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今後の企業はどうAIを使うべき？ 今後、あらゆるサービスやプロダクトは、AIが前提として組み込まれた状態で社会に実装されていくでしょう。この流れの中で企業がどうAIを活かしていくかは、極めて重要なテーマです。 現在の世界は、米国のOpenAIやxAI、中国のDeepSeekといったプレーヤーがファウンデーションモデルを先導する米中の二極構造になっています。そうした中、日本がどう存在感を示すのかが問われています。 私は、海外企業のAI基盤を現場に落とし込み、丁寧に実装していく作業にこそ、日本の強みがあると考えています。それは、日本のITベンダーがあえて自らを「AIゼネコン」と呼ぶような姿勢です。 たとえば、どれほど優れたAIモデルがあっても、それをビジネスに使っていくには細かい調整が欠かせません。いくら「ChatGPTがすごい！」と言っても、それだけで飯が食えるわけではない。そこに身体性を与

「AIエージェント」の台頭に象徴されるように、ビジネスにおいて生成AIが存在感を増しつつある現在。ソフトウェア・エンジニアリングの分野でも、ソフトウェア開発者がAIに置き換えられてしまうのではないかという予測が飛び交っている。しかし、AI活用によって効率化が進むことにより、高度なスキルを持つエンジニアへの需要はむしろ増加する可能性もある。果たしてAIはエンジニアにとって「敵」なのか「味方」なのか。ガートナーのデーブ・ミッコ氏が解説する。 ライター。2010年、IT製品・サービスに関する情報提供を目的とするWebサイトにて医療チャンネルの立ち上げに参画し、担当記者として医療分野のIT推進の動向を取材して記事を制作。2011年、日本医療情報学会認定の医療情報技師資格を取得後、病院・診療所向け合わせて30社以上の電子カルテベンダーを取材した実績がある。医療関連システムの製品情報や導入事例、医療I

日進月歩の勢いで進化を続ける生成AI。コード生成能力により「エンジニア不要」の時代が到来するとの見方もあるが、コーディング機能の発展による影響は、実はエンジニア以外のビジネスパーソンにとっても大きい。すでに生成AIは、プログラミングの知識がほとんどなくても「直観的」な指示によりアプリ生成を行える段階に達しているのだ──「ド文系」でもプログラミングができる生成AIの「バイブ・コーディング」でアプリ開発する手法の流れをイチから実践・解説する。

ChatGPTの新しいサービス「Deep Research」が利用可能となっている。問題を提示すれば、Webをリサーチして必要なデータを集め、分析して、レポートにまとめてくれる。ChatGPT以外にも、グーグルのGeminiなどが、Deep Researchのサービスを提供している。 こうしたサービスによって、データをそろえたレポートをごく簡単に作成できるようになった。これまでであれば、さまざまな資料やデータを探し、それらを分析し、レポートにまとめるのに何日もの作業が必要であった。それが、Deep Researchを利用すれば、5～10分ほど待つだけで、レポートが出来上がる。 私は、こうしたサービスが出現することに対して、非常に強い危機感を持っていた。人間の分析者が長い時間をかけてやっていることをAIが短時間でやってしまえば、レポートの作成者は不要になってしまうからだ。 それだけではない。

プレゼン資料の作成ツールとして人気のCanva。デザイン性に優れた資料を簡単に作成できる点が魅力の同ツールだが、実はそのほかにも、ビジネスで活用できる機能が多くある。特に近年話題のAI活用については、画像生成をはじめとして直感的かつ効率的な活用がカンタンだ。元Canvaでグローバルマーケーターの木元めぐみ氏が、今年4月に発表されたばかりの新機能を含めたCanvaのAI機能について紹介する。 Canvaでグロースマーケティングを担当し、新規事業やマーケティングチャネルをゼロから立ち上げ。現在は独立し、国内外の企業のマーケティング支援・コンサルを行う。多言語（日本語・英語・スペイン語）での営業資料・マーケティング・PR向けのデザイン制作に対応。B2B、B2C向けにCanva活用セミナーを提供し、2000人以上に登壇。マーケティングとデザインの力で、ビジネスの成長をサポートします。 【お問い合わ

医療分野のAIプロジェクトで画期的な成功を収める事例が登場した。NYU Langone Healthは、Llama-3.1-8Bモデルとオープンソースのベクトルデータベースを組み合わせた独自のエージェンティックAI（AIエージェントよりもさらに自律性の高いAIのこと）を開発、導入の現場から高い評価を得ている。その成功の背景には、5つの重要な問いに基づく綿密な事前計画があったという。この事例からAIプロジェクトの成功確率を高めるための重要な示唆を探っていこう。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドロー

Microsoft 365 Copilotが“ただのAIツール”ではなくなってきました。対話型AI「Copilot Chat」は進化を遂げ、今やチーム業務の中心的役割を担い始めています。さらに、2025年4月に発表された新たなCopilotエージェントは、日常業務の進め方そのものに変革をもたらしつつあります。今回は、Copilot Chatや、注目すべき“超優秀Copilotエージェント”をはじめとする最新機能を掘り下げ、活用の可能性を指南します。 1983年生まれ、秋田県出身。2010年に自社のMicrosoft 365（当時BPOS）導入を担当したことをきっかけに、多くの企業に対してMicrosoft 365導入や活用の支援をはじめる。Microsoft 365に関わるIT技術者として、社内の導入や活用の担当者として、そしてひとりのユーザーとして、さまざまな立場の経験から得られた等身大

スタートアップ情報のデータベースとして知られるCrunchbaseが、「過去データの提供」から「未来予測」へと大きく舵を切ることを発表した。同社は、過去3万社以上のデータに加え、8000万人のユーザー行動データを取り込むことで、スタートアップの成功を最大95％の精度で予測できるAIモデルを開発したという。どのようなモデルなのか、その驚くべき取り組みの詳細を解説したい。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3D

デジタル技術の進展や社会・ビジネスへの浸透により、今や企業は、業界業種を問わず「テクノロジー企業」としての側面を持ち合わせるようになった。 ただその一方、ここ数年のAIの進展はあるものの、テクノロジーを通じた価値の提供と管理は依然として「人」が担っていることに変わりはない。エンジニアや品質保証、インフラ担当者、運用担当者らが所属する「ソフトウェアエンジニアリング組織」は、開発手法を問わずあらゆる規模の企業においてもはや不可欠と言える。 では、このソフトウェアエンジニアリング組織について、「ワールドクラス」と呼べる企業・サービスの開発・運用を担う場合はどのような特徴を持つのだろうか。 その特徴について、「顧客に愛され、ビジネスにとって欠かせないデジタルプロダクト／サービス／エクスペリエンスを提供する組織」と定義するのは、ガートナー シニア ディレクター, アナリストのデーブ・ミッコ氏だ。 こ

生成AIを導入してみたものの、社内での利用が広がらない──。そうした悩みを抱える企業は少なくない。実際には、意識の高い一部の社員だけが使っている状況にあり、会社全体の変革にはつながっていないケースも多い。生成AI活用を社内に浸透させていくには、現場の社員が自発的に使いこなすような文化・意識づくりが欠かせないが、それを実現するのは簡単ではない。本記事では、社内利用率の高さで注目される日清食品グループと、サイバーエージェントの生成AI活用を社内に浸透させるための工夫や戦略を解説する。 株式会社d-strategy,inc 代表取締役CEO、東京国際大学 データサイエンス研究所 特任准教授 日立製作所、デロイトトーマツコンサルティング、野村総合研究所、産業革新投資機構 JIC-ベンチャーグロースインベストメンツを経て現職。2024年4月より東京国際大学データサイエンス研究所の特任准教授としてサプ

画像生成AI市場では苦戦を強いられていたOpenAIが、「GPT-4o」により巻き返しを図っている。同社の画像生成シェアは、わずか1年で大幅に減少。ドイツのBlack Forest Labsやグーグルなど新興勢力の台頭により、市場環境は一変した。OpenAIは、画像生成機能をチャットボットに統合することでGPT-4oによる高精度な画像生成とスムーズな対話を実現。初週で130万人が利用するヒット機能となった。一方で、スタジオジブリ風画像機能は著作権議論を再燃させるなど、AI画像生成の新たな課題も示している。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜

Gemini「Gem」：プロンプト自動生成が便利 Geminiには、「Gem」とよばれるカスタムチャット機能が用意されている。サイドバーの「Gemマネージャー」から作成が可能だ。 新規作成画面を開くとカスタム指示を入力するテキストボックスが現れるが、すべて自力で書く必要はない。Gemはユーザーが入力した指示をより最適な形に書き換えるプロンプトジェネレーターを備えている。そのチャットで行いたいことをシンプルに記入した後、右下のペンのボタンをクリックすれば、詳細なプロンプトに書き換えられる。 たとえば、「議事録や企画書、報告書などのビジネス文書の校正および内容チェックを実施したい」と入力して書き換えを行えば、「提出された文書をていねいに読み込み、文法、句読点、スペルミス、用語の誤りなどをチェックします」「明確かつ具体的な修正案を提示し、必要に応じてその理由を説明します」などの項目が並んだ、約3

オープンソースによるエコシステム構築 2025年3月17�021日、NVIDIAの年次カンファレンス「GTC」が開催された。同社のジェンスン・フアンCEOが明らかにしたのは、エージェンティックAIとロボット分野を軸に、AI半導体／インフラ需要を押し上げつつ、総合的なAIプラットフォーマーとしてのポジションを確立する新戦略だ。 エージェンティックAI分野では、オープンソースモデルとソフトウェアの提供によるエコシステム拡大を狙う。 具体的な取り組みの1つが、AIモデルの推論処理を最適化するオープンソースソフトウェア「Dynamo」の公開だ。これは複数のGPUを使って行われる推論処理（AIモデルが回答を生成する処理）を最適化するソフトウェア。 たとえば、ユーザーからの質問に対する「理解」と「回答生成」という異なる処理を、それぞれ別のGPUに振り分けて最適化。さらに、過去の質問に関する知識をGPU

生成AIの進化が止まらない。東大入試を突破するAI、数十兆円規模のインフラ投資、そして中国スタートアップの躍進──いま、生成AIは知の領域を塗り替えつつある。文章生成、画像生成を超え、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」も現実のものになっているが、そもそもなぜ生成AI市場はここまで成長しているのか？鍵となる「2つの技術的要因」などその最新情報と基礎概要を松尾研究所の 金 剛洙氏が解説する。 東京大学工学部卒、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻修了。2020年より、松尾研究所に参画し、機械学習の社会実装プロジェクトの企画からPoC、開発を一貫して担当。その後、社内外の特命プロジェクトを推進する経営戦略本部を立ち上げ・統括。また、AI・知能化技術の応用により成長の見込めるベンチャー企業への投資に特化したVCファンドを新設し、代表取締役を務める。松尾研究所の参画以前は、シティグループ証

「ChatGPTの使い方」といった多くの書籍には、データや参考文献などを教えてくれる先生としての役割をChatGPTに期待する内容が書かれている。もちろんそれも重要だ。だが、ChatGPTとの会話を通じて自分の考えを修正し、新しい考えにたどり着くことができる。これは、古代ギリシャの哲学者、プラトンの言う「対話相手」の役割を期待する使い方だ。人間にしかできなかった役割を、ChatGPTが担ってくれるというのだ。 1940年、東京に生まれる。 1963年、東京大学工学部卒業。 1964年、大蔵省入省。 1972年、エール大学Ph.D.（経済学博士号）を取得。 一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを歴任。一橋大学名誉教授。 noteアカウント：https://note.com/yukionoguchi T

AIの急速な進化により、これまで困難とされてきた「週4日労働制」の実現可能性が高まっている。ある調査では、AIを活用する従業員の90分の作業が30分に短縮されるなど、劇的な生産性向上が明らかになっている。さらに、週4日制を導入した企業では、売上高の増加や人材採用の改善など、想定以上の効果も確認された。ただし、成功には「条件」もあるという。ここでは、「週4日制」実現に向けたロードマップを解説する。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場

2025年5月時点、生成AI市場では、主要各社がリリースした4つのフラッグシップ大規模言語モデル（LLM）がしのぎを削っている。その4つとは、OpenAIの「GPT-4.1」、アンソロピックの「Claude 3.7 Sonnet」、グーグルの「Gemini 2.5 Pro」、xAIの「Grok 3」だ。それぞれどのような特徴と強みを持つのか、利用用途別に詳しく比較してみた。 チャットボット性能の頂点へ、4大LLMの実力を徹底比較 まずカスタマーサポート分野では、各モデルはどのような強みを発揮するのか、それぞれの特徴を解説したい。 この分野で、特に注目されるのがグーグルのGemini 2.5 Proだ。 同モデルは、チャットボットの総合評価を行うChatbot Arenaのリーダーボードで首位を獲得。人間による評価で、他のモデルを大きく引き離す実力を示している。この結果は、より自然な対話が可

多くの企業が直面するAI導入の「ラストマイル問題」。試作段階まではAIプロジェクトをうまく進めることができるが、実際の導入は非常に難しいという問題を指す。この課題に対し、注目を集めているのが「AI Hub」だ。2025年2月の開始以降、すでに70以上のAIアプリケーションAPIを提供し、ワンクリックでのデプロイを実現する。これにより、専門知識がなくても高度なAIアプリケーションを短期間・低コストで構築できる環境を提供できるという。こうしたサービスはこれまでにも幾度となく立ち上がってきたが「AI Hub」には独自の強みがある。 Lightning AIが示すAIマーケットプレイスの可能性、その概要 生成AIに関して、多くの企業が「ラストマイル問題」と呼ばれる課題に直面している。これは、実験や試作段階まではAIプロジェクトをうまく進めることができるが、実際の業務に導入し、効果的に活用する段階ま

Microsoft 365 Copilotの登場から2年以上が経過し、機能拡充と性能向上が着実に進んでいます。しかし、日常的に利用していない人にとっては、そうした機能のアップデートに気づきにくく、新機能の恩恵を逃しているケースも少なくありません。Copilotの新たな機能を知ることで、これまで想定していなかった活用シーンが見えてくる可能性もあります。前回は、WordやExcel、PowerPointといった主要OfficeアプリのCopilotに関する最新機能を紹介しましたが、今回はOutlookやTeamsなどといった他のアプリにも目を向け、活用の可能性を指南します。

ChatGPTは、勉強や学習を進めるためのチューターになる実力を備えているが、実際の勉強や受験準備でどの程度利用されているだろうか？　これについては、いくつかの調査が行われている。 勉強のためにChatGPTを利用している学生の比率は実はそれほど高くなく、半分以下だ。想像していたほどには利用されていない。これは、学校システムの教育体制が充実しているために、わざわざそれ以外の手段に頼る必要はないためだろう。 では就職して以降の、自己研修やリスキリングにおけるChatGPTの利用状況はどうだろうか？ 技術や経済活動の変化が急速になり、それに合わせて個人の能力を高める「リスキリング」の役割が高まった。しかし、そのための教育体制は充実していない。 学校教育（特に高校まで）では、あらゆる学生に共通の内容を教育する。しかしリスキリングにおいて教育すべき内容と水準は、人によって大きく異なる。したがって多

毎日のように新しいサービス、技術、知見が発表される生成AIの業界。その中で重要な領域が、Deep ResearchもしくはDeep Searchと呼ばれるリサーチ型のAIサービスだ。コンサルタントなどの専門家も顔負けの調査レポート作成などができる同サービスで、今年2月に登場した「OpenAI Deep Research」を皮切りに、各社が次々と同様のサービスを投入し、あっというまに「戦国時代」に突入した。なぜ各社はDeep Researchに注力するのか？ 市場へのインパクト、技術的背景、実際の使いこなし、の3つの視点で解き明かしたい。

ロボット開発は今、劇的な転換期を迎えている。AIやシミュレーション技術の進展、エヌビディアが注力のけん引等により、開発と改善のサイクルのワークフローが効率化され、高速に回せる環境が整い始めた。いま起きている変化は、これまでの変化とは恐らく質的に異なる。ロボット開発もついに他の情報処理技術と同じ土俵に乗り始めたのかもしれない。今回は、エヌビディアによる開発支援ツール群の動向を見ながら、彼らが「フィジカルAI」と呼ぶ広義のロボットの未来まで、ロボット開発を取り巻く流れの本質を改めて見つめ直す。