最新記事一覧
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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マイクロソフトとCrowdFlowerが、「Human-in-the-loop（人間参加）」型の機械学習サービス「CrowdFlower AI Powered by Microsoft Azure Machine Learning」をリリースした。「Human-in-the-loop」とは何か。
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