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「話しやすい」と感じる瞬間に、何が起きているのか会話が自然かどうかを決める要因は、言葉の正確さだけではない。相手が話し終わるのを待たずに反応できるか、こちらが話している最中に割り込んでもらえるか――そうした「間」のやりとりが、人は無意識に...

「時間×人数」で稼ぐモデルに、AIが直接刃を向けたIT業界の受託開発では長年、「何人のエンジニアが何ヶ月働いたか」を単位として料金を積み上げる「人月商売」が標準的なビジネスモデルだった。発注側も受注側も、この慣習を前提にプロジェクトを組んでき...

「政府がAIプラットフォームを無償公開した」と聞けば、財政的に余裕のない自治体ほど飛びつきたくなる話だ。だがデジタル庁が公開したガバメントAI「源内（GENAI）」は、導入を前向きに検討するほど、実運用とのあいだに静かなギャップが浮かび上がってく...

全社展開の壁は、AIモデルの性能より「入り口の設計」にある生成AIの全社導入を検討する企業が直面する最初の課題は、意外にもモデルの選定ではなく「社内全体への安全な接続経路をどう作るか」という問題だ。セキュリティポリシーをどう担保するか、利用...

「チップを作る会社」ではなく「チップを作る装置を作る会社」が、実は世界を動かしているAIブームを支えているのは高性能チップだ、という話はよく聞く。だが、そのチップを製造できる装置を、世界でほぼ1社だけが供給しているという事実は、あまり語られ...

「整ったものを入れる」から「未整備なものを動かし続ける」へ生成AIの大規模導入というと、どうしても「何万人が使えるようになった」「エージェントが何百万個作られた」という数字の派手さに目が向きがちだ。しかし実際には、その数字の裏側でIT部門が...

「動いているが、誰も中身を知らない」という状態の本当の怖さシステムが壊れているわけではない。毎日業務は回っている。しかし、なぜそのロジックになっているのか、どんな条件分岐が埋まっているのか、誰も説明できない——。この状態を「問題なし」と見...

「様子見」が終わるとはどういうことかAIへの投資を「今年こそ本格化させる」と言い続けながら、なかなか踏み出せない企業は少なくない。だが今、その状況に変化の兆しが出ている。問題は、「AI投資を増やすべきか」という問いそのものではなく、「増やす...

「AI需要」という言葉の裏で、実際に動き出したものAI活用が叫ばれる中、注目が集まりがちなのはモデルの性能やサービスの使い勝手だ。しかし、AIが実際に動くためには、大量のデータを高速に処理するメモリが不可欠である。そのメモリの供給体制が、日本...

AIがコードを書いてくれるなら、エンジニアの仕事は減るはずだ――そう直感する人は多い。だが実際に起きているのは、仕事の「量」が減るというより、仕事の「種類」が根本的に変わるという話だ。AIコーディングの文脈で「ループを書く」という表現が注目さ...