ミッション・ステートメント
AI TECH MEDIA スラッシュは、株式会社 TRY Linkが運営するAI・テクノロジー分野に特化した独立系メディアとして2025年に設立されました。私たちが最も重視するのは、読者にとって真に価値ある情報を提供すること、そして専門的でありながら中立的な視点から公正な報道を行うことです。
当メディアは、人工知能、機械学習、データサイエンス、IoT、ロボティクス、量子コンピューティングなど、最先端のテクノロジー分野をカバーします。私たちの使命は次の3つです：革新的な技術情報をわかりやすく伝えること、専門性と読みやすさを両立すること、信頼できる最新情報を厳選して届けることです。これにより、読者の皆様が「どの技術やサービスを選択すべきか」「新しい技術をどう活用すべきか」を判断する際の確かな指針となることを目指します。
ファクトチェックと記事の正確性について
技術分野における情報の正確性は、読者の信頼と判断に直結する重要な要素です。私たちは記事の品質と正確性に絶対的な自信を持っており、複雑な技術内容を正確かつ理解しやすく伝えることに全力で取り組んでいます。
記事制作においては、技術的事実と執筆者の分析・見解を明確に区別して表現します。すべての記事において、技術仕様、データ、研究結果などの客観的情報と、それに対する専門的見解を分けて記載し、読者が事実と意見を適切に判別できるよう配慮します。
しかしながら、急速に進歩するテクノロジー分野では、時として情報の更新や修正が必要となる場合があります。記事内容に誤りが判明した場合は、速やかに修正を行い、修正箇所と修正理由を明記いたします。技術的な誤りや不正確な情報についてお気づきの点がございましたら、お問い合わせフォームよりご指摘をお願いいたします。
情報源と専門性について
AI TECH MEDIA スラッシュでは、信頼性の高い情報源に基づいて記事を制作します。主な情報源として、学術論文、企業の技術発表、開発者インタビュー、技術カンファレンス、製品デモンストレーション、専門家の見解などを活用します。
インタビューを実施する際は、事前に記事の趣旨と方向性を明確に伝え、必要に応じて録音・録画を行います。技術的な内容については、複数の専門家による確認を経て掲載いたします。
情報源の匿名化については、技術業界の慣例と情報提供者の保護を考慮して判断します。特に、企業の内部開発情報や競合他社との関係に影響を与える可能性がある場合、または技術者が自由な発言を行うために必要と判断される場合には、匿名での情報提供を受け入れます。
執筆者は技術的な先入観を排除し、客観的事実に基づいた報道を心がけます。その上で、技術の社会的意義、将来性、課題について専門的視点からの分析を提供します。製品レビューや技術評価においては、機能面だけでなく、実用性、コストパフォーマンス、導入の容易さなど、多角的な観点から公正に評価いたします。
読者とのコミュニケーション
読者の皆様からのフィードバックを積極的に歓迎いたします。技術に関するご意見、製品の使用体験、サービスへの評価、記事内容への質問や指摘など、様々な形でのご意見をお寄せください。
フィードバックの方法として、記事へのコメント、各種SNSアカウントへのメッセージ、メールでの編集部へのご連絡が可能です。技術的な議論や建設的な意見交換を促進するため、専門的な内容についてもお気軽にご質問ください。
ただし、コメント欄では一定のルールを設けており、個人への攻撃、差別的発言、技術と無関係な内容、誤解を招く情報の拡散などは、編集部の判断により削除させていただく場合があります。技術コミュニティとして建設的な議論環境の維持にご協力をお願いいたします。
製品・サービス評価と評価基準について
AI・テクノロジー分野の製品やサービスについて、年間を通じて数多くの評価・レビューを実施します。これらの評価は、読者の皆様の技術選択と投資判断をサポートすることを目的としています。
評価基準（10点満点）
評価は以下の要素を総合的に判断して決定します：
- 技術的革新性：既存技術からの進歩度
- 実用性・使いやすさ：実際の導入・運用における利便性
- 性能・信頼性：技術仕様と実際のパフォーマンス
- コストパフォーマンス：価格に対する価値
- 将来性・拡張性：長期的な技術トレンドとの整合性
10点満点のうち9-10点は、その分野において革新的で他に類を見ない価値を提供する製品・サービスに付与されます。一方、基本的な機能に重大な問題があったり、期待される技術水準を大きく下回る場合は低評価となります。
評価の時期性について
技術分野では製品の更新サイクルが短いため、評価時期の明記を重視します。評価スコアは原則として評価時点でのものであり、アップデート後の性能向上や市場での競合状況の変化により、相対的な価値は変動する可能性があります。
カテゴリー別評価
AI開発ツール、データ分析プラットフォーム、機械学習サービスなど、異なるカテゴリーの製品は、それぞれの特性と用途に応じた評価基準を適用します。同一カテゴリー内での比較において評価スコアが最も有効であることをご理解ください。
評価スコアは購入・導入判断の参考としてご活用いただき、同時にレビュー記事で示されるメリット・デメリットの詳細分析も合わせてご検討いただくことを強く推奨いたします。
制定日： 2025年9月1日
最終更新日： 2025年9月1日
株式会社 TRY Link
AI TECH MEDIA スラッシュ 編集部