生成AI

AI基盤の選び方は、GPUからストレージ分離へ進む

Run AI workloads on any cloud, store on Hugging Face: zero-egress storage with SkyPilot は、Hugging Face Storage を SkyPilo...
LLM・基盤モデル

エージェントは「呼び出す機能」から「任せる作業者」へ近づく

What’s new in Managed Agents in Gemini API では、Gemini API の Managed Agents に background execution、remote MCP server integ...
生成AI

AI導入の壁は、モデル性能より組織の待ち時間に移りつつある

AIの性能が上がるほど、企業の差は「何を使うか」ではなく「どれだけ早く組織が動けるか」に移っていきます。Designing Organisations That Can Keep Up With AI は、AIの便益を十分に引き出すうえで、...
LLM・基盤モデル

AIネイティブ化は、ツール導入ではなく「使える組織」を作る話だ

OpenAI の事例記事 MUFG aims to become AI-native with OpenAI は、MUFG が三菱UFJ銀行の約35,000人に ChatGPT Enterprise を段階展開していることを伝えています。要...
LLM・基盤モデル

AI導入の価値は、速度より先に「複雑さを扱える範囲」を広げる

Australian Payments Plus moves faster with ChatGPT and Codex は、オーストラリアの決済インフラ企業 AP+ が ChatGPT Enterprise と Codex を業務に取り入...
コラム

【週刊 AI 懐疑論 #11】週刊 AI 懐疑論 #11:便利なAI利用は、責任の所在を薄くする

生成AIの導入が進むほど、組織の中では奇妙なことが起きます。作業は速くなり、選択肢は増え、文章やコードの初稿は簡単に出てくる。一方で、その成果物について「誰が判断したのか」は見えにくくなります。問題は、AIが間違えることだけではありません。...
AIビジネス

AI時代の組織変革は、人員削減ではなく仕事の再配置から始まる

Microsoftの公式ブログ記事The latest in our company transformationでは、同社が約4,800人、全従業員の約2.1%にあたる職務を削減すると説明しています。同時に、過去1年で4,000人超を新し...
AIエージェント

政府システムの脆弱性対応は、AIエージェントでどこまで短縮できるのか

Government of Alberta uses Claude to find and fix cybersecurity vulnerabilities \ Anthropic は、カナダ・アルバータ州政府が Claude Code ...
生成AI

AIはアプリから生活基盤へ移り始めた

Google AI announcements from May 2026 は、Google が 2026年5月に発表した AI 関連アップデートのまとめです。Gemini 3.5、Gemini Omni、Search、Android、Go...
AIビジネス

生成AIは、現場の外からではなく制作の中で育つ

Google DeepMind は、Google DeepMind and A24 launch research partnershipで、映画スタジオ A24 との研究パートナーシップを発表しました。この提携は、複数プロジェクトにまたが...