「人工知能」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

人工知能（AI）を安全に使うためのポイント
“AIガバナンス”とは？　世界が無視できなくなっている理由
AI技術が進化すると同時に、AI技術やシステムを利用する際の倫理的な問題やリスクが増大している。AIガバナンスは、こうした問題に対処するために生まれた概念だ。AIガバナンスとは何か、本稿で詳しく説明する。（2024/6/5）

AI CoEに求められる本当の役割は
なぜ貴社のAI CoEは「ただの相談窓口」に成り下がるのか　成功率5％の壁
AI導入を成功に導く拠点として注目されるAIセンターオブエクセレンス（AI CoE）だが、設立すれば成果が出るとは限らない。実効性あるAI活用の鍵を握るのは、その“運用の質”にある。何をすればいいのか。（2026/2/3）

企業で使えるAIサービス10個を比較【後編】
GoogleとIBM、MicrosoftのAIサービスの特徴は？　チャットbotやAIエージェントの開発に役立つツールを比較
生成AIの登場によって、企業は自社の用途に合わせて細かく調整されたチャットbotやAIエージェントを開発できるようになった。本稿はGoogleとIBM、Kore.ai、Microsoft、OpenAIの5ベンダーのAIサービスを比較する。（2025/12/23）

“採算度外視”のAI投資の終わり
生成AIバブルが崩壊する“これだけの理由”　崩壊を乗り越えるには
AI市場は2026年以降、停滞する可能性がある。これに伴い、AIベンダーの再編やAI投資の縮小が起きることが予測される。“AIバブル”が崩壊する中で、ユーザー企業はどのようにAI戦略を立てるべきなのか。（2025/12/16）

Azureの新しいAI開発サービスが登場
Microsoftの「Azure AI Foundry」で広がる“生成AI開発”の可能性と懸念とは
Microsoftが新たに公開したAIサービス群「Azure AI Foundry」は、従来の同社の生成AIサービスとは何が違うのか。Azure AI Foundryに残る、生成AI開発サービスの課題とは何か。（2024/12/4）

「ハイブリッドAI」という選択肢も
社内で使うなら「パブリックAI」と「プライベートAI」のどちらが適切？
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。（2025/5/12）

どうすればいい？　生成AI活用、情シスの関わり方【後編】
“全社員に高度なAIスキルは不要”　GUGAが説く「生成AIリテラシー」の育て方
全従業員に高度なAIスキルを求めず、安全に使うための基礎知識を広げるにはどうすればいいのか。生成AI活用普及協会（GUGA）に、生成AIパスポートを活用した全社教育と定着の進め方を聞いた。（2026/7/30）

自然な回答だけど現実から“ずれる”
「AIがAIを学習する」とどうなる　「モデル崩壊」のリスク、対策を解説
AIモデルの変遷が著しい。AIが生成したデータをAIが繰り返し学習するとどうなるのか？　IBMのAI フォワードデプロイドエンジニア、ミーナクシ・コダッティ氏が、その仕組みと影響、対策を解説した。（2026/8/18）

どうすればいい？　生成AI活用、情シスの関わり方【前編】
NDAの情報をAIに食わせた？　”ルール整備”以外のAIリスク回避策をGUGAに聞く
従業員の安全な生成AI活用を推進、定着させるには、ルールの整備以外にどのようなことをすればいいのか。生成AIパスポート試験を運営する生成AI活用普及協会（GUGA）に尋ねた。（2026/7/23）

AIは従業員の「敵」ではない ──組織再編でCIOが求める人材の絶対条件とは？
AIが人間の仕事を奪うという言説が広がる中、JPモルガンなどのCIOたちは「AIは代替ではなく増幅器」だと一蹴する。大手テックの解雇はAI置換のためではなく、AI投資の予算捻出という側面が強い。将来的に必要なのはAIに置き換わる人材ではなく、AIを使いこなし高付加価値を生む人材であると説く。（2026/6/25）

「認知の降伏」と3つの落とし穴に注意
「説明できないならリリースしない」　Googleディレクターが説くAI開発の原則
Google Cloud AIディレクターのアディ・オスマニ氏は、AIエージェント時代のエンジニアには、「AIより速くコードを書く」といったスキルではなく、別のスキルを持つことが重要になると説明する。（2026/7/27）

面接官の「AI無理解」が招く悲劇
優秀なAI人材ほど“AI遅れ”企業を敬遠　転職先選びで見送られる企業の条件
AI活用レベルが高い人ほど、転職先企業のAI活用体制をシビアに評価している実態が明らかになった。その一方で、企業のAIツール導入や組織風土のアップデートは遅れがちだ。優秀なAI人材から選ばる企業の特徴とは。（2026/8/13）

「AIが仕事を奪う」「AIがSaaSを破壊」は幻想か　AI神話を解体してみた
AIによるコスト削減や失業の懸念は、実態を伴わない「ハイプ（過熱）」にすぎないのか。情シスが「守り」から脱却し、AI時代のリーダーとして企業をけん引するための現実的な戦略を解き明かす。（2026/6/25）

「仕事が変わる」時代の働き方
Duolingoのチェスコースは未経験2人がAIで開発――CEOのAI論は？
語学学習サービス「Duolingo」では、未経験の社員2人がAIで開発したチェスコースが毎日700万人に利用されている。それでもCEOはAI利用を人事評価に入れない。「AIを使うためにAIを使う」を避ける哲学とは。（2026/4/29）

AI人材育成最大の壁は？　SHIFT AI調査
50代管理職の63％が「AIを活用できていない」　育てる側が育っていない
SHIFT AIは、管理職・経営層271人を対象にした生成AI活用調査を発表した。AI活用スキルが評価や昇進に影響するとの認識が広がる一方、管理職自身の活用不足が課題として浮かんだ。AI人材育成の最大の壁は？（2026/6/30）

NVIDIAの“言い値”はもう限界？
Microsoft 新AIチップ「Maia 200」の衝撃――GPU枯渇に悩む情シスを救うか
AI需要の爆発によりGPUの価格高騰と調達難が続く中、Microsoftが発表した独自AIチップ「Maia 200」。これは単なる新製品の発表ではない。NVIDIA依存からの脱却、そして企業のAI運用コストを劇的に左右する「ゲームチェンジャー」となる可能性がある。（2026/2/4）

AIのリスクと共存する【後編】
「AIは怖い」を払拭　信頼できるAIを構築するためのポイントをおさらい
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。（2025/4/6）

44の開発組織を7段階で評価
全社のAI活用を格付け　サイバーエージェント流「AI番付」の効果は？
さまざまな事業内容や規模の部門を抱える企業が全社的にAI活用を推進するにはどのような手を打てばいいのか。サイバーエージェントは、各部署のAI活用度を評価する「AI番付」を実施している。その内容や効果は。（2026/7/31）

企業向けAI基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」発表
「質問に答えるAI」から「業務を動かすAI」へ　Googleの新AI基盤は何がすごい？
Googleは、企業向けAI基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表した。複数のAIエージェントを連携させ、企業データを活用しながら継続的に業務を実行する仕組みを提供する。（2026/4/29）

生成AIベンダーOpenAIの正体
OpenAIとは何者なのか？　ChatGPT開発企業のサービスと歴史を解説
「ChatGPT」や「Dall-E」などのAIサービスやAIモデルの開発を手掛けるOpenAIとはどのような企業なのか。同社の歴史や事業内容、抱えている課題を詳しく説明する。（2024/6/27）

導入前に自問すべき3つの問い
「AIaaS」導入が失敗に終わってしまう“5つの共通点”とは？
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。（2025/10/3）

「クラウドAI」に潜む2大リスク
なぜ今ローカルAIなのか　NVIDIAも注視するその実力と「使い分け」の落とし穴
企業で生成AIの活用が進み、機密データを扱う場面が増える中、AIを社内端末やサーバで実行する「ローカルAI」への関心が高まっている。一方、導入に当たっては課題もある。ローカルAIを導入するための秘訣とは。（2026/7/16）

「止めない」AI統制術
「AI全面禁止」は悪手　Fintech2社が実践するシャドーAI封じの極意
AI利用の全面禁止は技術革新を阻むが、現場の暴走は漏えいを招く。「ダメ出し役」を脱却し、シャドーAIを制御しながら開発コードの8割超をAI化させた金融企業2社の現実的なアプローチに迫る。（2026/8/18）

生成AI活用を「個人の便利」から発展させる
「既存業務をそのままAI化」で効率化は止まる　情シスの業務プロセス再設計
AI活用を進めているものの、個人の作業補助にとどまり、業務改善にはつながっていないという声がある。AIで仕事の進め方を変えるにはどうすればいいのか。「個人の便利ツール」を脱却するAI活用の勘所を紹介する。（2026/8/18）

ビジネス部門とIT部門のギャップに起因
「自社にシャドーAIはない」は危険な思い込み？　現場発AIが生む脅威の正体
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。（2025/8/12）

性能とコストにギャップ
情シスを惑わす「特化型AI」のわな　汎用LLMが医療専門AIを精度・信頼性で圧倒
「専門特化型AIこそが正解」という常識が覆されつつある。最新の研究で、GPTやGeminiなどの汎用AIが、巨額投資を受ける医療特化型AIを複数のベンチマークで圧倒した。不透明な「専門AI」のブラックボックス化に警鐘を鳴らし、情シスが決裁前に知るべき、性能とコストのギャップとは？（2026/6/17）

性能向上とコスト低下が同時進行：
「考えるAI」が商業段階へ　AI関連企業の年間収益は約200億ドルに
Air Street Capitalは「State of AI Report 2025」を公開した。OpenAIやGoogle、Anthropicなどが相次いでリーズニングAIを公開し、研究と商用化の両面で急速な進展が見られるという。（2025/10/22）

クラウドAIへの依存はもう限界
「AI PC」未導入はもはや少数派？　8割が計画を進める“自律型AI”への布石
クラウド型AIサービスの遅延や情報漏えいリスク、費用増大が浮き彫りになっている。この課題を克服し、エージェント型AIに備えるために企業はAI PCの導入を進めている。なぜこれほど早く導入が進んでいるのか。（2026/5/9）

一気におさらい　AIはじめて物語【第4回】
画像生成AIで裁判沙汰も　2022年からAIの歴史はこう変わった
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。（2025/5/11）

「思考の相棒」として使えるかが分かれ目に
ExcelもAIも同じ――"使える人"と"使いこなす人"の決定的な違い
AIのせいで仕事が減ると言われる時代、評価される人材はAIを使って何をしているのか。その差を分ける“使い方”をAI Mindset創業者でニューヨーク大学の最高AIアーキテクトが紹介する。（2026/4/23）

「ERNIE 4.5」をオープンソース化
BaiduやDeepSeek、GoogleなどがAIモデルの「オープンソース化」に踏み切る理由
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。（2025/9/13）

生成AIを取り巻く10大変化【後編】
AI規制は乱立したまま？　2025年に押さえておくべき生成AIのトレンド5選
「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。（2025/3/29）

コンテナ×AIOpsで実現する運用最適化
ログ頼みのVMでAIOps？　やるならコンテナ環境だと言える理由
AIOpsの成否を分けるのは、AIに与えるデータの質である。VM主体の従来型インフラでは可視性に限界があり、AIの能力を十分に引き出せない。本記事では、コンテナ基盤がなぜAIOpsにとって理想的な基盤となるのか、その構造的優位性と「コンテナスプロール」などの落とし穴、導入を成功させる戦略的アプローチを詳説する。（2026/6/22）

AI規制法乱立の課題と対処【後編】
「州別AI規制」は統一されるのか　米国でのAI活用に欠かせない“生存戦略”
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。（2025/2/13）

都合の良い正当化に潜むリスク
急増する「AIはこう言ってる」マン　判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには？
AIは人間の約1.5倍も利用者に同調し、偏った前提を洗練された論理で正当化してしまう。経営陣の6割が意思決定にAIを使う今、人事や投資の致命的な判断ミスを防ぐための実践的なプロンプト設計と統制策を明かす。（2026/8/24）

セキュリティ動向まとめ
AIはセキュリティの「敵」か「味方」か――AIが分析　果たして結論は？
セキュリティ担当者からみれば、AIはもろ刃の剣だ。セキュリティ運用の効率化を支援する一方、攻撃者の強力なツールにもなっている。本稿はAIツールの力を借り、AIが「敵」か「味方」かを分析した。（2025/11/29）

AIのリスクと共存する【前編】
“汎用人工知能（AGI）の脅威をAIベンダーが利用する”　その議論の中身とは
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。（2025/4/5）

“AI規制”はどう進むのか【前編】
生成AIブームに火を付けたOpenAIアルトマンCEOが「AI規制」に“大賛成”の謎
「ChatGPT」の開発元であり、生成AIの推進役でもあるOpenAI。そのCEOを務めるサム・アルトマン氏が、AI技術の規制に賛成の姿勢を示すのはなぜなのか。米国の連邦議会がAI規制に前のめりになる“ある事情”とは。（2023/7/19）

ガバナンス強化への期待が鮮明に
AIに任せちゃいけないワークフロー第1位は？　現場の本音から探る「人とAIの境界線」
ワークフローのAI代替可能性について尋ねた調査によると、AIが委任していい機能のトップとして「申請内容の自動チェック・不備検出」が挙がった。では、”AIに委任させたくない機能”として挙がったのは何か。（2026/6/2）

AIエージェント時代に問われる「透明性」
「AIが何をしたか分からない」を脱却せよ　情シスが知っておくべきAI監査ログの構築術
AI活用が急速に進む中、セキュリティやガバナンスへの懸念が足かせとなっている。その解決策として注目されるのが、ユーザーの入力からAIの推論過程までを詳細に記録する「AI監査ログ」だ。法規制への対応や内部不正の防止など、情シス部門が信頼を勝ち取るために必要なログ管理の要件と、今すぐ備えるべき具体的な記録項目を詳説する。（2026/5/22）

「生成AI人気の終わり」に備える【前編】
生成AIブームに冷や水を浴びせる「第3のAIの冬」がやってくる理由
生成AIブームが熱を帯びる一方で、世間の関心が失われる「幻滅期」の到来は避けられないという見方がある。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。（2024/8/6）

コンプライアンスは“努力目標”から“必須要件”へ
“AIガバナンスの放置”は経営リスクに　2026年に知っておくべきAIトピック7選
AI技術の活用はいまや、企業の事業戦略で重要な位置を占めるようになった。ITリーダーやIT担当者が気にすべき領域はもはや“技術的な進化”だけではない。2026年に押さえておくべきAI活用の動向を7つ説明する。（2026/1/14）

「AI×AI」の形でインシデント対応を自動化
AIを活用したサイバー攻撃を「AIで」防御、自律型AIを特徴とするサービスとは
AIを活用したサイバー攻撃が急増している。攻撃者用の生成AIモデルが登場したことで、スキルがなくても簡単に利用できるようになった。攻撃側がAIを手にした以上、防御側にとってもAIの活用は必須だが、十分に活用できていないのが現状だ。（2024/8/8）

地政学リスクと規制を回避するために
AI導入88％の裏で迫るロックインのわな　情シスが守るべき4つの防衛線
規制強化や地政学的対立で特定AIが突然使えなくなるリスクが迫る。完全な内製化もベンダー任せも破綻する中、情シスが事業継続を守る「ハイブリッドAI主権」の現実解を解説する。（2026/8/20）

情シスを悩ます「見えないAI」の正体
CopilotもGeminiも"中に居る"　業務ツールのAIを可視化・制御する情シスの新常識
外部ツールの利用制限だけでAIを管理できた時代は終わった。いまやAIは企業が許可した正規ツール内部に深く浸透している。情シスにとっての課題は「AIが内部で何をしているか」が見えないことだ。（2026/4/24）

AIを“ガラクタ”にしないための条件
Copilotで満足している企業が知らない　AIエージェント実運用の現実
自動化のためにAIエージェントを導入しても、なぜ期待した成果が出ないのか。その原因は設計以外の段階にある可能性がある。AI活用を支援してきた専門家が警告する、AIを“ガラクタ”にしないための条件とは。（2026/4/17）

トランプ政権への布石？
OpenAIが米政府に“異例”の提言　「理想のAI社会」がダメ出しされる理由とは
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。（2025/1/21）

「電源を切るだけ」では済まない
AIの「キルスイッチ」とは？　自律型AIの安全対策と米英で進む法規制の最新動向
AIモデルやAIエージェントの能力、自律性が高まる中、問題が発生した際に人間が介入し、システムを停止できる仕組みの重要性が増している。本稿は、米国政府やAIベンダーの動向を紹介する。（2026/8/25）

IBMの専門家が示す「AIに最初に任せる仕事」とは
AIに「100％丸投げ」は禁物　セキュリティ運用は繰り返し作業から始める
セキュリティ領域へのAI活用に期待が高まりつつある。一方IBMのセキュリティ専門家らは現状のAI運用を「小学3年生に大学受験をさせるようなもの」と指摘する。そのような状況でAIを活用するためのポイントは。（2026/8/24）

全行員6.7万人のリスキリングと組織変革
生成AIで210億円の価値創出へ　英ロイズが踏み出す4000億円コスト削減とAI武装の全容
英ロイズ銀行は2030年までに全顧客対応をAI化する。全行員6.7万人をリスキリングし、エージェント型AIの導入で4000億円規模のコスト削減を狙う。AI主導型組織へ変貌を遂げる金融大手の生存戦略を解剖する。（2026/8/4）

キーワード一覧に戻る