企業のAIツール導入が進む一方で、導入に失敗した事例もある。脆弱性が生じたケースや重大な企業データを消失したケース、業務改善の判断ミスなど、2025年に実際に起こったAI技術の“怖い話”を3つ紹介する。

Googleの調査によれば、開発者の9割がAIツールを利用している一方、以前よりもAIツールに対する信頼度が低下した。生産性は上がっているのに安定性や信頼性の向上が追い付かないのはなぜか。
中外製薬は、GoogleのAIコーディングツール「Gemini Code Assist」を導入し、開発速度を大幅に高めた。開発の属人化や心理的ハードルに悩んでいた同社はなぜGemini Code Assistを選んだのか。
MicrosoftはAIエージェント構築ツールの簡易版「Copilot Studio lite」を2025年10月に公開した。同類のツールが乱立する中、同社はどう差異化を図ろうとしているのか。
OracleはAIアプリケーション開発を効率化する「Oracle AI Data Platform」を始動させた。競合他社が類似サービスを提供する中、OCIやOracle Databaseの機能を集約した新サービスで、Oracleが目指すものとは。
企業のAI技術活用は、自ら推論して行動する「AIエージェント」を利用した業務支援に進んでいる。MongoDBも「MCP」を受け入れ、“単なるデータベース”からの脱却を急いでいる。その背景とは。
なぜクラウド全盛の今「メインフレーム」が再び脚光を浴びるのか
メインフレームを支える人材の高齢化が進み、企業の基幹IT運用に大きなリスクが迫っている。一方で、メインフレームは再評価の時を迎えている。