AI IoT

Gartnerは、2025年に米国の州当局が科したプライバシー法違反の罰金総額が34億2500万ドル（約5380億円）に達したと発表。過去5年間の合計を上回り、執行強化を背景に2028年まで加速する見通しを示した。

エイトレッドが「AI時代に生き残るSaaSの条件に関する実態調査」の結果を公表。8割がSaaS見直しの必要性を実感する一方、AI代替の困難さや導入失敗の要因などが示された。

米政府の輸出管理指令によるAnthropicの最新AIモデル提供停止を受け、生成AIが事前の通知なしに突然使えなくなるリスクが顕在化した。Forresterは、単一のAIモデル依存の危うさを指摘し、ポータビリティ確保をはじめとする4つの対策を推奨している。

日本政府が戦略的強化分野に掲げる「フィジカルAI」――その社会実装の最前線の一つが自動運転システムだ。熾烈な開発競争が繰り広げられている中、生成AIの進化は各社の競争にどのような変化をもたらしているのか。Tesla、Waymo、NVIDIAの最新動向を整理する。

ある喫茶店のシュークリームの重さを例に、ベイズ統計で「平均」や「ばらつき」をどう推定するのか、さらに基準値と違いがあるかどうかをどう確かめるのかを解説します。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第3回です。

IBMが発表したAIツール「IBM Bob」は、先行導入した企業でJavaアプリケーションのモダナイゼーション作業を30日から3日に短縮するといった効果があったという。ソースコード生成にとどまらない、IBM Bobの特徴とは。

IT部門はシステムやツールを導入していればよい――。こうした認識のままでは企業の変革を支え切れないと、JUASは指摘する。調査結果から見えてきた、生成AI時代のIT部門に求められる役割とは。

OpenAIのCodexアプリで、Windows上の開発作業をスマートフォンから確認し指示できるようになった。AIコーディング中にPCの前を離れても、作業が止まりにくい。実用面でかなりうれしい機能を紹介する。

Anthropicは、AIエージェントによる業務支援機能「Claude Cowork」を全ての有料プランで一般提供すると発表した。組織全体への展開に向けた管理機能も同時に拡充する。

生成AIの業務利用が前提となり、AIを通じてビジネス価値をどう生み出すかが問われている一方で、「シャドーAI」をはじめとするリスクも指摘されている。先行企業はAIのリスクをどう受け止め、対策に乗り出しているのか。本稿では「AI-Native Company」への転換を宣言し、AIをフル活用するメルカリにインタビュー。AI活用・AIガバナンス策定のヒントを探る。

GoogleはChrome向けのAI新機能「Skills in Chrome」を発表した。AIプロンプトを保存してワンクリックで再利用可能にするという。

Claude Opus 4.8は、性能向上だけでなく「正直さ」の改善が大きな特徴だ。本稿では、忖度（そんたく）しないAIがなぜ評価を分けているのか、公式情報と利用者目線から整理する。

初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾はベイズ統計編。今回は、二項分布の確率についてベイズ的な手法で母数の推定や検定を行います。

バイブコーディングの普及で社内ソフトウェアの開発は身近になった。一方でプロトタイプから本番利用へ移行する際の品質やセキュリティの確保に悩む企業もある。その課題に着目し、解決を図るのが「バイブ清書」だ。

ちばぎんコンピューターサービスはAI駆動開発の仕組みを構築し、既存のVB.NETシステムのマイグレーション工数を12.5人月から2.0人月に削減した。どう実現したのか。

AIエージェント分野で人によって意味が揺れる「ハーネス」「スキャフォールド」などの用語を、Hugging Faceが整理した。AIエージェントを正しく理解し議論するために押さえておきたい基本用語を初心者向けに解説する。

JR西日本は、熟練担当者が手書きで作成していた鉄道車両基地の構内作業計画を、AIで自動作成するシステムを開発している。なぜ開発し、どのような効果を見込むのか。

Microsoftは、開発者がアプリケーションにAI機能を組み込めるローカルAI実行基盤「Foundry Local」の一般提供を開始した。ユーザーの端末上でAI処理を完結させる仕組みにより、クラウドへの依存やネットワーク遅延、トークン課金が発生しないAI実装が可能になるという。

かわさきからは「Google Antigravity 2.0と戯れながら感じたこと」というタイトルで生成AI時代における教科書的コンテンツの存在意義と、AIにコードを書かせる時代の学び方について、一色からは「LLM Wikiを実践して『ロケスマペディア』を作ってみた」というタイトルで、自身で執筆した記事のコンセプトを実務に落とし込んだ社内知識ベースの実践と運用課題について書きました。

GMOインターネットグループが、同グループ内における生成AIの業務活用に関する定点調査の結果を発表した。グループ全体での活用率が97.8％に達した他、AIエージェントの活用率が急激に高まっていることが明らかとなった。

Googleは「Gemini」のAPI向けに、新たなサービスティア「Flex」と「Priority」を追加した。Flexは標準サービスティアの半額で利用できるという。両者はどう違い、どう使い分けるべきなのか。

開発現場における生成AIの利用は常態化しつつあるものの、「コード補完の域を出ない」「特定の個人のスキルに依存している」といった課題があります。本稿では、個人の生産性向上からチームへの定着、全社規模での展開、そしてAIエージェントの本番実装に至るまで、開発プロセス変革に役立つ5つのポイントを整理します。

Gemma 4を手元で使ってみると、翻訳や要約ならローカルLLMでも十分に実用的だと感じた。モデル選び、GPU選び、Macや専用AIマシンの価格感まで、個人が無理なく始めるための判断材料を整理する。

Python 3.15では組み込み型として変更不可能な辞書であるfrozendictクラスと、値が見つからないことや使えないことを意味する番兵値を表すsentinelクラスが追加される予定です。これらをどんなふうに使うのか、ちょっと調べてみました。

初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾がスタート。ベイズ統計を学ぶに当たって、知っておくべきキーワード、連載の予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？

AIエージェントを短期間で開発、量産するための仕組み「エージェントファクトリー」を構築したみずほフィナンシャルグループ。複雑なAIエージェントの開発期間を最大70％短縮し、最短数日での開発を可能にする。

Python 3.15の新機能として追加された「モジュールの読み込みを必要な時点まで遅延するlazy import」と二重ループの構造を取る内包表記をより直感的に書けるようになる「内包表記でのアンパッキング」がどんなものかをちょっとコードを書いて調べてみました。

Appleは、企業向けのオールインワンプラットフォーム「Apple Business」を発表した。モバイルデバイス管理、ビジネスメールなどを統合し、日本を含む200以上の国と地域で提供を開始した。

リコーは、経済産業省とNEDOが実施するプロジェクト「GENIAC」第3期において、リーズニング性能を備えたマルチモーダル大規模言語モデルの開発を完了した。軽量モデルをHugging Faceで無償公開している。

2026年10月にリリース予定のPython 3.15のβ1がリリースされた。Python 3.15の新機能はこれで出そろったことから、どんなものが追加されたかをまとめてみました。

エージェント型AIの意思決定は、人の検証が前提となっていることがDynatraceの調査で明らかになった。企業はどのように検証しているのか。