勝ち筋

因果AI（Causal AI）に資金が集まる理由を解説。CausalyやSamayaなどのスタートアップの事例と、LLM・マルチエージェント・因果ナレッジグラフが実用化を後押しする構造を示し、データ品質・検証・規制の3つの壁を整理します。
2025.10.09 冨田到 冨田到
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量子技術でAIはどう変わる？量子センシングとPQCが変えるデータと信頼

量子技術がAIにもたらす本質を解説。計算高速化だけでなく、量子センシングが生む超高解像度データとポスト量子暗号（PQC）による信頼基盤再構築の影響、実用例と今すぐ取るべき対策をわかりやすく示します。
2025.10.09 冨田到 冨田到
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B2B金融のAIエージェントがゼロデイ決算をもたらす？日本の将来性も考察！

金融B2BのAIエージェントによるAIの“同僚化”とゼロデイ決算を、日本の実装プレイブックとして解説。FP&Aの差異説明、M&A/DDのバックテスト型AI監査、ガバナンスの偽陽性/説明責任設計。RilletやNaLaLysの動向に基づく実務的ガイド。
2025.09.14 冨田到 冨田到
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YC Summer 25 AIスタートアップのカオスマップを「AIエージェント進化論」で分析してみた

Y Combinator Summer 25のAI企業116社を「AIエージェント進化論」で独自分析。進化4ステージ、協働3パターン、変革二軸分析で各社の将来性を解明。2026年予測と投資戦略も。
2025.08.13 2025.08.15 冨田到 冨田到
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5つの視点で解剖するYC Spring 25 AI企業143社の生態系とカオスマップ

AIスタートアップの世界で次のユニコーンはどこから生まれるのでしょうか。この疑問を解くために、YC S25バッチの143社を5つの視点から段階的に分析してみました。まず戦場マップで「どこで戦っているか」を把握し、次に技術×市場マトリックスで...
2025.08.07 冨田到 冨田到
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