生成AI活用・ツール

FIXERとTOKYO MXが共同開発したAI考査システムが、テレビ番組やCMの映像・音声・台本を解析し、長尺番組の考査時間短縮や判定の標準化を支援する。

• •映像、音声、台本の多様なデータをAIが同時に解析することで、従来手作業だった考査業務の大幅な省力化を実現する
• •長尺番組におけるチェック項目の漏れを防ぎ、判定基準の標準化を図ることで品質管理の向上に寄与する
• •専門家のノウハウをAIシステムに継承することで、人材不足や経験者の退職による知識の流出リスクを低減する

懐かしい90年代のデザイン要素を再現した無料ブラウザツールが注目を集めている。虹色文字や3Dグラフを配置でき、アニメーション付きHTMLやPNGとして保存可能。

• •「ダサスラ★メーカー」は、90年代風の「ダサい」デザインを簡単に作成できる無料ツールである
• •虹色文字や点滅、回転などのアニメーション効果をスライドに追加できる機能が特徴
• •作成したコンテンツはPNG画像またはHTML形式で保存・共有することが可能

GMOサイバーセキュリティがAIホワイトハッカー機能を提供し、未知の脆弱性探索から攻撃成立の検証までをAIが自動で行うことで、セキュリティ強化を支援する

• •AI基盤「AIホワイトハッカー byGMO」を活用し、サイバー攻撃のシミュレーションを自動化する
• •外部公開IT資産の棚卸し機能「ネット de 診断 ASM」に侵入テスト機能を搭載して提供開始する
• •人間の手間を省き、未知の脆弱性に対する攻撃成立可能性を迅速に検証する仕組みを導入した

サイオステクノロジーが社内ナレッジ活用AIサービスにガバナンス機能と検索精度向上機能を追加し、エンタープライズ環境での信頼性と利便性を高めた

• •10月1日よりエンタープライズ向けの新機能を提供開始し、AIチャットの活用範囲を拡大する
• •ガバナンス強化により、企業内のコンプライアンスや情報漏洩リスクへの対応力を向上させた
• •検索精度の改善により、社内ドキュメントからより正確で最適な回答を自動生成する性能を強化した

DevRevの鈴木孝規氏が、RAG実装後でも本番環境でAIエージェントが誤答する原因はモデル性能ではなく「記憶」の設計にあるとし、ナレッジグラフを活用した関係性や権限の管理の重要性を解説した

• •デモでは完璧でも本番で誤答する原因は、AIに渡す情報の構造設計にある
• •関係性・時系列・権限を結びつける「ナレッジグラフ」の導入が有効である
• •単なるテキスト検索ではなく、構造化された記憶設計がAIの精度を決定づける

GoogleがWorkspace Studioに新しい自動化ステップを追加し、ユーザーがより複雑なワークフローをノーコードで作成できるよう機能拡張を行った

• •Workspace Studioに新しい自動化機能が追加され、ワークフローの柔軟性が高まった
• •ノーコード環境でより高度な業務プロセスを構築することが可能となった
• •Google Workspaceエコシステム内のアプリ連携がさらに強化された

NECがファミリーマート全店に次期決済システムを順次導入し、約40種類の決済サービスに対応する。

• •日本電気株式会社（NEC）が全国約1万6500店舗のファミリーマート向けに新決済システムを提供
• •9月から導入を開始し、クレジットカードや電子マネーなど約40の決済手段を一元管理可能にする
• •店舗の決済処理効率化と顧客利便性の向上を目的として、システム刷新が進められている

東急の内製開発組織「URBAN HACKS」が、駅や商業施設などのリアルな現場での顧客視点改善と事業価値創出の取り組みについてセッションで語った。

• •年間約11.2億人の乗降客を支える東急が、2021年に発足させた内製開発組織の活動を紹介している
• •「現場で学ぶ」「事業に返す」「体験をつなぐ」をテーマに、エンジニアが実際の現場での課題解決を共有した
• •リアルな接点をデジタル技術で改善し、交通や不動産事業の価値向上につなげる開発アプローチが示された

AIがコード生成からテストまで担う中、弥生とビル・ゲイツ氏の事例から開発者の役割変化を考察。仕様書中心の開発や人間に残される仕事の境界線について論じる。

• •弥生は仕様書中心の開発プロセスを見直し、AI活用における開発者の新たな役割を模索している
• •ビル・ゲイツ氏はAI時代における人間とAIの協働における問題提起を行っている
• •コード記述以外の工程で人間が果たすべき価値と、AIの限界に関する議論が含まれている

GitHub Copilot Enterpriseにデフォルトモデル設定機能が追加され、組織内で使用するAIモデルを一元管理できるようになった。

• •企業ユーザーは利用するデフォルトのAIモデルを柔軟に選択・設定可能となった。
• •この機能により、開発環境におけるAIアシスタントの動作を標準化しやすくなる。
• •セキュリティやコスト効率を考慮したモデル選択を組織レベルで制御できるよう改善された。