人人工知能

AIが企業に入ったとき、何が変わるのか

ここでは、AIが単なる話題ではなくなり、コスト、ワークフロー、コントロール、技術依存、競争優位を変え始めた局面を追う。

エージェントインフラ自動化ガバナンス

いま見ているもの

計算インフラ、エージェント、エンタープライズソフトウェア、モデル流通の制約、そしてAIを単なる生産性ではなく権力の層に変える判断。

勝負が決まる場所

クラウド、業務フロー、ベンダーと顧客の関係、モデルガバナンス、そして自動化が誰の意思決定を変え始めるかという地点にある。

なぜ重要か

AI導入は単にツールを足すことではない。新たな依存、新たなコスト、そして判断・速度・コントロールの置き方そのものを変えることだからだ。

注目記事

人工知能

まだ誰も制御していない層こそ、すべての人が必要とするものになる
注目記事戦略2026年5月17日

まだ誰も制御していない層こそ、すべての人が必要とするものになる

十分な一貫性を持って繰り返されるパターンがあり、真剣に受け止める価値がある。テクノロジーは見える場所ではなく、支える場所に集中する。ソーシャルメディアはコンテンツではなく配信に集中した。クラウドはアプリケーションではなくインフラに集中した。人工知能も同じ幾何学的構造をたどっているが、制御点はこれまでのどのサイクルよりも一段深いところにある。

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01•5月16日

中小企業は経済の半分を担っているのに、AIの議論ではほとんど無視されている

AIとビジネスに関する主流の議論には、めったに指摘されない構造的な偏りがある。それはほぼ exclusively に500人以上の従業員を抱える大企業を中心に構築されている。大企業の方が興味深いからではなく、テクノロジーベンダーにとって、より予測可能な契約、相対的に短い販売サイクル、そして営業・マーケティングコストを正当化する安定した収益をもたらすからだ。売り手側の経済論理としては理解できる。しかし問題は、その論理が実際の経済活動がどこで起きているかという認識を歪めてきたことにある。

02•5月16日

ソローのパラドックスが再来し、今度はAIに語りかける

経済史が人工知能時代の前に少なくとも2度、明確に繰り返してきた静かなパターンがある。最初は産業の電化、次にパソコンの普及。いずれの場合も、技術が到来してから数十年後にようやく生産性統計にその影響が現れた。

03•5月15日

中性原子と本当に機能する量子コンピューティング構築をめぐる競争

量子コンピューティングは10年以上にわたり、医療・材料・人工知能の分野に革命をもたらすと約束してきた。その間、資本の大部分はIBMやGoogleの超伝導回路に流れ込んだ。これらのプラットフォームは絶対零度に近い冷却、高コストなインフラ、継続的な校正を必要とする。しかしその支配的な物語の陰で、まったく異なるアプローチが形成されつつあった。中性原子を量子ビットとして使用し、レーザーで捕捉し、常温で動作させ、数百から数千のユニットのアレイへとスケールアップするという賭けだ。

04•5月15日

Notionはツールであることをやめ、インフラストラクチャを目指す

あらゆる生産性プラットフォームには、一つのことをうまくこなすだけでは不十分になる瞬間がある。Notionはそのポイントに到達した。長年にわたりチームがメモ、Wiki、データベースを保存する場所として知られてきたこの企業は、アーキテクチャの大規模な再構成を発表したばかりだ。AIエージェントが動作し、指示を受け取り、コードを実行し、外部データをリアルタイムで同期できる環境へとワークスペースを変革する一連の機能が、その中心にある。

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01ビジネスモデル•5月9日

SaaSモデルは死んでいない、価値を証明する方法を学んだ

あらゆるビジネスモデルのサイクルには、集合的な語りが現実を描写するのをやめ、現実を生み出し始める瞬間がある。SaaSセクターは1年以上前にその瞬間を迎え、業界はいまだにその意味を消化し続けている。一部が「SaaSポカリプス」という言葉で予言した崩壊ではないが、2021年の成長への摩擦なき回帰でもない。

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02リーダーシップ & マネジメント•5月2日

生成AIが経営幹部の誰も直視したくない限界にぶつかる

過去2年間にわたりAIについて議論してきたほぼすべての取締役会で繰り返されている賭けがある。それは、テクノロジーによってあらゆる専門家が他の誰の仕事もこなせるようになり、その質も人材の再編成を正当化するのに十分なものになるという期待だ。紙の上では魅力的な賭けに見える。しかし新たな実験的エビデンスによれば、それは人材戦略に直接的な影響をもたらす形で、部分的に誤りであることが示されている。

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03ビジネス変革•5月13日

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過去2年間でAI予算を承認したすべての経営幹部が不快に感じるべきデータがある。世界最強のAIモデルを生み出す米国が、AIのグローバル導入ランキングで24位にとどまっている。普及率はわずか28.3%。問題は技術的なものではない。そして、それは最初からそうだった。

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2025年における企業でのAI活用状況を最もよく表す姿は、技術が失敗したというものではない。それは、真のコミットメントなしに使われた技術の姿だ。MITが同年に発表したレポートによれば、生成AIのパイロットプログラムの95%が、測定可能な成果を伴う本番環境への移行に至らなかったという。

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家庭用ロボットの歴史において、業界が「価値はタスクを解決することにある」と決断した特定の瞬間がある。掃除、床拭き、監視。その論理は完璧だった。ロボットが役に立つことをすれば、消費者はお金を払う。コリン・アングルは2002年にルンバを発売し、車輪付きのディスクを初の大衆普及型家庭用ロボットに変えることで、誰よりもそれを証明した。

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マーク・ザッカーバーグは、Metaの技術的な進歩を文明的な節目として提示する習慣がある。2026年第1四半期の決算では、いつものように野心的な言葉が並んだ。しかし今回は数字がナラティブの代わりに語る:売上高563億ドル、前年比33%成長、そして平均広告単価を12%引き上げながらインプレッション数を同時に19%拡大した広告機械。

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