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富士通と日本IBMは2026年6月17日、富士通のメインフレーム/UNIXサーバーで稼働するCOBOLをオープン環境のJavaに以降するモダナイゼーションサービスの提供で協業すると発表した。ソースコード自動変換ツール「Fujitsu PROGRESSION」をリライトに、ソフトウェア開発AIエージェント「IBM Bob」をリファクタリングに使う。日本IBMが主体となって、富士通の技術支援を受けながらサービスを提供する。 富士通と日本IBMは、富士通のメインフレーム/UNIXサーバーで稼働するCOBOLプログラムをJavaなどのオープン環境に適した言語に移行するモダナイゼーションサービスで協業する。日本IBMが主体となって、富士通の技術支援を受けながらサービスを提供する。 COBOLをJavaに書き換えるリライトに、ソースコード自動変換ツール「Fujitsu PROGRESSION」（図1）

ジョーシスは2026年6月11日、IT資産管理クラウドサービス「Josys」に、SaaSのID窃盗などのサイバー攻撃に対策を講じる新機能を発表した。認証情報漏洩やマルウェア感染端末の検知、社内のAIエージェント検出・管理、ポリシーに基づくリスク検知・自動修正の3機能で、順次提供を開始する。 ジョーシスの「Josys」は、社員が使うPCやSaaSの利用状況・コストを可視化して把握・管理するIT資産管理クラウドサービスである。SaaSのIDや利用状況の管理、PCなどのクライアントデバイスの資産管理などの機能を提供する。入退社時のSaaS IDの発行・削除、アクセス権限の変更、PCの購入から廃棄までのライフサイクル管理を一元化する（関連記事：IT資産管理「Josys」にポリシーに則ってIDの削除/更新を自動化する新機能）。 今回、SaaSのID窃盗などのサイバー攻撃に対策を講じる、以下の新機能を

味の素は、全社的なDX推進の一環で、AI活用を支えるデータマネジメントおよびAIガバナンスを整備した。2026年1月から3月にかけて、生成AIの本格活用において障壁となりやすい非構造化データを含む多様なデータの利用基準を具体化。攻めと守りのバランスを両立させた「AI Readyなデータマネジメント/データガバナンス」の土台を築いている。取り組みを支援したEYストラテジー・アンド・コンサルティング（EYSC）が2026年6月10日に発表した。 味の素は、看板商品のうま味調味料「味の素」や「ほんだし」などの食品事業に加え、最先端のバイオテクノロジーを生かした電子材料や医薬品など、幅広い事業をグローバルで展開する（図1）。 現在、グループを挙げて、データとAIを中核に据えた全社的なデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進しており、デジタル技術を活用した持続的な価値創造の加速を目指している（

東京大学大学院工学系研究科の松尾・岩澤研究室とPKSHA Technologyは2026年6月4日、米Anthropicと共同で、日本における生成AIの社会的インパクトを継続的に観測・分析するための基盤「Japan AI Index」の構築すると発表した。AIが働き方・雇用・産業にどのような影響を与えているのかをエビデンスに基づいて把握できることを目指す。初回のレポートとデータ分析ダッシュボードを2026年度秋を目処に公開する。 東京大学大学院工学系研究科の松尾・岩澤研究室とPKSHA Technologyは、米Anthropicと共同で、日本における生成AIの社会的インパクトを継続的に観測・分析するための基盤「Japan AI Index」を構築する（図1）。AIが働き方・雇用・産業にどのような影響を与えているのかをエビデンスに基づいて把握できることを目指す。初回のレポートとデータ分析ダ

東京大学 松尾・岩澤研究室は2026年6月2日、オンライン講座「大規模言語モデル（LLM）講座 2025 基礎編」で使用した講義資料の無料公開を開始した。LLMおよび生成AIについて、基礎理論から最新動向までを体系的にまとめている。LLMの基礎原理から社会実装までを幅広くカバーしており、学生や社会人を対象に、最新技術を理論と実践の両面に触れながら理解を深められる内容となっている。同研究室のWebサイトからファイルをダウンロードして入手できる。 東京大学 松尾・岩澤研究室が公開した「大規模言語モデル（LLM）講座 2025 基礎編」講義資料は、LLMの仕組みと最新動向を体系的に学べる教育・学習資料である。LLMの基礎原理から社会実装までを幅広くカバーしており、学生や社会人を対象に、最新技術を理論と実践の両面に触れながら理解を深められる内容となっている。 同資料は、松尾・岩澤研究室が2025年

東京システムハウスは2026年5月13日、COBOL開発者向け生成AIシステム「AIベテランエンジニア」の新版（v1.2）を発表した。COBOLのコードをもとに仕様書をリバース生成する機能と、チャットによる質問や指示に回答する機能を提供する。新版では、AIの回答に対して記述式でフィードバックを入力できる機能を追加した。Claude Code向けにCOBOLエキスパートのスキルも用意した。 東京システムハウスの「AIベテランエンジニア」は、COBOL開発者向けの生成AIシステムである（図1）。COBOLのコードから仕様書をリバース生成する機能と、生成した仕様書をRAG検索して質問や指示に回答する機能を提供する。LLMとしてGoogle Geminiを利用する。システムの維持・運用、改修時の修正提案、不具合の原因調査などへの活用を想定している。

経済産業省が検討を進めている情報処理技術者試験の見直し案が明らかになった。デジタル化の波や生成AI技術の急速な進展を背景に、「デジタル技術等の活用に必要となるリテラシーレベルから、専門家へ至るまで、“土台”として幅広いスキル（知識・技能・経験）を身につけることが必要」とし、従来の技術中心からスキル重視に大きく舵を切ることになる。筆者の推測を交えて見直し案を検証してみた。 経済産業省が認定するIT分野の国家試験、情報処理技術者試験は、国産コンピュータ開発の促進と情報産業の振興および情報化社会の実現を目的に、1969（昭和44）年にスタートした。情報処理振興事業協会（現・情報処理推進機構〈IPA〉）を試験実施機関として57年の歴史を持っている。 この間、主なもので以下の改編・改訂を行ってきた。今回の見直しは16年ぶりとなる。 1994年 初級／上級システムアドミニストレータ試験、プロダクション

AIは1956年のダートマス会議から始まり、現在は生成AIが導く新たなブームの渦中にある。日本は巨額投資が必要な基盤開発よりも、Pythonなどの習得を通じた徹底した活用に舵を切り、生産性向上や社会課題解決を目指すべきではないだろうか。個人のアシスタント利用にとどまるのはもったいなく、業務システムへの組み込みをはじめ、生成AIのポテンシャルを引き出してDXにつなげるアプローチはたくさんある。 AIの研究開発は、1956年に米国で開催されたダートマス会議の研究会から始まったと言われている。世界初のコンピュータ「ENIAC」が公開・稼働した10年後のことである。コンピュータが高性能化していけば、いつか人間のように判断できるようになるに違いないと考えたのである。今年はENIACの公開から80周年を迎える。 その間、AIブームはほぼ20年ごとに繰り返されてきた。現在は3次ブームの延長にある。指数関

生成AIを「個人で業務利用している」割合は日本企業が米独の企業を上回る。一方で生成AIが「部署の業務プロセスに組み込まれている」割合は、米独企業が4割弱なのに対し日本企業は1割程度と顕著な開きがある──。こんな調査結果を「間違いだらけの日本のDX─『DX動向2025』が映す米独との"違い"と"差"」で紹介した。このままでは、最近よく聞く「AIトランスフォーメーション」はおぼつかない。IT/デジタルリーダーがどう考え、アプローチすればよいのかを、米ガートナーの特任アナリストに聞いた。 「AIトランスフォーメーション」が意味するところ 翻訳や提案書作成などさまざまな業務でAIを活用するのは、すでに当たり前に行われている。今求められているのはそうではなく、企業活動のさまざまな領域に「AIを組み込む」ことだ。業務プロセスやビジネスモデル、組織構造そのものを「AIを前提としたもの」へと変革していく─

アサヒグループホールディングスは2025年11月27日、同年9月29日に発生した、サイバー攻撃に起因するシステム障害の経緯を発表した。攻撃者はネットワーク機器を介してデータセンターのネットワークに侵入し、ランサムウェアを実行し、複数のサーバーや一部PCのデータを暗号化したと説明。サーバー内に保管していた個人情報については、「流出の可能性はあるが、インターネット上に公開された事実は確認していない」としている。 アサヒグループホールディングスは、2025年9月29日に発生した、サイバー攻撃に起因するシステム障害の経緯を発表した（同社のニュースリリース）。発表によると、攻撃者は、グループ内の拠点にあるネットワーク機器を介してデータセンターのネットワークに侵入してランサムウェアを一斉に実行。起動中の複数のサーバーや一部PC端末のデータを暗号化したという。 攻撃を受けたシステムを中心に、影響する範囲

米マイクロソフトは2025年10月14日（米国時間）/10月15日（日本時間）、Windows 10およびOffice 2016/2019のサポートを終了する。同社は企業に対してWindows 11への移行とMicrosoft 365への切り替えを強く推奨しており、サポート終了後も継続利用をせざるをえないユーザーに向けては1年間の拡張セキュリティ更新（ESU）プログラムを提供する。

一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）は2025年9月9日、国内の生成AI製品・サービス・事例情報を収録した「生成AI活用事例データベース」をWebで公開した。公開情報を基にした各社の取り組みの内容が、GUGAの協議員の査読を経て、公開開始時点で1008件の事例情報として載っている。業界ごとの取り組みの動向がつかめるほか、ユーザーにとっては自社の課題解決のヒントになるとしている。 一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）は、国内の生成AI製品・サービス・事例情報を収録した「生成AI活用事例データベース」をWebサイトで公開している（画面1）。 公開情報（各企業・団体が発信しているニュースリリース）を基にした各社の取り組みの内容が、GUGAの協議員の査読を経て、公開開始時点で1008件の事例情報として載っている。現在掲載している情報の調査期間は2024年5月～2025年8月である。

最先端を進むデータドリブン企業はどのようなデータ基盤を構築し、現状の課題をどのように捉え、次のステップへ踏み出そうとしているのか。「データマネジメント2025」（主催：日本データマネジメント・コンソーシアム〈JDMC〉、インプレス）にGO株式会社の渡部徹太郎氏が登壇し、タクシーアプリGOを活用したデータ活用の取り組みを紹介した。グーグル・クラウド・ジャパン合同会社がGoogle Cloudの生成AIデータエージェントの最新動向について解説した。 提供：グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 タクシーアプリ「GO」におけるデータ活用 GOはタクシーアプリ「GO」をはじめ、法人向けタクシーDXサービス「GO BUSINESS」、ドライバー求人サイト「GOジョブ」のほか、近年では、交通事故削減を支援する次世代AIドラレコサービス「DRIVE CHART」、脱炭素サービス「GX（グリーントランスフォ

キリンホールディングス（本社：東京都中野区）は2025年7月14日、OpenAI Japanの法人向け生成AIサービス「ChatGPT Enterprise」を同月から導入すると発表した。キリングループの戦略立案・企画系、研究開発、マーケティングの各部門の一部に導入し、生産性向上と価値創造を加速するとしている。合わせて、業務に特化したAIエージェントの構築を予定する。 キリングループは、「人がやらなくてよい仕事をゼロにする（生産性向上）」と「人と共に価値を生み出す仕事を加速させる（価値創造）」の2つをビジネス成果の柱として掲げている。これらを支えるデジタル基盤の1つとして、生成AIの活用に取り組んでいる。 2025年5月には、国内従業員約1万5000人に向けて、自社構築の生成AIツール「BuddyAI」の展開を始めた（関連記事：キリングループ、自社構築の生成AIツール「BuddyAI」の導

リコーは2025年6月10日に、グラフやフローチャートなどの図表を含む、複雑なビジネス文書を高精度に読み取るマルチモーダル大規模言語モデル（LMM）を開発したと発表した。2025年7月中に、基本モデルとベンチマークツールの無料公開を予定する。限られた学習用データから人工データを生成する手法や、小規模なデータを使って基本モデルを顧客向けにチューニングする手法も確立したという。同日に開いた説明会で、開発プロジェクトの背景やLMMの特徴、ユースケースや今後の計画を明らかにした。 日本のAI活用を阻む業務文書の複雑さ リコーがマルチモーダル大規模言語モデル（LMM）を開発した。テキストデータを扱う大規模言語モデル（LLM）に、図やグラフ、フローチャートといった画像データを高精度に処理する機能を統合したモデルである。2025年7月中に基本モデルと、図版を含む文書の読み取り精度を計測するベンチマークツ

さくらインターネットは2025年6月5日、プライム・ストラテジーのWebシステム実行環境「KUSANAGI」のセキュリティ強化版「KUSANAGI Security Edition（SE）」をIaaS「さくらのクラウド」で提供開始した。同IaaSの管理コンソールから購入/導入できる。さくらのクラウドでは以前から既存エディション（無償版/有償版）を提供しており、今回、有償版にセキュリティ強化版を追加した。料金（税込み）はサーバー1台あたり月額13万2000円。 さくらインターネットは、同社のIaaS「さくらのクラウド」で、プライム・ストラテジーのWebシステム実行環境「KUSANAGI」を提供している。無償版のほか、2024年5月からは有償版も提供している。有償版は同IaaSの管理コンソールから購入/導入できる（関連記事：さくらのクラウド、Webシステム実行環境「KUSANAGI」有償版を販

ノークリサーチは2025年5月21日、国内企業が利用する生成AIサービスの導入社数シェア調査の結果を発表した。ChatGPTが56.8%でトップ、Geminiは37%、Claudeが6.4%だった。売上規模別の傾向や活用状況についても分析している。 ノークリサーチは、国内企業が利用する生成AIサービスの導入社数シェアを調査した。調査対象企業は全国・全業種・全規模で、有効回答件数は800社である。発表された調査結果は、同社の「2025年版DX＆AIソリューションの導入パターン類型化と訴求策の提言レポート」に基づいている。 図1は、国内企業における、大手ITベンダーが提供する対話型生成AIサービスの導入社数シェアである。複数回答で、OpenAIの「ChatGPT」（56.8%）、グーグルの「Gemini」（37.0%）、Anthropic（アンソロピック）の「Claude」（6.4%）の順だっ

日立システムズは2025年5月8日、コンテナ型データセンターの製品ラインアップを刷新し、同日付で販売開始した。生成AIシステム向け「高負荷サーバーモデル」（10億円程度）、専用環境向け「サーバールームモデル」（2億5000万円程度）、キャリア基地局向け「エッジコンピューティングモデル」（1億円程度）の3つの用途別モデルを標準で用意している。 コンテナ型データセンターは、データセンターに必要な設備（サーバーラック、冷却設備、電源設備など）をコンテナに収めてワンパッケージで提供する形態である。一般的なデータセンター施設を建設する場合と比べ、短期間かつ低コストでデータセンターを構築でき、増設・移設が容易である（図1）。

KKCompany Japanは2025年4月23日、音声認識サービス「リアルタイムAIアシスト」を提供開始した。集中力が続かない、途中から会議に参加したといったケースでも会議の内容をリアルタイムに把握できるように支援する。要約内容から関連資料（Word/PDF）を提示して質問への回答を支援する機能も備えている。料金（税別）は年間契約で月額15万円から、初期費用は無料。 KKCompany Japanの「リアルタイムAIアシスト」は、会議やイベントでの発言をリアルタイムに文字起こし・要約・翻訳する音声認識サービスである（図1）。 集中力が続かない、途中から会議に参加したといったケースでも会議の内容をリアルタイムに把握できるように支援する。ユースケースとして、社内外の会議、国際会議などのイベント、コールセンター業務などを挙げている。 Webブラウザベースのサービスで、音声をリアルタイムに処理

アトラシアンが、以前より掲げる組織と個人のワークスタイル変革「System of Work」を推し進める戦略を発表した。2025年4月9日（米国現地時間）、米アナハイムで開催中の年次コンファレンス「Team '25」において、生成AIツール「Rovo」を、機能強化を施したうえで、JiraやConfluenceなど主要製品のユーザーに無料で提供し、AIエージェントはじめ最新AIによる“チームワーク”の高度化を促す。新しいサービスやアップデートの発表が多数ある中で、Rovoの大胆なアップデートに注目してみた。 プロジェクト/タスク管理の「Jira」やコラボレーションの「Confluence」、ITサービスマネジメント（ITSM）「Jira Service Management」などのソフトウェア/クラウドサービスをグローバルで提供するアトラシアン（Atlassian）。開発者やエンジニアからの

はてなは2025年4月1日、サーバー監視クラウドサービス「Mackerel」にAPM（アプリケーション性能監視）機能のベータ版を追加した。正式リリースは同年5月1日を予定している。サービスごとのパフォーマンスを確認しながらオブザーバビリティ（可観測性）のあるアプリケーション性能監視を可能にする。伴って、APM向けの課金体系を新設、既存のスタンダードホスト、マイクロホスト、メトリックに加え、トレースを構成する処理単位であるスパンの数に応じた課金が加わる。 はてなの「Mackerel（マカレル）」は、SaaSで提供するサーバー監視クラウドサービスである。専用のエージェントをインストールしたサーバー（Windows、Linux）を監視する。サーバーを仲介してネットワーク機器をSNMPで監視することもできる（関連記事：はてな、サーバー監視サービス「Mackerel」の機能を強化、サーバー退役後もカ

ChatGPTの登場に端を発する生成AIブームは今なお加速しており、さまざまなプロバイダーが競い合うように基盤モデルやサービスのアップデートを重ねている。世界中に多種多様な大規模言語モデル（LLM）/小規模言語モデル（SLM）が存在する現在、検討時の選択肢を広げたり、今後の進化の方向を見定めたりするのに、各モデルの性能や特性を把握することは有意義だろう。本稿では、この1、2年で急速に増えた日本製の基盤モデルも含めて主要なLLMを一覧表の形式で紹介する。 メガブームに群雄割拠する生成AI/LLMプロバイダー 2022年11月、米OpenAIが世に放った「ChatGPT」が世界中に大きな衝撃を与え、ここから始まった生成AIブームの勢いは今も衰えることを知らないどころか、むしろ加速している。 OpenAIが次々と高性能な大規模言語モデル（LLM）の「GPT」シリーズをリリースする中、GPTの基盤

ビジネスプロセスは経営の鏡像であり、その見直しと進化は業種や規模を問わず必須の活動と言える。その術(すべ)であるプロセスマイニングを、本誌はいち早く取り上げて動向を追ってきた。1990年代後半に学術研究で発祥し、シーメンスやBMW、ルフトハンザ航空などグローバル企業の実践と共に発展してきたプロセスマイニングは新たなAI革命期を迎える中、どんな技術やアプローチで混迷極まる組織のビジネスプロセスを洗練させようとしているのか。最大手として分野・市場を牽引する独Celonisのここ数年の技術アップデートから探ってみる。 データとナレッジの統合─Process Intelligence Graphとは 独Celonis（セロニス）は2023年11月、年次コンファレンス「Celosphere 2023」で「Process Intelligence Graph（PI Graph）」という技術を発表した。

Celonisは2025年3月13日、都内で説明会を開き、プロセスマイニングツール「Celonis」で管理している業務データを活用し、業務の意思決定をAIエージェントで省力化したユーザー事例を紹介した。建築/デザイン業界向けに素材を販売しているスペインのコセンティーノ（Cosentino）は、受注時の与信判断をAIエージェントに担わせて製品配送の効率化を図っている。 写真1：AIエージェントとCelonisを組み合わせたユーザー事例について説明する、独Celonis Head of AIのアレックス・ヒル氏 拡大画像表示 独Celonis（セロニス）の日本法人は、都内で説明会を開き、プロセスマイニングツール「Celonis」で管理している業務データを活用し、業務の意思決定をAIエージェントで省力化したユーザー事例を紹介した（関連記事：プロセスインテリジェンスとAIの融合─Celonisに見