生成AI活用・ツール

ローソンが生成AIに商品アイデアを出させた結果、「ピクルス風味のレモンタルト」など斬新な商品を発売した。

• •「今までにない組み合わせ」や「意外性」をテーマに設定し、生成AIに商品企画のアイデアを生成させた
• •AIが提案した斬新な組み合わせを実際に商品化し、消費者への提供を開始した
• •既存の発想にとらわれない商品開発プロセスとして、生成AIを活用したマーケティング施策の一環として実施した

Microsoft 365の複雑な機能や頻繁なアップデートに追いつけない企業向けに、運用支援サービスが揃った「ソフクリ365倶楽部」が提供されている

• •Microsoft 365の社内運用において、機能が多すぎて使いこなせないという課題に対応する
• •アップデートの頻度が高く追いつけないという経営者やIT担当者の悩みに特化したサービスが提供される
• •「ソフクリ365倶楽部」には、これらの課題を解消するための多様な支援サービスがパッケージ化されている

CESAの初調査でゲーム開発者の85.8%が生成AIを利用しており、最大の期待は業務効率化にあると分かった。

• •コンピュータエンターテインメント協会（CESA）が実施した初の独自調査で、生成AIの業務活用率が8割を超えた
• •開発者が生成AIに最も期待している点は、既存業務のプロセス改善や生産性向上による「業務効率化」である
• •年次レポート「CESAゲーム産業レポート2026 プレビュー版」において、業界全体のAI受容度の現状が示された

AnthropicがClaude Codeのプロジェクト機能を刷新し、人間がタスク分割を手動で行う手間なく並行処理を可能にする

• •人間がタスクを分割してClaudeに渡し、結果を統合する従来の手動プロセスを自動化した
• •クラウドセッションを利用するPro/Maxプランの一部ユーザー向けにベータ版として提供開始した
• •「あとはよろしく」という指示だけで複数のサブタスクを並行して実行し結果を返す

Devin AIが新機能「Code Scans」を発表し、コードベース全体の静的解析や品質評価を自動化することで、開発チームのコードレビュー効率化と技術債務の可視化を支援する

• •Devin AIが提供する新機能「Code Scans」は、コードベース全体の自動的なスキャンと分析を行うことを目的としている
• •この機能により、開発者は手動でのコードレビューに費やす時間を削減し、潜在的なバグやセキュリティ脆弱性の早期発見が可能になる
• •AIエージェントによるコード品質管理の自動化が、ソフトウェア開発プロセスの効率化と標準化にどう貢献するかを示している

メルカリが写真撮影だけで相場価格を算出する「持ち物査定」機能を公開し、出品ハードルの低減を目的としている。

• •ユーザーが手持ちの物品を撮影するだけで、AIが市場の相場価格を推定する仕組みを導入した
• •「モノの価値を知る」ことを体験の入り口として設計し、実際の出品行動への転換率向上を狙う
• •生成AIによる画像認識と価格予測技術を活用して、ユーザーの利便性を高める新機能として展開する

楽天市場が物価高騰やエネルギーコスト上昇を理由に出店料を4割値上げし、AIを活用した店舗支援サービスの継続的進化に資金を充てると発表した

• •外部環境の変化である物価高騰やエネルギーコストの上昇に対応するため、出店料が4割引き上げられる
• •値上げの背景には、AIを使った店舗支援などサービスの継続的な進化がある
• •小売業界におけるコスト増と、AI技術を活用した業務効率化・支援サービスの提供が並行して進められている

GitHub Copilotに、組織管理者が予算の増額をリクエストできる機能が一般提供され、利用料金の管理が容易になった

• •GitHub Copilotの管理画面から、利用料金の上限超過時に予算増額のリクエストを送信できる機能がGAされた
• •この機能により、開発チームはAIコード補完サービスの利用制限に阻まれることなく継続的な開発が可能になる
• •組織のIT管理者は、リクエストされた増額理由を確認のうえ承認プロセスを行うことで、コスト管理と利便性のバランスを取れる

Sakana AIがチャットサービス「Sakana Chat」にメモリー機能を追加し、関連サービス「Sakana Fugu」を「Fugu Max」に更新した

• •Sakana AIは9月17日にチャットサービス「Sakana Chat」をアップデートした
• •アップデートにより「Sakana Chat」にメモリー機能が追加された
• •「Sakana Fugu」は「Fugu Max」に名称変更・更新された

セゾンテクノロジーが、AIコーディングの高速化と品質保証の両立に向けた開発プロセスの再設計と検証軸の分離について解説した

• •AIコーディングによる実装速度の向上に対し、QA後の社内実利用段階で問題が発生した経緯を振り返った
• •速度と品質を同一プロセスで両立させるのではなく、検証を時間・コンテキスト・主体の3軸で分離する手法を採用した
• •CTOの高坂亮多氏が、正式提供延期を契機に開発サイクル全体を再デザインし、品質保証量を高めるアプローチを説明した