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「エージェント機能」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

年間休日72日、有給取得率30%台――人手に頼る「根性経営」から脱却するため、ホテルチェーンを展開する川六は12年間にわたりDXを進めてきた。売上30億円規模の経理を「週3日・パート1人」で支え、470件を超えるAI活用を生み出した、取り組みの全貌に迫る。

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LayerXのCISO兼VPoEを務める星北斗氏の歩みと哲学。前職での技術トップや海外組織の立ち上げを経て現職へ。「CISOは事業を加速させる経営者である」と説き、AI時代のセキュリティ構築を主導する。一行のログの先にあるユーザーを思う、裏方としての矜持に迫った。

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三菱電機ビルソリューションズは、2025年10月に全社のAI活用を推進する「AI推進プロジェクト」を立ち上げた。AWSとの協業も含めた共通基盤の整備や人材育成を通じて「AI-Ready」を進め、2030年に向けて「データ駆動型の事業」の実現を目指す。その初弾となる実装成果が、現場の危険予知活動を支援する「KY-Supportアプリ」だ。

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「社長のAI利用額まで全社に生中継する」という透明性でコスト管理に挑むLayerX。利用額が予算の10倍を超過しても経営陣が現場を叱らなかった背景には、AI予算を「第二の人件費」として組織の資産に変える計算があった。単なる経費の締め付けを排し、外注費をAI費に切り替える基準から、上司1人で部下20人を見る「未来の組織図」まで。現場を萎縮させずにAI活用を進めるマネジメントの極意に迫る。

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米Anthropicの機能発表で約8300億ドルの時価総額が消し飛んだ「AIショック」。画面の使いやすさで稼いできたSaaSや、時間と人数を積み上げるSIerの「人月商売」が崩壊の危機に直面している。だが、業界ルールにのっとった複雑な計算(ビジネスロジック)を握る企業は依然として強い。真の構造変化はどこで起きているのか。AIに仕事を任せるための「安全管理」の難所と、「現場派遣型エンジニア」(FDE)の正体に迫る。

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内閣府のデータが示す「85歳でも資産が減らない」というデフレマインドに縛られた日本型富裕層。インフレ時代を迎え「資産を体験に変える」ためのコンパスとして、ダイナースクラブとホテルニューオータニが年会費18万円超のプレミアムカードを解禁した。「全員平等」を守ってきた老舗ホテルの方針転換の裏には、半世紀続く厳格な審査体制と「平均値しか出せないAI」には不可能な人間のおもてなし戦略があった。

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日本の製造業は「データ活用」をうまく行えていないと指摘されています。本連載では「データ活用基盤」の必要性を中心に、日本の製造業がデータを使いこなせるように何をするべきかを解説していきます。第1回は、日本の製造業の課題とデータ活用の現状について紹介します。

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AWSは、AI開発支援ツール「Amazon Q Developer」のIDEプラグインと有償サブスクリプションのサポートを終了すると発表した。Amazon Q DeveloperのIDE向け開発機能は、仕様駆動開発のために新たに構築された「Kiro」へ集約され、ユーザーには移行期間が設けられる。

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ソフトバンクは、生成AIサービスを数万人規模で全社展開しましたが、その裏側では従来のSaaS導入とは異なる課題が同時多発的に発生しました。それを支えたのは、切り分け・情報整理・関係者調整・粘り強い説明といったIT部門の基礎力と現場の経験です。この事例は、生成AI時代の企業ITが「整ったものを入れる」から「未整備なものを運用で成立させる」仕事に変化していることを示しています。

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MicrosoftのAI研究チームであるMicrosoft Research AI Frontiersは、小型モデル向けに最適化したエージェント基盤「MagenticLite」を公開した。「エージェント能力は知識量ではなくツール統合と実行ハーネスで決まる」という仮説に基づき構成されており、小型モデルでも実用的なエージェント性能を引き出すという。

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議事録作成や要約を自動化するAI会議アシスタントの普及が加速する一方、情シスが把握していない「シャドーAI」のリスクが深刻化している。社外秘データの流出や生体情報の無断収集による法的リスクをどう回避すべきか。利便性を損なわずに安全な運用を実現するための権限管理やリスクモデル構築のポイントを詳説する。

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新生auフィナンシャルサービスとauペイメントが2026年7月1日に合併する。新会社はキャッシュレス市場の浸透フェーズにおいて「リワイヤー」をコンセプトに掲げ、顧客起点の体験価値向上を目指す。AIエージェントを搭載したウォレットへの再構築や中小事業者向けの次世代決済基盤を展開していく。

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クラウド会計ソフトウェア「freee」を提供するフリーは、LLMの品質を管理、改善するために「Langfuse」を使ったLLMオブザーバビリティーを実践している。高速OLAPデータベースを手掛けるClickHouseが開催したイベントで、その取り組みを紹介した。

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米AnthropicがClaudeベースの業務エージェント機能を発表したことで、SaaSのユーザーが激減する、いわゆる「SaaSの死」が起こるのだという説が息を吹き返した。では実際にそのような変化は起こっているのか。最近こうしたことを調査した例が2件ある。

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HPEは、AIファクトリーやデータセンター、企業エッジの全域に自律型ネットワーク戦略を拡張する新施策を発表した。AIデータセンター用ネットワークとルーティング、Agentic AIOps、セキュリティ分野の新機能を投入し、分散化が進むAI活用環境の運用簡素化と性能向上を図る。

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Gartnerは、2028年までにAIガバナンスの失敗の50%が、セマンティックレイヤーの欠如または不備に起因すると予測している。AI活用の拡大に伴い、D&Aリーダーには信頼性の高いデータ提供が求められるが、従来型のデータモデリングだけでは対応が難しくなっている。AIの精度と信頼性を高めるにはデータ品質の確保と、ビジネスコンテキストを反映するセマンティックモデリングを組み合わせたAI-Readyデータ基盤の構築が重要だ。

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 コーディングに長けた大規模言語モデル(LLM)が登場したのは2021年ごろだ。それから5年で、競技プログラミングの問題を解けるレベルにまで成長した。なぜAIはコーディングがこれほど得意になったのか──「Interop Tokyo 2026」(幕張メッセ)で、LLM「tsuzumi」のコーディング能力向上を担当するNTT人間情報研究所の風戸広史さんが解説した。

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