企業AIは“文書検索”から“関係性理解”へ：GraphRAGが変える社内ナレッジ活用
GraphRAGは、通常のRAGが苦手とする部署・顧客・契約・設備・プロジェクトなどの関係性を、ナレッジグラフで補強するRAG手法です。企業AIを文書検索から関係性理解へ進化させるKnowledge Layerとして、活用例、KPI、運用課題を解説します。
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生成AIは“使う”だけでは利益を生まない：AI FinOpsが変える企業のコスト管理とROI設計
生成AIの業務導入が進む中、LLM利用料、GPUコスト、APIトークン、推論回数、AIエージェントの実行量をどう管理するかが新しい経営課題になっています。AI FinOpsによるコスト可視化、ROI設計、トークン最適化、ガバナンスの実務論点を解説します。
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AI開発は“実データ頼み”から“合成データで安全に検証”へ：プライバシー時代のデータ活用DX
合成データは、実データの統計的特徴を保ちながら人工的に生成するデータです。個人情報、医療、金融、顧客行動、社内業務ログなどをそのままAI学習やテストに使いにくい時代に、AI開発、PoC、システムテスト、プライバシー保護を両立するデータ活用DXとして注目されています。
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AIスマートグラスは“撮るガジェット”から“視界で動くAIエージェント”へ
AIスマートグラスは、写真や動画を撮るだけのガジェットから、視界にあるものをAIが理解し、音声で質問に答え、メモ作成、翻訳、ナビ、買い物、IoT操作まで支援するウェアラブルAIへ進化しています。スマホ後の次世代インターフェースとしての可能性と課題を解説します。
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ブラウザは“見るだけ”から“AIが作業する入口”へ：Agentic Webが変える次世代UX
AIブラウザとAgentic Webにより、ブラウザはページを見るツールから、検索、比較、要約、フォーム入力、予約、買い物などの作業をAIが支援する入口へ変わり始めています。企業サイト、EC、SaaS、予約サイト、社内ポータルが考えるべきAI対応UXを解説します。
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AI時代のAPPI改正：日本企業の“データ調達・利用”は何が変わる？
2026年4月に個人情報保護法（APPI）改正案が国会提出され、生成AI活用の論点は「できる/できない」から「同意例外・統計加工・ガバナンス設計」へ移った。企業が今すぐ着手すべきは、データ分類、提供フロー、監査証跡の整備である。
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生成AIが“競争政策”のテーマに：公取委「生成AIに関する実態調査報告書 ver.2.0」が示す“市場設計”の論点
公正取引委員会（公取委）は 「生成AIに関する実態調査報告書 ver.2.0」
を公表し、生成AIを「技術」ではなく 競争・取引慣行・市場支配の観点で整理した。市場構造を「アプリケーション／モデル／インフラ」の3レイヤーで捉え、スイッチングコスト、既存デジタルサービスとの統合、パートナーシップの競争影響などを論点化。企業が“今すぐ見直すべき”契約・調達・ガバナンス（囲い込み回避、監査・証跡、取引条件チェック）をガイドとしてまとめる。
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「工場をAI拠点に転用」が加速：GPUクラスタ“超速立ち上げ”が増える理由（KDDI 大阪・堺）
新築データセンター（DC）ではなく、既存の大型施設を転用してGPUクラスタを短期立ち上げする動きが強まっている。KDDIは旧シャープ堺工場跡地の電力・冷却設備を再利用し、「大阪堺データセンター」を半年で構築して稼働を開始。GPU提供やGoogle「Gemini」オンプレミス提供を明記し、製薬・製造など地域産業のAI実装を後押しする
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自動車のAIは“EV”より先にコックピットへ：AIアシスタント＋音響が主戦場になる理由（Sony×Hondaの示唆）
海外報道で、Sony×Hondaの連携が「EVそのもの」よりも車内AI（AIアシスタント）とインフォテインメント、音響体験へ軸足を移す可能性が指摘されている。コックピットAIは“UX競争”を左右する一方、データ・プライバシー・責任設計（ログ、同意、運用ルール）が不可欠になる。本稿では、日本の自動車産業が備えるべき論点を、①UX（音声・マルチモーダル・パーソナライズ）②データ/プライバシー③責任と監査（ログ）で整理する。参考：Road & Trackの報道
／Autoblogの報道
／AFEELA公式サイト
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