移行 生成AIは機械学習から始まる-その6：なぜ「深層」なのか
「生成AIは機械学習から始まる」も第6回目となりました。今回は"なぜ「深層」なのか"と題して、ニューラルネットワークが多層化した理由とこれまでの経緯についてご紹介していきます。機械学習そのものを大きく変えた出来事でしたので、機械学習に興味のあるDevは是非チェックしてみてください。
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移行 階層化インテリジェンスフレームワーク（Hierarchical Intelligence Framework、以下 HIF）とは？
『階層化インテリジェンス』とは？と題して、今、水面下で単層的AIアプローチの限界（生成AIの出力と業務意思決定のギャップ）がビジネス上の大きな課題となりつつああります。その課題を埋める為のひとつの手法である””階層化インテリジェンス"、"階層化インテリジェンスフレームワーク（Hierarchical Intelligence Framework)"について解説しています。
移行 データ統合なくしてAI活用なし：サイロ問題を解決する実践的アプローチ
今、世界中の企業がAIの開発と導入を加速されていますが、データが様々なシステムに独立して保存されていることが、AI導入の際の大きな壁となってることが、問題となってきていることが明らかになってきました。本記事では、「データ統合なくしてAI活用なし：サイロ問題を解決する実践的アプローチ」と題して、企業のAI導入を阻む課題について解説していきます。
移行 生成AIは機械学習から始まる-その5：深層学習（Deep Learning）の登場
「生成AIは機械学習から始まる」シリーズの第五回目です。今回は、深層学習（Deep Learning）について、深層学習が登場した背景からニューラルネットワークについての基礎を解説しています。機械学習、AIの開発を行う上で、必要な基礎を機械学習・AI開発を目指すAIビギナー向けにご紹介しています。
移行 Web検索から生成AIへ：AIブラウザ時代の到来と検索行動の構造変化
2025年10月、OpenAIはChatGPT Atlasを発表（※外部リンク）し、AIブラウザ市場に本格参入しました。これは単なる新しいブラウザの登場ではなく、情報探索とインターネット利用の根本的な変革を示唆する出来事です。従来、私たちはGoogle ChromeやSafariといったブラウザで検索エンジンを使い、膨大な検索結果から必要な情報を探し出してきました。しかし生成AIの急速な普及により、この行動様式は大きく変わりつつあります。キーワードを入力して検索結果を比較する代わりに、自然言語で質問し、AIが統合された回答を返す──このパラダイムシフトは、情報産業の構造そのものを揺るがしています。本記事では、Web検索から生成AIへの利用者のシフトという大きな潮流を、最新のデータと調査結果をもとに分析し、生成AI利用者の拡大動向、AIブラウザの技術的進化、市場競合の状況、そして今後の展望までを体系的に分析し、企業と個人が取るべき戦略を提示します。
移行 生成AIは機械学習から始まる-その4：強化学習Reinforcement Learning）
今回は「生成AIは機械学習から始まる」シリーズの第四回目です。機械学習（ML）についての基礎と伝統的なプログラミングとの違いから始まった本シリーズは、教師あり学習、教師なし学習と続きましたので、第三回目では「強化学習」について解説しています。
移行 生成AIは機械学習から始まる-その3：教師なし学習（Unsupervised Learning）
今回は「生成AIは機械学習から始まる」シリーズの第三回目です。第一回目は、「基礎から理解する技術の系譜と実装への道」と題して、機械学習（ML）についての基礎と伝統的なプログラミングとの違いについて解説しました。第二回目は、「機械学習のアプローチ」と題して、機械学習の3つの学習方式：教師あり・教師なし・強化学習について解説しました。シリーズ3回目となる今回は、「教師なし学習（Unsupervised Learning）」の基礎についてご紹介します。
移行 AIが生み出す雇用の二極化-2 米国IT企業のレイオフ──その規模と背景
2025年10月27日（サンフランシスコ）に、Amazonが約3万人規模の人員削減を行うというニュースが飛び込んできました。その理由は、新型コロナウイルスの感染拡大によるパンデミック期需要急増に対応してきた過剰採用の調整とコスト削減が目的と報道されています。前回は「AIが生み出す雇用の二極化 米国の大量レイオフと日本の人手不足、その本質的な違いとは」の中で解説しましたが、
移行 2026年テクノロジー予測 ~企業導入が加速する最先端ITテクノロジーその２
2026年に企業導入が急加速するだろうテクノロジーを予測する「2026年テクノロジー予測 ~企業導入が加速する最先端ITテクノロジー」の続きです。前回は「エージェント型AI(Agentic AI)」と「超高度化・専門特化型生成AI (Hyper-Specialized Generative AI)」についてご紹介しましたので、もしご覧になっていない方は以下のリンクより是非ご覧ください。2026年テクノロジー予測 ~企業導入が加速する最先端ITテクノロジー
移行 2026年テクノロジー予測 ~企業導入が加速する最先端ITテクノロジー
2026年は企業ITの転換点となる年です。既に一部の企業では、AI技術は実験段階から本格運用へと移行し、企業の中核業務に深く組み込まれていますが、2026年はその勢いが世界中で加速する一年となることはほぼほぼ間違いないでしょう。「AIの本格的な実務への浸透」、「データセキュリティのパラダイムシフト」、そして「リアリティ技術の業務活用」が、企業の競争優位性を決定づける要点となり、企業を大きく変える転換期となると予測しています。