AI Agents

東急電鉄とパナソニックが東横線に、ホームのカメラ映像をAIで解析して運転手の判断を支援するシステムを導入する

• •東急電鉄とパナソニック コネクトグループは9月16日、ワンマン運転の運転士がドアを閉める際の判断を支援する「乗務員支援ホーム監視AIシステム」を東横線に導入すると発表した
• •システムはホームのカメラ映像をAIで解析し、乗降客や介助が必要な利用者の検出結果を運転台のモニターに表示する
• •9月17日に綱島駅で運用を始め、代官山駅から横浜駅までの計20駅に順次導入される

AnthropicはAIモデルの研究開発において、AIが主導する仕事の割合が半年で1%未満から26%に急拡大し、人間が指示する仕事と合わせると90%を超えたと発表した

• •AIモデルの研究開発全体において、AIが主導する仕事の割合は26%に達した
• •人間が細かく指示しながらAIと進める仕事を含めると、AIが関わる割合は90%を超えている
• •この変化は半年前の「1%未満」から急激に拡大したものである

AnthropicがClaudeの機能「Projects」を刷新し、Claude Codeのデスクトップ版とWeb版で一部ユーザー向けにベータ提供を開始した

• •Anthropicは9月17日にClaudeの「Projects」機能の刷新を発表した
• •関連する作業や資料をまとめて扱うことを可能にする機能である
• •Claude Codeのデスクトップ版とWeb版で一部ユーザー向けにベータ提供が開始された

NECネッツエスアイが、トークン消費を最適化しつつWeb検索やデータ取得を行うAIエージェント基盤「TinyFish」の取り扱いを開始した

• •米TinyFish社のAIエージェントソリューションを国内で取り扱い、Web検索やデータ取得の効率化を支援する
• •AIエージェントの動作に伴うトークン消費量を最適化し、運用コストの削減を可能にする設計を採用している
• •17日に発表され、企業向けにAI駆動型のデータ収集基盤として提供が開始された

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

パーソルビジネスプロセスデザインがAIエージェント活用に向けたデータ基盤の構築・コスト最適化・運用高度化を支援する3つのサービスを展開した

• •AIやAIエージェントが安全に業務データを扱えるようにするための「AI-Readyデータ基盤」の整備を包括的に支援する
• •データ基盤のコスト最適化やモダナイゼーション、運用の高度化までをカバーするサービス群として提供される
• •企業のDX推進において、AI導入の前提となるデータガバナンスとインフラ整備の課題解決を目的としている

DNPコアライズとHmcommがAIと有人オペレーターが連携するハイブリッド型コンタクトセンターの実証実験を開始する

• •AIによる一次対応と人間による複雑な問い合わせ処理を組み合わせるハイブリッド型体制を構築する
• •2026年10月に実証実験を開始し、顧客対応の効率化と品質向上を同時に実現する仕組みを検証する
• •DNPグループとHmcommの協業により、生成AI技術の顧客接点における実務的な活用事例として展開される

Microsoftがエージェント型AI向けの統合型インテリジェンス層「Microsoft IQ」を日本向けに発表し、社内工数削減を訴求した

• •9月17日の記者説明会で、AIエージェントがデータを活用するための基盤となる統合型レイヤーの詳細が披露された
• •同社によれば、この基盤を活用することで社内における無駄な工数が最大50%削減できるという
• •単なるモデル提供ではなく、企業内のデータとAIエージェントを繋ぐインテリジェンス層の構築に注力する戦略を示した

資生堂が研究開発にAIエージェントを導入し、原料探索の工数を95%削減する仕組みを実現した

• •研究員の専門的な「目利き」を複数のLLMで再現し、有望な原料の選定プロセスを自動化した
• •探索時間の短縮だけでなく、候補となる原料の提案数も増加し研究効率が高まった
• •開発者や用途に応じてAIエージェントの構成を差別化し、組織内の利用実態に合わせた設計を行った