AIの活用がさまざまな場面で広がっている。生成AIを使えるのは「ChatGPT」や「Gemini」。では「AIエージェント」を使って何ができる？
大手ベンダーが発表する公式動画を見たい、しかし時間がない、英語だから難しそう。そんな忙しいユーザーに向けて、サクッと動画を理解できるコンテンツを紹介する。
クラウド全盛期を迎えても、企業はいまだにオンプレミスのレガシーシステムに依存している。「技術的負債」を抱えた状態で、無理なシステム移行をせずにAI活用を進めるにはどうすべきか。事例を基に解決策を探る。
AI技術の利用が広がり続けている。将来、子どもたちが大人になる頃には、どの仕事が存在し続け、どの仕事が消えているのか――。AI時代を生き抜く子どもに、保護者ができるアドバイスは。
成功しても「当たり前」、失敗すれば「集中砲火」――客先常駐SE経験15年、酸いも甘いもかみ分けた元情シス副編集長がニュースの裏側を読み解きます。今回のテーマは「人間が生成AIに負けない仕事とは何か」です。
クラウド時代に広がった“薄いPCで十分”という常識が、ローカルLLMの台頭で揺らぎ始めている。企業ITの現場で問われる端末性能とは。
IT人材不足の中で優秀な人材を採用するための有効な手段は、高齢の候補者に注目することだ。企業が高齢のエンジニアを採用するメリットとリスク、従業員として受け入れる際のポイントを説明する。
AI技術の利用が広がる中、業務効率化だけではなく、生産性の向上にもつなげることが重要だ。具体的にはどうすればいいのか。オーストラリアの「3つの活用例」から考える。
ワークマンは、Google Cloudの生成AIツールを導入し、少人数でも効率的に高品質なビジュアルコンテンツを制作できる体制を確立した。導入の背景や活用方法を紹介する。
AIエージェントの活用が進む中、専門家はIT部門のリーダーに対して「IT部門の将来的な変化に備える必要がある」と指摘する。具体的に何をすればいいのか。
Googleが画像生成AIモデル「Gemini 3 Pro Image」（通称：Nano Banana Pro）をリリースした。実際の業務に使えるのかどうか、公式ブログの情報を基に、編集者が実際に試した結果を紹介する。
AIツールを導入したものの、成果が見えずリスクばかりが増えるといった状況はどうすればなくせるのか。先進企業の全社的なAIツール活用事例と、ROIを生み出すための具体的な導入手順を紹介する。
日鉄ソリューションズは、日本の大企業における生成AI活用の実態調査結果を発表した。業務効率化など一定の効果が見られる一方、導入レベルや職種、業種によって活用状況にばらつきがあることが分かった。
三菱UFJフィナンシャル・グループは、OpenAIやSakana AIと提携し、AI活用を進めている。同社CDOがシンガポールのイベントで明かした具体的な取り組みを紹介する。
企業のAIツール活用が進む一方で、無秩序な導入がAIツールやデータの「サイロ化」を招いている。無駄な投資やコンプライアンス違反を引き起こしかねないサイロ化に対し、企業が立てるべき戦略とは何か。
南太平洋の島国ソロモン諸島は、SAPの技術を使い日本で開発された災害情報システム「EDiSON」を導入する。活用方法や、このシステムが選ばれた理由とは何か。
Wrikeが日本と米国、英国、ドイツ、フランスの職場におけるAI利用状況の調査結果を発表した。日本の組織のAI利用は、他国の状況と比較してどのような特徴が見られるのか。
コンサルティングなどを手掛けるEYは、最新の働き方に関する調査「EY 2025 Work Reimagined Survey」の結果をまとめたレポートを発表した。
スペクトラム・テクノロジーは、「はじめてのAIエージェント学習・開発キット」を販売開始する。AIエージェントの構築ノウハウを身に付けたい、業務効率化や自動化に使いたいと考える人材に向けたツールだ。
開発プロジェクトの工数増や納期遅延を招く「手戻り」の原因は、上流工程である要件定義の曖昧さにあるという。現場を苦しめる根本課題と、その解決策として脚光を浴びるAIツールの活用実態を、調査から読み解く。
AIによる顧客対応が、顧客満足度の向上や企業の利益増加に必ずしも結びついていないという見方がある。顧客対応にAIを使っている企業はどのような点に注意すればいいのか。
AIエージェントツール市場が拡大する中、選択肢の多さがユーザー企業の意思決定を停滞させる「選択のパラドックス」が顕在化している。選択における具体的な課題とは。
NTTはAIを活用し、脳内映像をテキストに変換する技術開発に取り組んでおり、このほど、研究の成果を発表した。同社は研究を通じて何を実現しようとしているのか。研究成果を説明する。
生成AIツールを導入しても、全従業員が前向きにツールを活用し、成果を上げるようになるとは限らない。従業員を巻き込んで、生成AIの導入や成果の創出に取り組む企業の事例を紹介する。
AIツールの導入が加速する一方、セキュリティ侵害も勢いを増している。企業のセキュリティ担当者は「AIモデルの不正操作」といった新たな脅威を懸念しているが、実際の侵害原因は別にあるという。その実態とは。
カリフォルニア大学は、生成AIコーディング支援ツールへの学生の信頼度推移を調査した。調査結果によると、生成AIに対する信頼は短期的に高まるが、プロジェクトを通じてより慎重な評価へ変わる傾向があった。
ITエンジニアが生成AIをどう活用しているのかが、paizaの調査から明らかになった。実務経験5年未満の若手の7割以上が「AIなしの開発に戻れない」と回答するなど、“AIへの依存”が進んでいる一面も見えてきた。
AI技術の進化が、人事部門の在り方を根本から揺るがしている。定型業務の自動化が進む一方、AIツールには踏み込めない領域も存在する。人事部門が知っておくべき「AIに任せられる業務」「人間固有の業務」とは何か。
AIツールは業務効率化や顧客サービスで大きな利益を生む一方、新たなサイバー脅威やリスクももたらす。企業はこの「AIの二面性」をどう管理すべきか。今問われるガバナンス体制とは。
生成AIによる要約「AI Overviews」が「Google検索」に実装された。これによってエンドユーザーはWebサイトに訪問しなくなることが懸念されていたが、実態は異なるようだ。なぜ「AI要約」だけで満足できないのか。
Amazon.comは2025年10月、1万4000人の従業員を削減すると発表した。ある専門家はこの動きを、AI技術の普及に端を発した動きではなく、企業の将来的な在り方を見据えた取り組みであると指摘する。
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。
NTTデータは、AIエージェントを活用したカスタマーサポート業務変革サービス「LITRON Customer Engagement」の提供を開始する。AIエージェントで生産性を最大3.5倍に高め、深刻化する現場の課題解決を目指す。
INSTANTROOMは、ITエンジニアを対象に実施した「生成AIの活用実態調査」の結果を公開した。生成AIツールが業務効率化を目的に定着しつつある一方、トラブルも明らかになった。
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。
BroadcomによるVMware買収後のライセンス体系変更が、ユーザー企業の不満を生んでいる。この機を捉えようと、Dell TechnologiesやIBMがAIインフラ製品群を相次いで強化した。市場の勢力争いの行方は。
イトーキは、日本オラクルのサービスを基盤に、物流倉庫向け予知保全システムを開発したと発表した。AI技術により設備の異常予兆を検知し、稼働率向上と保守最適化を図る。
マレーシアのRyt Bankは対話型で送金などができるAIアシスタントを導入し、ユーザーの利便性向上につなげている。このAIアシスタントはどのような仕組みなのか。
システム開発でAIツールをどう活用し、どの程度効率化につながっているのかをまとめた調査レポートが公開された。その結果からは、開発現場での具体的な活用シーンに加え、見落とされがちなリスクも浮かび上がった。
ゲーム会社のカプコンは、Googleの「Agent Development Kit」（ADK）や「Gemini」などのAIツールをゲームの企画立案の際に利用する。同社が生成AI技術を利用する狙いとは。
Cisco SystemsはNVIDIAの技術を組み込み、データセンターでのAI処理に最適化したスイッチ「Cisco N9100」を発表した。この製品の強みはどのようなものか。
「Claude」を開発するAnthropicが東京に拠点を開設した。日本のAIセーフティ・インスティテュート（AISI）と協力し、AI技術の安全性評価で連携する。同社が政府と組んで、国際的なAI評価基準の策定を進める狙いは。
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。
AI技術の導入を推進したいものの、従業員がAI技術に拒否感を持っていれば計画は滞ってしまう。AI技術に対する従業員の不信感を払しょくし、従業員の支持を得るにはどうすればいいのか。
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。
自動運転用ソフトウェア企業Oxaは、NVIDIAとの事業提携を通じて、商用車の自動運転化とAI活用を加速させている。OxaがNVIDIAと手を組んでいる理由は。
ZoomのAIアシスタント機能「AI Companion」がAIエージェントとして進化を遂げつつある。同社のシュエドン・フアンCTOがその4つの特性について語った。
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。
従業員1万人に「Microsoft 365 Copilot」を導入し、業務効率化を見込んでいる金融機関がある。効果が期待される一方、雇用への影響に対する懸念もある。人とAIの共存は可能なのか。
埼玉大学は、「Felo」などのAIツールをトライアル導入し、運用を開始した。Feloはどのようなツールで、教育現場をどう変える可能性があるのか。
SCSKは、「Microsoft 365 Copilot コンサルティングサービス」を立ち上げた。このサービスを使えば、どのようなことができるのか。
AI技術の利用が広がっているが、その効果をいかに測定して進展度や課題を把握するかが重要だ。日立製作所とGen-AXが共同開発したモデル「MA-ATRIX」を使えば、何ができるのか。
生成AIを用いた情報検索が普及する中、従来のSEOだけではなく、AIツールに「情報源」として選ばれるための新しい戦略「GEO」（生成エンジン最適化）が欠かせなくなっている。具体的な6つのアプローチを解説する。
さまざまな企業で利用が広がりつつある「AIエージェント」と「チャットbot」は類似しているが、同じではない。それぞれの仕組みを見て、どう違うかを解説する。
Microsoftは、同社のWebブラウザ「Microsoft Edge」にAIを統合した新機能「Copilot Mode」を発表した。AIによって複数タブの情報整理や音声操作、作業の自動化などが可能になるという。
メルカリが全社で情報共有ツール「Notion」を導入した。背景には、複数のツールに情報が散乱し、意思決定を妨げるという根深い課題があった。同社が目指す「AIネイティブ」な働き方を、Notionはどう支えているのか。
AIの利用を進める上で、その中核をなす大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスを把握することが大切だ。多彩な機能を備えた可観測性ツールが、LLM運用の新たな基盤として注目を集めている。
NECとローソンは埼玉県にあるコンビニエンスストアの1店舗で、AIを使った店舗従業員の行動分析によって業務効率化を目指す実証実験に取り組んでいる。どのような技術を用いて何をしているのか。
クラウドサービスの利用時には、気付かないうちに料金が発生したり、処理速度が低下したりといった問題が付き物だ。この問題に対して、AIツールの活用が解決策になり得る。どのようなメリットがあるのか。
複雑クラウド管理にAI技術を取り入れれば、さまざまな作業を自動化し、運用効率化やセキュリティ向上につなげられる。具体的にはAI技術をどう利用すればいいのか。
Amazonは、物流現場向けのロボティクスシステムとAIエージェントを発表した。両技術の実運用が進む中、人間の従業員に求められる役割とは。
AI技術の進化における課題は、大規模なAIインフラを構築する上で、システム間のデータ転送が限界を迎えつつあることだ。この課題に対し、Huawei Technologiesは独自のアーキテクチャや接続技術を発表した。
マルチクラウド戦略に注力しているOracleは、同社データベースと「Google Cloud」の連携を強化している。AI機能や新リージョンの追加など、「Oracle Database@Google Cloud」の主な機能強化の内容を説明する。
企業におけるAI技術活用のボトルネックになっているのが、時代遅れのネットワークだ。AI技術の可能性を引き出し、投資を無駄にしないために、企業が解決すべきインフラ上の課題とは。
中小企業の情シス担当者は戦略的な業務のための時間不足を実感しており、特に同じ質問に忙殺されていることが調査で明らかになった。この状況を打破するために、情シス担当者が期待を寄せることは何か。
生成AIが質問の答えを直接示すようになり、エンドユーザーがWebサイトを訪問しなくなる現象が起きている。トラフィックの減少はSEOの終わりを意味するのか。専門家の見解はそうではない。
ビジネスパーソンは生成AIの業務利用を周囲に隠しながら、その扱いに苦慮している――。ある調査から、生成AI利用者の半数以上が利用を隠した経験があり、約8割が生成AIによるトラブルを経験したことが分かった。
Googleは、クラウドやAI分野の学習を支援する学習基盤「Google Skills」を公開した。従来の「Google Cloud Skills Boost」などを統合し、約3000本のコースやハンズオンラボを一元的に提供する。
AIモデルの不具合を防ぐにはパフォーマンス監視が重要だ。その手法としてLLMの「オブザーバビリティ」（可観測性）がある。どうやって実現できるかを解説する。
企業のAI導入プロジェクトの成否を分けるのは技術力だけではない。AWSを活用するさまざまな業界の組織の事例から、AI導入の成否を分ける“共通点”を読み解く。
CTCは「CUVIC GPU Zero」を提供開始した。生成AIアプリケーションを実行するためのオンプレミスインフラを構築するためのサービスで、AIアプリケーションの自社開発を目指す企業の利用を見込む。
AI技術の業務利用には、セキュリティという壁が存在する。IBMはAnthropicと提携し、自社のソフトウェア開発ツール群にClaudeを組み込むことで、「信頼性」を武器に市場に乗り出そうとしている。
最近、AIエージェントとチャットbotの採用が広がっている。この2つは混合しがちだが、同じではない。4つの観点からAIエージェントとチャットbotの違いを説明する。
KPMG Internationalは経済やビジネスの展望に関する今後3年間の見通しをまとめた年次レポート「KPMG 2025 Global CEO Outlook」を発表した。同レポートからは、AI投資でのROIの達成を「1〜3年以内」に見込むCEOが増加したことが分かった。
日本語の処理能力の向上を目指して開発されたLLM「tsuzumi2」をNTTが提供開始した。国産LLMは他社のLLMと比較して何が違うのか。
AIツールの開発に不可欠なGPUを巡り、OpenAIがNVIDIAに続きAMDとも契約を結んだ。しかしAMD製GPUには、性能以外の面で「見過ごせない弱点」も指摘されている。それでもOpenAIが2社と手を組む思惑は何か。
Salesforceは同社の年次イベントで、AIプラットフォーム「Agentforce 360」と「Data 360」、さらにSlack連携AIエージェント群を発表した。Slackとともに、企業の業務効率化とデータ活用の高度化を目指すという。
Gartnerは、AIを効果的に活用できるスキルを持つ管理職はわずか8％にとどまるとの調査結果を発表した。この結果を踏まえてGartnerは、CHROが取るべきアクションを紹介した。
AIツールやストリーミングの普及が、ネットワークを限界に追い込んでいる。ネットワークインフラの増強や運用強化に向けて通信事業者は動き出しているものの、対策は進んでいない。なぜ変革は遅れているのか。
ガートナージャパンは、国内のソフトウェア開発におけるAI活用の実態調査結果を発表した。全9工程で利用率が大幅に上昇し、開発現場でのAI活用が急速に進展していることが明らかになった。
AIツールの性能はGPUだけでは決まらない。裏側にあるネットワークが、AIツールの応答速度を著しく低下させていることがある。AIツールの真の力を引き出すために不可欠な「可観測性」とは何か。
シスコシステムズは第3回「シスコAI成熟度指標」を発表した。AI利用を成功させる“秘訣”と、AI利用に関して日本企業が直面している大きな課題が明らかになった。
AIエージェントがコード生成を担う時代になりつつある。そのかたわらで、プログラマーは何をすればいいのか。人間のプログラマーが生き残るために必要な4つの能力を紹介する。
Gartnerは、ソーシャルメディアの信頼度に関する調査結果を発表した。調査では、最も“正確な情報源”として信頼されたソーシャルメディアとしてYouTubeが首位に立った。この結果は、マーケターが重視すべきは「可視性」よりも「信頼性」だという。
AIツールを使い、英語や日本語など自然言語の指示内容を基にソースコードを生成するバイブコーディングは開発作業を効率化する手法の一つだが、必ずしもそうとは限らない。バイブコーディングが抱える課題は何か。
企業のAI技術活用が進む中、部門間でデータやAIツールが分断され、成果につながらないという課題が生じている。Googleが発表した「Gemini Enterprise」は、この根深い問題に対してどのような効果を発揮するのか。
AI技術によるレガシーシステム刷新は、タスクを迅速に実行し、開発チームの労力を減らす上で役立つ。ただしAIモデルの提案を受け入れるだけでは、リスクを生むことになりかねない。知っておくべき“限界”とは。
IT人材の不足やスキルギャップの拡大を背景に、企業がAI技術を活用して従業員のスキルを可視化、強化する動きが進んでいる。どのようにAIを使えばいいのか。
AIエージェントが自動で商品を購入する新しいECの時代が近づいている。しかし「誰が承認したのか」「安全なのか」という課題が浮上している。
ソニー銀行と富士通は、勘定系システムの全機能開発に生成AIを適用し、開発期間の20％短縮を目指す。複雑なシステム開発を効率化し、顧客ニーズへ迅速に応える新サービスの提供を加速させる狙いだ。
GPUへのデータ供給の遅れが、AI推論のボトルネックになっている。この課題に対し、SSD自体を推論処理に特化させるアプローチや、GPUのメモリ構造を変えるアプローチが登場している。その詳細を解説する。
AI技術が普及するにつれてデータ量は爆発的に増加しており、企業はそのデータを効率的に扱う方法を求めている。従来のHDDでは対処し切れないこの問題に、NAND型フラッシュメモリベンダーはどう立ち向かうのか。
Gartnerは、カスタマーサービスやカスタマーサポート部門において、AI活用で最も価値が高いユースケースを特定したと発表した。
OpenAIは年次イベント「Dev Day 2025」を開催し、ChatGPTの外部アプリ連携機能「Apps in ChatGPT」他、新機能を発表した。
LinkedInは、AIの影響で2030年までに職業スキルの70％が変化すると予測するレポートを発表した。同社は、採用で注目される15のスキルについても公表した。
調査会社GartnerはAIエージェント関連製品の供給が需要を上回っているとみている。このギャップはAIベンダーやユーザー企業に、どのような影響をもたらすのか。
AIエージェントの導入が進む一方で、期待した効果を得られない企業もある。成果を引き出すには、既存業務への後付けではなく、人とAIの協働を前提に業務プロセスの再設計が欠かせない。
ソフトクリエイトは、企業のAIツールの導入、活用に関する調査結果「AI導入・活用における企業の動向と情報システム部の意識調査 2025」を公開した。その結果からは、企業のAI活用に対するIT担当者の関わり方に変化が生じていることが分かった。
レガシーシステムの刷新にAI技術を活用することは有用だが、その能力を最大限に引き出すには準備が必要だ。刷新を阻む根深い課題と、それを乗り越えるための7つの基本アプローチを解説する。
AIコーディングツールの普及が進む一方で、AIコーディングツールが生成するコードには脆弱（ぜいじゃく）性が含まれる傾向にある。どのように対処すればいいのか。
NTTデータは複数のAIエージェントを組み合わせ高度なタスク実行を可能にする「LITRON CORE」を発売した。ユーザーの特性を学びタスク実行に反映する機能も持つ。
Gartnerは、AIエージェントの導入状況を尋ねる調査結果を発表した。それによると、完全自律型のAIエージェントを検討、試験運用、導入している企業は15％にとどまることが分かった。
キンドリルジャパンは、人工知能（AI）活用の準備状況を調査した。調査結果からは、AIへの投資と、AIを使う人材の準備の間に存在するギャップが明らかになった。
Microsoftは、Microsoft 365 Copilotに「Agent Mode」と「Office Agent」を追加したと発表した。競合企業が次々とAIエージェントを発表する中、同社はどのような機能を提供するのか。
富士通とNVIDIAは協業を拡大し、高い処理能力を目指したAIエージェントインフラを業界特化型で開発する。NVIDIAは既存顧客を多数抱える日本の大手IT企業との協業によって自社技術の導入を促進する考えだ。
ある調査では、世界企業の4分の3がAIツールを「業務に不可欠」だと見なしている。この潮流の一方で、日本が活用度と信頼度の両面で世界から遅れている実態が明らかになった。日本企業が後れを取っている原因とは。
Dell Technologiesの2026年第2四半期決算ではサーバが大きく伸びたが、ストレージは3％の減少となった。AIニーズが高まっている中、ストレージの成長はなぜ遅れているのか。
さまざまな企業がレガシーシステムという“負債”を抱え、ベンダーロックインや高騰する維持費に苦しんでいる。この問題を解消するために、Googleと手を組んだのが英国政府だ。壮大な「行政DX」の中身に迫る。
企業には自動化が必要な手作業や紙ベースのプロセスが山積している。Boxに搭載が計画されている新たな3つのAIエージェントは、文書処理とセキュリティの両面で、この課題の解決を支援する。
クラウドサービスでAI技術を利用する「AIaaS」（AI as a Service）を導入して成果を上げるには、事前の慎重な検討が欠かせない。AIaaS導入プロジェクトを進める上で、企業が明らかにしておくべき3つのポイントを解説する。
NECと米Red Hatは協業を強化し、さまざまな大規模言語モデル（LLM）を用いて柔軟な人工知能（AI）技術利用ができるインフラを構築する。ユーザー企業にとっての利点とは。
米国で、心理相談や心理療法におけるAIチャットbotの活用に“待った”を掛ける法案が制定された。AIチャットbotが相談相手になることで生じるリスクや課題を示す複数の研究を紹介する。
「グラフデータベース」を活用し、生成AIツールの課題を解消しようとする動きがある。グラフデータベースによって、具体的に何が可能になるのか。オーストラリアでの事例を交えて見ていこう。
AI技術は進化を続け、人間の仕事の一部はAIによって代替可能になる。AI技術に代替されにくいITエンジニアの職種とは何か。ITエンジニアはどのようなキャリアを歩むべきなのか。
生成AIツールと外部システムとの連携を促進する「Model Context Protocol」（MCP）。そのセキュリティリスクは、どのようなものなのだろうか。主要な5つのセキュリティリスクと、その対策を確認しよう。
AIツールの活用をなかなか広げられず、価値を最大限に引き出せていない――。こうした状況を打開するには、何をすればよいのか。専門家が強調するのが「現場」と「データ」に目を向けることの重要性だ。
大手ソフトウェアベンダーは、自社製品にAI機能を実装し、その便利さをアピールしている。しかしその裏では、自社製品にロックインする強力な手段としてAI機能を利用する動きもある。企業は何に警戒すべきか。
「Adode Acrobat」と「Microsoft Excel」に生成AI機能が新たに搭載されることが。作業効率が飛躍的に高まることが期待されるが、ベンダーの狙いは何か。課題はあるのか。
AI技術の進化と普及が進む中、AI関連の資格保有者の市場価値が高まっている。AWSの新しいAI認定資格の概要と、試験合格に向けた効果的な学習法を、筆者の体験談から紹介する。
ID・アクセス管理を手がけるOktaの最新調査によると、AIエージェントの広がりが、新たなセキュリティ問題を引き起こしている。どのような課題なのか。対策は。
開発現場でのAI技術活用が進む中、企業の喫緊の課題であるレガシーアプリケーションのモダナイゼーションでは、AIコーディングツールに直接ソースコードを書かせる以外の手法を提唱する専門家がいる。どのような仕組みなのか。
積極的にAI人材を引き抜くMeta Platformsが組織を再構築し、AI開発へいよいよ本腰を入れる。どのような狙いがあるのか。課題は。
生成AIの登場によって、従来の社内文書検索ではできなかったことが可能になった。社内文書検索のためのRAG構築に向け、LangChainやベクトルデータベース専用製品を選定するためのポイントを解説する。
AIエージェントの能力を拡張するMCPは強力だが、MCPサーバの管理は一筋縄ではいかない。デプロイや運用時のよくある課題と、それらを回避するためのベストプラクティスを紹介する。
大容量・高性能SSDなどがテーマとなった「Future of Memory and Storage」の論議は全て、背景にAIの存在があった。注目すべき進化について、4つの観点で紹介する。
AIモデルに物理世界を理解させ、人のように推論させる「世界モデル」の開発が進んでいる。NVIDIAのSDK「Omniverse」と基盤モデル「Cosmos」は、ロボット開発におけるシミュレーションと現実の差をどう埋めるのか。
生成AIの成長をけん引する「GPT」など既存の技術には、さまざまな問題がある。生成AI技術は今後どのように進化し、どのような変化に直面するのだろうか。具体的な動きに触れながら、生成AI技術のこれからを占う。
AIベンダーAnthropicは130億ドルの資金を調達し、評価額が1830億ドルに達した。2025年3月からほぼ3倍に成長したことになる。しかし同社は課題にも直面している。今後、同社が乗り越えるべき壁とは。
大企業向けが主流だったAI基盤に変化の兆しがある。NVIDIAがBlackwell世代の新GPU「RTX Pro 6000」で狙う市場とは。
ITガバナンスや監査の国際団体ISACAが、世界で初めて、AIセキュリティ専門の認定資格を提供開始した。一体どのような資格なのか。
個人データの取り扱いに厳しいEUで、Metaが個人データを使ってAIモデルを学習させることが許可された例は、EUのAI業界にとって朗報だとの見方がある。厳格なプライバシー規制と革新の両立は可能なのか。
職場でのAI活用が進む中、従業員の75％が「AIエージェント」との協働を歓迎する一方、管理される立場には抵抗感を示す。この対照的な反応の背景には何があるのか。
AIモデル開発の覇権を争うMetaが、100億ドル規模の契約をGoogleと締結した。AIモデルや広告市場で競合する両社が、なぜインフラ分野では手を組むのか。一見矛盾した提携の裏にある、AI市場の奇妙な構図とは。
従来のデジタル処理とは一線を画すアナログ光学コンピュータが、AI分野で注目を集めている。MicrosoftとBarclaysの共同研究が示す、その驚くべき性能とは。
Oracleは同社RDBMS製品「Oracle Database」において、AIエージェントとの外部接続用プロトコル「MCP」を利用できるようにした。ユーザー企業にとってどのような利点があるのか。
生成AIの武器化が進み、企業の「AIエージェント」が新たな攻撃面になっている。サイバーセキュリティの国際会議「Black Hat USA 2025」でCrowdStrikeが最新の脅威動向を示した。
AIエージェントに開発を任せる「バイブコーディング」が新たな開発手法として広まりつつある。しかしその裏には、AIエージェントが暴走して致命的な事態を招く危険性もある。このリスクにどう向き合うべきか。
ビジネスチャットツール「Slack」が、人工知能（AI）エージェントが追加された。多様なタスクを自動化することで、エンドユーザーのさまざまな業務を支援する。具体的にはどのようなことができるのか。
最新調査でAIエンジニアの国別収入格差が判明した。米国が高水準だが、同時にAIツールへの不満の高まりが明らかになった。その結果と、予想される開発への影響とは。
AIエージェントのタスク実行を支援する仕組みがMCPサーバだ。LLM単体では難しい、外部データの参照やプログラムの操作を、MCPはどう支援するのか。MCPサーバの具体的な動作例とは。
SSDの単価が2025年3〜9月にかけて大幅に上昇した。一方HDDは、SAS接続型が25％近く上昇。ストレージ価格動向は新たな局面を迎えている。
生成AIの急速な普及を後押しした「GPT」。明確なメリットがある一方、「ハルシネーション」といった活用のハードルとなる問題もある。GPTとは何なのかを、あらためて簡潔に整理しよう。
GoogleとDeepSeekが相次いでAIエージェント機能を強化した。予約支援から推論アーキテクチャまで、その技術的な位置付けと活用の可能性を探る。
Metaは同社のLLM「Llama」の性能向上のため、EU居住者の個人が公開したデータによる学習を開始した。EUのデータ保護当局はこの動きを問題視し、法廷闘争は最高裁まで続く見通しだ。データ活用はどこまで許されるのか。
AIベンダーによる技術のオープンソース化が広がっている。2025年6月、Baiduは同社AI基盤モデル「ERNIE 4.5」のオープンソース提供を始めた。大手AIベンダーが次々に自社技術を無料で公開しているのはなぜなのか。
セキュリティの在り方が変わっている中、企業はさまざまな課題に直面している。セキュリティの具体的な課題とは何か。セキュリティの大きなトレンドを解説し、対処方法を紹介する。
AI市場で大幅な躍進を遂げるNVIDIAだが、その裏でCEOのジェンスン・フアン氏自らが大きな懸念を示す事項がある。年間500億ドル規模と試算する巨大市場への参入の好機を逃しかねない、同社が抱える問題とは。
キオクシアは245.76TBのSSD製品を公開した。大容量を達成できた秘訣（ひけつ）はどこにあるのか。その特徴、競合製品との違いを紹介する。
「ChatGPT」は個人ユーザーだけではなく、ビジネス領域でも利用が広がっている。企業はChatGPTを何に、どう使っているのか。OpenAIの欧州幹部が、その利用シーンを解説する。
「生成AI」ツールの利用が広がる一方で、急速に活用機運が高まる「AIエージェント」。この2つは、何が違うのか。それぞれの特徴をおさらいしつつ、両者の違いを整理しよう。
Perplexity AIがWebブラウザ「Chrome」を買収する提案を示したことで、生成AIを搭載する検索エンジン市場に激震が走った。Perplexity AIの狙いはどこにあるのか。
MetaとGoogleが、AI分野の覇権を巡る巨額のインフラ投資を相次いで表明した。両社のアプローチは明確に異なっており、一部にはリスクもあると専門家は指摘する。どのような競争が繰り広げられているのか。
AI技術がデータセンター管理を根底から変えようとしている。これまで人手に頼ってきた定型業務が自動化されることで、担当者の役割も大きな変革が迫られている。どのような価値を発揮すべきなのか。
AI需要の急拡大でNVIDIAの最新GPU「Blackwell」を搭載したサーバに注目が集まる一方、大手クラウド事業者への大量供給が他の顧客への影響を招く懸念がある。
DeepSeekが台頭したことで脚光を浴びるモデルの蒸留。成熟期に入った手法の系譜、コスト構造、投資の焦点、2030年ごろまでの注目領域を整理する。
Hewlett Packard Enterprise（HPE）は、人工知能（AI）技術のインフラを管理するソフトウェアとして「HPE OpsRamp Software」を投入している。“AIで予兆を捉える”というHPE OpsRamp Softwareは何ができるのか。
OpenAIが「GPT-5」を発表した。CEOのサム・アルトマン氏は、GPT-5について「汎用人工知能（AGI）への重要な一歩」と述べたが、果たしてそれは真実なのか。GPT-5の特徴と利用方法、業界の反応を紹介する。
BroadcomによるVMware買収とサブスクリプション形式への完全移行は、一部企業の反発を招いた。これに対してBroadcomはVMware Cloud Foundation（VCF）の大幅刷新を発表した。企業の信頼を取り戻す一手となるのか。
検索エンジンの役割を生成AIツールが奪いつつある中、ユーザーとの接点拡大を狙う企業にとって重要になりつつあるのが「GEO」だ。GEOとはそもそも何なのか。「SEO」とは何が違うのか。ざっくりとまとめた。
ITサービス管理（ITSM）におけるAI技術活用は、さまざまな業務の自動化に貢献する。ただし導入、運用にかかる費用を見極め、リスクを理解しておかなければ、失敗に終わる可能性もある。理解しておくべき課題とは。
コーディングをAIに任せる「バイブコーディング」は、開発の現場にさまざまな変化をもたらす可能性がある。長期的な視点で考えた場合に、AIが担う仕事と、人間が継続する仕事はどのようにすみ分けられるのか。
生成AIの普及で、従来の「言語の壁」に守られていた非英語圏企業への攻撃が急増している。特に日本は標的となりやすく、従来の対策だけでは太刀打ちできない新たな脅威が企業を襲っている。
生成AIツールは作業の自動化など企業にさまざまなメリットをもたらすが、セキュリティのリスクも無視できない。リスクにはどうすれば対抗できるのか。今すぐ着手できる具体的な施策を紹介する。
年間20万時間を削減したエールフランス-KLMが、既存RPAボットの進化に挑む。自律判断するAIエージェント技術の導入で、自動化はどう変わるのか。
オープンソースのリーダーたちは、標準化の歴史におけるコミュニティーの勝利を強調し、AI向けGPUのソフトウェアでNVIDIAに戦いを挑む。その勝算について、業界団体のCTOの発言をまとめた。
生成AIの活用などの新たな動向を背景に、注目を集めるエッジコンピューティング。主要ベンダーの製品やサービスの特徴、活用事例、自社に適した導入のための検討ポイントなどを紹介します。
競合他社の大手IT企業が派手なAI関連の発表を続ける中、沈黙が目立つApple。だがそれは「周回遅れ」ではなく、次の一手への布石だと指摘する専門家がいる。同社の戦略は今後のAI市場をひっくり返せるのか。
非営利団体Linux FoundationがAIエージェント向け新標準「Agntcy」を採択した。Googleの「Agent2Agent」との違いは何か。大手ITが狙う「AIエージェントのインターネット」の真意を探る。
企業がAI技術の導入で直面する費用や人材といった課題に対して、HPEは「AIファクトリー」構想を提唱し、インフラを整えるためのさまざまな新製品を発表している。どのようなもので、何ができるようになるのか。
「バイブコーディング」など、AI技術によるソースコード生成が広がる中、くすぶり始めた「コーディング学習不要論」。それに異を唱えるのが、Raspberry Pi FoundationのCEOだ。同CEOの真意とは。
絶え間ないセキュリティアラートへの対処は、SOCによくある悩みだ。Google Cloudは、AIエージェントがインシデントの調査から対処までを自律的に実施する「エージェント型SOC」構想を発表した。その詳細とは。
ITサービス管理（ITSM）でAI技術の活用が進んでいる。特にAIエージェントや生成AIといった先進的な技術の登場は、従業員との対話や文書作成といった業務を大きく変えようとしている。期待される進化とは。
AIを使った「バイブコーディング」の普及は、開発者の役割にも大きく影響しつつある。開発者のスキル格差が拡大し、AIが出力したコードのレビューに追われて負担は深刻化する。
企業での生成AIツール活用が広がる中、そのリスクを認識せずに使い続けると、機密情報流出や法律違反といった思いがけない問題に発展する恐れがある。安全な生成AI利用のために知っておきたい「6つのリスク」とは。
フラッシュストレージの価格下落、生成AIの活用、そしてインフラ運用の自動化――。これらはいずれも、企業のIT部門にとって避けては通れないテーマになりつつある。
Akamai Technologiesの調査で、クラウドコストの上昇が企業の投資判断にマイナスの影響を与えていることが明らかになった。AI分野の投資収益率（ROI）の測定基準が定まっていないことも要因だという。
Ciscoの調査で、顧客対応でのAIエージェント活用は浸透しており、2028年には7割がAIエージェントに置き換わるとの見方が示された。だが急速な変化による課題もある。「人とAI」の最適なバランスはどこにあるのか。
サイバー攻撃はAI技術の進化によって巧妙化しており、従来のセキュリティでは対抗できなくなりつつある。この状況を打破する可能性を秘めるアプローチとして、Cisco Systemsが提唱するセキュリティ戦略とは。
生成AIやIoTの普及を背景に、「エッジコンピューティング」の必要性が高まっています。改めてエッジコンピューティングが重要になる理由と、利用形態などの基本を解説します。
半導体大手のIntelが苦境に立たされている。巨額赤字に陥り、工場計画や人員を大幅に削減。競合AMDやNVIDIAに押される中、再建の鍵は資源配分とデータセンターやAI分野での競争力回復にかかっている。
大手IT企業がAI技術を活用した製品やサービスを次々に投入する中、AppleはAI分野で精彩を欠き、信頼を損なう結果となっている。「Siri」の強化をはじめ、同社が思い描くAI機能を実現するための戦略とは何か。
先進技術の導入に抵抗感を感じる人が一定数存在する。そうした状況下、一般消費者が先進技術を積極的に導入したくなる意外な理由が、ある調査で明らかになった。
AI生成コンテンツの品質低下につながる、AIの「カニバリズム」（共食い）という新たな問題が明らかになりつつある。AIカニバリズムとは何か、どのような対策を講じるべきなのかを紹介する。
AIエージェントのブームが勢いを増す一方だ。これまではカスタマーサービスや開発分野での活用が多かったが、Googleがデータエンジニアリングとデータサイエンス用AIエージェントを発表した。
“OpenAI”という社名が示すように、誰でも利用できる“開かれたAI”を掲げていた同社だが、「GPT-3」以降はソースコード非公開に転じた。改めてオープンウエートAIモデルを公開した狙いは何か。
人間の指示なしで自律的に動く「AIエージェント」は、生産性を飛躍させる一方、大きなリスクもはらむ。AIエージェントを適切に制御、管理するために、Googleが重視する要素とは。
人工知能（AI）技術の利用に関して経営幹部とIT幹部の認識が合わない――。ITベンダーKyndrylの調査で、両者間の複数のギャップが浮き彫りになった。具体的な認識のずれとは何か。
サイバー攻撃は、AI技術を悪用する攻撃者によって、ますます巧妙化を遂げている。従来のセキュリティ対策が通用しなくなる中で、企業は何に注意すべきなのか。凶悪化するサイバー攻撃の全容を探る。
生成AIの進化が、ソフトウェア開発の在り方を根本から変えつつある。自らはコードを書かず、AIに任せる「バイブコーディング」が、スタートアップを中心に広がり始めているという。その実態とは。
ChatGPTや生成AIに続き、注目を集めることになった「エージェント型AI」。自律的にタスクを実行するこの技術は定着するのか、それとも“次の流行”に取って代わられるのか。
AIエージェントの活用が進もうとする中で、IBMはAIエージェントのオーケストレーションに焦点を当てた新たな取り組みを発表した。その狙いと影響は。
企業でAI技術を最大限に活用するには、学習や推論といった処理を支えるインフラが不可欠だ。そうしたインフラを構築する際のこつとは何か。Cisco Systemsの幹部に、AI利用を成功させる「3つの柱」を聞いた。
AI導入で行き詰まる企業が相次ぐ中、Googleの「Gemini 2.5 Flash-Lite」モデルは「軽量・低コスト」という新たな解を提示する。軽量AIに寄せられる期待とは。
AIモデルのトレーニングに無断で使われるWebコンテンツが問題視される中、Cloudflareが「AIクローラー」のアクセス制御機能を標準搭載すると発表。一部の事業者は熱烈に歓迎している。
Googleは、「Gemini」をCLIから直接操作できるツールとして、開発者向けのオープンソースAIエージェント「Gemini CLI」のプレビュー版を公開した。どのようなタスクに活用できるのか。
生成AIの本格活用が進む中で、企業のITインフラに求められる要件も変化している。データの整備と活用において重要になるストレージでも同様だ。Pure Storageが打ち出したストレージの機能強化とは。
生成AIアプリケーションの構築における柔軟性や拡張性の点で「LangChain」が注目を集めている。LangChainを開発現場で活用するための応用方法と、導入時のベストプラクティスを紹介する。
OpenAIが、誰でも利用できるオープンなAIモデルを公開した。しかし、その手軽さの裏には、企業が見過ごしてはならない複数のリスクが潜んでいる。オープンモデルを導入する前に知っておくべき注意点とは。
人工知能（AI）の世界は、オープンソースによって形作られつつあり、オープンソースがAI分野の進歩と革新を推進していると専門家は主張している。その根拠とコミュニティーの取り組みとは。
AI活用によるコード生成は、数行のものからアプリケーション全体の構築へ進化しつつある。雰囲気に委ねて結果を受け入れる「バイブコーディング」とは、具体的にはどのような手法なのか。
トランプ政権が製造業のサプライチェーンの米国内回帰を進める中、Texas Instrumentsは米国内の半導体生産を強化する大規模投資を発表した。“米国産”を売りに勝負に出たTIの狙いと影響を探る。
生成AIの活用が広がり、企業が保有するデータの重要性が増す中、Pure Storageは新構想「Enterprise Data Cloud」（EDC）を発表。ストレージを「クラウドライク」に変えるその狙いとは。
英国政府は、公務員を対象にした大規模実験で「Microsoft 365 Copilot」の効果を測定した。具体的にどの程度の時間削減が見込めることが分かったのか。特に効率化が期待できる業務とは何か。
AIエージェントによる“業務の代替”が現実味を帯びてきた今、ビジネス部門とIT部門の間に「シャドーAI」の新たなリスクが生じている。企業は今、そのリスクにどう向き合うべきか。
企業のAI技術導入は実験フェーズを終え、投資対効果（ROI）を追求する段階に入った。だが選択を誤ると費用ばかりがかさむ結果になりかねない。AI技術の恩恵を最大化する鍵を、Google幹部が語る。
生成AIを活用したアプリケーション開発が本格化する中で、LLMと外部システムをどう連携させるかが重要な課題となっている。この課題を解決する有力なフレームワークとして注目されているのが「LangChain」だ。
AI技術が急速に進化する一方で、深刻化しているのがAIモデルの盗難リスクだ。企業にとって重要な知的財産であるAIモデルが盗まれると、機密情報の漏えいや風評被害など甚大な影響が及ぶ可能性がある。
HPEは米ラスベガスで開催した自社イベントで、NVIDIAと連携したAI技術利用のインフラ構築製品や、パートナー企業に向けた支援策を発表した。どのようなものなのか。
最新AI技術への注目が高まる中、安全対策を軽視した導入が招く深刻な問題が浮き彫りになっている。企業は何を重視すべきなのか。
AIの活用が広がるとともに、データプライバシーや法令順守への懸念が高まっている。そうした中で、ローカル処理が可能な小規模言語モデル（SLM）が企業にとって現実的な選択肢となり始めている。
「シャドーAI」の防止策が有効に機能しているかどうかを測る際に、指標となる4つの質問がある。これらに明確に答えることができるならば、シャドーAIによるリスクを確実に軽減できる。どのような質問なのか。
AIモデルの調整を繰り返しても、期待した成果が得られない原因は、学習以前のプロセス「データエンジニアリング」にある可能性がある。Pure StorageのAI担当が、データエンジニアリングの重要性を語る。
Oracleは実業家イーロン・マスク氏率いるxAIのAIモデルが利用可能になると発表した。クラウドサービスへの導入で、顧客ニーズに応えるための一手だという。同社の戦略の狙いや背景を解説する。
GoogleはLLM「Gemini」を軸に、検索やアシスタント機能を含む自社サービス群へAI機能の統合を進めている。AI市場における同社の差別化戦略とは。
AIエージェントの実装では「分散した社内外のデータをいかに効率良く活用するか」「ガバナンスをどうするか」といった悩みが尽きない。AIエージェントの価値を最大化するためのインフラの条件とは。
「99％の正解率」を示すAIモデルがあったとしても、残りの1％の間違いは「偶然のエラー」ではない可能性がある――。専門家がそう指摘する背後にあるのは、AIモデル特有の問題だ。
データセンターインフラにAIサーバを統合するのは容易ではない。熱と負荷が増加するため、高度な冷却システム、構造的調整、電力容量の強化が必要となる。
Anthropicが発表した最新モデル「Claude Opus 4」と「Claude Sonnet 4」は、開発現場におけるAI活用の新しいフェーズの到来を示している。その特徴と戦略を解説する。
AIエージェントへの期待が高まる中で、その実用性に対しては懐疑的な意見も少なくない。現場で成果を上げるAIシステム設計のポイントを、ベンダー2社に聞いた。
従業員がIT部門の許可なしにAIツールを使う「シャドーAI」は、企業にとって深刻なリスクだ。IT部門はどうすればシャドーAIを防げるのか。すぐに実施できる4つの対策を説明する。
「AIエージェント」に注目が集まる中、検索AIツールを展開するPerplexity AIはこの潮流をどう捉えるのか。AIエージェント時代における製品戦略を、日本支社CEOに聞いた。
スウェーデンの交通試験施設が、「6G」と「エッジコンピューティング」を統合した新しい試験環境を公開した。99.999％という驚異的な通信の信頼性を実現し、コネクテッドカーの安全性を新たな次元に引き上げる。
「AIモデルは大きいほどよい」という時代は終わりつつある。AI導入を成果につなげたいCIOがいま注目するのが、軽量かつ効率的な小規模言語モデル（SLM）だ。
Genesys Cloud Servicesは2025年6月、AIエージェント設計ツール「Genesys Cloud AI Studio」を発表した。同社幹部が語る、使いやすさにとどまらない目玉機能とは何か。
LLMが生成する完璧な文章には、もっともらしい偽情報が含まれていることがある。文法や表現の自然さといった従来の手掛かりが通用しなくなったいま、専門家が提唱する新たな対抗策とは何か。
AIコーディングツールは開発の利便性を高める一方、セキュリティにとっては「もろ刃の剣」だ。こうしたツールを活用しつつ、安全性の高い開発体制を築くためのベストプラクティスを解説する。
クラウドや分散システムの普及により、システム運用はますます複雑化している。「AIOps」でAI技術を活用することで、運用の効率と精度を飛躍的に高めることが可能になる。AIOps導入のステップやこつを解説する。
生成AIやAIエージェントの実用化が進む中で、「専門家の手を借りずに誰もが自律的にデータを扱える時代」が近づいている。Googleが提供するAIエージェントは、分析業務の在り方をどう変えるのか。
LLMの安全性を高める手法として注目されてきた「RAG」（検索拡張生成）だが、その仕組みを逆手に取った攻撃手法「間接プロンプトインジェクション」が問題視されている。脅威の実態を解説する。
英国有数の貿易港Thames Freeportが、Verizon BusinessとNokiaの技術を用いたプライベート5Gネットワークを構築し、大規模な経済再生に乗り出した。AI技術による自動化も見据えた“港のスマート化”の全容は。
Adobeが、AI検索エンジンにおける企業のWebサイトやコンテンツの評価向上を支援するサービスを発表した。“SEOの進化版”とも言えるAI検索の最適化「AISO」が普及すれば、SEOや従来型のWeb検索は廃れてしまうのか。
OpenAIやPerplexity AIなど新興勢力の台頭で揺れる検索市場。検索大手のGoogleも新機能「AI Mode」を発表して存在感を強めている。AI時代の検索の行方を考察する。
AIエージェントが企業の関心を集めると同時に、その課題も浮き彫りになっている。現場で成果を上げるAIシステムとは、具体的にどのようなものなのか、
業務に欠かせなくなりつつある生成AIツールだが、従業員が許可なしに利用する場合、企業に重大なリスクをもたらす恐れがある。損失を防ぐために知っておきたい4つのリスクとは何か。
AI技術に対応した「AI PC」が登場し、企業のIT調達にも変化の兆しが見え始めた。AI PCの普及はこれから加速するのか。企業のIT調達における期待と、現実的な課題を整理する。
LLMの信頼性や業務適用性を高める技術として注目される「RAG」。その効果を最大限に引き出すための6つのベストプラクティスとは。
企業におけるAI開発が本格化する中、開発ツールの選定は極めて重要なテーマとなっている。Google、Microsoft、AWSの主要ツールの特徴を整理し、自社に最適な選択肢を見極めるヒントを提供する。
AIコーディングツールの導入により、開発現場の生産性は飛躍的に向上している。一方で、見過ごせないセキュリティリスクも浮かび上がっている。AIによるコード生成に潜む代表的なリスクを5つ解説する。
Cisco Systemsの最新調査により、企業ネットワークのモダナイゼーションが待ったなしの状況にあることが浮き彫りになった。なぜモダナイゼーションに取り組むべきなのか、レポートの内容を解説する。
生成AIのビジネス活用を成功させることは簡単ではない。しかし、ある2つのことに取り組めば失敗を避けられると、NTTデータ海外法人のCEOは指摘する。どのような施策なのか。
人手不足や働き方改革を背景に、現場でのスキル継承が課題となる中、ClipLineはサービス業の暗黙知を形式知化する「ABILI Clip」にAI機能を追加した。実証実験には銚子丸などの企業が参加した。
Appleが「推論モデル」の限界を指摘する論文を発表し、AI業界に一石を投じた。肯定的な見方と否定的な見方が飛び交う中、論文が示す本当の意図を読み解く。
生成AIは教育の可能性を広げる一方で、「考える力」を奪うリスクも孕んでいる。ハーバード大学が実践する、生成AIと共存しながら“思考力を育む”教育の在り方とは。
ネットワーク分野で「AIエージェント」の活用が広がっている。主な機能や注力しているベンダー、活用ポイントなど、ネットワーク用AIエージェントの現状をまとめた。
ノースカロライナ州のデータセンター拡張に巨額を投じる計画を発表したAmazon.com。その狙いと、データセンター建設における同社の巧みな戦略とは。
企業のナレッジや最新情報をLLMに取り込む手法として、「RAG」の採用が広がっている。LLMの限界を補完する有効なアプローチである一方、企業は実装段階で幾つかの課題に直面する。
AI技術を取り入れたデータ分析ツールの需要が広がっている中、Databricksは高度な専門スキルがなくても分析ツールを作るための新製品を投入した。どのようなものなのか。
製造業では、作業の自動化や予測精度の向上など、さまざまな場面で生成AIの導入が進んでいる。どのような効果が期待できるのか。具体的な利用方法を見てみよう。
大量のデータを扱うAI活用プロジェクトでは、ストレージの選定が重要な要素の一つになる。企業はNAS、SAN、オブジェクトストレージといった選択肢から最適なストレージを選択することが求められている。
製造業は厳しい競争を生き抜くために、効率性の向上やコスト削減が喫緊の課題だ。そのためには、生成AIツールの利用が有効になる。具体的な活用方法とは何か。
AI技術を処理するためにデータセンターの拡張が進んでいる中、Cisco Systemsはデータセンターの運用効率を高められるAI関連の新製品を投入した。どのようなものなのか。
AIツールの普及が進む一方、雇用の縮小に対する懸念が広がりつつある。そうした中、AI技術を従業員の“代替”ではなく、人間の従業員の力を引き出す存在と位置付けて活用する企業の施策を紹介する。
教育現場における生成AIの利用が急速に広がる中で、学生や教員はこの新しい技術とどう向き合うべきか模索している。ハーバード大学においても例外ではない。
AIシステムの裏側に広く採用されている「RAG」だが、期待した精度が出ないケースも少なくない。RAGの構築から評価までのステップと、検索精度を最大化するために押さえるべきポイントを解説する。
組織のAI技術活用の壁になっているのが、膨大なデータを扱うことに伴う通信遅延や高額な運用費だ。これらの課題を解消する可能性がある「エッジネットワーク」の概要と、その利点を3つの視点から解説する。
生成AIを支える大規模言語モデル（LLM）には課題がある。課題を克服し、企業やエンドユーザーのニーズに応えるための機能や特徴を有するAIモデルを3つ紹介する。
「RAG」（検索拡張生成）は大規模言語モデル（LLM）に外部知識を組み合わせ、より精度の高いアウトプットを可能にする技術だ。RAGを導入し、成果を上げる企業の取り組みを紹介する。
Goldman Sachsによると、AI技術の普及によって3億人の雇用に影響が生じる可能性がある。AI技術を活用するITベンダーは、従業員の雇用方針をどのように考えているのか。
英国のLloyds Banking GroupはAI技術活用のためのシステムを「Google Cloud」に移行し、全社的な活用を加速させている。同行が考える、全社的なAI技術活用の「成功の鍵」とは。
GPUの性能を最大限引き出すには、それを支えるストレージ側の進化が欠かせない。ストレージに求められている要件と、それを実現するための技術動向を解説する。
AIワークロードを動かすためのネットワークをどのように再設計すべきかについて、企業は頭を悩ませている。AIインフラのネットワーク運用のヒントを、Gartnerの提言を基に解説する。
米国一強が続くAI市場。しかし、日米間のITに対する価値観や運用文化の違いが、導入後のトラブルや不満の原因になることもある。今こそ日本企業が再考したい技術選定の視点を解説する。
生成AIを支える大規模言語モデル（LLM）の進化が目覚ましい。一方で、無視できない幾つかの課題も明らかになってきた。LLMの概要と、根本に存在する5つの課題を解説する。
AI技術の進化を支えるGPU分野で、市場をけん引しているのがNVIDIAだ。同社は「AIファクトリー」構想で何を目指そうとしているのか。従来のデータセンターやコンピュータはどう変わっていくのか。
「RAGの構築が上手くいかない」と悩む企業は、データを見直すべき可能性がある。RAGの精度を高めるために欠かせないデータの前処理プロセスについて解説する。
米各州が制定した人工知能（AI）規制法を、10年間停止する連邦政府案が提出され、議論を呼んでいる。制定に対して、それぞれの関係者がどのような考えを抱いているのかを紹介する。
LLM「Gemini」がオンプレミス環境で利用できるようになる計画をGoogleが明らかにした。発表からは、生成AI活用のステージが次の段階へ移りつつある状況が垣間見える。
AI導入企業にとって、大規模言語モデル（LLM）に加えて小規模言語モデル（SLM）が有力な選択肢となっている。SLMはただの“軽量版LLM”ではない。その仕組みを解説する。
生成AI製コンテンツの急増は、コンテンツを審査して不適切なものを排除する「コンテンツモデレーション」に新たな課題を突き付けている。その対策として有力な、AI技術を活用したモデレーションとはどのようなものか。
LLMの性能をまとめて評価したい場合に有用なのが、リーダーボードだ。さまざまなLLMの性能を評価した情報が公開されている。LLM選びの参考にできる、主要なリーダーボードを紹介する。
人工知能（AI）技術がビジネスに浸透しつつある中、人間へのさまざまな悪影響が指摘されている。ところが、PwCの調査で明らかになったのは「給与が増える」ことだ。どういうことなのか。
企業がAI技術の導入を進める中、現場ではどのような成果が生まれているのか。導入現場が直面する課題や乗り越えた壁に注目し、AI技術活用のリアルを探る。
驚異的な計算能力を持つ量子コンピュータは、さまざまな分野の複雑な課題を解決する能力を秘めており、AI技術との組み合わせによる強化事例も登場した。どのような場面での実用化が想定されるのか。
LLMの性能を評価したい場合、どのベンチマークを使えばいいのか。ベンチマークごとに得意分野はあるのか。LLM選定の鍵となる、主要なベンチマークとその特徴を紹介する。
顧客体験向上のために人工知能（AI）技術利用に力を入れる英国の航空会社Virgin Atlantic Airways。同社はどのような方針で製品を採用しているのか。
AIの実用化が進む中で、ストレージに求められる要件も変化しつつある。そうした中で、クラウドストレージの活用が広がっている背景とは。
MetaのCEOマーク・ザッカーバーグ氏は、同社が開催したイベントで「AIコーディングの将来像」について語った。その見解に対しては、ソフトウェア開発の将来にリスクをもたらすものだという見方もある。
GPUの性能を最大限引き出すために、どのようなネットワークを選ぶべきかに悩む企業は少なくない。Gartnerが推奨する事項を基に、そのヒントを紹介する。
InformaticaがエージェンティックAIへの本格的な取り組みを発表した直後に、Salesforceによる買収が発表された。買収直前に開催されたInformatica World 2025の内容から、その戦略的意図を読み解く。
膨大なデータを抱えていながら、その大半を活用できないまま“塩漬け”にしている状態は、企業に共通する悩みだ。この「宝の持ち腐れ」状態を、AI技術で解決しようとするスタートアップの事例を紹介する。
企業がAI技術の導入に意欲を示す一方で、「スキル不足」が大きな障壁となっている。AWSは英国で10万人規模のAI技術活用スキルの教育プログラムを展開し、この課題の解消に取り組む。その狙いは何か。
単なる業務効率化にとどまらない「AIエージェント」の本質的な価値とは何か。PoCから実運用へと進めるための勘所とは。AIエージェントを展開するAIベンダーPKSHA Technologyに聞いた。
AI導入では、AIモデルの“大きさ”だけが重要な要素ではない。大規模言語モデル（LLM）と小規模言語モデル（SLM）の比較を通して、現場で生きるSLMの強みを解説する。
2025年3月、Googleは新LLM「Gemini 2.5 Pro」の試験運用版を発表した。どのように業務に活用できるのか。Googleの各種サービスとの連携と併せて、その可能性を探る。
産業界ではAI技術による自動化、クラウドサービス、5Gなど高速通信の融合が進んでおり、有識者は「新たな変革が迫っている」と分析する。産業界で今起こっている8つの変化を紹介する。
偽情報や不適切コンテンツを排除するため、ソーシャルメディアを中心にコンテンツモデレーションの活用が浸透している。その一端を担っているのがAI技術だ。「AIモデレーション」の仕組みと、6つの手法を解説する。
人工知能（AI）技術の利用が広がっているが、うまくいかないケースもある。英国の航空会社Virgin Atlantic Airwaysはどのようにして失敗を避けたのか。同社のAI統括者に聞いた。
AI導入が進む中で、ストレージに求められる要件は複雑化しており、「クラウドとオンプレミスどちらの環境で運用すべきか」に悩む企業は少なくない。それぞれの利点を比較しよう。
自然言語で「こうしたい」と伝えるだけで、AIがコードを書いてくれる「バイブコーディング」。そのまま使って本当に問題ないのかという懸念はあるが、筆者がその実力を実際に使って試してみた。
自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」への期待が高まっている。一方で、高額な投資に見合う成果を得られずに悩む企業が後を絶たない。導入を成功させるために検討しておくべきこととは。
AIモデルを外部のデータソースと連携させるプロトコル「MCP」を活用することで、AIアプリケーション開発にどのようなメリットが生まれるのか。その基本的な仕組みから実装例までを解説する。
Microsoftは、年次開発者イベント「Build 2025」でWindowsへのAI技術の全面的な統合を打ち出した。AI開発基盤「Windows AI Foundry」とは何か、「MCP」をWindowsに統合した狙いについて解説する。
AIモデルの精度が上がり、計算需要が増大すると、影響を受けるのがデータセンター業界だ。データセンター事業者が突き付けられている「根本的な設計思想の変革」の背後には何があるのか。専門家の見通しとは。
英司法省の犯罪予測ツール「OASys」は、特定の人種に対して不正確な評価を下すことが公式に認められている。評価された当事者たちが語る問題と、英政府が開発を進める新たな予測ツールの実態とは。
2025年3月、Googleは新LLM「Gemini 2.5 Pro」の試験運用版を発表した。同モデルはどのような価値をユーザーにもたらすのか。「Gemini 2.0」からの強化点とは。
SAPは同社ERPをクラウドへ移行する方針を掲げているが、ユーザー組織からの反発は後を絶たない。クラウド移行の妨げとなるのはどのようなことなのか。SAPユーザー会の見解をまとめた。
Google検索にAI機能「AI Overviews」が新しく組み込まれた。企業がコンテンツマーケティングを考える上で押さえておくべきポイントとは。
自分が使っているLLMの性能はどの程度なのか。そもそもLLMの性能を評価するにはどうすればよいのか。そうした疑問を解消する、LLMの「ベンチマーク」や実施方法を紹介する。
自然言語で「こんな機能を実現したい」と伝えるだけで、AIがコードを書いてくれる「バイブコーディング」が注目されている。実際にバイブコーディングに取り組み、その可能性を探ってみた。
大規模言語モデル（LLM）と外部データを連携させて精度を高める「RAG」（検索拡張生成）の導入が進んでいる。その3つの設計パターンについて、RAG実装時の課題や設計パターンの選び方と併せて解説する。
人工知能（AI）技術の普及を背景に、世界各国でAI技術用データセンターを誘致する競争が激しくなっている。サウジアラビアも例外ではない。同国の「大胆な戦略」とは何か。
軽量で扱いやすいSLM（小規模言語モデル）への関心が高まっている。今後、LLMではなくSLMの重要性が高まるのはなぜなのか。専門家の意見を基に、SLMの実用性と将来性について考察する。
配車アプリケーションを開発するGrab Holdingsは人工知能（AI）の活用を本格化させている。AI活用によって、ユーザーはどのようなメリットを得られるのか。Grab HoldingsのAI戦略を説明する。
個人の再犯や殺人を予測するツールの運用、開発を進めている英司法省。だがそれらのツールは、“偏ったデータ”に基づいて人種的マイノリティーの人々を不当に危険視する恐れがあるという。根本的な問題点とは。
企業におけるAI導入が進んでいるものの、その導入状況や受け入れ意識は職場によってばらつきがあるようだ。調査で見えたAI導入の意外な実態や、従業員の本音を紹介する。
「RPA」と「AIエージェント」はどちらも業務自動化に役立つ技術だが、それぞれ異なる特徴を持つ。10個の視点で両者を比較する。
LLMの発展を機にAI活用の機運が高まる中で、今後トレンドになる可能性が指摘されているのが、プライベートAIや小規模のモデルだ。データ基盤を提供するClouderaはユーザー企業をどう支援するのか。
Google検索に新しく導入されたAI機能「AI Overviews」は、これまでの情報検索の在り方をどう変える存在なのか。Googleが見据える次世代の検索体験について考察する。
人工知能（AI）技術の利用が広がる中、どうビジネス価値を生み出すかが課題になっている。先行して取り組んでいる米国の組織はAI技術をどう利用しているのか。具体例を紹介する。
AI技術に関するバイアスの問題を、女子は男子よりも深刻に受け止めていることが調査から判明した。この認識の差は、IT業界に存在するある問題に起因するという。どのような“負の連鎖”を引き起こす恐れがあるのか。
SLM（小規模言語モデル）は、LLMよりもコスト効率の高い選択肢として注目されている。SLMには弱点もあるが、「知識の蒸留」によってそれを克服できる可能性がある。その具体的な仕組みとは。
技術の進化でネットワークの運用管理が複雑化し、頭を抱える組織もあるだろう。その有効な解決方法の一つが「AIOps」の採用だ。AIOpsはどのようなもので、誰に必要なのか。
Microsoftは同社の開発ツールに生成AIを導入し、開発工程を自動化するだけではなく、非エンジニアがAIエージェントを開発できるようにしている。この戦略は人間のエンジニアにどのような影響をもたらすのか。
企業がAI技術を活用する上で、データの取り扱いや説明責任といったプライバシーに関する懸念の解消は重要な課題だ。AI技術の恩恵を最大化し、安全かつ倫理的に活用するために、今すぐできる7つの施策を紹介する。
RPAとAIエージェントはどちらも業務自動化に役立つ技術だが、それぞれ得意分野と限界がある。業務の特性に応じたRPAとAIエージェントの使い分け方を整理する。
AIモデルがもっともらしいうそや誤情報を生成する「ハルシネーション」を抑制することは、企業にとって喫緊の課題だ。発生の原因や、ハルシネーションを発生させないための取り組みを整理する。
AI技術は業務効率化に貢献し得るが、その裏にはプライバシー侵害リスクが潜む。データ侵害や企業の社会的信頼の喪失、法令違反などに発展しかねない、企業が見過ごせない6つの懸念とは。
最近、組織で急速に広がる生成AI。投資が大きくなるにつれ、そのビジネス価値が問われる。期待外れにならないようにするために、組織が検討すべきROI測定方法と、“真の効果”を享受するための施策とは。
米トランプ政権は人工知能向けの半導体などの輸出を規制する法規制を撤廃する意向を示した。これによって、同政権は2つの課題に対処する必要性が出てきた。
SSDの技術進化と容量単価の低下が注目を集める中、「HDDは終わる」との見方が再び浮上している。しかし、現実はそう単純ではない。SSDがHDDに取って代わるには、まだ幾つもの“壁”が存在する。
災害が起きた場合、IT部門は迅速かつ正確に必要な措置を講じなければならない。そこで活躍するのがAI技術だ。災害の発生前から発生中、発生後に至るまで、AI技術が役に立つ7つの分野を紹介する。
複数のAIエージェントが連携してタスクを遂行する時代に向けて、Googleはオープンプロトコル「Agent2Agent」（A2A）を発表した。その技術的な要点と、活用例を解説する。
AI技術を活用してイノベーションを生み出そうとしているのにうまくいかない原因は、データの分断や管理の複雑さにある。クラウドサービスやオンプレミスシステムに点在するデータを一元化できる基盤の構築法とは。
インフラやシステムの運用を対象にした「IT自動化」は、IT部門のタスクだけではなくビジネスにも影響を及ぼす存在になりつつある。それを成功させるには、幾つかの課題を乗り越える必要がある。
年間最大12兆円もの経済的損失を発生させるという「2025年の崖」問題。ノウハウの不足やレガシーシステムのブラックボックス化を乗り越え、DXを推進する上で、生成AIやノーコードツールの活用が有効だ。
AI技術が生み出す不確実な情報やシステム設定ミスは、AI技術を活用する上での大きな課題だ。実務におけるAI技術活用の3つのリスクと、それらを解消してAI技術を安全に活用するための施策を解説する。
事業の成長においてAI技術が不可欠になりつつある現代、企業はAI技術のリスクを把握し、適切に対処することが求められている。経営や法規則、倫理といった、事業に影響を与えるAI技術のリスクと対策を考察する。
米国の研究チームが、せん妄の高リスク患者を早期に特定するAIモデルを開発した。患者に関するさまざまな情報を解析する「マルチモーダルAI」を開発した研究の内容と成果を紹介する。
「RPA」と「AIエージェント」はどちらも業務効率化に役立つ技術だが、それぞれの特徴を正確に理解している人はどれだけいるだろうか。両者の基本的な仕組みを解説する。
米国政府による対中輸出規制の制限対象に、NVIDIAの中国向けGPU「H20」が加えられた。規制強化がもたらした影響と、NVIDIAおよび競合ベンダーの動きを解説する。
生成AIブームが熱を帯びる中、世間の関心が失われる「幻滅期」の到来は避けられないとの見方がある。生成AIへの関心はなぜ薄れてしまうのか。生成AI市場は今後どうなるのか。
AIエージェントやAIチャットbotの開発を進める上で理解が必要なのが、人の話し言葉を理解するための技術「自然言語理解」（NLU）だ。本稿を通じて、NLUの仕組みと具体的な活用例を学ぼう。
企業のシステム運用だけではなく、ビジネスにも直接的な影響を与え得る存在として重要度が増しているのが、IT自動化だ。企業における導入状況や、そのメリットを探る。
SSDの技術進化が目覚ましいが、依然としてHDDはストレージ市場の主役の座にある。AI技術の活用が広がり、より読み書きの高速なストレージが求められる中で、HDDはその座を維持できるのか。
LLMを用いた業務効率化が進む中で、「人間の仕事は代替される」という声も上がっている。実際のところはどうなのか。IT記者が複数のLLMを使って検証した。
おもちゃメーカー大手のMattelは、消費者レビューの分析にGoogle Cloudを導入し、処理時間を1カ月から1分に短縮した。分析の効率化以外にも、同社は“望外の成果”を得ることができたという。その内容は。
ERPにAI機能を組み込む動きが加速している。一方で導入コストへの懸念から、導入による具体的な成果を知りたいという企業の声がある。AI活用を見せかけで終わらせないために、知っておくべきERPとAI機能の進展とは。
Oracleのクラウドインフラ事業が好調だ。2025年度第2四半期の売り上げ成長率が、AWSやMicrosoft、Googleを上回ったという。成功の要因は何か。今後の課題と併せて紹介する。
不動産運用投資会社が、自社が運営する駐車場の需要予測を通じて利用を最適化し、全体利益を15％向上させた。需要予測システムをどのように構築したのか。
Perplexityは、単なる検索エンジンにとどまらず、幅広い用途に活用できるAIツールだ。代表的な活用例を7つ紹介する。
AIスタートアップPoeticsは、商談解析AIサービス「JamRoll」の開発にAWSの「Amazon Bedrock」を活用している。もともと利用していた「GPT」から移行した経緯や、選定の決め手について聞いた。
LLMをPCで動かす時代が来た。実際にIT記者がローカルPCで複数のLLMを検証してみた。ハードウェアの最適な構成を探った内容と併せて紹介する。
Dropboxが、AI搭載検索ツール「Dropbox Dash」に競合サービスとの横断検索を可能にする新機能を追加した。この動きの狙いと、クラウドストレージ業界全体で進む“新戦略”への移行とは。
Googleは「Gemini 2.0」において、テキストだけではなく画像や音声を生成できる「マルチモーダル出力」機能を実装し、さまざまな面での性能向上を実現した。この進化はAIアシスタントの利用シーンをどう広げるのか。
多様なAIエージェントツールが登場する中で、最適なツールの選定に頭を悩ませる企業は少なくない。Adobe Summit 2025で発表されたユーザー企業の取り組みを基に、AIエージェント導入のヒントを探る。
人工知能（AI）技術を活用する際、まず選択肢になるのが「パブリックAI」と「プライベートAI」だ。安全かつ適正なコストで導入と運用をするには、どのようなポイントを押さえるべきなのか。そのこつを解説する。
2022年11月に「ChatGPT」が公開された。ChatGPTはさまざまな人工知能（AI）技術を礎としている。他にはどのような技術が登場したのか。その歴史をおさらいする。
AIエージェントに関する新しい潮流が、IT業界を席巻している。次々と最新ツールを打ち出すNVIDIAやOpenAIなど大手企業の狙いとは何か。最新動向を解説する。
1930年代から始まった人工知能（AI）技術の歴史はどのように変遷したのか。2015年から2018年に焦点を当てて、その変化を紹介する。
人間の知識をただまねるだけのAIから、自ら学習し進化するAIへ。1970年代から2000年代にかけて起きた技術の大躍進を分かりやすく解説する。
AI搭載検索エンジン「Perplexity」は、検索機能にとどまらない幅広い機能を提供する。使いこなすために知っておきたい主要機能と、限界およびリスクをまとめて紹介する。
キーボード入力で生成AIに問い掛け、音声入力でAIチャットbotを操作する――AI技術はさまざまな技術と英知の結晶だ。AIはどのような技術や理論で構成されているのか。歴史からひもとく。
業務効率改善への期待から、医療現場でのAIツールの導入が広がりつつある。AIツールを導入したある医師は、業務効率化だけでなく、患者との関係にも変革があったと話す。その内容は。
GPU不足が深刻化する中、企業では組織やプロジェクト間のリソース争奪戦が起きている。この問題の解決に役立つのがNVIDIAの「KAI Scheduler」だ。GPUリソースの効率的な管理をどのように実現するのか。
2024年は、生成AIの本格的な普及が進んだ一年となった。一方で、その基盤となるAIインフラの構築や運用においては、さまざまな課題が浮き彫りになっている。本稿は、AIインフラ市場の動向を整理する。
2025年第1四半期にPCの出荷台数が急増した。PCベンダー各社が米国の関税発表に備え、米国向け出荷を加速させたためだ。今後はWindows移行計画にとっての逆風も考えられるという。その影響とは。
AI処理に特化したプロセッサを搭載する「AI PC」への注目が高まる一方で、決定的な用途がなく、その立ち位置は曖昧だ。課題と可能性の両面から、AI PCの今後を展望する。
OpenAIが2025年2月に発表した「GPT-4.5」は、自然な会話と感情理解に特化した最新モデルだ。「GPT-4o」などの従来モデルと比べて何が優れるのか。OpenAIはどのような取り組みで性能を向上させたのか。
AI技術が進化し、さまざまなAIツールの活用が広がる中、組織のリスク管理が課題となっている。その鍵となるNISTの「NIST CSF」と「AI RMF」を効果的に組み合わせるにはどうすればよいのか。
検索AIツール「Perplexity」は、「ChatGPT」をはじめとする他のAIツールと何が違うのか。独自の強みやプランごとの違いについて解説する。
深層学習の主要フレームワーク「PyTorch」と「TensorFlow」には複数の違いがある。自社プロジェクトに適したフレームワークを見極める上で欠かせない、それぞれの選択基準や設計思想、メリットとデメリットを取り上げる。
AIエージェントの活用が進む中で、企業はその「実力」と「限界」を正しく見極めることが需要だ。導入前に押さえておきたいAIエージェントの動向を、4つの視点で読み解く。
人の生死に関わる判断が必要な医療現場で、医療従事者はAI技術の活用をどう捉えているのか。期待や懸念、AIツールの導入に至った医療機関での取り組みを、調査結果に基づいて紹介する。
AIエージェントの構築においても、「RAG」（検索拡張生成）は重要な役割を果たす。企業はその真価を引き出すために、何から取り組むべきなのか。
ベンダーロックインのリスクは、プロプライエタリソフトウェアにとどまらず、さまざまな分野において新たな形で拡大している。なぜ今、企業が注意すべきなのか。
NVIDIAは2025年のGTCで「Llama Nemotron」「Cosmos Reason」をはじめとする新製品群を発表した。激化するAI開発競争を生き残るために同社が打ち出した戦略とは。
生成AIのビジネス活用が広がる中、課題になるのは、生成AIを安全に使うためのインフラ構築だ。そのポイントとは何か。「プライベートAI」をキーワードに解説する。
人工知能（AI）技術の利用は医療機関の収益サイクル管理にさまざまなメリットをもたらす。患者もその恩恵を受ける可能性がある。具体的にはどのような利点があるのか。
NVIDIAは2025年のGTCでGPUのロードマップを公開し、「Blackwell Ultra」や「Vera Rubin」をはじめとする新製品群を発表した。同社はAI市場のニーズにどう応えていく計画なのか。
セキュリティツールはPCを重くしがちだ。AI PCは、この問題を解決する鍵になり得る。AI PCによるエンドポイントのパフォーマンス向上を目指すセキュリティベンダーの戦略と、その効果に迫る。
2025年は、AIエージェントの開発や導入がいよいよ本格化すると見込まれる。具体的にどの領域で活用が進むのか。RPAとの違いにも触れながら、AIエージェントがこれからどのように使われていくのかを探る。
AMDはGPU管理ソフトウェアベンダーと提携し、同社のGPU「AMD Instinct」でAIモデルを実行する際のワークロード管理と性能向上を図る。データセンターにはどのようなメリットがあるのか。
経済安全保障推進法に基づく「特定重要物資クラウドプログラムの供給確保計画」について経済産業省から認定を受けた3社が、今後も高まるGPU需要に応えるための体制構築に着手した。
Gartnerは人工知能（AI）サービスの普及を背景に、AIタスク処理に最適化されたサーバの需要拡大を見込んでいる。同社の調査結果を基にサーバ市場の動向を解説する。
AI活用を進める企業にとって、「RAG」（検索拡張生成）はもはや欠かせない技術となっている。なぜこの技術はこれほど重視されるのか。
IBMはメインフレームの次世代モデル「IBM z17」を発表。プロセッサに内蔵されたAIアクセラレーターの強化に加えてPCIe接続のアクセラレーターカードを最大48枚搭載可能にするなど、AI時代を前提にした設計が特徴だ。
2025年4月、Dell TechnologiesはAIデータセンター向けの新製品群を発表した。これはNVIDIAとの協業に基づいて構築されるAIインフラでも活用される製品群だ。Dellが目指す今後のAIインフラの在り方とは。
医療機関の収益サイクル管理の自動化といえば「RPA」だと考えるのはもう古い。最近は人工知能（AI）技術による自動化に注目が集まっている。RPAの「物足りない」点とは。
プロセッサアーキテクチャの多様化が進む中、「Java」が再評価されている。ARM64アーキテクチャの台頭とx86サーバの限界がもたらす技術選択の転換点、AIモデル用のインフラにおけるプログラミング言語選定の新たな視点を解説する。
OpenAIが開発した最新のLLM「OpenAI o3」は、従来のAIモデルを大幅に超える性能を誇る。その主要な技術革新と実力を詳しく解説する。
高度なIT人材や研究開発拠点の確保を目的に、インドに拠点を設置する企業の動きがある。インドのIT人材はどのような分野で活躍しているのか。“弱点”はあるのか。
OpenAIがソフトバンクなどから400億ドルの資金を調達することが分かった。一方、同社への評価の高さに疑問を呈する専門家がいる。何が問題なのか。
セールスフォース・ジャパンはSalesforceのAIエージェント機能のためのマーケットプレイス「AgentExchange」を、日本国内で提供開始すると発表。初期パートナーとして5社がAgentforceのサービス提供を開始する。
ServiceNow Japanはさまざまな業務を支える「NowPlatform」の共通プラットフォームとしての強みを生かし、AI活用や次世代CRMなど、部門横断的に活用される機能の強化に取り組む。
米国のトランプ政権が発表したAI投資計画「Stargate」は、AI分野のイノベーションを加速させる一方で、幾つかの懸念も浮き彫りにしている。プロジェクトの利点と懸念点を整理しよう。
Googleは「Gemini 2.0 Pro」をはじめとする新モデル群を発表し、AI市場における攻勢を一段と強めている。Geminiアップデートによるユーザーへのメリットと、GoogleのAI戦略を解説する。
英国の財務大臣が2025年度の春季予算を発表した。同発表では、複数の分野においてAIの活用を進めることが明らかになった。英国政府はAIで何を実現しようとしているのか。
AIコーディングツールは開発効率を向上させる能力を秘める一方で、プライバシーやライセンスの問題も抱えている。どのようなツールが自社に合い、どのような場面で真価を発揮するのか。
OpenAIの新モデル「OpenAI o3」は、従来のGPT-4oやOpenAI o1を超える存在として注目を集めている。OpenAI o3の技術革新、バージョンごとの違い、利用方法について詳しく紹介する。
Intelはデータセンター向けCPU「Xeon 6」新モデルで何を目指すのか。価格転換と専用アクセラレーターで、Intelは再び主導権を握れるのか。
人工知能（AI）の活用が社会や業務のさまざまな場面で広がる一方、誤情報の生成や情報漏えいのリスクなどの課題もある。信頼できるAIシステムを構築するために企業が取り組むべき施策とは。
経営不振に陥っているIntelの新CEOリプブー・タン氏が、同社の基調講演で事業立て直しの見通しについて語った。だが、専門家はその内容に懸念を示している。
専門家の中で、汎用人工知能（AGI）が人間の脅威になるという議論がある。一方、AIベンダーがその議論を利用して有利な状況を作り出す可能性があると指摘する声もある。AIの脅威に伴うAIベンダーへの懸念とは何か。
AIツールの導入が加速する中、導入の効果を感じている経営層と、使いこなせていないと感じる従業員の間に認識のずれが生まれている。効果的に使えないといくら損してしまうのか。導入を無駄にしないための施策とは。
日本IBMはAIの本番展開について、IBMならではの考え方について詳細に解説し、基盤モデルに関しても規模拡大に頼らない現実路線を打ち出した。
米国のトランプ新政権は、5000億ドルを投じるAI投資計画「Stargate」を発表した。プロジェクトが打ち出された背景や狙い、今後の施策を解説する。
AI技術の活用が進む今、企業は顧客体験の向上にAI技術をどう役立てていけばいいのか。CXデザインに15年以上携わった経験を持つ専門家に、AIコミュニケーションツール活用のポイントを聞いた。
コーディング作業の効率化を支援するためのAI技術活用が盛り上がりを見せている。さまざまなAIコーディングツールの中から、自分の用途に合うものを選ぶために、その違いを知っておこう。
OpenAIのAI検索ツール「ChatGPT Search」が登場し、検索市場に君臨してきた「Google検索」との競争は新たな局面を迎えている。今後、検索市場の勢力図はどう変化していくのか。
NVIDIAは、AI向けGPUの強い需要を背景に、好調な業績を継続している。2025年後半には、GPUアーキテクチャ「Blackwell」のさらに高性能なバージョンを投入する計画も控えている。同社の事業は今後も順調に進むのか。
「生成AIに関する法規制はこれからどうなるのか」など、2025年、生成AIの導入や活用を進める企業が知っておきたい生成AIのトレンドを5つ紹介する。
OpenAIのAI検索ツール「ChatGPT Search」は、検索の在り方を大きく変える可能性がある。一方で、「Google検索」に代表される従来型の検索が不要になるとは言い難い。それはなぜなのか。
2025年、「AIエージェント」の時代が本格的に到来する。企業が競争力を維持するためには、AIエージェントの導入と活用に向けた適切な準備が不可欠だ。具体的にどう備えるべきなのか。
生成AIの活用を業務レベルに落とし込むには、生成AIの活用法やトレンドを把握しておくことが肝要だ。生成AIに関する2025年のトレンドを5つ紹介する。
生成AIの次のステップとして注目を集める「AIエージェント」だが、技術的な制約や市場の未成熟さといった課題も浮き彫りになっている。専門家はこの技術の展望についてどのような見解を示しているのか。
オークランド戦争記念博物館が進めるAI技術の活用には、シャドーITなどの課題がある。そうした課題にどのような姿勢を示し、AI技術を活用した業務支援や来館者の体験向上の取り組みを進めているのか。
Baidu（百度）が発表した推論モデル「ERNIE X1」は、DeepSeek-R1と同等性能でありながら利用料は半額だという。ただ、一部の専門家は懐疑的な見方を示す。
OpenAIのAI検索ツール「ChatGPT Search」は、今後検索の在り方をどう変えるのか。「Google検索」との違いを5つのポイントから解説する。
生成AIを活用すれば、XRやデジタルツインの開発を迅速化したり、コストを抑制したりできる可能性があるが、懸念点も付きまとう。どのような懸念があるのか。
イスラエルのセキュリティ企業KELAが2025年版AI脅威レポートを発表した。これによれば、悪意あるAIツールが過去12カ月で急増している。その実態とは。
デジタルツインとAI技術を別々に使用するのではなく、両者を組み合わせることで、相乗効果が生まれる可能性があるとコンサルティング会社McKinseyは主張する。どのような効果があるのか。
Oracleが発表したAIエージェントの作成・管理ツールによって、AIエージェントをカスタマイズしたり、OracleもしくはサードパーティーのAIエージェントを組み合わせて複雑な業務を自動化したりできるようになる。
AIツールの開発に取り組むスタートアップは、どのような戦略を用いて競争力を高めるべきなのか。米国で開催されたAWSの年次イベント「AWS re:Invent」で、その最前線を探った。
OpenAIのAI検索ツール「ChatGPT Search」が検索市場に新風を吹き込んでいる。どのような仕組みを持ち、検索の在り方をどう変える存在なのか。
2024年のGTCで発表された「Dell AI Factory with NVIDIA」がさらに発展した。PCからサーバ、ストレージ、ネットワークまでインフラ全体を提供可能なDellの新たな製品群とは。
ChatGPTをはじめとする生成AIの台頭によって、メタバースへの関心は薄れたという見方がある。しかし必ずしもそうとは言い切れない。その理由は何か。
少ないデータでAIモデルを訓練する「フューショット学習」が、AI開発の課題を克服する手法として注目を集めている。その利点と課題をおさらいしよう。
業務効率化を考える上で、AI技術の活用は欠かせなくなりつつある。その中でも、自律的に意思決定するAIエージェントは、最高経営幹部（CxO）からの注目が高まっている。どのような業務で活用できるのか。
Amazon.comのフルフィルメントセンター「BRS2」では、ロボットやAI技術を活用し、倉庫作業の自動化が進んでいる。具体的にどのような技術を活用しているのか。
業務の効率化を考えた場合に視野に入るのが、自律的に意思決定をするAIエージェントの活用だ。AIエージェントとその他のAIツールを組み合わせた「AIオーケストレーション」はさまざまな業務で活用され始めている。
MetaがGPU依存からの脱却を目指す背景には何があるのか。Armとの協力を通じてどのような次世代AIインフラの実現を目指しているのか。
日本IBMは、AI戦略についての説明会を開催した。基盤モデル「Granite 3」への取り組みや、“IT変革のためのAI活用”に関する最新状況が紹介された。
中国発AI「DeepSeek」の台頭に伴い、LLMの安全性に対する懸念が浮上している。企業のCISOはこうした状況をどう受け止め、どのような対策を講じるべきなのか。
MicrosoftはAIツールを導入したことで、営業活動の効率化を実現した。しかし、その導入に当たっては、幾つかの課題にも直面したという。
さまざまなルールが存在する財務や経理の領域では、生成AIをどのように活用すればいいのか。8つの使用例を紹介する。
AI開発における重要なプロセスが「学習」と「推論」だ。開発者はそれぞれどの程度のリソースを割けばよいか見極める必要がある。どちらを重視すべきなのか、複数の視点から考察する。
少量の学習データでAIモデルをトレーニングする「フューショット学習」が注目を集めている。具体的にどのような場面で活用されているのか。
中国発のAIモデル「DeepSeek」が注目を集める中で、Ai2新LLM「Tülu 3 405B」はオープンソースの在り方について疑問を投げ掛けている。
AIモデルに望ましい回答を効率的に出力させるためにプロンプトを分割するのが「プロンプトチェーニング」だ。プロンプトチェーニングの実践方法や、業務における具体的な応用例を紹介する。
AIモデルに望ましい回答を効率的に出力させるプロンプトを作るための技術に「プロンプトチェーニング」がある。プロンプトチェーニングを使うメリットや、使うに当たっての課題を紹介する。
LLMの安全対策を回避し、有害な出力を生成させる技法が「ジェイルブレーク」だ。具体的にどのような手口を用いるのか。代表的な手法を3つ解説する。
Microsoftは営業活動の業務にAIツールを導入し、約9億円相当の生産性向上を実現した。導入したツールと、その活用方法とは。
AIモデルから期待通りの回答を得られないときに役立つ技術が「プロンプトチェーニング」だ。プロンプトチェーニングの仕組みやテクニックを紹介する。
AIモデル開発で中心となるプロセスが「学習」と「推論」だ。この2つに適切にリソースを配分する上で考慮すべきポイントを解説する。
Cisco Systemsは、企業がAIモデルの運用に向けてネットワークを刷新するトレンドの中、新たな「スマートスイッチ」シリーズを発表した。AI向けにどのような技術が搭載されているのか。
AIモデルの開発にはデータが欠かせないが、常に十分なデータを収集できるとは限らない。そこで注目されているのが「フューショット学習」という手法だ。
中国のクラウドベンダーAlibabaは、人工知能（AI）技術の成長機会を生かし、クラウドインフラを今後の成長の基盤とするために、大規模な投資を実施することを発表した。
Supermicroのデータセンター向け「Blackwell」システムの出荷はNVIDIAにとって朗報だが、企業はROI（投資対効果）を慎重に見極めるべきだとアナリストは指摘する。どういう意味なのか。
突如として話題になった中国製AI「DeepSeek」が市場の関心を集める一方で、セキュリティベンダーが同モデルの脆弱性を指摘している。その具体的なリスクとは。
AIモデルの高性能化に欠かせないプロセスが「推論」と「学習」だ。この2つのフェーズを適切に設計・運用するためには、それぞれの役割の違いを理解する必要がある。
企業はAI技術を用いて、業務効率化や生産性向上に取り組んでいる。しかしある重要な要素を見落とすと、かえって生産性を低下させてしまうこともある。
人工知能（AI）の活用がさまざまな場面で広がりを見せている。生成AIの基本的な使い方から応用までを学べる学習プラットフォームを紹介する。
AIによる効率化は、より自由な時間をもたらすと期待されてきた。しかし実際には、AIの導入が労働環境の悪化を招く可能性もある。
NVIDIAはAI開発に関連する複数のサービスをCES 2025で発表した。AIエージェント開発に使えるツールなど、同社が新たに打ち出した内容を紹介する。
中国製AI「DeepSeek」の登場がAI市場に大きな波紋を広げている。これまで同市場で圧倒的な優位を誇っていたAI関連ベンダーへの影響とは。
「邪悪になるな」「正しいことをやれ」を行動規範に掲げてきたGoogleが、AI技術を軍事目的で利用しないとする誓約を撤回した。Googleの方針転換には何が影響しているのか。
生成AIの使い方を誤れば、機密情報や個人情報が漏えいするリスクがある。データ漏えいが発生するのはどのような場面なのか。6つの例を紹介する。
実業家イーロン・マスク氏らがOpenAIに970億ドルの買収提案を表明した。マスク氏が買収の意向を示した背景には、中国のAIベンダーDeepSeekの台頭があるとみられる。
2024年、生成AIが普及したことで人間の仕事は奪われたのか。企業は生成AIへの投資に見合った収益を得ることができたのか――生成AIへの期待と不安、その“答え”を専門家の見解を基に紹介する。
ビジネスにおけるAI導入が広がる中で、「AIエージェント」の登場に関心が寄せられている。企業はどう備えるべきなのか。押さえておくべきトレンドを3つ解説する。
米議会で、中国のDeepSeekが開発したAIチャットbotサービスを政府機関の端末で利用できないようにする法案が提出された。議員らは安全保障上のリスクを強調するが、別の専門家は根本的な課題を指摘する。
AppleのAI機能群「Apple Intelligence」が虚偽のニュースを生成したとして、英国放送局BBCが抗議している。AIへの信頼が揺らぐ一方で、生成AIとメディアの関係に変化が生じする可能性がある。
AI活用の場は、デジタルの世界だけでなく物理空間にまで広がっている。NVIDIAが発表した物理空間を理解する基盤モデル「NVIDIA Cosmos」は、AI市場にどのような影響をもたらすのか。
米国では一部の州がAI規制法の制定を進め、AI規制法が乱立している状態だ。一方、連邦政府はAI規制を緩和しつつある。連邦政府がAI規制法を制定する日は来るのか。企業が取るべき行動とは。
AIを搭載した検索エンジンの登場により、Webサイトを検索結果の上位に表示させるための「SEO」戦略にも影響が生じている。ユーザーが注意すべき変化とは。
AI技術の活用が進む中、さまざまな国や地域がAI規制法の制定を進めている。米国では州単位でのAI規制法の制定が進んでいる現状を、問題視する向きがある。主な州のAI規制法に関する動向と、企業にもたらす影響とは。
PCの出荷台数が増加傾向にある中でも「AI PC」の販売が大きく伸びているとは言えない。だが今後は、ある時点からAI PCの販売が加速する可能性がある。
業務をはじめさまざまな場面で生成AIの活用が広がっている。テキスト、画像、音楽、ソースコードの生成に役立つAIツールを紹介する。
中国のDeepSeekが低コストで開発したAIモデルが、米国のIT業界に大きな衝撃を与えた。DeepSeekの開発手法がNVIDIAのGPU独占を揺るがし、AI普及を加速させる可能性について探る。
macOSやiOSに搭載されるAppleのAI機能群「Apple Intelligence」の信頼性について批判が出ている。何が問題なのか。背景にあるLLMの根本的な弱点とは。
AIを搭載した検索エンジンと、「Google検索」をはじめとする従来型の検索エンジンの仕組みは何が異なるのか。それぞれの特徴と違いについて詳しく解説する。
PCの出荷台数は増加傾向にあるにもかかわらず、「AI PC」の販売は伸び悩んでいる。なぜAI PCは売れていないのか。
企業向けAIモデル群としてIBMが打ち出している「Granite」には複数のメリットがある一方で、課題も存在すると専門家は指摘する。どのような壁にぶつかっているのか。
AIや量子コンピュータといった技術は、生活や産業を大きく変える可能性を秘めている。しかし、それに伴うリスクも無視できない。何に注意すべきなのか。
採用市場では、AI関連のスキルに加え、各業界の専門性を持つ人材のニーズが高まっている。高収入を狙えるAI系の職種を紹介する。
生成AIの業務活用が盛んだ。一方、AI技術の導入や運用に二の足を踏む企業がある。今からAI活用を進めて得られる効果はどの程度なのか。顧客体験の向上のためにAI技術を活用する場合、注意すべき点は何か。
AI搭載型の検索エンジンは、従来型の検索エンジンから何が進化したのか。ユーザーにもたらされる新しい価値を解説する。
米国のトランプ大統領は就任前、科学技術政策を調整する組織「OSTP」の人事計画を発表していた。OSTPの人事は、米国のAI規制に影響を及ぼす可能性がある。どのような人物が要職に指名されたのか。
自律的にタスクを実行する「AIエージェント」への期待が高まっている。Googleが2024年末に発表した新モデル「Gemini 2.0」は、その可能性をさらに広げつつあるという。
過熱するAI市場で、IBMは独自のオープンソースAIモデル「Granite」の強化に取り組んでいる。企業が業務に利用する際に役立つ特徴や機能を備えるという、その概要とは。
2024年10月にOpenAIが提供開始した「ChatGPT Search」は、Google検索と何が違うのか。ChatGPT Searchの魅力とは何か。4つのポイントを解説する。
職場における従業員のつながりが希薄化し、問題視されている。その原因は、テレワークの普及に限らない。この問題を解決するためには、どのようなアプローチが求められるのだろうか。
AI系の人材市場において、2025年に需要が高まると予測される職種は何か。具体的な業務内容や、求められるスキルと併せて解説する。
Googleは2024年末、新しいAIモデル「Gemini 2.0」を発表した。企業のどのようなニーズや課題に応えるものなのか。同モデルの特徴や、AI市場における優位性を解説する。
米国政府がバイデン政権下でAI技術の規制を強める中、OpenAIは政府に対し、AI技術の利益を享受するための政策を提言した。一部の専門家はその内容に懐疑的な見方を示している。何が問題なのか。
2024年10月にOpenAIが提供を開始した「ChatGPT Search」は、生成AIのどのような弱点を克服するのか。具体的な機能と併せて紹介する。
引く手あまたのデータサイエンティストを目指すには、技術的な基礎知識だけでなく、さまざまなスキルが求められる。そうした必須スキルの取得方法を紹介する。
2024年、「生成AIは人間の仕事を奪う」という見方があった。その予測は当たったのか、それとも外れたのか。専門家の意見を基に整理する。
もしAI系のキャリアを目指す場合、AI技術が積極的に活用されている業界を選ぶのが賢明だ。特にAI導入が進んでいる6つの業界を紹介する。
2024年、エンドユーザーや企業はAI技術にどのような期待を持ち、実際はどのような結果に落ち着いたのか。「AI規則は進んだのか」など、さまざまな予測とその結果を紹介する。
2024年12月、OpenAIは新プラン「ChatGPT Pro」を発表した。まず目を引くのが、月額200ドル（約3万円）という強気な価格設定だ。OpenAIの狙いと、AI市場に与える影響とは。
「生成AI」と「予測AI」は、いずれも業務効率を向上させるAI技術だ。両者にはどのような違いがあり、ビジネスのどのような場面で”使える”のか。専門家の意見を基に整理する。
AI技術の利用が広がる中、需要が高まっているのがAI系の職種だ。応募要件や求められるスキルは、一般的なエンジニア職とどのように異なるのか。
生成AIを活用したコーディング支援ツールは、開発者の生産性向上を考える上で欠かせない存在になりつつある。ソースコードの生成に役立つAIツール「6選」を紹介する。
ビジネスにおける生成AIの導入が進むと同時に、企業は幾つかの課題に直面している。意思決定者への調査を基に、主要な問題を4つ紹介する。
生成AIは業務をはじめさまざまな場面で利用できる“便利ツール”となりつつある。プロンプトを入力するだけで、画像や音楽を生成できるAIツール10選を紹介する。
スタートアップ市場では若手優位のイメージが強い。だがAI技術の活用が広がる中で、むしろ50歳以上の創業者の方が注目され始めているという。シニア起業家の強みとなる“ある能力”とは何か。
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。
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