これまで多くの人手と専門知識が必要だったロボット制御の常識が、今大きく変わろうとしている。その鍵を握るのが、現実世界を学習・制御する「フィジカルAI」と、ロボットを柔軟に動かす「エンベデッドAI」だ。プログラミング不要で、人間の言葉で指示を出せるようになったことで、人間と同じ環境で働ける「ヒューマノイド（人型ロボット）」の導入機運がかつてないほど高まっている。
人型ロボットはどれほどのインパクトを持っているのか。今起きている変化の構造を分かりやすく解説する。

長らくエンタープライズITの世界では、SaaSとSIerが異なる役割を担いながら棲み分けてきた。しかし、生成AIの登場によって、この前提となる構造そのものが揺らぎ始めている。メガプレイヤーの手が届かないニッチ領域を攻めることで成長してきたSaaSは、AIによるコード生成やツール構築の進化、さらにはメガプレイヤー自身によるカスタマイズの高速化によって、その提供価値の再定義を迫られている。一方で、個別カスタマイズを強みとしてきたSIerもまた、AIの普及によってその価値が相対化されつつある。しかし同時に、AI時代だからこそSaaSとSIerの双方に「逆転の戦略」が生まれつつある。本稿では、構造変化の本質と、これからの勝ち筋を読み解く。

生成AIの登場によって、BtoBビジネスの前提が大きく変わり始めている。これまで成長モデルとされてきたSaaSも、SIerも、コンサルも、従来のままでは稼ぎ続けることが難しくなりつつあるのだ。これまで顧客に提供してきたソフトウェアやツールは、AIの進化により急速にコモディティ化しており、開発・実装のハードルも下がってきている。そうした中で、これからSaaS・SIer・コンサルはどこで収益を生み出せばいいのか。生成AI時代に生まれつつあるBtoB企業の「新しいビジネスモデル」を探る。

生成AIの導入が広がる中、社内のコンサルティング部門において利用率80％超という際立った数字を誇る企業がある。それが野村総合研究所（NRI）だ。コンサルタントやエンジニアのほぼ全員が日常業務の中で生成AIを活用しており、その浸透度は国内でも群を抜く。なぜNRIは、これほど高い利用率を実現できたのか。同社はコンサルティングの現場でどのように生成AIを業務に取り入れているのか──その全貌に迫る。

今、企業の生成AI活用は次のステージに移ろうとしている。生成AIの“使いこなし”は、ChatGPTなど汎用的な生成AIサービスを利用した業務効率化から、社内情報をRAGにより参照させる活用へと進み、さらには特定の業務プロセスを代替するAIエージェント化が進められてきた。そして今、限定された役割・業務に特化したAIエージェント同士を連携させ、回答精度の最大化を図る「マルチAIエージェント」が注目を集めている。本記事では、マルチAIエージェントの開発・活用に取り組む先進企業6社（トヨタ、ホンダ、BMW、富士通、NTTデータ、博報堂テクノロジーズ）の事例を紹介しつつ、特にトヨタのマルチAIエージェントの仕組みと、トヨタ流のマルチAIエージェントの育て方を深堀り解説する。

生成AI活用に先進的に取り組む企業の中には、たとえば、CopilotやChatGPTを徹底的に業務で活用したり、GitHub Copilotなどを活用しながらシステム開発に取り組む企業も出てきている。このようにAIを前提とした業務フローに変革していくことで大幅に生産性を向上させることができるが、超・先進企業であるアクセンチュアは、これら取り組みだけでは“他社との差別化にならない”と考え、1歩先に進んだ生成AI活用を実践している。今回は、生成AI活用の最前線とも言えるアクセンチュアの生成AI活用術を考察する。

生成AIサービスに搭載されたDeepResearch機能の登場により、誰もが簡単に「情報収集・分析・レポート作成」を行える時代が到来した。特にその影響を色濃く受けているのが、深い市場リサーチをもとに企業へ助言を行ってきたコンサル業界だ。「コンサル不要論」が再びささやかれる中で、一部の先進的なコンサルティングファームでは、調査、仮説立案、提案資料作成といった業務プロセスが静かに再定義されつつある。大きな転換期を迎える今、その最前線で何が起きているのか。業界の最前線で進む「生成AI活用術」を解説する。

ChatGPTやGeminiなど、あらゆる生成AIサービスに実装されるDeepResearch機能の登場により、コンサル業界の仕事が大きく変わろうとしている。特に、コンサル業界における主要な仕事である「リサーチ業務（情報収集・分析など）」の大部分は、DeepResearchで簡単に置き換えられるようになり、仕事内容に変化が起きている。そうした中で、すでに一部コンサルティングファームでは、DeepResearchを使った「1歩先のリサーチ業務」が行われているようだ。今回は、そんな「DeepResearch活用」の概要を解説する。

生成AIを導入してみたものの、社内での利用が広がらない──。そうした悩みを抱える企業は少なくない。実際には、意識の高い一部の社員だけが使っている状況にあり、会社全体の変革にはつながっていないケースも多い。生成AI活用を社内に浸透させていくには、現場の社員が自発的に使いこなすような文化・意識づくりが欠かせないが、それを実現するのは簡単ではない。本記事では、社内利用率の高さで注目される日清食品グループと、サイバーエージェントの生成AI活用を社内に浸透させるための工夫や戦略を解説する。

ここ数年、生成AI・AIの活用に取り組む企業が急速に増えており、成功事例も数多く出てきている。そうした中、現時点の生成AI・AI活用の成熟度として最も進んだレベルにある活用方法が「AIエージェント」と呼ばれるものだ。AIエージェントとは、与えた目標を達成するために自律的に考え、目的達成手段を自己決定しながら動作するAIプログラムのことだ。本記事では、実際にAIエージェントでどのようなことができるのかを整理しつつ、博報堂テクノロジーズ、パナソニック コネクト、NTTデータ、NEC、ウォルマートなど5社が開発・活用したAIエージェントの事例を解説していきたい。

ここ数年、多くの企業が生成AI（ジェネレーティブAI）の活用方法を模索するようになったが、そうした中で、工業製品や建物・都市などの設計領域においても「Generative Design（ジェネレーティブデザイン）」と呼ばれる“生成”のアプローチが進み始めている。今後、Generative Designによって設計工程の自動化が進めば、モノづくりは大きく変わっていくかもしれない。本記事では、世界的CAD・PLM・BIMベンダーである、Autodesk（オートデスク）、PTC（ピーティーシー）、Dassault Systèmes（ダッソー・システムズ）などが開発した「設計を自動化するツール」の実力を解説する。

近年、生成AIを活用する企業事例が数多く登場しているが、その中でも1歩先を進んでいるのが、大手日用品メーカーの花王と広告代理店の博報堂だ。両社に共通するのは「合成データ」と呼ばれるデータを活用して新しいビジネスを生み出している点にある。そもそも合成データとは何か、花王、博報堂は合成データで、どのようなビジネスを考えているのか。本記事では、国内では数少ない「合成データ」の事例を詳しく解説する。