最新記事一覧
Anthropicの自律型AI「Claude Cowork」がSaaS業界に激震を走らせている。なぜ「Anthropicショック」は起きたのか。そして、従来のRPAやGUI操作AIとは何が異なるのか。その仕組みを詳解する。
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Gartnerは、AIエージェントが単一のプロンプトでランサムウェアのような挙動を引き起こすリスクを指摘した。企業が見直すべきポイントは何か。
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データ分析業務にはさまざまな困難が降りかかる。本ブックレットでは事例を基に、データ分析業務で発生する困難の解決のヒントを提供する。
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約150のグループ企業、8万人弱の従業員を擁するパーソルホールディングス。中期経営計画で「テクノロジードリブンの人材サービス企業」を目指し、外部からIT人材を積極的に採用して着々と変革が進んでいる。その中心を担う岡田将幸氏に、2025年度の振り返りや中途採用のIT人材が活躍する魅力的な環境の裏側を聞いた。
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データ活用の重要性が高まっている。しかしAWSの専門家は、企業には「データを集めれば価値が生まれる」などの誤解があると指摘する。誤解をどのように改善につなげるかと合わせて詳しく紹介する。
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一般消費者向けPCは魅力的な機能を複数搭載している。しかし、企業向けのPCとしてそれらを導入すると、かえってセキュリティの脅威や管理の足かせになりかねない。企業が選ぶべきノートPCを要件ごとに解説する。
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かつて「21世紀で最もセクシーな職業」と呼ばれたデータサイエンティスト。生成AIブームの中、その役割はどう変わったのか。ガートナージャパンのアナリストである一志達也氏に、データサイエンティストの現在地と、AI人材獲得に悩む日本企業の課題を聞いた。
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AI活用が「作る」から「使う」フェーズに移行する中、Lenovoは新サーバ製品群を発表。ハード提供を最終工程に置く「サービス主導」の戦略と、日本の電力コスト課題に対し「45℃の温水冷却」で効率化を図る液体冷却技術の現在地を解説する。
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データ活用の拡大によってデータ基盤のサイロ化も進んでいる。複雑なデータ基盤を管理する企業のIT担当者に求められている新たな役割とは何か。そして、事業の信頼を支えるデータガバナンスの実現に必要な思想とは。
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DX人材は、どのようなオフィスを求めているのか？ 三菱UFJ信託銀行が調査を実施した。
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消費者がAIエージェントとの対話を通じて商品を購入する「エージェンティックコマース」の潮流によって、ECビジネスは飛躍的に変化している。Shopifyは、この変化をどう捉え、どのような未来を描いているのか。中小企業から大企業まで、多くの事業者のビジネスを支援するShopifyの最新のAI戦略について、Shopify Japanカントリーマネージャーの馬場道生氏に聞いた。
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日立は、塩野義製薬が開発した生成AIによる規制関連文書作成支援ソリューションの国内提供を開始した。治験報告書の作成時間を最大約50％削減し、医薬品開発の迅速化と現場の負担軽減、生産性向上を目指す。
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SalesforceのAIエージェント基盤である「Agentforce」の内部はどのような構造になっているのでしょうか。 主要な構成要素を理解することで、 適切な設計につなげることができます。
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生成AI活用が進む今、企業のビジネス価値を高める鍵にも変化が生まれ、「信頼できるデータ基盤」の重要性が高まっている。AI時代に求められるデータ基盤に必要な要素は今までと何が違うのか。東京大学 越塚登教授とエンタープライズ ストレージに詳しいネットアップ 神原豊彦氏の対談から答えを探る。
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SBIグループのFOLIOホールディングスは、生成AIや独自のAI運用アルゴリズムを駆使して個人向け資産運用や金融業務変革の領域で成果を挙げている。成長を技術面から支えているのが子会社のAlpacaTechだ。
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2026年の生成AIはどう進化するのか。AIエージェントの一般化やAGIの誕生、フィジカルAIまで、技術革新のロードマップを予測。激変するビジネス環境で企業が生き残るための重要キーワードと活用戦略を整理する。
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キャリアSNSを運営するYOUTRUSTは、サービス内データに基づいた「注目職種ランキングTOP10」を発表した。2025年版では、開発組織をけん引するポジションへのスカウト率が高い傾向にあったという。
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数理最適化、量子コンピュータ向けのソフトウェアを開発するJijは、数理最適化の活用を支援するAIアシスタントサービス「JijZept AI」のβ版を招待制で提供開始した。
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モスバーガーが2025年11月から期間限定で販売した「アボカドバーガー」は、パティに使う肉の量を2024年時から4割減らした。販売食数と売り上げはいずれも伸長。同社がボリュームを抑える判断をした背景に迫る。
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AIがコードを書くことが前提になりつつある中で、エンジニアの仕事は「なくなる」のではなく、重心が移り始めています。本稿では、開発・業務改善・データ活用・基盤整備といった観点から、IT／AIエンジニアの役割を4つのロールとして整理しました。2026年を見据え、自分の価値をどこで発揮するのかを考えるための記事です。
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生成AIを活用すれば、社内で使うようなちょっとしたアプリなら、プログラミングを知らなくても誰でも簡単に作ることができます。
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データを分析してグラフを作り、長文のレポートを作成する……。こんな手間のかかる作業も、生成AIを使えばあっという間に完了します。
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文書作成やデータ分析などができる便利な生成AIですが、できることはそれだけではありません。写真や画像の分析や合成などのほか、外部のアプリケーションを呼び出せばアナウンサーがニュースを解説する動画まで指示文だけで簡単に作ることができるんです。
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ChatGPTやCopilotなどに指示を出しても、なかなか精度の高い答えを出してくれない……。そんな人は、指示出し（プロンプト）にもう少し工夫が必要かもしれません。
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異分野からARISE analyticsへ転身した長谷川氏と宮本氏。現在はAIエージェント開発や生成AI活用推進の最前線で活躍する二人に、未経験から「データのプロ」になった理由、手厚い学習支援制度、そして仕事を「自分ごと化」して楽しむ同社のカルチャーについて聞いた。
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フリーランス案件サイトを運営するINSTANTROOMが、ITエンジニアの平均年収や案件数、テレワーク比率などを調査した。
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本連載のこれまでの知見を総括しつつ、生成AI活用が向かう次なる段階「常時推論」について展望する。自律的なAIがビジネスをどう変えるのか。その未来と実践の要諦を解き明かす。
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本連載ではマテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説。第3回は、日本でも政策レベルで登場してきた「AI for Science」の概念をこれまでの文脈にのせて紹介する。
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ある国内企業の経営幹部は「AIが顧客になる時代に向けて議論を始めた」と話しています。AIが顧客になると、売る側のビジネスはどう変わっていくのでしょうか。Gartnerアナリストとの対話を通じ、具体的な姿を探ります。
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新規事業や投資計画などの案を考えたいけれど、社内に相談できる社員がいない……。そんなときは、生成AIをブレインストーミングの相手にしてアイデアを練ることができます。
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今をときめくIT・Web関連企業の経営者の本棚や愛読書をのぞき見。今回はソフトバンク、博報堂などが設立した合弁企業で、データ活用などのコンサルティングを手掛けるインキュデータ経営層の本棚や愛読書をのぞき見る。
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NTTドコモが約1億人の会員基盤を武器にした営業変革の全貌を明かした。データ活用や指導者不足の課題に対し、AIエージェントをいかに組み込んだのか。現場と開発者が語る、AI導入を成功に導くための「要諦」とは。
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SnowflakeはNVIDIAとの協業を拡大し、自社のAI Data CloudにGPU処理をネイティブ統合した。CUDA-X系ライブラリを実装し、既存のPythonワークフローでGPUアクセラレーションを活用できる環境を提供する。
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ビジネスとITが直結する今、老朽化したレガシーシステムのマイグレ／モダナイは急務となっている。だが、人手不足、属人化、ブラックボックス化といった課題に直面し、取り組みは困難を極めている。この難局を打破する一つの解として大和総研が提唱するのが、「AIエージェント」を軸としたアプローチだ。
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製鉄所のシンボルともいえる高炉。高さは50メートル、内部温度は1800度に達するため、内部の様子を人が目視で確認することはほぼ不可能だ。JFEスチールは、そんな高炉内部をデジタル技術で可視化し、操業の効率化を図る取り組みを進めている。
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多くの日本企業が、このDX人材の獲得・定着において深刻な壁に直面しています。「採用競争に勝てない」「社内で育成したエース級の若手が、より高い報酬を求めて転職してしまう」。高度専門人材を引き付けるために導入するべき4パターンの人事制度を解説します。
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生成AIが注目を集めているが、あらゆるビジネス課題を解決するわけではない。価格設定やリソース配分など、企業が直面する問題の多くは、生成AIや従来のML手法よりも、最適化技術によって最も効果的に対処できる。本稿では、AIの最適化技術について解説する。
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ソニーグループは2023年から全社員の生成AI活用を推進し、わずか2年で5.7万人が日常業務で使う体制を整えた。同社では、日々15万件の推論が実行されている。
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企業の競争力を左右するデータ活用。特に大規模なデータを扱う損害保険業界では、データエンジニアの役割が重要だ。本稿はＳＯＭＰＯホールディングスで活躍するデータアーキテクトにインタビュー。大規模データ分析基盤の整備とデータドリブン経営を推進する仕事の醍醐味と、少数精鋭チームが求める人材像について深掘りする。
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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。
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「AIをどう使うか」だけでなく「AIを使いこなせる人材をどう育成するか」が企業の競争力を左右する時代になっている。この記事ではAI人材の育成を推進する日清食品ホールディングス（HD）とサイバーエージェントの事例から、そのヒントを探る。
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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。
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生成AIの導入が加速する中、その成否は技術力だけでは決まらない。AIを使いこなし生産性を向上させる人材をどう確保・育成すべきか。これから多くの企業が直面するであろうこの課題に対し、新たな人事戦略の要点を解説する。
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大手テクノロジー企業は巨額の報酬でAIの専門家を惹き付けている。一方、そのような資金を持たない企業であっても、優秀な人材にアプローチする魅力を自社が想定する以上に備えているものだ。
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本連載では、「デジタルツイン×産業メタバースの衝撃」をタイトルとして、拙著の内容に触れながら、デジタルツインとの融合で実装が進む、産業分野におけるメタバースの構造変化を解説していく。第8回となる今回は、生成AIとの融合で大きな進化を見せているロボットの世界について解説する。
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1億3000万会員を擁する「Vポイント」のビッグデータ基盤はいかにして再構築されたのか。CCCMKホールディングスが5年かけて実現したSnowflakeへの統合とAI活用の実践について解説する。
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企業における生成AIの活用が加速する一方、蓄積したデータをAI自身に理解させなければAI活用の取り組みは頓挫しかねない――そこで本連載は、AI活用の成否を分ける「データマネジメント」に焦点を当てる。初回は、なぜデータマネジメントがAI活用の成否を分けるのか、AIがデータを正しく理解するために求められる取り組みを整理する。
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日立製作所が打ち出す、データを軸にしたビジネス変革の基盤となる「Lumada」（ルマーダ）。その強みはビジネスの効率化を超え、価値を創造して企業を成長させる原動力へと進化を遂げようとしている。GlobalLogicをグループに迎えた今、日立が描く成長戦略とは。
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日立製作所が、ITとOT、プロダクトの強みをデータで連携させる「Lumada」（ルマーダ）事業を急拡大させている。Lumadaはどのように生まれ、企業にどのような価値をもたらすのか。
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