FOUNDRYFoundry Labs / Journal
Perspectives from Tokyo AI and industry events on building, deploying and working with AI.
Tokyo AIや業界のイベントから、AIの開発・導入・運用に役立つ視点を。講演の学びを、Foundryの実践につなげます。
Foundry Labs / Industry events
How process ownership, permissions and operational capability shape secure and sovereign AI deployments. Reflections from the cybersecurity symposium at Keio.
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Tokyo AI and OpenAI brought 11 finalist teams to Shibuya Sakura Stage to demonstrate AI-native games and tools for making games.
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Foundry Labs' Declan Clowry joined an EU-Japan panel on AI in IP enforcement, exploring brand data, detection tools and cooperation with investigators.
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At Tokyo AI's October 2026 AI x Finance gathering, three talks approached a common problem from different directions: how does a model output become a decision an institution can stand behind?
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An agent can recall a customer preference and still lose an unfinished task.
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A compute plan can look efficient on a spreadsheet and still be impossible to build.
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An AI policy is only useful when someone can apply it to a real request.
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An edge AI model has to work with the device that will run it, not with the server used for a demo.
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Smart farming is often introduced as a list of technologies: sensors, aerial imagery, robots and AI.
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HealthTech AI projects often start with a model idea.
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A research partnership becomes useful when the parties can name the problem they will solve together.
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“Sovereign AI” can sound like a single hosting choice.
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Optimization often asks for the single best answer to a fixed problem.
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Offline reinforcement learning promises to learn a policy from existing records without experimenting in the live environment.
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An excavator does not work in the controlled environment of a robot laboratory.
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Biology gives AI more than one type of evidence: sequences, measurements, images, published knowledge and experiments.
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A Japanese-language assistant cannot be judged only by how well a general model performs in English.
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Lessons from Tokyo AI on production readiness: accountable governance, testing agent workflows, and designing for how people actually use AI.
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Design financial AI around distinct tasks: extracting evidence, reconciling records, and supporting decisions, with checks suited to each failure mode.
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AI speeds up creative production, but who owns the judgment? Explore brand workflows, design systems, review, and a practical campaign example.
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How do FDEs and deployment strategists turn AI capability into adoption? A practical look at workflow ownership, delivery, and the transition from PoC.
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What makes an AI agent workflow ready for business use? Lessons on autonomy, skills, memory, and execution from Tokyo AI, with a practical deployment example.
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Evaluate vLLM serving with real traffic: KV-cache behavior, latency, throughput, and quality tradeoffs that a single benchmark cannot settle.
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An AI application needs more than a model wrapper. Explore retrieval, execution feedback, and agent-friendly tools for dependable business workflows.
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Physical AI must connect plans to controlled action. Explore execution boundaries, human intent, and deployment tests across the robotics stack.
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AI-native games need more than generated dialogue. Explore creative tools, runtime intelligence, player agency, and the design of a coherent game loop.
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Make AI risk actionable through decisions, ownership, and tested controls. Lessons from Tokyo AI on agent security and a practical deployment review.
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Energy and carbon AI needs physical evidence. Explore adaptive cooling, satellite monitoring, and how to distinguish a model output from a measured outcome.
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Persistent agents need an operating loop. Connect traces, evaluation, human feedback, and recovery to the business task the agent is meant to complete.
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Insurance AI is useful only when its result can survive a real claims review.
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Vision-language-action models operate in a changing world. Explore action chunking, asynchronous inference, and the timing tests a robot deployment needs.
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Speech AI needs more than accurate words. Explore Japanese speech representation, timing, correction, and a practical voice-workflow deployment example.
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AI for science becomes useful when predictions connect to experiments. Explore reaction learning, laboratory automation, and evidence that improves the next step.
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慶應義塾大学で開催された国際サイバーセキュリティシンポジウムを振り返り、業務の責任分担、権限管理、運用能力から企業のAIエージェント導入を考えます。
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Tokyo AIとOpenAIによる100時間のゲーム開発チャレンジ。渋谷で開かれた最終発表会では、11チームがAIネイティブゲームと開発ツールを披露しました。
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Foundry LabsのCTO Declan Clowryが日EUの知財侵害対策カンファレンスに登壇。権利者とのデータ共有、AIによる検知、調査業務への導入を考えます。
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2026年10月のTokyo AI「AI x Finance」では、金融機関でAIの出力をどう判断につなげるかを、三つの視点から考えました。予測値が出るだけでは、業務上の意思決定にはなりません。その意味、信頼できる条件、行動する権限を設計する必要があります。
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顧客の好みを覚えているAIエージェントでも、途中の作業を失うことがあります。2026年10月のTokyo AIのイベントでは、「記憶」と一括りにされがちな三つの要素を分けて考えました。推論に使う情報、実際に終えた作業の記録、複数のエージェントが共有する文脈です。
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計算資源の計画は、表計算上では効率的でも、実際には建設・運用できないことがあります。
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AIの方針は、現場の具体的な依頼に適用できて初めて役立ちます。Tokyo AIの「Operationalizing AI Governance」では、AIツールが日常業務に入ったとき、情報へのアクセス、データの責任、リスク判断をどう運用するかが論点になりました。
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エッジAIのモデルは、デモに使ったサーバーではなく、実際に設置する機器で動かなければなりません。
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スマート農業は、センサー、空撮、ロボット、AIといった技術の一覧として語られがちです。Tokyo AIの日本産業紹介「AgriTech」では、順序を逆にして考える価値があります。現場で改善したい判断や反復作業は何か、という問いから始めます。
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ヘルスケアAIの企画は、モデルのアイデアから始まりがちです。Tokyo AIの日本産業紹介イベントでJoshua Owoyemi氏は、日本の医療・ヘルスケア分野の推進要因と制約を取り上げました。設計の最初に決めたいのは、誰が、どの場所で、何の判断に使う仕組みなのかです。
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研究連携が役立つのは、参加者が一緒に解く課題を具体的に言えるときです。Tokyo AIの「EU-Japan AI Bridge」では、研究者と企業関係者が出会いました。発表にはさまざまな連携の経路がありましたが、企業側にとって重要なのは、紹介の後に何を共有し、試し、誰が責任を持つかです。
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オフライン強化学習は、本番環境で試行錯誤せず、既存の記録から方策を学びます。探索が高価または危険な分野では魅力的です。Tokyo AIのイベントでJohannes Ackermann氏とShivakanth Sujit氏は、その記録から何が分かり、何が分からないかを考える材料を示しました。
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ショベルカーは、ロボット研究室のように管理された環境では働きません。Tokyo AIの「AI x Construction」でAmin Safavi氏が取り上げた重機ロボティクスは、機械の力学だけでなく、現場の作業、人、別の重機との関係まで含む導入課題です。
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生物学のAIが扱う証拠には、配列、測定値、画像、論文、実験結果などがあります。Tokyo AIの「Bio x AI」では、科学的発見と植物バイオテクノロジーの話題から、予測を出すだけでは足りないことが見えてきました。仮説をデータにさかのぼり、次にどう検証するかを決められる必要があります。
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日本語を使う業務のAIは、英語中心の一般的な性能だけでは評価できません。Tokyo AIの2024年のNLPイベントでは、日本語モデルを支えるコーパス、トークナイザー、実際の日本語利用を反映する評価が重要な論点になりました。
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Tokyo AIの講演をもとに、企業AIを本番運用へ進めるための責任体制、エージェントの実行過程の評価、人の行動を踏まえた設計を解説します。
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金融業務のAIを、情報抽出、照合、判断支援に分けて設計する。Tokyo AIの講演を手がかりに、それぞれの失敗を検知し、確認へ戻す仕組みを考えます。
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AIで制作が速くなるとき、ブランドの判断は誰が担うのか。ブランド制作、デザインシステム、レビューをつなぎ、キャンペーン制作の進め方を考えます。
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FDEとDeployment Strategistは、AIの能力をどのように業務定着へつなぐのか。責任分担、現場理解、導入判断からPoC後の進め方を考えます。
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AIエージェントを実業務へ移すには何が必要か。Tokyo AIの講演を手がかりに、自律性、スキル、記憶、実行環境を整理し、業務導入の設計例を考えます。
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vLLMの評価を単一のベンチマークで終わらせないために。KVキャッシュ、応答時間、処理量、品質を実際のリクエスト条件と結びつけて考えます。
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AIアプリケーションをモデルの呼び出しで終わらせないために。検索、実行結果の確認、エージェントが使いやすいツールから、業務システムの設計を考えます。
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Physical AIを実環境で動かすには、計画と実行の間に何が必要か。動作の制約、人の意図、システムの接続点から、ロボットの導入条件を考えます。
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AIネイティブなゲームに必要なのは、会話の生成だけではありません。制作支援と実行時AIを分け、プレイヤーの選択とゲームのルールを両立する設計を考えます。
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AIのリスク評価を具体的な判断につなげるには。Tokyo AIの講演を手がかりに、エージェントの権限、責任者、検証可能な制御を業務の視点で整理します。
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エネルギーと炭素のAIには、現実の変化を確かめる証拠が必要です。冷却制御と衛星モニタリングから、予測と測定結果を区別する導入設計を考えます。
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継続して動くエージェントには、運用の循環が必要です。トレース、評価、人からのフィードバック、復旧を、完了すべき業務と結びつけて考えます。
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保険業務のAIは、結果を実際の審査で確認できて初めて役立ちます。Tokyo AIの「AI x Insurance」では、エージェントの業務フローとAIシステムの評価という二つの話題から、同じ問いが見えてきました。AIが示した査定を受け入れる前に、担当者は何を確認できるべきでしょうか。
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ロボットが推論する間にも、環境は変化します。VLAモデルの行動チャンク、非同期推論、観測の遅れから、実機導入で確認すべき点を考えます。
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音声AIに必要なのは、言葉を正しく認識することだけではありません。日本語の音声表現、対話のタイミング、訂正のしやすさを業務導入の視点で考えます。
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科学研究のAIは、予測が実験へつながることで価値を持ちます。反応の学習、実験自動化、結果の記録から、次の判断につながる研究の循環を考えます。
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