AI

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。

AIのスケーリング則が大きな転換点を迎えています。業界で長年信じられてきた「計算量と性能の関係」に疑問が投げかけられ、新たな解釈が登場。最新の議論と課題、そして今後の展望について解説します。

生成AIの発展は、ソフトウェア開発の在り方を大きく変えようとしています。 そして、その効果は単なる効率化だけではありません。 開発されるコードの品質も向上していることが、最新の研究で明らかになっています。 生成AIがもたらす...

GitHubが実施した開発者202名による実証研究で、GitHub Copilotの効果が明らかになりました。コードの品質が13.6%向上し、テスト合格率は56%上昇。さらに読みやすさや保守性も改善され、開発現場での価値が実証されています。

世界的建築家の隈研吾氏の事務所で実現したAIによる劇的な生産性向上。1週間かかっていた作業が10分で完了する168倍の効率化を実現。しかし、それは単なる効率化だけではなく、創造性の向上や人間本来の価値を再認識するきっかけとなっています。

AIの導入を進める大手出版社の人員再編を例に、現代のデジタル化がAI活用と表裏一体であることを解説。企業の効率化と従業員への影響、そして避けられない変革への向き合い方について考察する。

生成AIの普及により、企業のIT人材育成は転換期を迎えています。本記事では、高騰するAI人材の採用コストに対し、CIOたちが取り組む社内教育の新しい形を紹介。オンライン学習やメンタリング制度など、具体的な事例を交えて解説します。

大手商社が行った生成AIを活用した経理業務の自動化実証実験を紹介。従来のRAG技術を発展させ、2種類の専門知識データベースを組み合わせることで、高精度な自動処理を実現。ハイパーオートメーションの可能性を探る。