生成AIが一気に広がったことで、企業は本当の意味で“データドリブンな組織”への転換を迫られている。 なぜなら、AIは材料であるデータがなければ動かず、価値を生み出せないからである。つまりAI時代の競争力は、どれだけよいデータを持ち、どう活用できるかで決まる。 では、企業はこれから何をしなければならないのか。 そのポイントを整理してみる。 ■1. データがどこにでもある世界へ 2030年には、企業のあらゆる仕組みの裏側にデータが組み込まれ、必要な情報が自然に集まってくるようになる。 たとえば、自動車や医療機器がリアルタイムで自分の状態を知らせる時代である。 そのデータをAIが分析し、必要なアップデートまで自動で行う。 つまり企業には、「データとAIを前提に物事を考える姿勢」が不可欠となる。 ■2. ツールでは差別化できない。鍵は“自社データ” 今、多くの企業が似たようなAIツールを使っている。 これでは競争力につながらない。 差がつくのは、自社の独自データをどう活かし、AIとどう組み合わせるかという点である。 つまり勝負を分けるのは、“データの料理

建設業界は長年にわたり、生産性の停滞と労働力不足という構造的課題に直面している。2000〜2022年の建設業の生産性成長率は年平均0.4％と、製造業（3.0％）を大きく下回る。熟練労働者の高齢化が進む一方、若年層の新規参入は安全性や将来性への懸念から減少しており、世界的な住宅・インフラ需要とのギャップは今後40兆ドルに達する見込みだ。 こうした状況を打破する可能性を秘めるのが「ヒューマノイド・ロボット」である。人間に近い形状を持ち、複数の作業をこなす汎用ロボットとして、近年大きな注目を集めている。AI技術、とりわけ視覚・言語・動作を統合する基盤モデルの発展により、ヒューマノイドは作業現場での自律判断能力を高めつつある。膨大な建設データを学習することで、人間が数年かけて習得するスキルを短期間で再現できる可能性もある。 現在の課題はコストと技術面だ。ヒューマノイドの価格は1台15万〜50万ドルに達し、商用化には2万〜5万ドルまでの低減が必要とされる。また、安全性の担保や法的枠組みの整備、バッテリー交換・高速充電による稼働率向上も求められる。国際標準化

2010年5月、アメリカの株式市場で「フラッシュクラッシュ」と呼ばれる事件が起きました。わずか20分の間に1兆ドルもの価値が吹き飛び、その後すぐに回復した異常な現象です。原因の一つは、人間ではなく高頻度取引アルゴリズムでした。AIエージェントが人間を超えるスピードで取引を繰...

MIT Technology Reviewが、今後数十年に渡り私たちの世界に大きな影響を与えると予想する、10の画期的なテクノロジーの2025年版。 ヴェラ・C・ルービン天文台 今年、チリの人里離れた地域に新しい強力な望遠鏡が稼働を開始します。この望遠鏡は、南半球の空を10...

すでにエージェントや小規模言語モデルが次の大きなトレンドであることはみなさまご存知の通り。今年注目すべき他の5つのホットなAIトレンドについてお伝えします。 1. 生成的仮想空間 ：ゲームやロボット訓練のための動的3Dシミュレーションが急成長。...