生成AI

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コスト削減を「入口」にする——日本精工×アクセンチュアが示すAI導入の構造

アクセンチュアが日本精工と戦略提携 AIで間接業務改革、製造現場の自動化も 2026年4月、アクセンチュアと日本精工が戦略的パートナーシップを締結した。間接業務のAI自動化でコスト構造を改革し、生まれた余力を新商品開発や現場の高度化に再投資...
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知識が横断的につながる世界へ — 慶應義塾のNotion導入が示す可能性

思い切った慶應義塾 全教職員にNotion導入で168年分の知的資産をAIに食わせるプロジェクトが始動慶應義塾が全教職員にNotionを導入し、168年分の知的資産をAIに学習させるプロジェクトを発表した。単なるツール導入ではなく、バラバラ...
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Azure Local、ソブリン環境で数千台規模に拡張——主権型クラウド基盤が本格スケールへ

Microsoftは、Azure Localが単一のソブリン境界内で数千台規模のサーバー展開をサポートするようになったと発表した。元記事: Microsoft Sovereign Private Cloud scales to thousa...
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GitHubが可用性アップデートを公開、CTO自ら状況を説明

GitHubのCTO Vladimir Fedorovが、サービス可用性に関する公式アップデートを発表した。An update on GitHub availability - The GitHub Blog では、Fedorov氏が可用性...
コラム

「任せた」の先に見えるもの ─ AIエージェント実地観察記 第2話

前回の話では、AIエージェントを初めて実務に組み込んだときの違和感を書いた。今回は、その後しばらく使い続けて気づいたことを書く。エージェントに慣れてくると、面白いことが起きる。最初は「どこまでやってくれるんだろう」と恐る恐る委ねていたのが、...
コラム

「AI効果が出ています」を誰も検証しない問題

生成AIの「導入事例」が増え続けている。業務効率化、コスト削減、生産性向上——そうした成果が、各社の発表やメディアを通じて積み上がっていく。だが立ち止まって考えると、それらの多くは「体感として速くなった」「以前より楽になった」という感想に近...
コラム

「賢くなった」を誰が決めているか

週次でモデルリリースが積み重なるようになって久しい。「過去最高のスコアを達成」「推論能力が大幅に向上」という発表が届くたびに、一つ確認したくなることがある。その評価は、誰がやったのか、と。自己採点の構造生成AIの性能評価において、開発者が評...
コラム

スコアが高くても「使えない」の正体

OpenAIがo3を発表したとき、ベンチマーク数字のインパクトは並外れていた。ARC-AGIで87.5%、GPQAダイヤモンドで87.7%、AIME 2024では96.7%——どの指標も、人間のトップパフォーマンスを射程に入れる水準だった。...
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スコアが伸びるほど、見えなくなるもの

ベンチマークは何を測っているかまず、事実を認めるところから始める。ここ数年で主要な言語モデルのベンチマークスコアは大きく伸びた。MMLU、HumanEval、GSM8K──どの指標を取っても、2022年から2025年にかけての上昇幅は目を見...
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AIコーディング支援の生産性研究が測っていないもの

「Copilotを使うと開発速度が55%向上する」という数字を、一度は目にしたことがあるはずだ。GitHubが2022年に発表した調査結果で、以来この数字はAIコーディング支援ツール導入の根拠として営業資料や技術記事に広く引用されている。こ...