最新記事一覧
SalesforceはAIエージェントサービス群「Agentforce 360」を日本国内で提供開始した。他のAIエージェントサービスと比べたときの特徴とは。
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生成AIを活用した「AIネイティブなサイバー攻撃」が高度化し、フィッシングメールの見分けが困難になる中、防御側にもAIを用いた新たな対策が求められている。従来の境界型防御をすり抜ける脅威に対し、メールセキュリティからデータ保護まで一気通貫で守る「Varonis Interceptor」と、その統合型データセキュリティの実像に迫る。
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パナソニックHDは、拡散モデルを応用し、従来比約2倍の生成速度を実現したマルチモーダルAI「LaViDa」を開発。従来の自己回帰型LLMが抱える生成遅延や全体制御の弱さを、独自の高速化技術で克服した。
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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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Googleは企業と開発者を対象としたマルチモーダルAI「Gemini 3」を発表した。「推論能力において最先端のモデル」とされ、さまざまな形式のデータの読み込みに対応する。このモデルは企業における業務効率化にどのように貢献するのだろうか。
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ストレージにかかる費用を削減しつつ性能も維持するのは至難の業だ。安易なクラウド移行は予期しない費用増加を招く恐れがあり、オンプレミス回帰も進んでいる。システムが複雑化する中、データをどこに置くべきか。
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GENKEIは、クラウドサービス「GENKEI VAULT」「GENKEI LINK」に、図面コミュニケーションツール「GENKEI MARKUP」と連携したオンライン指示、伝達、共有機能を追加した。図面と現場データの一元化により、正確な図面運用と資産蓄積が可能になる。
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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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「産業革命に匹敵する」。米OracleはAIによる変革をそう位置づけ、イベント名を刷新した。データベースの強みを生かし、AIで何を目指すのか。語られたのは、医療から気候変動まで、人類が直面する困難な問題への解決策だった。
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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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ある調査によると、日本で最も利用されている業務アプリランキングの5位に食い込んだBoxは、世界版ランキングでは上位15位に入っていない。日本市場でBoxが“成功”した背景にある「2つの要因」とは。
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企業のAI導入プロジェクトの成否を分けるのは技術力だけではない。AWSを活用するさまざまな業界の組織の事例から、AI導入の成否を分ける“共通点”を読み解く。
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Salesforceは、AIと人間が協働する「Agentic Enterprise」を実現するため、新プラットフォーム「Agentforce 360」を提供開始した。CRMや分析基盤を統合し、AIエージェントが業務効率と顧客体験を向上させる。
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NTTは従来モデルから機能強化したLLM「tsuzumi 2」の提供を開始した。日本語性能や特定業界の専門知識を向上しつつ、引き続き1GPUでの動作を可能にすることでオンプレミス環境への導入のし易さを維持した。tsuzumi 2をNTTグループのAI戦略の中核と据える。
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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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AIエージェントやLLMアプリケーションをローコード開発できる「Flowise」「CrewAI」との連携を実現。
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「グラフデータベース」を活用し、生成AIツールの課題を解消しようとする動きがある。グラフデータベースによって、具体的に何が可能になるのか。オーストラリアでの事例を交えて見ていこう。
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DX推進室のメンバーたちはDXに利用できるデータを求め、情報システム部を訪れます。たくさんのデータを入手しましたが、松尾豊先生（東京大学大学院教授）からは「残念ながらほとんど利用できないかもしれない」と言われてしまいます。その理由は……？
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Amazonのセキュリティ部門ディレクターであるマーク・ライランド氏は「これまでにも熱狂的な盛り上がりは見てきたが、現在のAIに関する盛り上がりは様子が違う」と語った。
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中国メーカーがグローバル市場で大きな存在感を示すようになって久しい。急激な発展の要因の1つに、同国が国家レベルで整備を進める「製造デジタルプラットフォーム」の存在が挙げられる。本連載では事例を交えながら、製造デジタルプラットフォームを巡る現状を解説している。第3回は、スポーツシューズメーカーである安踏（Anta）を取り上げる。
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あらゆる業務でAIエージェントの活用が進む中、使いこなすためには何が必要になるのだろうか。Snowflakeは2025年9月11〜12日、ユーザーイベント「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO 2025」を開催し、報道向けセッションでSnowflake CEOのスリダール・ラマスワミ氏らがAIエージェントの展望について語った。
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現場の負担を増やしたらダメです。
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OpenTextの調査で、AI活用を阻む「情報の複雑さ」が浮き彫りになった。企業の53％がセキュリティリスク軽減に課題を感じており、データ管理の不備がAI導入を妨げている。
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Cogniteは、ローコード型産業AIエージェントワークベンチである「Cognite Atlas AI」をリリースし、産業用データの活用による価値創出を加速する。
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ソフトバンクの100％子会社・Gen-AX（ジェナックス）が、生成AIを活用した業務改革で注目を集めている。「AIオペレーター」はコールセンターの顧客応対を変えるのか？
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「生成AI」ツールの利用が広がる一方で、急速に活用機運が高まる「AIエージェント」。この2つは、何が違うのか。それぞれの特徴をおさらいしつつ、両者の違いを整理しよう。
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大日本印刷は、非構造化データを企業内で共有できる形に変換するサービス「DNPドキュメント構造化AIチャットボット」の提供を開始すると発表した。
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Pure Storageはストレージの新しい構想「Enterprise Data Cloud」（EDC）を打ち出し、その一環として、ハードウェアの新製品も投入している。どのようなものなのか。
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Oracleは自社のクラウドコンピューティングサービスであるOCIへの移行を推進してきたが、AWS社との提携を発表し、「AWSでOracleデータベースを稼働させる」サービスを打ち出した。その狙いとは。
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年間20万時間を削減したエールフランス-KLMが、既存RPAボットの進化に挑む。自律判断するAIエージェント技術の導入で、自動化はどう変わるのか。
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HPEが2025年6月に開催したイベント「HPE Discover」では、3つのITトレンドが明らかになった。重要になるのは、VMware製品の代替、AI向けインフラ、ネットワークの観点だ。
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呼ばれ方はさまざまあるが、企業はAIに自社のコンテンツやブランドをどう認識させて推奨してもらうのか、必死で模索している最中である。AI時代のSEO対策の在り方について「これまでのSEO対策と変わらない」とする意見も多いが、実際のところどうなのだろうか。博報堂メディア環境研究所は、米国、中国、イスラエルのAI専門家にインタビューをし、その結果を紹介した。
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本連載では、製造業の競争力の維持／強化に欠かせないPLMに焦点を当て、データ活用の課題を整理しながら、コンセプトとしてのPLM実現に向けたアプローチを解説する。最終回となる第5回は、日々の伴走事例から見えてきた「変革実現のポイント」ついて取り上げる。
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「課題を見つけ、その解決にデータを生かす」は、スローガンとしては分かりやすいが実践するのは難しい。特にデータに慣れ親しむ技術者以外の部門に、業務データ活用やAI活用の思考を定着させるには組織的な活動が重要だ。ムラタの実践例とカリキュラムの実例から手法を学ぶ。
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クラウドやAI技術の進展により、ストレージでもさまざまな変化が起きている。メインフレームからクラウドまで対応する製品群を展開してきたIBM。長年の実績を持つ同社の最新ストレージ戦略を整理する。
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データ損失防止（DLP）およびデータセキュリティ態勢管理（DSPM）は、いずれもオンプレミスおよびクラウドにおけるデータ保護をするための手法だ。両者の違いはどこにあるのか。
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データ／アナリティクス環境が進化する中、構造化データと非構造化データの統合は、AIと生成AIの進歩に伴い早急に必要となっている。非構造化データの力を真に活用するために、本稿では、データ管理のリーダーが実践すべき基本的なアプローチを紹介する。
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企業の生成AIプロジェクトに具体的な成果が求められる段階になっている。PoCから抜け出して事業に貢献するにはどうすればよいのか。PepsiCoの「Amazon Bedrock」導入事例が参考になりそうだ。
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AWSジャパンが自動車業界で注目を集めるSDVの潮流や、SDVの浸透によって変わりつつあるツール環境や仮想ECU、コネクテッド基盤の動向について説明した。
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本連載では、製造業の競争力の維持／強化に欠かせないPLMに焦点を当て、データ活用の課題を整理しながら、コンセプトとしてのPLM実現に向けたアプローチを解説する。第4回は「データマネジメントの本質」について考える。
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大量のデータを扱うAI活用プロジェクトでは、ストレージの選定が重要な要素の一つになる。企業はNAS、SAN、オブジェクトストレージといった選択肢から最適なストレージを選択することが求められている。
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AIエージェントは生産性向上につながる一方で、大きなセキュリティリスクを生む可能性もある。確立されたガバナンスポリシーへの依拠がAIエージェントの未来を決めるだろう。
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「Microsoft Copilot」を2023年から利用しているアメリカンホンダ。同社が意思決定のスピードと質を高めるために注力する“双子のエンジン”とは何か。
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本連載では、製造業の競争力の維持／強化に欠かせないPLMに焦点を当て、データ活用の課題を整理しながら、コンセプトとしてのPLM実現に向けたアプローチを解説する。第3回では、日本の製造業の強みである「経験値」の活用について考察する。
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AIの実用化が進む中で、ストレージに求められる要件も変化しつつある。そうした中で、クラウドストレージの活用が広がっている背景とは。
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業務で発生するさまざまな形式のドキュメントを自動で処理する技術「IDP」は、多様な業務や分野での活躍が見込める。その仕組みと主要機能、具体的な活用例を紹介する。
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手作業の請求書処理をやめたい――。そのような声が上がる職場にお薦めなのがインテリジェントドキュメント処理（IDP）ツールだ。導入における課題や主要なIDPツールを紹介する。
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AI導入が進む中で、ストレージに求められる要件は複雑化しており、「クラウドとオンプレミスどちらの環境で運用すべきか」に悩む企業は少なくない。それぞれの利点を比較しよう。
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日本オラクルは東京リージョンで「Oracle Database Google Cloud」の提供を開始したと発表した。クラウド移行、AI活用、データ管理を支援し、他のリージョンへの展開も計画されている。
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SAPの年次カンファレンス「Sapphire」では、AIコパイロット「Joule」を中心に、AI、アプリケーション、データの「フライホイール」戦略を発表した。SAPの最新ビジョンと製品アップデートをまとめる。
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