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バークレイズのClaude導入とは？開発者の半数へ広げる順番と条件
英国の大手銀行バークレイズが、AnthropicのClaudeを全社に広げると発表しました。開発者の半数にClaude Codeを、という数字が先に広まりましたが、すでに動いている使い方や、公表されていない点は整理されな […]…
AI企業はリスクをどう書くか｜Anthropicの上場資料を読む
2026年9月28日（米国時間）、Reutersは、Anthropicが上場に向けた資料で、高度なAIが人類に破局的な、あるいは存続にかかわるリスクをもたらしうると投資家に警告すると報じました。「停止への抵抗」という言葉 […]…
FDE思考とは？非エンジニアがAIで業務を変える考え方と手順
「FDE思考」は、PIVOT公式チャンネルが2026年10月7日に公開した対談で注目された言葉です。div提供の番組で、エンジニアの中島聡氏とdiv CEOの石原圭氏が語っています。 FDE思考とは、業務をよく知る人がエ […]…
FDEは本当に必要なのか？実はやばいかもしれない。ガートナーが予測する7割の放棄と見極め方
FDE（フォワードデプロイドエンジニアリング）は、AIの導入支援でよく聞くようになった言葉です。ところが米ガートナーは2026年9月29日、ベンダーのFDEで作ったAIエージェントを、2028年までに企業の7割が手放すと […]…
Claude Frontier Academyとは？AI導入人材は育てるか外に頼むか
Anthropicが2026年10月2日に、1億ドルを投じてAI導入の担い手を1万人育てる「Claude Frontier Academy」を始めました。大きな数字に目が行きますが、自社に関係があるのか、AI人材は育てる […]…
ハーネスエンジニアリングとは？AIエージェントを仕組みで安定させる設計を解説
AIエージェントに仕事を任せると、同じ指示でも出来がぶれ、一度直した失敗をまた繰り返すことがあります。モデルを替えても指示文を書き直しても収まらない。そこで2026年に入って広まったのが「ハーネスエンジニアリング」という […]…
AIエージェントとRAGの違いとは？役割・組み合わせ方・選び方を解説
社内でAI活用を進めていると、「社内の文書を読ませるならRAGだ」「いや、これからはAIエージェントだ」と話が混ざる場面があります。どちらも社内AIの話として並ぶので、2つから1つを選ぶ問題に見えます。けれど、2つが担う […]…
AIの種類とは？生成AI・AIエージェント・特化型を用途で整理
生成AI、AIエージェント、フィジカルAI、ソブリンAI。ここ一年ほどでAIの呼び名は一気に増え、どれとどれが同じ話で、どれが別物なのかが見えにくくなりました。用語を追うほど、自社の仕事とどう結びつくのかが分からなくなる […]…
AIエージェントの種類とは？自律性・構成など4つの軸で選び方を解説
「AIエージェント 種類」で調べると、4種類、5種類、6種類と記事ごとに数が違います。単純反射型や学習型の説明と、汎用型やシステム搭載型の説明が同じように並び、どの分け方で考えればよいのかが決まりません。 AIエージェン […]…
デジタルツインとシミュレーションの違いとは？同期・目的・使い分けを解説
展示会やベンダーの提案でデジタルツインという言葉を聞き、社内で「うちもやるべきか」と問われる。けれども生産シミュレーションや構造解析は何年も前から使っています。調べても「リアルタイムかどうか」で説明が終わり、自社にどちら […]…
AIエージェントとLLMの違いとは？関係・仕組み・使い分けを解説
ChatGPTは毎日使っているのに、AIエージェントと聞くと急に別世界の話に見える。同じものの言い換えなのか、別の製品なのかが判らない。社内で導入の話が出たとき、この一点が曖昧なままでは、何をどこまで作るのかを決められま […]…
マーケティング変革とは？必要な理由・変える5つの領域・進め方をわかりやすく解説
新しい広告媒体を試し、MAツールを入れ、SNSの運用も始めた。それでも「マーケティングが変わった」という実感が無い。多くの会社で起きているのは施策の追加であって、マーケティングの変革ではありません。 マーケティング変革と […]…
フィジカルAIロボットとは？仕組み・生成AIとの違い・主要企業を解説
生成AIは、文章、画像、コード、分析といった「デジタル空間の仕事」を変えてきました。次の変化として注目されているのがフィジカルAIです。ヒューマノイドのデモが話題になりますが、「従来のロボットと何が違うのか」を説明できる […]…
ソブリンクラウドとは？通常のクラウドとの違いやメリットを解説
「ソブリンクラウド」という言葉を、AIやデータ規制の文脈で目にする機会が増えました。データを国内に置くクラウドのこと——という説明をよく見ますが、それなら国内リージョンを選べば済む話ではないのか、データ主権と何が違うのか […]…
デジタル免疫システムとは？6つの構成要素やメリットを解説
システムが複雑になるほど、障害はゼロにできなくなります。それでもサービスが止まれば、顧客は離れ、売上は落ち、信頼の回復には時間がかかります。「障害を起こさない努力」だけでは守り切れない。この前提から、デジタル免疫システム […]…
AIエージェントに任せられる仕事とは？工程別のできること・できないことを解説
営業に使えます、マーケティングに使えます。AIエージェントの記事を何本読んでも並ぶのは業務名の一覧で、自社の仕事のどこを渡せばいいのかは決まりません。一度試して期待外れに終わり、AIが悪かったのか渡し方が悪かったのかも分 […]…
AIエージェントと生成AIの違いとは？向く業務と使い分け・組み合わせ方を解説
AIエージェントと生成AIの違いを調べると、「生成AIは受け身、エージェントは自律的に動く」という説明が並びます。分かった気にはなりますが、手元のどの仕事をどちらに回すかにはつながりません。しかも生成AIのサービスの中に […]…
FDEとは？Forward Deployed Engineerの役割と他職種との違いを解説
AIを入れたのに使われていない、という話が減りません。ツールは契約したのに誰も開かない、試したが本番の業務には載らない。原因はモデルの性能よりも、自社の業務へ組み込む工程が誰の担当でもなかったことにあります。その工程を引 […]…
ADEとは？IDEとの違いやAIエージェント時代の開発環境を解説
Claude CodeやCodexなどのAIコーディングエージェントが普及するにつれ、「ADE」という言葉を目にする機会が増えました。OrcaやWarpがなぜADEと呼ばれるのか、IDEやAI IDEと何が違うのか——と […]…
AI駆動開発とは？従来の開発との違い・工程別の変化・始め方を解説
コード生成ツールを入れた会社は増えました。ところが納期を聞くと、以前と変わらないという話も同じくらい聞きます。書く速度は上がったのに、完成までの時間が縮まらない。この食い違いを説明する言葉が、AI駆動開発（AIDD）です […]…
マルチエージェントシステムとは？仕組み・構成・活用例を解説
AIエージェントの活用が進むにつれ、「マルチエージェントシステム」という言葉を目にする機会が増えました。複数のAIが協力して仕事を進める——と聞くと高度で魅力的に見えますが、実際にどんな仕組みで、1体のAIと何が違い、本 […]…
マルチモーダルLLMとは？仕組み・代表モデル・活用例を解説
生成AIの解説で「マルチモーダルLLM」という言葉を見かける機会が増えました。LLM（大規模言語モデル）は聞いたことがある。マルチモーダルAIもなんとなく分かる。でも「マルチモーダルLLM」となると、どちらと何が違うのか […]…
製造業のAIエージェントとは？活用事例・できること・導入方法を解説
人手不足と熟練者の引退が進む製造業で、生成AIの次の一手として「AIエージェント」への注目が高まっています。ただ、文章を作る生成AIと何が違うのか、工場のどの業務に使えるのか、設備を触らせて大丈夫なのか、が分からず検討が […]…
ソブリンAIとは？AI主権との違いや日本・世界の取り組みを解説
ソブリンAIという言葉を目にする機会が増えました。国産LLM、AIデータセンター、経済安全保障。関連する話題は多いものの、「要するに国産AIのことでは？」という理解で止まっている人が少なくありません。 ソブリンAIとは、 […]…
フィジカルAIとは？生成AI・AIエージェントとの違いと活用例を解説
「フィジカルAI」という言葉を、自動運転やヒューマノイドの話題でよく目にするようになりました。生成AIは知っている、AIエージェントも知っている。でもフィジカルAIとは何が違うのか——AI技術のトレンドを追っている人でも […]…
ASIとは？AGIとの違いや人工超知能の可能性・リスクを解説
AIの進化を語る記事で「ASI」という言葉を見かけるようになりました。AGI（汎用人工知能）ならなんとなく聞いたことがある。でもASIとなると、AGIとどう違うのか、いまのChatGPTのようなAIとは何が違うのか、そも […]…
自律型AIエージェントとは？仕組み・活用事例・リスクを解説
生成AIの次のステップとして「自律型AIエージェント」が注目されています。人が細かく指示しなくても、目標を渡せばAIが自ら計画し、情報を集め、ツールを操作し、結果を確認して改善する——という説明を聞くと、「業務を完全に自 […]…
デジタルツインとは？仕組み・活用例・AIとの関係を解説
製造業やスマートシティの文脈で「デジタルツイン」という言葉を聞く機会が増えました。工場や都市をデジタル上に再現する——と聞いてイメージは湧くものの、シミュレーションと何が違うのか、メタバースとは別物なのか、自社に関係があ […]…
AI時代のDDDスキルとは?AIコーディングで重要になる設計力を解説
Claude CodeやCodexのようなAIコーディングツールが実装を担うようになり、「AIがコードを書くなら、DDD（ドメイン駆動設計）を学ぶ意味はないのでは」という疑問を持つエンジニアが増えています。一方で現場では […]…
生成AIのRAGとは？仕組み・メリット・活用例を解説
生成AIを業務に取り入れる企業が増える一方、「当社の出張規程を教えて」と聞いても正しい答えは返ってきません。AIは自社の規程を学習しておらず、一般的な内容を推測して答えるためです。この問題を解決する仕組みが「RAG（検索 […]…
マルチモーダルAIの活用事例｜業界別にできることを解説
「マルチモーダルAI」という言葉は聞くものの、実際に何に使われているのか、テキストの生成AIと何が違うのかが分からない、という声をよく聞きます。生成AIを導入したものの、文章作成・要約から先へ進めていない企業ほど、次の一 […]…
Agentic AIとは？生成AI・AIエージェントとの違い、仕組み・活用例をわかりやすく解説
ChatGPTをはじめとした生成AIの普及によって、「AIに質問して回答してもらう」ことは一般的になりました。しかし現在のAIは、質問に答える、文章を作るだけではなく、目標を理解し、必要な作業を考え、情報を集め、ツールを […]…
バーティカルAIとは？汎用AIとの違いや活用事例を解説
ChatGPTなどの汎用AIを業務に取り入れる企業が増える一方、「文章作成や要約はできるが、自社の専門業務には使えない」という課題を抱える企業も増えています。そこで注目されているのが「バーティカルAI（Vertical […]…
ローカルLLMとは？クラウドとの違いやメリット・導入方法を解説
「機密資料を生成AIで扱いたいが、外部のサービスに入力するのは不安」。企業の生成AI活用が進むほど、この悩みは大きくなります。その解決策として注目されているのが「ローカルLLM」です。 ローカルLLMとは自社のPCやサー […]…
AX推進とは？企業がAI変革を成功させる進め方・体制・7つのステップを解説
生成AIの普及によって、多くの企業がAI活用を始めています。しかし、「ChatGPTを導入した」「AI研修を実施した」「一部の業務で使っている」という状態から、なかなか先へ進めない企業も少なくありません。 企業全体でAI […]…
AXとは？DXとの違い・メリット・企業がAI変革を進める方法をわかりやすく解説
ChatGPTをはじめとした生成AIの普及によって、企業のAI活用は急速に広がっています。文章作成、データ分析、問い合わせ対応、マーケティング。さまざまな業務でAIを使えるようになった今、注目されているのが「AX」という […]…
AI SaaSとは？従来のSaaSとの違い・活用例・選び方をわかりやすく解説
ChatGPTをはじめとした生成AIの普及によって、SaaSも大きく変化しています。これまでのSaaSは、顧客情報を管理する、タスクを管理する、会計処理をする、というように、人間が業務を行うための「ツール」でした。現在は […]…
AIエージェントとは？生成AIとの違いや仕組み・活用事例を解説
ChatGPTなどの生成AIに続いて、「AIエージェント」という言葉を目にする機会が急速に増えています。しかし、「生成AIと何が違うのか」「本当に自律的に仕事をしてくれるのか」「自社のどの業務に使えるのか」と聞かれると、 […]…
【年表でわかる】AI（人工知能）の歴史と変遷！第1次ブームから生成AI・最新トレンドまで徹底解説
ChatGPTの登場以来、AIは毎日のようにニュースを賑わせています。しかし、「AIって結局いつから始まって、今何がすごいのか」を説明できる人は多くありません。 AIの歴史は、3つのブームと冬の時代を繰り返しながら、生成 […]…
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