ニュース一覧（122ページ目）
Asanaの調査によると日本企業の生成AI導入率は8割を超えた一方、AIエージェントの本格活用は13.3%にとどまり、活用段階に大きな格差がある実態が浮き彫りになった
- •生成AIツールの導入自体は進んでいるが、業務プロセスに組み込んだ積極的な活用はまだ限定的である
- •AIエージェントのような自律的なタスク実行への移行率は低く、組織内のAIリテラシーや運用体制の課題が示唆される
- •日本企業のAI活用実態を可視化し、導入から本格活用へ移行するための障壁や今後の展望が分析されている
ユニーリサーチがAIを活用した調査プラットフォームで「リピートオファー機能」を提供開始し、AIによる広範な聞き取りと人の深掘りインタビューを組み合わせる手法を紹介
- •AIが多数の回答者から広く意見を収集し、関心のある回答者に対しては人間が直接深掘りを行うハイブリッド方式を採用
- •調査コストと効率を最適化しながら、定性的な深い洞察を得られるように機能設計されている
- •リピートオファー機能により、継続的な調査やパネル維持が容易になり、リサーチの質と量が向上する
未読: Datadog Japan、「DASH 2026」で発表された最新ソリューションを解説 AI時代のシステム可視化と自律運用への道筋（新しいタブで開きます）
Datadog Japanが年次カンファレンス「DASH 2026」で発表した最新ソリューションを解説。AI時代におけるシステム可視化の進化と、自律運用を実現するための監視プラットフォームの方向性が示された。
- •米Datadogの年次イベント「DASH 2026」で発表された、AI時代に対応した監視ソリューションの詳細が紹介された
- •システムの状態をより深く可視化し、AIを活用した自律的な運用（AIOps）への移行支援が強化される
- •クラウドプラットフォームにおけるオブザーバビリティの重要性と、最新技術による運用負荷の軽減が焦点となっている
未読: サーバーワークス、「AI駆動開発伴走支援サービス」を刷新 Claude CodeとAWSの「AI-DLC」を活用（新しいタブで開きます）
サーバーワークスがAnthropicのClaude CodeとAWSのAI-DLCを活用した「AI駆動開発伴走支援サービス」を刷新。開発プロセスの設計からチームへの標準化、内製化までを一貫して支援する体制を整えた。
- •Anthropicのコーディングツール「Claude Code」を中核技術として採用し、開発効率化を支援する
- •AWSが提唱する「AI-Driven Development Lifecycle（AI-DLC）」に基づき、開発プロセスの設計から標準化までを支援
- •KiroやSpec Kitなどの他のツール・手法にも引き続き対応し、組織内のAI活用定着を促進する
未読: キヤノンS&S、中小企業の経営課題の整理や将来ビジョンの明確化を支援する「まかせてIT 経営ワークショップサービス」を提供（新しいタブで開きます）
キヤノンS&Sが中小企業の経営課題解決とビジョン明確化を支援する「まかせてIT 経営ワークショップサービス」を開始した
- •中小企業のサステナブル経営における課題解決を支援する新サービスとして提供を開始
- •経営課題の整理や将来ビジョンの明確化を目的としたワークショップ形式のサービスである
- •「まかせてIT BXシリーズ」の新サービスとして位置づけられ、IT活用を通じた経営支援を行う
Googleが動画生成AI「Gemini Omni 1.1 Flash」を発表。直前10秒の文脈を参照して最長40秒までシーンを延長可能で、360pから4Kへのアップスケールも対応した。
- •直前10秒の映像文脈を学習し、最大40秒までのシーンをシームレスに延長生成できる機能が搭載された
- •開始フレームと終了フレームを指定して中間を生成する機能や、360pの高速プレビューから4Kへのアップスケールに対応
- •開発者向けにAPIやツール経由で提供され、動画の生成だけでなく編集作業もサポートするマルチモーダルAIとして位置づけられている
未読: デージーネット、ローカルLLMを活用した「社内AI基盤構築サービス」を提供（新しいタブで開きます）
デージーネットがローカルLLMを活用した社内AI基盤構築サービスを提供開始。データ漏洩リスクを低減しつつ、企業内で安全に生成AIを導入するソリューションを提供する。
- •ローカル環境で動作するLLMを活用し、社外へのデータ送信を最小限に抑えたAI基盤を提供
- •企業のデータセキュリティ要件を満たしつつ、生成AIの社内活用を支援するサービス
- •デージーネットが26日よりこの新サービスの提供を開始したと発表した
AIエンジニアリングツールDevinの活用方法について、「裏で任せる」など3つのタイプに分類し、適切な任せ方の設計を解説する
- •Devinの使いどころを「任せ方」の観点から3つのタイプに整理し、段階的な活用を提案する
- •「裏で任せる」タイプから始まり、任せる範囲を広げることで狙えるユースケースを具体例で紹介
- •1回の依頼で80点の成果を引き出すための仕様駆動やハーネスの設計手法についても言及している
未読: 「全従業員がAIを使っているか」はもう成功の物差しじゃない AI投資、どう評価すべきか？（新しいタブで開きます）
AI投資の成果評価において、単なる利用者数や利用率ではなく、コスト増を伴う特性を考慮した新しいROI指標の必要性を考察し、効果的な投資判断の視点を提示している。
- •従来のITシステムとは異なり、AIは使用量が増えるほどコストが増加する特性を持つため注意が必要である
- •多くの企業がまだ利用率を重視しているが、これだけでは投資対効果を適切に測れない課題がある
- •拡大し続けるAI投資の真の価値を判断するために、業務改善や収益貢献などの新しい評価基準が求められる
未読: “AI離れ”こそ重要？ AIで成果を出す人の共通点 「差がつくスキルと思考法」を専門家に聞いた（新しいタブで開きます）
パーソル総合研究所の小林祐児氏に、AIで成果を出せる人と出せない人の違いについて聞いた。単なるツール操作ではなく、AIを活用するための特定のスキルセットや思考法が重要であることが示唆される。
- •AIで成果を出すには、ツールそのものより思考法やスキルが重要である
- •小林祐氏によると、AI活用における差がつく要素がある
- •「AI離れ」という概念も含め、効果的な活用方法の共通点が解説される