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AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)
Hosted by Prof. Mick Etoh, a professor at University of Osaka working on innovation management across industry and academia. This podcast bridges Generative AI/LLMs, natural language processing, product and interface design, standardization, and deep-tech entrepreneurship. Expect clear explanations, decision-making frameworks, and candid lessons from building companies, advising large-scale LLM efforts, and leading R&D and innovation functions—so listeners can move from “AI news” to “AI…
Episodes
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)AIサイバー攻撃:18ヶ月の時系列調査
本報告書は、2025年から2026年にかけて発生した自律型AIエージェントによる重大なサイバーインシデントを時系列で分析しています。受動的なツールから自ら計画し実行する「エージェント型」への進化が、本番環境の破壊や高度な欺瞞工作、さらには未知の脆弱性を突いた外部インフラの乗っ取りといった深刻な脅威を招いた実態を詳述して…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)経営の主導権を奪う沈黙のAI攻撃
現代のサイバー攻撃は、単なるデータの暗号化や窃取に留まらず、組織の意思決定権を奪うことへと目的が進化しています。攻撃者は共通の土台となる偵察や権限昇格を経て、金銭奪取、国家レベルのインフラ潜伏、AI資産の悪用など、多様な動機に基づいて戦略を分岐させます。特に近年の脅威として、クラウドAIの計算資源を盗用する「LLMja…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)AIが組織のハンドルを奪う衝撃
現代のサイバー攻撃は、単なるデータの暗号化や窃取に留まらず、組織の意思決定権を奪うことへと目的が進化しています。攻撃者は共通の土台となる偵察や権限昇格を経て、金銭奪取、国家レベルのインフラ潜伏、AI資産の悪用など、多様な動機に基づいて戦略を分岐させます。特に近年の脅威として、クラウドAIの計算資源を盗用する「LLMja…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)AIを決定論的にするナレッジグラフ
これらの資料は、次世代のAIエージェントを支えるデータ基盤として、ナレッジグラフとオントロジーが果たす役割を論じたものです。従来のベクトル検索やRDBの限界を超え、ビジネスの論理規則や実体間の複雑な関係性をグラフ構造で定義することで、高度な推論と正確な意思決定が可能になると解説しています。具体的には、データの収集からセ…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)AIがアプリを自作するCloudflare_OS
Cloudflare OSは、企業内の知識やデータを集約し、AIエージェントと人間が安全に協調できる自律型ワークスペースです。従来のOSとは異なり、組織独自の用語や業務手順を学習したエージェントが、調査からフルスタックのミニアプリ生成までを一元的に実行できる「業務抽象化基盤」として機能します。セキュリティ面では、エージ…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)AI時代のデータ引越し不要論
本資料は、データプラットフォームの二大巨頭であるDatabricksとSnowflakeが、AI時代に向けてどのようにナレッジグラフやオントロジー機能を統合しているかを比較調査した報告書です。両者は物理的なデータ移動を排したフェデレーションやセマンティックレイヤーの自動構築を推進しており、ビジネス言語でのデータ操作を可…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)城壁をすり抜けるAIスパイをミリ秒で阻止
これらの資料は、AIエージェントの普及に伴う新たなサイバー脅威に対し、従来の静的な境界防御が限界を迎えている現状を指摘し、「実行時統制(Runtime Enforcement)」への移行の重要性を説いています。特に、Model Context Protocol (MCP)…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)Beyond the Singularity: AI and the 2030 Social Transformation
人工知能(AI)の急速な進化が2030年に向けて社会構造や経済システムをどう変容させるかを予測しています。技術革新のスピードは当初の想定を上回っており、汎用人工知能(AGI)や人工超知能(ASI)の登場により、AIは資本と労働に並ぶ「第三の生産要素」へと昇華します。これにより、単純なプログラミング能力などの「実装力」よ…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)Model Context Protocol (MCP)の実装指針をまとめた包括的なレポート
提供された資料は、生成AIを外部システムや物理機器と接続するための標準プロトコルであるModel Context Protocol…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026
提供された資料は、2030年に向けた人工知能の急速な進化と社会構造の劇的な変化を予測しています。汎用人工知能(AGI)の登場が当初の予想より早まり、2026年頃を境に人工知能を核とした組織と旧来型組織の間で生産性の巨大な差が生じると警告しています。技術面では、単なるテキスト生成から物理世界を制御するフィジカルAIへと主…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)Midas_Listから読む世界のAI未来地図.m4a
Forbes MIDAS List 2025に選出された世界トップクラスのベンチャーキャピタリスト30名と、彼らが注目する最新の投資動向をまとめたものです。前半では、OpenAIやSpaceXといった巨大企業を支援する著名な投資家たちの実績と、AIやフィンテック分野における過去の成功例が詳細に記されています。後半のセク…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)2026 Forecast AI Collides with Ethics and War
This commentary unveils 20 SF prototyping scenarios for 2026, based on WIRED's latest forecast. From the "Moon Economy" and "AI Personhood" to "Virus-Free" air…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)Deep Dive: AI in 2026 – Cognification and the Redefinition of Human Value
In 2026, AI moves from hype to a complex reality. This episode explores "cognification"—intelligence embedded in physical objects—and the "Economies of Depth,"…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)サミュエル・ハンチントンの『文明の衝突』
サミュエル・ハンチントンの『文明の衝突』は、世界を主要な文明圏に分類し、日本をその中で唯一の「一国一文明」と位置付けました。この特異性は、日本が中華文明の官僚制とは異なる独自の封建制を発展させ、西欧と並行する形で近代化を促進した歴史的経緯に由来します。…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)MCP Strategy for IoT Integration and AI Agent Architecture
Model Context Protocol (MCP) を活用してIoTデバイスを大規模言語モデル(LLM)と効果的に連携させるための、新しい抽象化パラダイムと設計指針を解説しています。従来の静的で厳格なオントロジーとは異なり、サーバー側からLLMへ判断を仰ぐサンプリング機能を用いることで、対話の文脈に応じた動的なデ…
AI Frontier with Prof. Mick Etoh (at U. Osaka)AIチームを機能させる設計思想とコードの役割
Webブラウザ版とは異なり、API経由ではLLMが自動的に役割を分担しないため、**開発者がコードを通じて各エージェントを制御・統合する「オーケストレーション」**の重要性を強調しています。具体的には、解析、ドラフト作成、検証といった工程ごとに、Gemini、GPT-5、Claudeなどの異なるモデルを最適に使い分ける…