AI規制の波 : 日本企業が生き残るために AIガバナンス White Paper 2026
本ホワイトペーパーは、生成AIの業務利用において懸念されるハルシネーションや機密情報流出などのリスクと、EU・米国・日本をはじめとする国内外の法規制動向を解説しています。さらに、J-AISIをはじめとする各国AISIの評価枠組みや取り組みを踏まえ、企業が持続的なAIガバナンス体制を構築するために今すぐ実施すべき具体策を提示しています。
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ホワイトペーパー.
AIの社会実装に向けてElithがまとめた資料です。ご請求いただくと、ご入力のメールアドレスに資料のリンクをお送りします。
Elithが発行する資料
LLMの実装と 産業活用 現場から見えてきた課題と設計原則
本ホワイトペーパーは、金融や医療をはじめとする産業領域における大規模言語モデル（LLM）の実装課題と、AIセーフティやガバナンスを踏まえた設計原則を解説しています。内部構造の理解から誤用・失敗パターンの回避、さらには組織的なAIリテラシー向上や体制構築まで、LLMを安全かつ実効的にビジネス活用するための指針を体系的に示しています。
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RSAC2026 現地視察レポート AIエージェント時代のセキュリティ再設計
本レポートは、RSAC 2026の現地視察に基づき、AIエージェントの急拡大に伴うセキュリティ再設計の必要性をまとめたホワイトペーパーです。組織内でのShadow AIの把握やエージェントに対するID・権限管理の強化など、従来の境界防御からゼロトラストやガバナンスへの移行に関する主要トレンドと対策を提示しています。日本市場においては、AIの活用環境とセキュリティ統制を一体で導入する段階的なアプローチが推奨されています。
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Physical AI時代の ロボット開発 Robot DataとRobot Safetyの 現在地とElithの取り組み
本ホワイトペーパーは、Physical AI時代におけるロボット開発の現在地を整理し、AIの学習・評価に必要な「Robot Data」と行動の安全性を評価・確保する「Robot Safety」の重要性を解説しています。さらに、Safety評価で見つかった弱点をデータ開発へフィードバックし、継続的なモデル改善サイクルを構築するElithの取り組みを紹介しています。
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