Linux Foundation Research

私たちは、世界で最も差し迫った課題を解決するために、オープンソース コラボレーションの影響力を調査しています。

LF カバータイルについての研究

LF Researchについて

LF Researchは、オープンソースのソフトウェア、ハードウェア、標準、およびデータについて、実証的な調査手法に基づき、実用的で意思決定に役立つ洞察を発表しています。Linux Foundation Researchは、コミュニティ ネットワーク、プロジェクト データベース、アンケート調査、および定性的な知見を活用し、一次調査におけるベストプラクティスに取り組むことで、政府、企業、および社会全体の利益のためにオープン ソースに関するデータ ドリブンな洞察を提供する信頼ある拠点となっています。

オープンソース ソフトウェア貢献への投資対効果(ROI)

LF ResearchとLF Educationは、「2025 State of Tech Talent Report(2025年 技術系人材の現状レポート)」の中で、AIを含む今年の主要技術分野のトレンドと課題を掘り下げました。本レポートは、LFコミュニティ全体の採用&教育担当者に配布した調査結果に基づいています。

 

2025 Open Source ROI survey 2.23.26-cover-jp

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LF Research Forumに加わり、アンケート調査やインタビューに協力することで、地域社会に貢献し、イベントやトレーニングの割引を受けることができます!

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または、research@linuxfoundation.orgまでメールでお問い合わせください。

 

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SPDX 3.0を用いたAI部品表 (AI BOM) の実装

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ソフトウェア部品表 (SBOM) は、プロジェクトのソフトウェア サプライ チェーンにさらなる透明性とセキュリティを導入するために、規制分野や技術分野でますます重要なツールになりつつあります。

人工知能 (AI) プロジェクトは、ソフトウェアのセキュリティ以外にも特有の課題に直面しているため、部品表に対してより広範なアプローチが必要です。このレポートでは、SBOMを拡張したAI-BOM の概念(アルゴリズム、データ収集方法、フレームワークとライブラリ、ライセンス情報、標準コンプライアンスなど)を紹介します。

著者

  • Karen Bennet
  • Gopi Krishnan Rajbahadur
  • Arthit Suriyawongkul
  • Kate Stewart

DOI: 10.70828/RNED4427

日本語版翻訳協力:小笠原徳彦

チーム紹介

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リサーチのリーダーシップ

LFリサーチは、市場調査、戦略、モデリング、分析、客観的なストーリーテリングにおいて、合わせて100年以上の経験を持つベテラン研究者チームによって率いられています。この経験は、実証的な調査とそれに続く分析に対する私たちのアプローチを形成してきました。このアプローチは、重要な疑問に取り組むための包括的なものであり、多様なステークホルダーを巻き込み、戦略に影響を与え、地域社会全体で議論する機会を創出するための包括的なものです。

研究諮問委員会

Linux Foundation Research は、著名なコミュニティ リーダーや主題の専門家からなる持ち回り委員会である Linux Foundation Research Advisory Board からの情報によって導かれています。彼らは、プログラムのアジェンダに影響を与え、戦略的な情報、監督、およびさらなる研究が有益な次世代の問題に関する継続的なサポートを提供します。