生成AIの企業利用が本格化する中、予想外のコスト問題が浮上している。単純な質問に対してAIが冗長な説明を繰り返すことで、課金単位である「トークン」消費量が膨張する問題。この「隠れコスト」への対策として注目されるのが「プロンプトOps（Prompt Ops）」だ。Prompt Opsとは、プロンプト（AIへの指示文）の継続的な最適化により、コストを削減しながら精度を向上させる新たな運用管理手法と言える。日本企業にとっても、AI活用の成否を左右する重要な取り組みとなるため、この記事では実践的な取り組み戦略も提示する。

RunwayやOpenAIがリードしてきた動画生成AI市場だが、新規プレイヤーの参入により状況は大きく変化している。Midjourneyが既存サービスの25分の1という破格価格で参入する一方、グーグルは月額249.99ドルの高額モデルで音声付き動画を実現。中国MiniMaxのHailuo 02は充実した無料プランでユーザー獲得を狙い、バイトダンスのSeedance 1.0はベンチマークで首位を獲得するなど存在感を示す。本記事では、最新の動画生成AI主要モデルの特徴と評価を徹底解説する。

イーロン・マスク氏率いるAIスタートアップxAIが、創業から3度目となる大型資金調達を実施。43億ドルの新規株式と50億ドルの社債発行により、年間130億ドル（約1兆9,000億円）もの資金を投入する計画だ。世界最大級のAIデータセンター「コロッサス」を核に、100万トークンの処理能力を持つ最新モデル「Grok-3」、さらには後継モデルの開発を急ぐ。X（旧Twitter）のリアルタイムデータを独占的に活用し、既存のAIチャットボットでは実現できない即時性を武器に、OpenAIやアンソロピックとの競争に挑む。xAIの取り組みの全貌を探った。

OpenAIが約30億ドル（4,300億円）という同社最大規模で、AIコーディングツールのWindsurfを買収することが明らかになった。年間収益1億ドル規模の企業への破格の評価額の背景には、アンソロピックのClaude 4がベンチマークテストで72.5％の成功率を記録し、OpenAIのGPT-4.1の55％を大きく上回る厳しい現実がある。マイクロソフトでは既にコードの30％以上がAIによって生成されているとされ、コーディング分野の生成AI活用における主導権争いに大きな注目が集まっている。

画像生成AI市場でOpenAIのDALL-E 3が1年で約80%ものシェアを失う中、GPT-4oは1億3000万人以上が利用する人気機能へと急成長を遂げた。グーグルも2025年5月にImagen 4を発表し最大10倍高速化を予告するなど、競争は激化の一途を辿っている。この状況下でアップルが独自開発するのが「STARFlow」だ。正規化フローと自己回帰トランスフォーマーを組み合わせた革新的手法により既存プレイヤーとはまったく異なるアプローチを採用している。アップルの「ズルすぎる」戦略を解説しよう。

企業のAIプロジェクトで最大の課題となっているのが、データの「準備」と「整理」だ。データサイエンティストの業務時間の8割がこの作業に費やされ、本来の分析業務を圧迫している。この課題に挑戦するのが視覚言語モデル「DoRa」を開発したStructifyだ。人間のように、文書やWebページを「見て」理解し、必要なデータを自動抽出する。ここではデータ準備の自動化を実現するStructifyの驚くべき技術アプローチの詳細に迫ってみたい。

AIが新たな進化段階に突入しつつある。グーグル・ディープマインドのデービッド・シルバー氏らが提唱する「経験の時代」では、AIは人間が用意したデータから学ぶだけでなく、実世界との相互作用を通じて自己改善を図るようになる。メールの送信から投資判断まで自律的に行動し、その結果から学習することで、人間の知識や思考方法の限界を超えたAIに進化する可能性があるという。

2025年第1四半期だけで、ディープフェイク詐欺による世界的な被害額が300億円近くに達したことがわかった。わずか3～5秒の音声サンプルから85％の精度で声を複製できる技術や、本物と見分けがつかないビデオ通話技術を悪用し、経営幹部になりすまして送金を指示するケースが急増。シンガポールでは多国籍企業のCFOを装った詐欺により、7,000万円規模の被害が発生した。こうした状況を受け、AIを活用した新世代の従業員トレーニングなど、新たなアプローチに注目が集まる。脅威となるディープフェイク詐欺の実態とその対策について、最新動向を探ってみたい。

クロスSWOT分析は、ビジネス環境が複雑化する現代において、企業が自社の強みや弱み、市場機会や脅威を多角的に整理し、実効性の高い戦略を導き出すために不可欠なフレームワークです。本記事では、クロスSWOT分析の基礎から実践方法、活用事例までを丁寧に解説し、戦略立案に役立つ知識を網羅的に紹介します。

メタが2025年4月5日、最新の大規模言語モデル「Llama 4（ラマ・フォー）」を発表した。マルチモーダル機能を搭載し、画像・動画認識を標準装備するなど、「Llama 3」から大きな進化を遂げた。Scout、Maverick、Behemothの3モデルをラインナップし、それぞれの用途に応じた選択が可能だ。一方で、同社のベンチマークは公開モデルと異なることが明らかになり、透明性や公平性に対する批判が出ている。さらには最上位モデルBehemothのリリースが延期され、開発チームから多くのエンジニアが離脱していることが原因との報道もある。本稿では、Llama 4の技術的な特徴を解説しつつ、実際のビジネスシーンでどのような力を発揮するのか、その可能性と課題を探る。

生成AI市場で苦戦を強いられてきたグーグルが「Gemini 2.5 Pro」で攻勢に出ている。従来のAIとは一線を画す「思考型モデル」として注目を集める同モデルは、ベンチマークテストで最高水準のスコアを達成。さらに、100万トークンの入力処理やマルチモーダル機能の強化により、企業での実用性も大きく向上した。加えて、競争力のある価格設定でAI市場の構図を変える可能性も出てきた。

AIの次のフロンティアとして注目されるロボティクスと自動運転分野だが、データ不足という大きな課題に直面している。これに対しNVIDIAは人工データによるソリューションを提唱し、「Cosmos-Transfer1」という新モデルを発表した。単純な3D情報から写実的な映像を生成し、ロボット学習の効率を劇的に向上させるAIモデルだ。これにより、物体の把握から複雑な動作、またエッジケースを含む多様な状況に対応できるAIシステムの開発が加速することが期待される。NVIDIAはこのモデルをオープンソース化することで、物理AIエコシステムの拡大を狙う。