最新記事一覧
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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エンジニアリングプラスチックのパイオニアで、自動車やハイテク分野に高機能素材を提供するポリプラスチックスでは、DXプロジェクトの推進により、データ連携のリアルタイム化と業務効率化を実現。今後は顧客への情報提供やデータアナリティクスによる新たな価値創出を目指している。
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LinkedInは、AIの影響で2030年までに職業スキルの70％が変化すると予測するレポートを発表した。同社は、採用で注目される15のスキルについても公表した。
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生成AIの業務活用は、人間を補助する「AI支援」から、AIが業務を主導する「AI駆動化」へと進化する。AI駆動化がもたらす生産性向上の可能性とは。具体的なユースケースを想定した検証結果を基に、成功の鍵と乗り越えるべき課題を明らかにする。
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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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「IT人材不足」がいわれて久しいが、その実態はどうか。今回実施した調査からIT人材が不足する背景や、IT人材強化を阻むハードルが浮かび上がった。
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企業の競争力がAIによって左右される時代。て「取りあえずeラーニングを導入しよう」「はやりの研修を整備しよう」といった対症療法的な施策に終始してはいないでしょうか。
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三菱UFJ銀行は、「データ活用が止まる“四重苦”」をどう解消したのか。データサイエンティストがMLを含むAIを搭載するアプリケーションを開発する意義や取り組み内容とともに見ていこう。
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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。
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ID・アクセス管理を手がけるOktaの最新調査によると、AIエージェントの広がりが、新たなセキュリティ問題を引き起こしている。どのような課題なのか。対策は。
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Sonatusは車両へのエッジAIの搭載や、AIを活用して収集したデータを生かしたSDVの実現を支援する。【訂正あり】
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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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業務効率化に必要なことを、戦略コンサルタント／データサイエンティストとして活躍しているF6 Design株式会社の山本大平社長に聞いた。
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paizaは、SQLスキルを客観的に測定できる新機能「SQLスキルチェック（β版）」をリリースした。入門から熟練まで5段階でレベル判定できる。ITエンジニアに加え、幅広いビジネスパーソンのデータ活用力向上を支援するとしている。
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日本の労働力人口は2060年に4500万人へ減少。都市と地方の格差、介護負担の増大、経済縮小など多面的な影響が社会全体を揺るがそうとしている。
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日立ハイテクのMIを活用した「材料開発ソリューション」により、NOFメタルコーティングスが製品の研究、開発業務の効率化と高度化を達成した。特定の研究テーマで、MI活用前と比べて実験回数や期間を50％以上削減できた。
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楽天、Vポイント、Ponta、dポイントの4大勢力が展開するポイントビジネス。その本質は、単なる顧客の囲い込みではなく、別の意図があった……。
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