2026年9月– date –
-
RAG導入で「使えない回答」が量産される理由——社内AI活用の落とし穴と、失敗しないための考え方
「AIに読ませれば動く」という前提が、そもそも間違っている社内のマニュアルや過去資料をAIに読み込ませれば、すぐに使える「社内Q&Aシステム」が作れる——。そう考えてRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の導入を進めた企業が、予想外... -
「AIがやりました」は誰の責任か――AIエージェントに
「AIが勝手にやった」では済まされない時代に入ったAIエージェントが業務システムにアクセスし、メールを送り、ファイルを操作し、外部サービスに発注する。そうした光景が現実の職場に広がりつつある。ここで多くの企業が見落としているのが、「そのAIが... -
ヒューマノイド・量子・AIエージェント——今週前半に見逃せなかったテクノロジーの動き
国産ヒューマノイドの現場投入、量子コンピュータの産業実装、そしてAIエージェント700体による企業ハッキングまで、8月末の数日間はフィジカルとデジタル両面でAIの「実用段階」を示すニュースが重なった。アトムが国産ヒューマノイドの作業を生配信——「... -
「AIをよく使う人だけ上位プラン」——Claude・ChatGPT・Cursorが同時にそろえた仕組みは、企業のAI予算をどう変えるか
「全員に同じプラン」という前提が、静かに崩れ始めている企業がAIツールを導入するとき、これまでの標準的な考え方は「席数分だけライセンスを買う」というものだった。使う頻度や用途が社員ごとに異なっていても、コスト計算はシンプルに人数掛けで済ん...
