個人開発の「家系ラーメンマニア」がSNSで拡散され利用者が急増したため、情報更新や対応が追いつかずサービスを一時停止した。体制整備後に再開する見込み。
- •Xでの紹介投稿が拡散し、利用者が約100人から4000人以上に急増した
- •個人運営であるため、急増した利用者への情報更新やサポート対応が困難になった
- •投稿機能と地図機能は継続して提供され、体制が整った後に店舗情報サービスも再開する予定
リクルートが2026年度新卒エンジニア向けに13本の研修資料を無料公開し、AI時代におけるエンジニアのキャリア戦略やソフトウェア開発の考え方の転換点を解説している
- •リクルートは新卒エンジニア向けのAI活用とキャリア形成に関する研修資料を公開した
- •資料ではAIによるソフトウェア開発プロセスの変化や、エンジニアとしての適応方法が解説されている
- •AI時代における「生き残り方」としての具体的な業務知見やマインドセットが提供されている
九州大が衛星データとAIを組み合わせた手法を開発し、熊本地震のような災害時に冷房失った高齢者の死亡リスクを推計。優先支援地域の特定に活用する。
- •衛星データや国勢調査などの多様なデータをAIで分析する推計手法を構築した
- •災害時に電力や冷房機器を優先的に配備すべき地域と必要量を特定可能にする
- •30日間で冷房失った高齢者の死亡リスクが5％上昇するという推計結果を示した
米GensparkがオープンソースのAI搭載オフィススイート「GenOffice」を発表。docxやxlsxなど主要フォーマットに対応し、AI機能を組み込んだドキュメント編集が可能となる。
- •docx、xlsx、pptx、pdfといった主要なオフィス文書フォーマットに対応したオープンソースのスイートを提供する
- •AI機能を統合することで、従来のオフィスソフトと同様の編集作業をAI支援のもとで実行できる
- •米Gensparkが開発したこのツールは、既存の閉じたエコシステムへの依存を減らす選択肢として注目されている
SaaS選抜シリーズの最終回として、SansanとChatworkなどの定番ツールをTier付け評価の観点から解説し、ビジネス現場での実用性を分析する
- •SaaS100選シリーズの5本目としてSansanとChatworkを取り上げる
- •情シスからの評価を基にしたTier付けに基づきツールの位置づけを解説
- •ビジネスで定着している定番SaaSの実態と使い勝手を紹介
情シス向けアンケート結果を基にSaaSをTier付けし、その中から定番となる20本を選抜。今回は5本の特集シリーズとして、実際に使えるツールをリストアップする
- •情シスの意見を反映させたSaaSのTier付けランキングを作成
- •多数あるSaaSの中から本当に使える定番20本を編集部が選抜
- •1記事4本ずつ、計5回に分けて厳選されたSaaSを紹介するシリーズ企画
米JFrogの検証により、SQLiteに関する脆弱性報告（CVE）の大部分がAI生成による偽情報であることが判明。NVDなどの登録プロセスに穴があり、同一アカウントから大量の捏造データが投稿されていた。
- •SQLiteの脆弱性を示すCVE登録情報のうち、同一アカウントから投稿された55件のうち54件が偽であることが判明
- •これらの偽情報はAIによって生成された可能性が高く、セキュリティデータベースの信頼性に疑問を投げかける
- •CVE登録プロセスの審査基準や監視体制に穴があり、悪意あるAI生成情報の流入を防げなかったことが指摘された
SharePointリストで管理している社内申請データのうち、「申請中」ステータスのものを定期的に抽出し、管理者宛てにメールで通知するPower Automateフローの構築手順を解説している。
- •トリガーとしてスケジュールまたはアイテム変更イベントを設定する
- •フィルタリング機能で特定のステータスを持つデータのみを対象とする
- •管理者の手動確認作業を削減し、業務の可視化を促進する
1PasswordがAIサービス利用料の一元管理機能を発表。ClaudeやChatGPTなど複数プロバイダーの支出をダッシュボードで可視化し、企業のコスト管理を支援する。
- •AnthropicのClaude、OpenAIのChatGPT、Cursorなど主要AIサービスの支出を単一画面で確認可能になる
- •リアルタイムでの支出状況の監視と管理が可能となり、AI導入に伴うコスト増への対応を支援する
- •企業ユーザー向けに設計されており、複数のAIツールを横断的に利用する組織の財務管理を効率化する
マイクロソフトがWindowsアプリの性能分析をAIで支援する「WPA MCP」プレビューを公開。トレースログを解析し、ボトルネックを特定することで開発者のデバッグ作業を効率化する。
- •Windows Performance AnalyzerのログデータをAIが解析し、パフォーマンス低下の原因を特定する
- •MCP（Model Context Protocol）を介してAIエージェントと連携する仕組みを採用している
- •GitHub CopilotなどのAIツールと連携し、開発者のトラブルシューティングを支援する