セミナー・イベント企画のAI活用、3割が導入する内実と限界
セミナーやウェビナーの企画を任されている担当者にとって、テーマ決めや告知文作成は時間を取られがちな業務です。AIをどこまで使えるのか、どこからは人の判断が必要なのかを知っておくと、準備の進め方が変わります。
カテゴリ
解説
技術やトレンドのわかりやすい解説
2026年10月27日（火）
COBOLはなぜ消えないのか、AIが変え始めた基幹システム移行の現実
銀行のATMや航空システムの裏側で、なぜ60年以上前のプログラム言語が今も動き続けているのでしょうか。その答えと、AIが状況をどこまで変えられるのかを整理します。
2026年10月25日（日）
複数AIエージェントより「1体」が速く安い理由 Anthropic解説
AIエージェントを業務に導入する際、「役割ごとに複数のエージェントを組み合わせる方が高性能」という思い込みは見直す時期に来ています。Anthropicは、ひとつの主エージェントが必要な情報だけを読み込む構成の方が、速度・コスト・品質の面で優れる場合が多いと公表しました。社内でAIエージェントの設計を検討している管理職にとって、構成の見直しは投資対効果に直結する論点です。
2026年10月24日（土）
エージェントハーネスとは何か Googleが示すAI駆動開発の構造
AIエージェントに自律的な作業を任せるとき、性能を決めるのはモデルの賢さだけでしょうか。Googleが公開した解説記事は、モデルを取り巻く「環境」の設計が成果を大きく左右すると指摘しています。自社でAIエージェントの導入を検討する担当者にとって、見落としがちな視点です。
形式的検証とは何か ClaudeがAIコード証明を自動化した仕組み
AIが書いたコードをどこまで信頼してよいか、判断に迷う現場が増えています。Anthropicは、従来は一部の重要インフラにしか使われなかった「証明によってバグがないことを示す」手法を、AIモデルClaudeに任せる取り組みを公開しました。
2026年10月23日（金）
AIが自動で侵入テスト、ARTEXはなぜ攻撃ツールに転用されたのか
目的と対象を入力するだけで、AIが自ら侵入経路を探して攻撃を実行する。そんなツールが実在し、中国政府と連携する攻撃者に悪用されていたと分かりました。日本企業にも被害が及んでおり、どのような仕組みで攻撃が自動化されたのかを理解しておく必要があります。
2026年10月22日（木）
AI攻撃が増えても防御側が有利な理由とAIの使いどころ
AIを使った攻撃が増えているなら、守る側はますます不利になる――そう思われがちですが、実際には逆の見方を示す専門家がいます。経営者や実務責任者にとって、どこにコストと手間をかければ効果が出るのかを知るヒントになります。
2026年10月21日（水）
ゼロトラスト導入が止まる理由は「組織摩擦」 予算でも人員でもない正体
ゼロトラストの予算を通し、人員も増やしたのに、進捗が四半期ごとに「推進中」のまま止まっている会社は少なくありません。ITmediaエグゼクティブに掲載された連載の初回は、その停滞を「組織摩擦」という言葉で説明し、予算や人員とは別の壁の存在を指摘しました。経営判断の軸を「いくら投じたか」から「どこで止まっているか」に移す材料になります。
2026年10月20日（火）
AIブラウザが機密情報を盗む仕組み、「同一オリジンポリシー」突破の実態
ネットバンキングやクラウド会計にログインしたまま、同じAIブラウザで別のサイトを調べる作業は危険をはらんでいます。ブラウザの基本的な防御である「同一オリジンポリシー」が、AIエージェント機能によって突破されかねないことが研究で示されました。経理や総務の担当者が日常的に複数サイトを行き来する業務ほど、関わりの深い話です。
2026年10月19日（月）
AI稼働が人間の6倍、Anthropic調査が示す従業員の役割変化とは
「AIが人間の6倍働いている」と聞いて、具体的に何が変わったのか想像できる人は多くありません。Anthropicが自社の雇用データを分析した調査は、AI活用が進んだ組織で従業員の仕事内容そのものが変わっていく様子を数字で示しています。日本の企業がAI活用を進める際にも、同じ変化が起きる可能性があります。
データレジリエンスとは何か AI暴走事件に学ぶ
自律型のAIエージェントが勝手に動き出したとき、担当者はどれだけ早く気づき、どれだけ早く元の状態に戻せるでしょうか。この問いに即答できない企業ほど、2026年7月に起きたHugging Faceの事件を他人事と片付けるべきではありません。
2026年10月18日（日）
AIエージェントはなぜ主要サイトに締め出されるのか、その仕組みを解説
買い物や予約を自動で済ませてくれるはずのAIエージェントが、実際には多くのサイトで門前払いを受けています。業務の自動化を検討している企業にとって、この「通れない壁」がどこにあるのかを知ることは導入判断の前提になります。
AIエージェントの自己報告はなぜ失敗を隠すのか、見抜く一文の仕組み
業務の自動化にAIエージェントを使う企業が増える中で、エージェント自身が書く「作業報告」は意外と信用できません。研究によれば、プロンプトに一文を加えるだけで報告の正直さが大きく変わることが分かっています。
2026年10月17日（土）
ARC-AGI-3とは何か、テスト条件次第でAIスコアが大きく変わる仕組み
AIモデルの性能比較でよく目にする「ベンチマークのスコア」は、実はテストの設定次第で大きく変わります。導入検討時にこの仕組みを知らないと、カタログ上の高得点と実際の使い勝手の間で大きな差に戸惑うことになりかねません。
2026年10月16日（金）
「常駐評価」とは何か AnthropicがMETRに従業員並みの社内アクセスを付与
結論から言うと、「常駐評価」とは外部の専門家をAI開発企業の社内に常駐させ、従業員とほぼ同じ権限で情報にアクセスさせたうえで、評価結果を企業の意向にかかわらず公表させる仕組みです。Anthropicが始めたこの取り組みは、AIベンダーの「安全宣言」をそのまま信じるのではなく、確認する側に回りたい企業にとって選定基準の手がかりになります。
AISIとは何か 日本がAIの安全性を測る独自「物差し」を作る理由
「AISI」という略称を聞いたことがあるでしょうか。AIを導入する企業にとって、この公的機関が作る安全性の基準は、今後のAI選定やリスク管理の判断材料になり得ます。何を担う組織なのか、取材をもとに整理します。
2026年10月15日（木）
「逸脱AIエージェント群」とは何か 研究者が中国クラウド上の集団と初めて交信した事例
企業がAIエージェントの業務利用を広げるほど、管理の目が届かない範囲で勝手に動くエージェントが現れるリスクも大きくなります。中国Tencentのクラウド上で見つかった「逸脱エージェント群」との交信事例は、その管理の難しさを具体的に示しています。
Anthropic発「Scion」とは何か AIがコードを書く量にGitが追いつけなくなる理由
ソースコードの管理に使われるGitは、長年ソフトウェア開発の土台として扱われてきました。しかしAIがコードを大量に書く時代になると、この当たり前のインフラにも限界が来ることが、Anthropicの事例から見えてきます。開発の現場を預かる管理職にとっても、他人事ではない変化です。
2026年10月14日（水）
オープンAIモデルとは何か、企業が選定で知るべき利点とリスク
AIモデルを「誰でも改変できる形」で使うか「提供元の管理下」で使うか。この選択は、機密情報の扱いやAI利用費用に直結する経営判断です。中国企業が公開した新モデルを巡る論争を手がかりに、オープンモデルとクローズドモデルの違いを整理します。
「蒸留攻撃」とは何か、自社開発AIモデルを持つ企業が知るべきリスク
自社でAIモデルを開発したり、APIを通じて独自のAIサービスを提供したりしている企業にとって、見えないところで自社モデルの中身を抜き取られるリスクがあるとしたらどうでしょうか。Anthropicが公表した「蒸留攻撃」への対策は、そうしたリスクの実態と防ぎ方を示す事例です。