コラム

OpenAIは、これまで広告なしで運営してきたChatGPTにおいて、今後数週間以内に広告表示のテストを開始すると発表しました。 全く新しい巨大市場の誕生への転換点になるか注目が集まります。OpenAIからの発表内容をまとめておきます。

生成AIの進化により、コードを書く作業はAIが担う時代に入りました。しかし、AIに指示を出すだけでは再現性のある品質は得られません。 求められるのは、アプリの背景・要件・設計思想まで含めてAIに文脈を与える「コンテキストエンジニア」です。 AIの性能を最大化するのは、文脈を正しく設計できる人間の力なのです。

現在、多くの企業がAIエージェントの導入を急いでいます。しかし、最新技術だからといって闇雲に投資すれば、無用なコスト増と精度の低下を招きかねません。 経営者がAIエージェント導入の「投資対効果」を最大化するために、意思決定の拠り所とすべき判断基準を整理しました。

DXと聞くと、多くの人がまず思い浮かべるのは、新しいシステムの導入、大規模な業務改革、あるいは高額なIT投資かもしれません。 しかし実際には、DXの出発点はもっと身近なところにあります。 それは、日常業務の中で自然に生まれている情報を、見える形にし、蓄積し、再利用できるようにすることです。

「機械に寄り添って働き、その距離が近ければ近いほど、手にする力は強くなる」という記載をとある雑誌で見かけた。これは一体どういう意味か考察する。

人間が問い合わせや購買を行っている場合は情報の整備よりベテラン社員の方が心強い。しかし、顧客がAIを通じて企業データにアクセスする時代がすぐそこにきている。「買うAI」が勃興するとき、安全な連携基盤とAIが活用しやすい自社データ整備が重要になる。

現代のビジネスシーンでは、「AI（人工知能）」という言葉が頻繁に使われています。AIは、マーケティング、製造、顧客サービス、経営分析など、さまざまな分野での活用が進んでおり、その可能性は無限大のように見えます。しかし、「AIを導入する」というフレーズが、具体的な理解や戦略なしに使われてしまうことが多いのも事実です。この記事では、中小企業におけるAIの正しい理解とそのビジネスへの適用について考察し、AIの万能感に惑わされずに、効果的な導入を目指す方法を探ります。

AIの進化により、「アプリケーション企業は不要になるのでは？」という議論が増えています。高性能なAIが複雑な業務まで自動化する時代、アプリケーションにどれだけの価値が残るのでしょうか。ここでは、AI時代に生き残るプロダクトの条件について整理します。