Search result of “user:mhamadajp”

@mhamadajp(Masa Ham)

2026/08/17

高性能なAIを導入しても、企業の仕事を理解できない理由

ウイングアーク1stの講演から考える「AI Ready基盤」とデータ・ハーネス設計企業のAI活用では、ChatGPT、Gemini、Claudeなど、どのモデルを選ぶかに注目が集まりやすい。性...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/07/21

Gemini Notebookを社内ナレッジ検索に使うための設計と運用

2026年7月16日、GoogleはNotebookLMをGemini Notebookへ名称変更した。Googleの公式発表によれば、単独のリサーチツールとしての役割は維持しながら、Gemin...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/07/19

Brain2Qwertyは読心術ではなく神経信号データ基盤の研究である

脳活動から文章を復元する研究が、かなり現実味を帯びてきた Metaの研究チームが、非侵襲の脳活動計測からテキストを復元するBrain2Qwertyを発表しています。 Metaの研究ページ「Bra...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/07/25

【体験型Webアプリ】君の手から赤の泡と水色の泡が!? ブラウザで魔法使いになろう！

PCのカメラの前で両手をかざすと、左手から赤い泡、右手から水色の泡が現れる。さらに両手を近づけると、二つの泡の色が混ざった紫色のエネルギーが広がる。この体験は、専用アプリではなく、HTMLをブ...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/07/21

AIトラフィック急増でWeb設計の前提が変わる

WebサイトやAPIの利用者を考えるとき、これまでは「人間のユーザー」を中心に設計してきました。朝の通勤時間にアクセスが増える。昼休みにスマートフォンから閲覧される。夜にECサイトの比較や購入...

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2026/07/25

AMDが狙うAI基盤の主導権──「GPU単体」からエージェントAIを動かす統合システムへ

Advancing AI 2026を、IT技術者が「ラック・ネットワーク・運用」の変化として読む AIインフラの競争は、もはや「最も速いGPUを選ぶ」だけでは語れない。生成AIの利用が、単発の...

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2026/08/18

最初から業務全体を自動化しなくてよい

日立建機の技術問い合わせ対応に学ぶ、ボトムアップ型AIエージェント導入生成AIの全社導入では、経営が方針を示し、予算と共通基盤を用意し、情報システム部門がルールと研修を整えるトップダウンの推進...

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2026/07/29

ChatGPT Workが「すぐ上限になる」のは設計どおり——クラウドエージェントの裏側とリソース節約の3手

OpenAIが発表したChatGPT Workは、質問に答えるチャットから、アプリやファイルをまたいで成果物まで仕上げるエージェントへ寄せた機能です。Slackやメール、カレンダー、コードリポジ...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/08/12

Hugging FaceのAI主導侵入が示す、AIネイティブなセキュリティ設計

「AIがAIを攻撃した」という見出しは目を引きます。しかし、IT技術者がこの事案から受け取るべきなのは、AIが未知の魔法のような侵入方法を生み出した、という話ではありません。重要なのは、既知の...

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2026/08/22

AI時代のインシデント対応は「止める」と「原因を分ける」──T-MobileとGitHub Actionsの事例

ニュースを追っていると、ときどき非常に強い言葉に出会います。T-Mobileが侵入を止めるためにケーブルを物理的に切断した、GitHub Actionsの脆弱性はAIが作ったものではなかった――...

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2026/08/24

AIエージェントは、まだ人間の代わりにはならない

モビルス・vottia石井智宏氏が実案件から語った「顧客対応AIの現在地」 AIエージェントは、顧客の電話に自然な言葉で応答し、問い合わせを理解し、必要な情報を調べ、手続きを完了させる。こうした...

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2026/08/28

AI研修が効かない本当の理由：生成AI時代に必要なのは「人材育成」より仕事の再設計

生成AIを導入し、研修を実施し、プロンプト例を配っても、組織全体の生産性が期待ほど上がらない。この原因を「社員のAIスキル不足」とだけ捉えると、対策を誤るかもしれません。 Microsoftが...

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2026/09/03

生成AIは、業務効率化ツールではなく組織変革のエンジンである

村田製作所の挑戦から考える「知の循環」とAIエージェント時代の組織設計生成AIの企業導入では、議事録、要約、資料作成、情報検索といった業務効率化が注目されやすい。これらは重要な出発点である。 ...

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2026/09/02

AI時代のリーダーは、何を学び、何を決めるべきか

問いを立て、AIを動かし、人を導く「次世代リーダー育成」の新潮流生成AIやAIエージェントの普及によって、リーダーの仕事は変わり始めている。 AIが情報を集め、分析し、資料を作り、選択肢を示し...

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2026/08/22

AIを賢くするのは「モデル」ではなく「会社の文脈」だった──DatabricksのGenieを運用設計として読む

作成日: 2026-08-19 生成AIを導入したのに、要約やメールの下書き以外では、仕事があまり変わらない。これはモデルの能力不足だけが原因ではない。AIが、その会社で使う「売上」「顧客」「利...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/09/01

AIエージェント時代に、B2B営業はどう変わるのか

「売る仕事」から、顧客と価値を共創する知的専門職へ生成AIやAIエージェントの普及によって、B2B営業の周辺業務は急速に変わり始めている。提案書を作る。商談を要約する。CRMへ活動履歴を入力...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/08/18

AIエージェント導入で最後に差が付くのは「AI」ではなく「データ」だった

DNPが語る「AI Readyデータ」がエージェント時代の土台になる理由 AIエージェントの導入では、「どのLLMを使うか」「どのエージェント製品を選ぶか」が話題になりやすい。だが、AI Age...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/08/25

GLM-5.3が示す「モデル本体を変えずに能力を伸ばす」時代──企業はポストトレーニングをどう評価するか

AIモデルの新バージョンと聞くと、「より大きい基盤モデルを新しく学習した」と考えがちです。ところがZ.aiが公開したGLM-5.3は、GLM-5.2と同じ基盤モデルを使い、ポストトレーニングの規...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/08/26

AI導入の成否は「モデル」より「社内知識の設計」で決まる

ベテランの暗黙知を、現場で使えるAI資産へ変える方法生成AIやAIエージェントを導入したのに、現場で使われない。社内チャットはあるが回答が一般論にとどまる。RAGへマニュアルを登録しても、質問...

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@mhamadajp(Masa Ham)

2026/09/06

AIの速さはtokens/secでは決まらない──Ultrafastが変える「応答時間」の運用設計

生成AIのモデル選定は、これまで精度と単価が中心だった。だが、AIが会話、監視、調査、コーディング、ツール実行を担うようになると、もう一つ外せない指標がある。仕事が終わるまでの速さだ。 Open...

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