AI

AIエージェントの構造を「インフラ層」と「差別化層」の2層構造として解説。OpenAIやAnthropicが提供するLLMなどの共通基盤と、企業固有の業務プロセスやデータを活用した競争優位性の創出方法について、具体的に解説します。

Maya MuradのYouTube動画「What are AI Agents?」を基に、AIエージェントの基本概念と可能性について解説。従来のAIモデルとの違い、3つの主要な能力、具体的な活用例を紹介し、システム設計における重要なポイントを解説します。

Y Combinatorの創業者らが、垂直型AIエージェントの市場予測について語りました。従来のSaaS市場の10倍規模になる可能性や、すでに成功事例が出始めている現状、さらに今後のスタートアップにとっての機会について解説します。AIが企業の常識を覆す時代の到来です。

アクセンチュアが全社員のAIエージェント活用を発表。3年後にはAI同士が商談を行うと予測。AIエージェントによる業務自動化や人材育成への巨額投資など、企業の近未来像が明らかになった衝撃的な内容。

AIが科学研究に与える影響を調査した大規模な研究の結果、上位10%の研究者の成果が81%向上する一方、下位層はほとんど成果が出ないことが判明。AIが研究者の実力格差を広げる実態が明らかに。

AIと広告の関係性について、最新の業界動向から考察します。AIサービスにおける広告モデルの可能性と課題を分析し、持続可能なビジネスモデルの構築に向けた展望を詳しく解説します。AIと広告の共存に向けた取り組みを探ります。

アトラシアン社の最新調査から、AIとの戦略的協働の効果を探ります。単なるツールとしてではなく、パートナーとしてAIを活用することで、1日105分の時間創出が可能に。成功するチームの実践方法と今後の展望を解説します。

Anthropicが発表したModel Context Protocol（MCP）の本質と可能性を解説します。単なる機能拡張ではなく、AIエージェント実現への重要な一歩として、その技術的意義とエコシステムの将来性を考察しています。

ITRのプリンシパル・アナリスト舘野真人氏が「IT Trend 2024」で語った生成AIの展望と課題をまとめました。企業ITにおける意義、リーダーに求められる姿勢、そして2025年に向けた具体的な予測を解説します。

生成AIの企業導入が進む中、誤情報生成などの課題が明らかになっています。日米の取り組みの違い、法制度の整備状況、テクノロジーによる解決策、そして今後の展望まで、企業のAI活用における現状と課題を詳しく解説します。