最新記事一覧
Dataikuの最新調査で、AIを使いながらも自律的な動作を拒み、世界で最も「意思決定を見送る」日本企業の特異な実態が浮き彫りになった。
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シスコはAIエージェントによるインフラ自律運用「AgenticOps」を加速させる統合基盤を発表した。各ネットワーク機器をAIエージェントのポリシー適用ポイントにしようとする同社の狙いを解き明かす。
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PwC Japanグループは、シンギュラリティー時代を見据えた「AIリスクガバナンスアーキテクチャ」の研究開発および実証実験を開始した。同社が開始した無人店舗での実証実験の狙いと、次世代アーキテクチャの要点を紹介する。
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自然言語でプログラムを作成する「AIコーディング」が土木業界にも波及してきています。内閣府のSIPプロジェクトでは橋梁の3Dモデル生成や損傷管理に適用され、現場ではスマホ写真の自動地図マッピングなど、土木技術者自らが業務アプリを試作する動きが活発になってきています。
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Microsoftのデベロッパーアドボケイト、リアム・ハンプトン氏は、AIコーディングエージェントを活用したソフトウェア開発でVS Codeを使うメリットを紹介する。
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生成AIの業務活用が広がる中、IBMはAIエージェントに対してゼロトラストセキュリティを適用する重要性を提唱する。そこで、5つの具体的な対策を紹介している。
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問題なく設定したはずのAIエージェントが暴走するのはなぜか――。IBMのミーナクシ・コダティ氏は、これらは偶発的な不具合ではなく、設計で防げると指摘する。
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AIは生産性を高める一方、攻撃者にも「自律的な武器」を与えてしまった。ディープフェイクによる詐欺事例や、0.001％のデータ汚染でAI精度を3割下げる攻撃など、脅威はかつてないほど高度化している。情シスが直面するこの危機を防ぐため、技術・組織・ガバナンスの3軸で構築すべき新たな防衛モデルを提示する。
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2030年までにAIは単なる支援ツールではなく、ビジネスモデルそのものへと進化する。IBMが示したこの野心的な構想を実現する鍵は、技術導入ではなく「プロセスの再設計」と「人の役割の高度化」にある。
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Googleは、オープンソースのAIエージェント開発／デプロイフレームワーク「Agent Development Kit」（ADK）のJava版の正式バージョン「ADK for Java 1.0.0」を公開した。
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製造業では、研究開発に関わる技術情報や設計図面、品質証明書、取引帳票など、多様なデータが企業間で流通している。近年は生成AIの活用が進む一方で、こうしたデータの「真正性」や「出所」を担保し、データの改ざんや権利侵害からどう守るのかが、新たな経営課題として浮上している。AI時代における製造業のデータガバナンスはどうあるべきか、トヨタ自動車 先進データサイエンス統括部 DS基盤開発室 室長の山室直樹氏とウイングアーク1st 執行役員 Business Data Empowerment SBU Senior Vice President 技術本部 副本部長の崎本高広氏が対談した。
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「1人でユニコーンを作れる」というAI時代の言説を、毎日のように耳にします。こう見えてコミュ障気味のところがある私には、その響きに正直、憧れる気持ちもあります。ただ最近、あらためて気付かされました。AIエージェントを優秀な作業担当者として迎え入れる時代だからこそ、人間の仲間が要らなくなることはないのです。
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第一生命保険は、生成AIとクラウドを活用した新たなAI-OCRシステムの運用を開始した。その結果、本人確認書類の文字認識精度の向上や運用コスト削減につながった。選んだサービスは何か。
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2028年までに政府機関の約8割がAIエージェントを導入し、意思決定の自動化に生かすとGartnerは予測する。そこで課題となるのが、意思決定の透明性の確保だ。その対策の鍵になる「DI」と、実現に向けた取り組みとは。
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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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Standard Chartered Bankは、8万人規模のAI教育や業務全体への導入を進めている。同行は、AIと人間どちらを重視していく方向なのか。同行の技術担当役員、アルバロ・ガリード氏に聞いた。
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製造業でAIの概念実証（PoC）が乱立する中、現場への実装やグローバル展開にまでつなげるにはどのような取り組みが必要なのか。GlobalFoundries（GF）のデジタル製造担当バイスプレジデント Sujieth Vaasan氏に聞いた。
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ベテラン知財部員の「暗黙知」を言語化し、誰もが使えるシステムへ――島津製作所が新会社「Genzo AI」を設立し、次世代知財業務AIプラットフォームの提供を開始した。同年3月25日には京都市内で開催された会見を通して、リリースに至った新たなAIプラットフォームの開発経緯や特徴、可能性について紹介する。
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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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生成AIツールが進化する中で、CLIによる完全な制御とコンテキスト管理、そしてIDEによる直感的な確認作業という、一見相反する要素の両立が求められています。この実現のために、AIがエディタやターミナルを統合する、いわば「OS」としての役割を担う未来が目前に来ています。今回はGoogleの「Antigravity」を手がかりに、AIとIDEの主従関係が逆転するパラダイムシフトを読み解きます。
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Googleは、AIエージェントがWebサイトと構造化された方法でやりとりするための新しいWeb標準「WebMCP」の早期プレビュー版を公開した。Web開発者がAIエージェント向けにツールを公開することで、AIエージェントがより高速かつ正確に処理を実行できるようになるという。
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自律して状況を判断し、手順を決めて実行するAIエージェント。システム管理者が最も忌避すべきAIエージェントのリスクである「制御不能」状態をどう回避すべきでしょうか。IT部門の視点から、過度な期待と不安感に包まれているAIエージェントのリスクを洗い出し、それらに対する3つの処方箋を提示します。
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LinkedInは、採用業務を自動化するAIエージェントを発表した。その効果のほどと、エージェントの中身は。
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生成AIの活用を、PoCには成功しても本番環境での活用に至っていない企業がある。本番運用までの壁を乗り越えた企業は何をしたのか。
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医療の現場で日々生まれている検査結果などのデータを、新薬開発にどう生かせるのか。塩野義製薬の取り組みを基に、実際の医療データをAIで整理・解析し、研究開発の効率を高めていく最新のデータ活用戦略とその成果を解説する。
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日立の「変革の設計図」はなぜ理想論で終わらないのか。後編では、その源泉となる生々しい実践知の正体を解き明かす。自社の現場を「生きた実験場」とし、ITとOTの融合に苦闘した経験。その実践知を顧客と共有する仕掛けとは？
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かつて“実験的すぎる”とされたフレームワークが“安定版”へ進化し、LangGraphとの連携強化で運用面の信頼性も向上した。群雄割拠するAIエージェント開発の世界で、LangChainは再び存在感を示せるか注目。
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生成AI活用が進む一方で、AIそのものを守るセキュリティ対策については意識が向いていない企業もある。本稿はパブリックAI／プライベートAIでそれぞれ起きがちなリスクを整理し、目指すべき対策の方向性を示す。
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大成建設は全社横断でDX戦略を進めており、その中でもAI技術の内製開発を担うのが技術センター内の「AI研究室」だ。研究室では「現場起点でのAI活用」を掲げ、線画や模型からの建築パース自動生成や工事進捗のAIによる確認、社内技術の探索システムなどを開発してきた。BUILT主催の建設DXセミナーで明かされた建設業務向けAI開発の現在地と、それを支えるPC環境の最適解を探った。
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生成AIの登場で世界中が激変しつつある中、サイバーセキュリティの分野も例外ではない。攻撃者による悪用ばかりが取り上げられ、守る側もAIを活用しないと対抗できないと言われているが、どう活用できるのかイメージできずに導入をためらう企業は多い。SOCなどセキュリティ運用の現場も同様だ。SOCアナリスト向けの生成AI・エージェンティックAI活用に詳しい有識者に、活用例や今後の人の役割などを聞いた。
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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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Googleは、生成AIを標的とする間接的プロンプトインジェクション攻撃への対策を発表した。同社はこの攻撃が今後活発化することを懸念し、Geminiへの多層防御戦略などを導入し、安全性を強化している。
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SASは年次イベント「SAS Innovate 2025」で、生成AIの次に来る「エージェンティックAI」、没入型の意思決定を支える「デジタルツイン」、そして実用化が進む「量子AI」という3大テーマを発表した。AIがビジネス現場をどう変えるのかに注目が集まった。
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自治体の調達方式の一つである「プロポーザル型事業者選定」を想定した調達仕様書の構成について、今回は調達仕様書と審査基準をどのように整合させていくのかについて考える。
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AI技術がさまざまな業務で活用されるようになり、仕事の在り方は大きく変わりつつある。一方でAI技術が人間の代わりになれない仕事も存在する。具体的な例を紹介する。
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最高データ／アナリティクス責任者（CDAO）は、データとアナリティクス（D&A）、AIから価値を生み出す上で、多くのプライバシー課題に直面している。CDAOが革新的なデジタル環境でリーダーシップを発揮し、成功を収めるには、現代の3つのプライバシー課題への対応が重要だ。
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Amazon Bedrockを早期導入した企業の担当者らが、クラウドのコスト管理からプロンプトの記述に至るまで、アプリケーション開発における生成AI活用のポイントを語った。
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独自のAIを開発し、企業のDX支援などを手掛けるABEJA。従来のDX手法に生成AIを組み合わせることで、どのような効果を生み出すのか――。
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パナソニックHDでファミリーコンシェルジュサービス「Yohanaメンバーシップ」を手掛ける執行役員の松岡陽子氏が、「Panasonic Green IMPACT」とともにグループ共通戦略の柱となる「PanasonicWELL」を推進する。松岡氏にこのPanasonicWELLについて聞いた。
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RPAベンダーAutomation Anywhereは主要ツール群「Automation Success Platform」でLLMを利用できるようにした。利用可能なLLMは自社ではく、他社のLLMだ。その背景には何があるのか。
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用語「人間中心のAI」について説明。人間の能力を機械（AI）に置き換える「自律的なAI」のアプローチよりも、機械（AI）を使って人間の能力や体験を向上させる「人間中心のAI」のアプローチの方が大切だとする、AIの研究／構築方法に関する考え方を指す。その考え方では、「人間と機械の相互作用」および「人々や社会への倫理的な影響」に関心を向けることも重要視される。
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用語「ヒューマン・イン・ザ・ループ」について説明。機械学習においては、データ収集と前処理〜モデルの訓練〜運用監視〜継続的なアップデートというライフサイクルの中に人間との相互作用、つまり人間からのフィードバックが含まれることを指す。人間参加型のAIとも呼ばれる。
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アステラス製薬はがDXに向けた取り組みを説明。同社は2021年5月に2021〜2025年度の中期計画「経営計画2021」を発表しているが、DXは達成の要の一つに位置付けられており、注力していく方針だ。
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GoogleはAIと機械学習を利用した統合型ドキュメント処理コンソール「Document AI」プラットフォームと、これに基づく住宅ローンドキュメント処理の高速化ソリューション、大規模な調達関連データ収集処理の自動化ソリューションの一般提供をGoogle Cloudで開始した。
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ディープラーニングの社会実装で最前線に立つ、丸山宏氏、森正弥氏、石山洸氏、佐藤聡氏の4人の論客が2020年5月、AI／ディープラーニングの現在と新型コロナの関係について戦わせた議論をお届けする。
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Deep Learningがブレークスルーとなった昨今の「第3次AIブーム」。2020年は、企業の「AI」活用において、ブームのままPoC（概念実証）で終わるのか、本番で稼働するシステムやサービスに適用できるのかの分水嶺（れい）となるだろう。その成否を分かつものは何なのだろうか。本特集では、現在の機械学習・Deep Learningにおけるさまざまな課題の中でも技術的なものを中心に整理し、その解決策としてAutoML（機械学習自動化）、MLOps（機械学習基盤）といった技術を解説。加えて、それらを活用している企業の事例を紹介する。初回は、日本ディープラーニング協会の理事に、2020年現在のAI活用における課題について聞いた。
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AI歌声合成ソフト「NEUTRINO」が2月に登場し、話題になったのを見て、私は「作詞や作曲、仕上げをするAIはすでにある。AIだけで曲を作れるのではないか」と考えた。全工程をAIが担当した楽曲を作ってみると、AIの人間らしさや、AIとの関わり方が見えてきた。
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Blue PrismはRPA向けSaaSソリューションを発表した。自動化プロセスの運用管理や機械学習による最適化を支援する。
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富士通のAI技術の研究開発はどこまで進んでいるのか。果たして世界に通用するのか。富士通研究所が先週開いた研究開発戦略説明会から、AIへの取り組みに注目してみた。
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米国防高等研究計画局（DARPA）は、来たる「ムーアの法則」の終息に備え、“ポスト・ムーア時代”の技術の模索を本格化させている。材料、アーキテクチャ、設計の自動化の3つにターゲットを絞り、まずは2億米ドルを投資してプロジェクトを行う予定だ。
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