建設DXは“AIを試す”から“AIを実装する”へ：インフラ分野で始まるAI活用方針
建設DXは、ICT施工、BIM/CIM、 […]
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AI時代のAPPI改正：日本企業の“データ調達・利用”は何が変わる？
2026年4月に個人情報保護法（APPI）改正案が国会提出され、生成AI活用の論点は「できる/できない」から「同意例外・統計加工・ガバナンス設計」へ移った。企業が今すぐ着手すべきは、データ分類、提供フロー、監査証跡の整備である。
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生成AIが“競争政策”のテーマに：公取委「生成AIに関する実態調査報告書 ver.2.0」が示す“市場設計”の論点
公正取引委員会（公取委）は 「生成AIに関する実態調査報告書 ver.2.0」
を公表し、生成AIを「技術」ではなく 競争・取引慣行・市場支配の観点で整理した。市場構造を「アプリケーション／モデル／インフラ」の3レイヤーで捉え、スイッチングコスト、既存デジタルサービスとの統合、パートナーシップの競争影響などを論点化。企業が“今すぐ見直すべき”契約・調達・ガバナンス（囲い込み回避、監査・証跡、取引条件チェック）をガイドとしてまとめる。
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「工場をAI拠点に転用」が加速：GPUクラスタ“超速立ち上げ”が増える理由（KDDI 大阪・堺）
新築データセンター（DC）ではなく、既存の大型施設を転用してGPUクラスタを短期立ち上げする動きが強まっている。KDDIは旧シャープ堺工場跡地の電力・冷却設備を再利用し、「大阪堺データセンター」を半年で構築して稼働を開始。GPU提供やGoogle「Gemini」オンプレミス提供を明記し、製薬・製造など地域産業のAI実装を後押しする
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自動車のAIは“EV”より先にコックピットへ：AIアシスタント＋音響が主戦場になる理由（Sony×Hondaの示唆）
海外報道で、Sony×Hondaの連携が「EVそのもの」よりも車内AI（AIアシスタント）とインフォテインメント、音響体験へ軸足を移す可能性が指摘されている。コックピットAIは“UX競争”を左右する一方、データ・プライバシー・責任設計（ログ、同意、運用ルール）が不可欠になる。本稿では、日本の自動車産業が備えるべき論点を、①UX（音声・マルチモーダル・パーソナライズ）②データ/プライバシー③責任と監査（ログ）で整理する。参考：Road & Trackの報道
／Autoblogの報道
／AFEELA公式サイト
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生成AIの「透明性＋知財」ルールが“日本版コード”に収れん：企業は契約と運用をどう整えるか
Linuxカーネルは、Copilotなどの生成AIコーディング支援の利用を条件付きで容認し、最終責任は人間が負うことを明文化した。提出者はDCOに基づきSigned-off-byで責任を負い、AI関与がある場合はAssisted-byタグで透明性を確保する。日本企業の開発ガバナンス（監査・ライセンス・責任）に直結する観点として、「責任主体」「手順化（チェック項目）」「規程・契約への落とし込み」を整理する。Linux公式ドキュメント
／GitHub（同内容のソース）
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