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AIやデジタルサービスの変化について、背景・影響・判断材料を一つずつ整理します。
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AGIの「知性」をどう測るか――Google DeepMindが示した10の認知能力フレームワークの意味
「AGIに近づいている」は、何を根拠に言えるのか「AGI（汎用人工知能）の実現は近い」という言葉は、ここ数年で何度も聞かれるようになった。しかし冷静に考えると、「近い」かどうかを判断するための共通の物差しが、業界全体でまだ存在していない。進捗... -
AnthropicのClaude Securityは、セキュリティ担当者の仕事をどう変えるか
「検出して終わり」から「修正まで一貫」へ――その差が意味するもの脆弱性スキャンツールは以前から存在する。しかし多くの場合、ツールは問題の所在を示すだけで、修正は人間のエンジニアに委ねられてきた。AnthropicがパブリックBeta版として提供を開始し... -
「AIを使わない＝仕事をしていない」は本当か？ シリコンバレー発「Tokenmaxxing」が変えるエンジニアの評価軸
「使える量」が評価になる時代AIツールを「便利だから使う」のと、「使わないと評価が下がる」のでは、話の重さがまったく違う。シリコンバレーで広がり始めた「Tokenmaxxing（トークンマクシング）」という概念は、AIの活用を個人の裁量ではなく、生産性... -
OpenAIがMicrosoft独占契約を緩和——Azure以外でも使えるようになって、企業は何を考えるべきか
「歓迎ニュース」に見えて、判断が必要な話OpenAIのモデルがAzure以外のクラウドでも使えるようになった。一見すると選択肢が広がる純粋なポジティブニュースに映る。しかし企業にとっては、これまで「Azureを使えばOpenAIが使える」という比較的シンプル... -
ZoomのAI戦略は「TeamsでもMeetでもない理由」になるか——競合ひしめく中の差別化と日本での勝ち筋
「もうZoomじゃなくていい」と思われている、その先へテレワーク普及の立役者として一世を風靡したZoomが、今や「Microsoft TeamsやGoogle Meetがあれば十分」と見なされるリスクと正面から向き合っている。多くの企業がMicrosoft 365やGoogle Workspaceを... -
バイブコーディングは「速くて危険」か？ 企業が今すぐ対処すべきセキュリティリスクの本質
「動けばいい」が招くリスクAIに自然言語で指示を出し、コードを自動生成させる「バイブコーディング」は、開発スピードを劇的に高める手法として注目されている。しかし、ここに一つの見落とされやすい構造的問題がある。コードが「動く」ことと、コード... -
GitHub Copilotが従量課金へ移行——「使った分だけ」は本当にお得か、判断の分かれ目を整理する
「定額で使い放題」が当たり前だったはずが、なぜ今変わるのか月額固定料金さえ払えば気にせず使える——GitHub Copilotに対してそんな感覚を持っていた人にとって、今回の発表はやや戸惑いを伴うかもしれない。しかし注目すべきは料金体系の変更そのものよ... -
ディープシークV4が静かに重要な理由——価格・アーキテクチャ・チップ対応の3点を整理する
「衝撃がない」ことと「重要でない」ことは、別の話だ新しいAIモデルが登場するたびに「革命的」という言葉が飛び交う時代に、ディープシークの新モデル「V4」は珍しい位置づけで注目されている。昨年のR1リリース時のような世界的な衝撃はない、と多くの... -
「デジタル化・AI導入補助金2026」で採択を分ける判断軸：申請書の何が問われているのか
補助金は「もらえるもの」ではなく「評価される競争」だ補助金というと、要件を満たして書類を整えれば通るもの、と思いがちだ。しかし2026年に刷新された「デジタル化・AI導入補助金2026」（旧IT導入補助金）の現場では、同じような事業規模・同じような... -
Sarashinaとは何か——ソフトバンクの国産LLMが「データ主権」を前面に出す理由
Sarashinaとは何かSarashinaとは、ソフトバンクが開発・提供する日本語特化の大規模言語モデル（LLM）だ。単なる「日本語が得意なAI」という説明では本質を取りこぼす。このモデルが他の海外製LLMと一線を画しているのは、処理されるデータが物理的に日本...
