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「生産性」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

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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AIの役割は検索・要約から、自律してタスクを完遂するエージェントへと進化した。NVIDIAのジェンスン・ファン氏が、Adobeとの提携による制作の自動化や、AIが人間の「伴走者」となる新たな雇用、生産性のパラダイムシフトを語る。

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Webブラウザ上での業務が主流となった現代、生成AIをいかに効率良く活用するかが生産性の鍵を握る。本Tech TIPSでは、Google ChromeやMicrosoft EdgeにAnthropicの生成AIを統合する拡張機能「Claude in Chrome」を解説する。複数タブを跨いだ情報分析から、ユーザーに代わってボタンをクリックする自動操作まで、従来の「コピペ」作業を劇的に変える次世代のブラウザ活用術を紹介する。

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組織の生産性向上や業務改革にAIの力は欠かせない。だが汎用AIサービスを介した機密情報の漏えいを防ぎきれているだろうか。組織固有のデータを安心して預けられる、自社のドメイン知識を豊富に持つAI環境を構築できているだろうか。

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NECパーソナルコンピュータのイベントにいとうまい子氏が登壇。AIによる効率化と創造性の発揮は別物であり、人間が磨くべきは「好奇心」であると指摘。PCが作業端末から思考支援端末へ変容する未来を語った。

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本連載は、トヨタ自動車で16年間、生産技術/現場改善に携わった筆者が、食品工場で感じる「自動車工場では当たり前なのに、食品工場にはないこと」を軸に、現場の生産性などに悩む食品製造業の経営者に向けて“問い”を投げかけ、改善のヒントを探ります。今回の問いは「あなたの工場に今日、止まる音は聞こえましたか」。

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NTTグループと大成建設は、IOWN APN(All-Photonics Connect)とローカル5G、60GHz帯無線LANを活用した環境を構築し、複数の建設重機を1台の操作卓で遠隔操作/自動制御する実証に成功した。これによって、複数重機が稼働する実際の工事現場での導入を推進し、生産性向上と技能者不足への対応に貢献する。

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オウガ・ジャパンは折り目が目立たない高性能なフォルダブルスマートフォン「OPPO Find N6」を2026年4月15日に発売する。独自のヒンジと特殊ガラスにより平滑な大画面を実現した。専用ペンやAIによる効率的な情報管理、約2億画素のカメラを搭載し、ユーザーの創造力と生産性を高める1台だ。

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2026年、多くのチームが「マルチエージェント」という魔法の杖に手を出し、そして壁にぶつかり始めています。AIエージェントを複数並行させれば生産性は上がる。そう信じたくなる気持ちは分かります。しかし50年前、ソフトウェア工学の古典が既に警告していました。「人を増やすと、かえって遅くなる」と。その法則は、形を変えてAIエージェントの世界にも姿を現しています。

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生産性向上を掲げた「オフィス回帰」が進む中、会議室不足とハイブリッド会議の品質低下が深刻な課題になっている。特にハイブリッド会議の音の不備は、AI議事録の精度低下や情シスの工数増大を招いて標準的な企業で年間約1億円もの「無駄なコスト」を生んでいるという実態が、IDCとShureの調査で判明した。

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ウェブサイトに掲載した記事を印刷しても読みやすいPDF形式の「電子ブックレット」にまとめました。無料のBUILT読者会員に登録することでダウンロードできます。今回のブックレットではxR技術による建設業界の生産性向上の取り組みや技能訓練の変化に焦点を当てました。

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生成AIの普及でデータサイエンティストの役割はどう変わったのか。日立製作所のキーパーソンが、現場の「反乱」やAIによる生産性向上の実態を語った。激変する時代に、職種名に込められたこだわりとは。

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全米経済研究所は、米国、英国、ドイツ、オーストラリア4カ国の約6000社の経営幹部を対象としたAI利用動向の調査結果を公表した。全体の7割が何らかのAIを導入する一方で、経営幹部の利用は週平均1.5時間にとどまっており、将来の雇用予測について経営層と従業員の間でギャップがある実態も明らかになった。

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AIエージェントの普及により、コードの生成コストは極限まで低下した。しかし現場では、中身を理解せぬままAIにコードを実装させる「バイブコーディング」の課題も顕在化している。開発現場と開発者はAIコーディングとどう向き合うべきなのか。KDDIアジャイル開発センターでAIコーディングを実践する面々との対談を通じて、AIコーディングを使いこなしながら「本当の生産性」をつかむための方策を探る。

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建設業界が人手不足と生産性停滞という二重の壁に直面する中、新菱冷熱工業は「次世代施工DX」を業務変革の要に掲げ、施工プロセスの抜本的な再設計に踏み出した。その中心となるのが、従来の「現場集中型」から、RevitとBIMの共通データ環境となるACC(Autodesk Construction Cloud)を活用したデータ連携による「組織的施工型」への移行だ。

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生成AIの台頭以降、ソフトウェア開発の現場では「AIコーディング」が急速に広がっている。人材不足や開発スピード向上への圧力を背景に、効率化への期待は高い。だが、コーディングが速くなっても開発は必ずしも楽になっていないという声もある。作業の効率化と、開発全体の生産性は必ずしもイコールではない。生成AI技術の進化が著しい今、開発者はAIコーディングにどう向き合うべきか。

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