最新記事一覧
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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「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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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「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。
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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。
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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。
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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。
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「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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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米国立標準技術研究所（NIST）が発表した「AIリスクマネジメントフレームワーク」（AI RMF）は、企業のAIガバナンスにどのように役立つのか。カンファレンスの内容を基に解説する。
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「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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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生成AIの利用が急速に広がっていることを受けて、AI技術に関する政策や規制の整備が世界各国で進んでいる。欧米をはじめとする主要各国のAI技術に対する向き合い方とは。
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企業の情報システム部門やCISOは各国で異なるAI規制への対応を迫られている。Gartnerのバイスプレジデントアナリストは、各規制に場当たり的に対応するのではなく、AIレジリエンスの確立が重要だと指摘する。
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MIT Technology Reviewは、2026年に注目すべきAI分野の重要トピック10選を公開した。AIエージェントの進化や次世代LLMが挙がった一方、AIの進化に対して規制や安全対策が追い付いていない現状に警鐘を鳴らした。
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「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。
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サンフランシスコで開催された「RSAC 2026」では、AIが議論の主役となった。しかし、その実態は「AIで守るのか」「AIを守るのか」が混在し、単一のベンダーで完結できない複雑なパズルのようになっている。
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「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。
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「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。
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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。
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三菱重工の生成AIツール開発事例や、AWSが発表した製薬業界における生成AI活用動向、セキュリティ領域における生成AI動向予測など、生成AI関連の主要なニュースを紹介する。
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OpenAIは、企業がAIをビジネス価値の創出につなげるための5つのステップを発表した。ステップの順番に進めることで、「PoC止まり」からビジネスの変革につなげられる内容だ。
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2025年、企業はさまざまな場面で人工知能（AI）を導入し、その成果に注目した。成果を次のステップに生かすための分岐点はどこにあるのか。データ分析の専門家が2025年のAI動向を踏まえて紹介する。
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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。
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