米FDA、対話型医療ソフト「UpDoc」を許可 LLMと投薬判断の境界
患者と対話する生成AIが投薬判断に関わる場合、会話の利便性と臨床上の決定権をどう切り分けるかが審査の焦点になる。米FDAが許可したUpDocは、医師が設定した治療計画と決定論的な投薬ロジックを中核に置き、変更可能な範囲も事前に定めた。
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AI「心の相談」規制、米2州が先行 日本の専用ルールは確認できず
心の悩みを会話型AIに打ち明けるサービスに対し、米国では州ごとに治療行為の制限や危機対応の義務化が始まった。日本ではAI法と一般ガイドラインは整ったが、心理支援をうたうチャットボットに特化した義務は公的資料から確認できない。
AIブラウザー6製品、偽ゲームで認証情報を送信 権限設計に死角
ウェブ上の指示を読み取って操作するAIブラウザーは、ログイン済みサービスへの権限も引き継ぐ場合がある。LayerXの実証では、偽のゲームに誘導された5種類のブラウザーと1種類の拡張機能が、試験用のSSH認証情報を外部へ送った。
「ゼロトラスト」は製品ではない 日本政府と金融機関の段階導入
クラウド利用やリモートワークが広がり、社内ネットワークに接続している事実だけでは安全性を判断しにくくなった。ゼロトラストは、利用者、端末、アクセス先、通信時の状況を継続的に評価し、必要最小限の権限だけを与える設計である。
医療データをAIにつなぐ「FHIR」 日本の共有基盤と実装の壁
電子カルテの項目名やコードが施設ごとに異なれば、AIは同じ意味のデータを同じものとして扱えない。FHIRは医療情報を共通のリソースに分けて交換する規格で、日本の電子カルテ情報共有サービスでも実装が進む。
漢方AIを導入する前に確認する六項目 規制・根拠・責任の見分け方
漢方を扱うAIの実力は、デモ画面の回答や単一の正解率からは判断しにくい。日本で導入を検討する際は、使用目的から医療機器該当性を確かめ、学習資料、性能評価、データ管理、相互運用性、最終判断の責任までを分けて見る必要がある。
AI向けASICはGPUを置き換えるか 用途を分ける設計と採算条件
生成AIの計算量が膨らむなか、クラウド各社はGPUに加えて自社設計のAIチップを使い始めている。ASICが有利になるのは処理内容と需要が安定した場合で、モデルの変更が多い開発や小規模運用ではGPUの柔軟性が残る。
米42州、OpenAIに召喚状 IPO前に健康データと未成年対応を調査
OpenAIが米証券取引委員会へIPOの登録届出書案を非公開で提出した直後、米国の42州司法長官による調査が明らかになった。召喚状は広告や利用者の定着策に加え、健康データ、未成年者と高齢者への対応、社内の安全方針まで広く文書を求めている。
AI医療機器、米日欧で異なる線引き 低リスクと変更管理の設計
AIを使うソフトでも、健康管理の補助と診断・治療を左右する医療機器では規制の入口が異なる。米国、日本、EUはいずれもリスクで線を引くが、米国は機能の除外、日本は薬機法上の該当性と承認後の変更計画、EUは製品規制に重ねるAI法を軸にしている。
GPT-5 Pro、3年越しのT細胞研究に仮説 未発表実験の予測と限界
免疫学者Derya Unutmaz氏の研究室では、2022年に得たT細胞の実験結果を説明できないまま研究が止まっていた。GPT-5 Proは未発表データから機序の仮説を組み立て、別に行われていたCAR-T細胞の実験結果と同じ方向を予測した。
GPT-5.4が化学反応1万件を検証 自動実験室が示した発見の条件
生成AIが出した化学の仮説は、実験で確かめなければ発見にはならない。GPT-5.4とMolecule.oneの事例は、1万80件を処理する自動実験室と人間による再検証を組み合わせ、探索量を広げた成果だ。
AMD、MEXT買収でメモリー最適化 容量拡張と「メモリーウォール」の限界
AIモデルの大型化で、データセンターは演算性能を使い切るためのメモリー容量と帯域幅を確保しにくくなっている。AMDが買収したMEXTはフラッシュをDRAMの補助層として使うが、帯域幅の壁を解消する技術ではない。