ICT総研の調査では、生成AIサービスが使えなくなると困ると答えた人は約6割に上った。生成AIサービスが日常的なツールとして定着する一方で、利用頻度が減ったものもあるという。それは何なのか。
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AI活用で激突する「現場の利便性」v.s.「会社の安全性」。RAGの乱立に直面したソフトバンクが、ガバナンスをシステムに組み込み、数万時間相当の業務削減効果（社内の試算による）を達成した「全社RAG基盤」構築の舞台裏と、そこから得られた気付きを共有します。
中村友哉（ソフトバンク）()
NVIDIAは、Windows環境でAIエージェントを開発・実行するデスクサイドAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX Station for Windows」を発表した。NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchipを搭載し、最大1兆パラメーターの最先端AIモデルをローカルで実行できるという。
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生成AIやAIエージェントを全社展開する際、企業はセキュリティやガバナンス、性能といった課題に直面しがちです。ソフトバンクは「全社で1人100エージェント」構想の実現に向けて、AI利用の入り口となる共通基盤「Cloud Proxy」を内製しました。その設計思想や性能強化の取り組み、自動化による迅速なスケールアウト、マルチLLM対応など、Cloud Proxyを支える設計思想と運用の工夫を紹介します。
前田諭史（ソフトバンク），椋名裕磨（ソフトバンク）()
エイトレッドが「ワークフローのAI代替可能性に関する実態調査」の結果を公表。7割超の担当者が「ワークフローの承認・決裁をAIに任せるべきではない」と回答したことが明らかとなった。
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ソフトバンクは、生成AIサービスを数万人規模で全社展開しましたが、その裏側では従来のSaaS導入とは異なる課題が同時多発的に発生しました。それを支えたのは、切り分け・情報整理・関係者調整・粘り強い説明といったIT部門の基礎力と現場の経験です。この事例は、生成AI時代の企業ITが「整ったものを入れる」から「未整備なものを運用で成立させる」仕事に変化していることを示しています。
松本浩成（ソフトバンク）()
Anthropicが、Claude Codeにおける「ループ」を4種類に整理して解説した。AIコーディングで何をAIに任せ、どこで止めるべきかを、初心者にも分かるようにかみ砕き、筆者なりの視点も添えて紹介する。
一色政彦()
AIコーディングにおける「ループ」には、エージェントが回す内側ループと、ハーネスが回す外側ループの2種類がある。両者の違いと外側ループがもたらす課題を、アルミン・ロナッハー氏の記事に沿って初心者向けに解説し、その「記憶」の扱いについての筆者の考えも添える。
一色政彦()
MicrosoftのAI研究チームであるMicrosoft Research AI Frontiersは、小型モデル向けに最適化したエージェント基盤「MagenticLite」を公開した。「エージェント能力は知識量ではなくツール統合と実行ハーネスで決まる」という仮説に基づき構成されており、小型モデルでも実用的なエージェント性能を引き出すという。
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「不良品で幾ら損する？」をベイズ統計で見積もってみましょう。製品のサイズを測ったデータから、平均やばらつきを推定し、さらに「これから作る製品が規格外になる確率」までをPythonを使って予測します。『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4回です。
羽山博()
Anthropicは、先進的な企業がどのようにAIエージェントを活用して業務を変革しているかを紹介するガイド「Building AI agents for the enterprise」を公開した。
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AccentureとAvanadeはMicrosoftと協働し、製造業向け工場インテリジェンスシステム「エージェント型工場」を開発したと発表した。
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2026年上半期に＠ITで公開された記事の中から、AI系の話題で特に注目を集めた5本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
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OpenAIとAmazon Web Services（AWS）が戦略的パートナーシップを拡大した。OpenAIのモデル、コーディングエージェント「Codex」、マネージドエージェントを、企業がAWS環境で利用できるようにする。
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Gartnerは2026年の世界AI支出が前年比47％増の2兆5956億ドルに達するとの予測を発表。2026年は企業によるAI支出が拡大局面へ移行する転換点になるとしている。
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Anthropicがβ版で公開したAIエージェント実行基盤「Claude Managed Agents」。構築の課題が多い実行基盤をフルマネージド化し、さまざまな機能を追加し続けている。
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生成AIは業務の現場に急速に浸透し、「使って当たり前」の時代が到来しています。その活用範囲は広がる一方、情報漏洩や誤情報のリスクが企業の大きな課題になっています。今求められるのは、誰もが“安全かつ賢く”生成AIを使いこなすリテラシーです。本稿は、社内の誰もが生成AIを安全に、自信を持って使えるようになるための第一歩として位置付けられた全社員向け研修資料の前編です。業種や職種を問わず実践できる生成AIリテラシー向上のポイントを、具体的な事例やノウハウとともに解説します。
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生成AIは業務の現場に急速に浸透し、「使って当たり前」の時代が到来しています。その活用範囲は広がる一方、情報漏洩や誤情報のリスクが企業の大きな課題になっています。今求められるのは、誰もが“安全かつ賢く”生成AIを使いこなすリテラシーです。本稿は、社内の誰もが生成AIを安全に、自信を持って使えるようになるための第一歩として位置付けられた全社員向け研修資料の後編です。業種や職種を問わず実践できる生成AIリテラシー向上のポイントを、具体的な事例やノウハウとともに解説します。
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AIの進化で、自社システムの模倣やコモディティ化への不安が広がっている。MicrosoftのナデラCEOが示す「学習ループ」戦略とは何か。日本のソフトウェア企業の生き残りにも通じる筆者の視点を交えて解説する。
一色政彦()
ノークリサーチは、OpenAIの「Deploy Co」やAnthropicの新会社設立が日本のSIerビジネスに与える影響を分析したレポートを発表した。
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トヨタファイナンスは、顧客からの問い合わせ対応にAIエージェントを導入した。AIエージェントだけに任せるのではなく、既存のRPAロボットと役割を分担する仕組みだ。なぜ両者の併用を選んだのか。
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AI開発で人間がプロンプトを書く時代は終わるのか。ループを回してAIエージェントを動かし続ける新概念「ループエンジニアリング」の基本を、提唱者の記事に沿って解説。チャットAIとAIコーディングの往復から卒業したい筆者の考えも示す。
一色政彦()
生成AIの爆発的な普及に伴い、企業のITガバナンスは新たな局面に直面している。情報システム部門が抱えてきた旧来のシャドーSaaSといった問題に、個人契約のAIツールやローカルLLMなど幾つものリスクが積み重なった「難局」を迎えているためだ。限られたリソースで推進と統制をどう両立すべきなのか。こうした中、Gartnerは「分業モデル」への移行を提言している。
石川俊明()
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。
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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。
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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。
石川俊明()
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。
山崎潤一郎，編集：石川俊明()
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。
羽山博()
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。
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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。
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