Lindsey Wilkinson

「AIは期待ほどの導入効果が得られないのではないか」という疑問が解消されないまま、企業はAIエージェントにどれだけ予算をかけるかという新しい難問を突き付けられている。いくらが適正価格なのかを問われる中、セールスフォースが出した「まさかの回答」とは。

中古車販売大手のCarMaxが、大規模なコスト削減計画を明らかにした。売り上げ減少という逆風の中、同社が局面打開の鍵として位置付けたのはテクノロジーへの集中投資だ。

Gartnerの調査結果によると、多くの企業が完全自律型のAIエージェントの活用を避けているという。背景にはAIベンダーへの“不信感”があるようだ。

調査によると、AIは企業全体で急速に普及しているが、ツールの正確性に対する懸念やAIユーザーへの不満感なども同様に広がっていることが分かった。

アメリカに本社を置く食品メーカー Kraft Heinzは、AIエージェント「The Cookbook」の試験運用を開始した。自社製品の製造プロセスへとアクセスしやすくなることで、業務の効率化や知識継承を促進する。

開発効率を飛躍させると期待されるAI。しかし、多くの企業がその導入を進める裏で、ITリーダーはある共通の懸念を抱いている。AIへの過度な依存がもたらしかねない、開発者のキャリアと成果物の品質に対するリスクとは。

CalypsoAIの調査によると、あらゆる職位の従業員がAIツールを誤って利用したり、規定を無視したりして、セキュリティリスクを高めていることが明らかになった。

サイバー攻撃によってデータを侵害される企業の被害額は年々増加している。IBMの調査によると、シャドーAIが多く利用されている企業が被害に遭った場合、そうでない企業に比べて被害額がさらに多くなっていることが分かった。

大手ホームセンターのLowe’sは従業員がAIを活用できるよう取り組みを広げる一方で、関係者の意見を反映しながらツールを改善している。AIのユースケースを選別する取り組みとともに確認しよう。

ある大手小売りチェーンは、AIエージェントの導入に向けたIT基盤の整備に取り組んでいる。「AI導入はチームスポーツだ」と語るIT幹部が示す、企業がAIの導入と運用において押さえるべきポイントとは。

生成AIへの期待は大きいが、導入プロジェクトの半数以上が失敗しているという。鳴り物入りで導入したにも関わらず成果に繋がらないのには、共通の落とし穴があった。プロジェクトを成功に導くために、リーダーが見直すべきポイントを解説する。

AIエージェントに関する定義は多様で、技術的な課題が残されており、マーケティングにおける主張が現実とは限らない。企業がAIエージェントをうたう製品を導入する際に注意すべき点は何か。

AIの活用が進む中で多くの企業がIT人材の採用を慎重に見直している。こうした中で「AI」以外に企業が確保しようとしている人材とは。

WalmartとTargetは、最新の決算説明会でAI関連の取り組みを拡大し、その潜在的な効果をアピールした。両社は長年の技術基盤への投資を生かしながら導入を進めている。

小売業界ではAI導入が急速に進んでおり、信頼性に関する懸念が高まるなかでも、エージェント型AIの活用を模索する企業が多い。これは、業務効率化プラットフォームを提供するMonday.comが、世界の小売業界リーダー1800人以上を対象に実施した調査で明らかになった。

スナック菓子メーカーのMondel?z Internationalが、コーディングアシスタントして「Amazon Q」を導入した。生成AIの活用でクラウドエンジニアの仕事がどう変わったのかを解説する。

Boston Consulting Groupの調査により、AIのビジネス活用は約70％まで上昇する一方で、AIエージェントの導入率はいまだ低いことが分かった。従業員が抱えるAIエージェントへの懸念は3つに分類できる。

米国のレストラン業界でAI活用が進んでいる。業務の効率化と生産性の向上を目指す3社の取り組みを業績とともに紹介する。

United Airlinesのスコット・カービー氏（CEO）はAI活用に自信があるとして、さまざまな活用事例を紹介している。一方で成果を出せないAIプロジェクトもあり、見極めが重要になる。

Accentureの調査によると、約8割の企業はAIモデルやデータパイプライン、クラウドインフラを守るために必要な基盤を整備できていないという。

レガシーシステムを抱える企業にとって、長年積み上げてきた技術的負債の解消は困難な道のりだ。どのベンダーと組むべきか、ベンダーに何をどこまで任せるべきか。モダナイゼーションに成功した企業の事例から浮かび上がった「3つのポイント」とは。

企業の生成AIプロジェクトに具体的な成果が求められる段階になっている。PoCから抜け出して事業に貢献するにはどうすればよいのか。PepsiCoの「Amazon Bedrock」導入事例が参考になりそうだ。

米商務省は、「AI安全研究所」を「AI標準、イノベーションセンター」に改組すると発表した。なぜ組織名から「安全」が外されたのか。

自動車大手の各経営陣が財務報告で述べたところによると、各社は顧客体験の向上やコスト最適化、利益拡大のためにAI活用を進めているようだ。

これまでバックオフィス部門を中心に活用が進んできた生成AIだが、最近は「PCの外」での業務の比重が高い部門でも活用が拡大している。顧客満足度向上を目指して生成AIを活用するホーム・デポの事例を紹介する。

G2によると「AIへの投資を急ぎ過ぎた」とする企業が増加しているという。試験導入から本格運用に移行するのが難しい一方で、経営層は急ぎ足になっている現状が分かった。

「Microsoft Copilot」を2023年から利用しているアメリカンホンダ。同社が意思決定のスピードと質を高めるために注力する“双子のエンジン”とは何か。

飲料メーカー大手のペプシコは、AIをどう活用しているのか。AWSとのパートナーシップや生成AI基盤について解説する。

American Expressの調査によると、AIの活用により一定のメリットはあったものの期待されていたほどの成果は出ていないという。

Asanaによると、従業員に対するトレーニングの不足とテクノロジーへの性急な投資が、中途半端なAI導入戦略につながっているという。

技術系の担当者の半数以上は、自社内でセキュリティとその他のデータが分断されていると回答した。調査によるとデータのサイロ化は、業務効率や部門間の連携、可視性、セキュリティ、組織全体の戦略実行力に悪影響を及ぼすという。

ピザチェーン事業を営むPapa Johnsは「Google Cloud platform」のAIや機械学習、データ分析機能の活用に特化したイノベーションチームを立ち上げた。

ドナルド・トランプ大統領がAI技術の向上を国家の優先課題と位置付ける中、ホワイトハウスは若い世代に対するAI研修プログラムへのアクセスを拡大する大統領令を発表した。

生成AIを従業員になるべく多くの業務で、しかも安全に使わせるためにどうすべきか。ある小売り大手の“二刀流”の取り組みとは。

ITリーダーはリスクを抑制するために法的影響を考慮しなければならない。AIとデータのコンプライアンスに関連する4つの質問を確認しよう。

AIプロジェクトが滞る会社が多い中、ウォルマートは確かな手応えを感じている。同社がAIを通じた開発効率アップや顧客体験の向上を実現した背景には、AIプロジェクトに対するある考え方が影響している。

企業にとって、データ戦略を磨き上げることは極めて重要だ。アナリストやテクノロジーリーダーたちは、前進する前に検討すべき重要な問いがあると指摘した。

企業は先端技術に対して、「他社に先駆けて取り入れたい」「リスクやコストは極力低く抑えたい」といった葛藤を抱えている。従業員が約200種類のAIエージェントを作成したある企業は、安全性を確保しつつ先進技術を試すための“場”を全従業員に提供している。

AIエージェント関連の新サービスが次々に発表される中、半導体の新しい王者とも言われるNVIDIAが投入する「NVIDIA Llama Nemotron」の特徴とは。

ソフトウェアテストベンダーのApplauseによると、開発者や品質保証の専門家、一般の消費者は「生成AIは、出力内容の詳細が不足したり、プロンプトの意図を正確に理解できないことがよくある」と述べている。

保険・リスク管理サービスを提供するGallagherが発表したレポートによると、AI導入が進む中で企業はそのリスクへの対応に取り組んでいる。しかし、多くの企業は自分たちが思っているほどこの取り組みをうまく進められているわけではないようだ。

S&P Global Market Intelligenceによると、AIに関する取り組みの大部分を中止する企業の割合が、2024年の17％から2025年には42％に増加しているという。

Microsoftをはじめとするベンダーは、タスク特化型のエージェントを構築し、顧客がよく知るプラットフォームやワークフローへの統合に注力している。米国企業の中でもAIエージェントの活用事例が現れ始めている。

ビジネス用のAIプラットフォームを開発するWriterの調査によると、経営幹部の約3分の2が、AIによって社内で分裂が起きていると回答したという。生成AI導入に関連して企業の中で何が起こっているのだろうか。

ML（機械学習）プラットフォームを他社に先駆けて導入するなど、AI活用に積極的なアフラックはなぜ生成AIに対して慎重な姿勢を取るのか。

多くの企業がAIエージェントの導入を検討しているが、これに当たって幾つかの懸念も生じている。導入における最大の障壁とは何か。

AI規制の厳しい欧州において、IKEAは当初からAIガバナンスを重視したAI戦略に注力している。そして技術よりも成果に焦点を当てる独自のアプローチにより、業界内での先進的な立ち位置を確立した。同社のAIへの取り組みを探る。

AIへの投資を優先する企業が増える中で、その弊害が浮き彫りになりつつある。2つの調査で明らかになった落とし穴とは。

AIエージェントはチャットbotや生成AIとは異なるメリットをビジネスにもたらす。ただし、サイバー攻撃の次の標的になる可能性がある。

生成AIの導入は、企業に大きな混乱をもたらしている。導入を進めたい経営幹部に対し、従業員は、雇用の不安やスキルアップの必要性に対する懸念を抱えており、時に社内対立が起きている。