IA con impacto social: el proyecto de Cruz Roja que transforma la orientación laboral 

La transformación digital se ha convertido en uno de los grandes ejes estratégicos de las organizaciones que trabajan en el ámbito social. En un contexto marcado por la aceleración tecnológica, la inteligencia artificial y la digitalización de los servicios, entidades como Cruz Roja Española afrontan un doble reto: innovar tecnológicamente sin perder el componente humano…

‘AI가 두렵다’는 학생들…MS 사장이 꺼낸 말은

마이크로소프트(MS) 사장 브래드 스미스가 AI에 대한 학생들의 반감을 두고 입장을 밝혔다. 그는 최근 졸업생들에게 인간의 창의성은 앞으로도 여전히 중요한 역할을 할 것이라고 말했다. 최근 몇 달 동안 미국 전역의 졸업식에서는 AI의 장점을 강조하는 연사들을 향해 야유가 쏟아졌다. 야유를 받은 연사에는 구글 전 CEO 에릭 슈미트, 음반사 CEO, 부동산 업계 임원 등이 포함됐다. 스미스는 직접 연단에…

日本IBMが示す「IT変革のためのAI」

(左)日本IBM 執行役員 コンサルティング事業本部 インダストリー・サービス&デリバリー統括の高橋聡 氏 (右)日本IBM 執行役員 副CTO 技術戦略担当の早川勝 氏 Foundry 日本IBMは2026年4月、エンタープライズ向けの大規模システム開発において「仕様駆動開発」を本格的に適用するためのコンテキスト標準ソリューション 「AI Lifecycle Shared Engineering Artifacts(以下、ALSEA (アリーシア))」 の開発を進めていると発表しました。 ALSEAは日本IBMが独自に開発するソリューションです。その背景にあるのは、生成AIの進化です。 生成AIは、すでに「試す段階」や「一部業務で効率化を図る段階」を越え、企業の競争力やIT組織の在り方そのものを左右するフェーズへと移行しています。実際、多くの企業で導入が進み、開発やテスト、ドキュメント作成といった業務では、目に見える生産性向上も確認されています。 一方で、CIOやIT部門長が直面している現実は決して楽観的なものではありません。PoC(実証実験)は各部門で乱立し、現場ではAIを使っているものの、品質の再現性、説明責任、ガバナンスを伴った形でエンタープライズ全体に適用できていないという課題に突き当たっている企業は少なくありません。 AIは現場では使われています。しかし、エンタープライズ全体として本当に「制御できている」と言えるのでしょうか。AIが生み出した成果物に対して、誰が、どのように最終責任を負うのか。こうした違和感や問いは、いま多くのCIOが共通して抱いているものではないでしょうか。 AI活用は、もはや現場の創意工夫や個々のスキルに委ねて成立する段階ではありません。 品質、説明責任、ガバナンスを前提とした形でAI活用をどのように設計し、どの単位で標準化していくのか──その判断が、CIOに強く求められています。 こうした問いに対するIBMの答えが、「IT変革のためのAI」という考え方であり、その中核を成すのがAIエージェント駆動のエンタープライズ向け開発支援パートナー 「IBM Bob」と、エンタープライズ向け仕様駆動開発のためのコンテキスト標準ソリューション「ALSEA」です。 今回、この取り組みについて語っていただくのは、日本IBM 執行役員 コンサルティング事業本部 インダストリー・サービス&デリバリー統括の高橋聡氏および、日本IBM 執行役員 副CTO 技術戦略担当の早川勝氏の両氏。 本稿では、日本IBMのAI戦略の進化を振り返りながら、BobとALSEAを中核に据えた「IT変革のためのAI」が、エンタープライズITの開発プロセスやガバナンス、さらにはCIOの役割そのものにどのような変化をもたらすのかを紐解きます。 なぜ今、ALSEAなのか――日本IBMが捉える転換点 IBM Japan 日本IBM 執行役員 コンサルティング事業本部 インダストリー・サービス&デリバリー統括の高橋聡氏(以下、高橋氏)は、今回の発表について、次のように語っています。 「AIがここまで進化した今、人間がどのようにAIと向き合い、ITシステム開発にどう適用するのか。そのメッセージを伝えるには、今が最も適切なタイミングだと考えました」 生成AIは急速に高度化し、人間の想定を超える量とスピードでアウトプットを生み出すようになりました。その一方で、ハルシネーションや振る舞いの不安定さ、意図しないアウトプットといったリスクも、もはや理論上の問題ではなく、実務上の課題として顕在化しています。 こうした状況下でIBMが向き合い、重視してきたのは、「AIをどこまで使えるか」という技術中心の問いではなく、「AIをどうコントロールしながら、人間が最終的な監督者であり続けるか」という、より本質的な問いでした。 生成AIのコモディティー化が進む中、差別化の軸はモデル性能ではなくなりつつあります。どのモデルを使うか以上に、AIにどのような前提条件を与え、成果物をどう管理・評価するかが、エンタープライズ活用の成否を分ける時代に入っています。 そうした中で日本IBMが重視したのは、単なるツール提供ではなく、AIを安全に、品質高く、エンタープライズ全体に適用するための「標準」を示し、組織としてAIを制御し、説明責任と再現性を担保できる状態を作ることです。 その背景にある「AIと人間の関係性そのものを再定義すべき局面に入った」という認識から誕生したのがエンタープライズ向け仕様駆動開発のためのコンテキスト標準ソリューション「ALSEA」です。ALSEA は、AIを最大限に活用するためのツールであると同時に、AIを正しく制御するための「考え方」と「標準」を具体化したものと位置付けられています。 AI戦略の全体像における「IT変革のためのAI (AI for IT)」の位置付け IBM…

AI時代における顧客とベンダー関係の価値はどうあるべきか?

AIツールの急速な普及によって、顧客とベンダーの力関係は大きく変わった。社内チームがClaude、Lovable、Perplexityなどのツールを使い、最小限の技術リソースで機能するプロダクトを数日でプロトタイプし、場合によっては実装まで行える時代になったのが背景にある。ある機能を手に入れるにあたって、これまでは数カ月かけてベンダーと交渉をして実装サイクルを経る必要があった。だが今ではわずか数日で社内で作成してテストできる。AI開発ツールが従来の「作るか買うか」の方程式を塗り替え、レガシーSaaSのビジネスモデルに圧力をかけているという報告もある。

この変化はベンダーに新たな現実をもたらした。技術的な複雑さだけでは、長い実装期間、膨らんだサブスクリプション、停滞したロードマップを正当化できなくなった。しかしベンダーとの関係の価値がなくなったというわけではない。ベンダー側も新しい環境に適応し、顧客のスピードと緊急性に適合させつつあり、引き続き戦略的パートナーとして不可欠な存在であり続ける。

顧客が力を持ちはじめた

AIが開発と分析のケイパビリティへのアクセスを民主化した。BIやレポーティングはもはや、専門的な開発作業を必要とする硬直したシステムに頼らなくてもいい。APIへの直接アクセス、AIを活用した分析、一元化されたデータ戦略により、インサイトとワークフローをかつてないスピードで構築できる。

その結果、テクノロジースタックは今後数年で縮小する可能性がある。この変化に最も脆弱なカテゴリーは、スタンドアロンのBIツール、レポーティングプラットフォーム、付加価値が低いSaaSサブスクリプションなどだ。情報を可視化するだけのプラットフォームに高額なライセンス料を払い続ける理由はあるのかーーそんな問いを抱く組織が増えている。最新のAIツールなら同じデータをリアルタイムで分析・要約・活用できるのだから。

ソフトウェアベンダーはどうすべきか。アプローチを成熟させ、顧客の実際のビジネス課題の解決にフォーカスすれば、大きな価値を提供できる。スケーラビリティ、信頼性、セキュリティ、コンプライアンス、業務の専門知識は依然として重要だ。社内AIツールはイノベーションを加速できるが、多くの組織はエンタープライズ級のシステムを長期的に維持するための社内専門知識、ガバナンスモデル、サポート体制を持っていない。AIを活用した開発コネクタは不安定なこともあり、機密データを扱う組織にとってセキュリティは常に懸念事項だ。

ベンダーが生き残るために必要なもの

この変化を乗り越えるベンダーは、より速く対応し、より素早くイノベーションを提供し、製品ロードマップへの説明責任を維持するものだ。McKinseyも、顧客がAIネイティブなワークフロー、組み込みの自動化、業務成果に直結した素早いデリバリーサイクルを期待するようになる中、ソフトウェアプロバイダーが従来のSaaSビジネスモデルを見直すことを迫られていると指摘している。

最大の差別化要因は、汎用的なAI機能ではなく、AIネイティブな実用的インサイトを提供できるかどうかだ。プラットフォームにチャットボットやLLMを組み込むだけでは、もはや印象を与えられない。顧客は意味のあるビジネス機会や業務リスクを特定し、即座に行動につながるワークフローを可能にするシステムを求めている。

ホスピタリティ業界を例にとると、AIは大型グループ予約がキャンセルされ突然の客室空きが生じたことを特定するだけでは不十分だ。市場シェアを回復するための価格調整の推奨、人員配置コストを削減するためのスタッフスケジューリングの機会の特定、業務変更の提示まで自動的に行うべきだ。人間の意思決定は依然として重要だが、システムはその決定を積極的に支援・加速すべきだ。

AIガバナンスという課題

組織が今犯している最大の間違いの一つは、構造、トレーニング、明確な期待値なしにAIツールを展開することだ。部門が独立してガバナンスやリスク評価なしにツールを導入するAIスプロール(無秩序な拡散)が広がっている。これは業務上の摩擦、一貫性のない導入、管理が難しくなるコストの上昇を招く。

適切なAIガバナンスは、組織のデータとプライバシーを保護する承認済みのエンタープライズ級ツールを展開することから始まる。何が許容される利用かを明確にしたポリシーを定め、実践的なワークフローについて社員をトレーニングし、統合に関連するリスクを評価し、継続的にROIを測定する。AIイニシアティブが価値を提供したかを理解せずに放棄されることがよくあるが、失敗したイニシアティブからも将来のイノベーション戦略を形作る重要な教訓が得られる。

価格設定と関係性の変化

価格への期待も急速に変わっている。顧客は、AIが開発を加速し運用コストを削減することを理解している。現代のAIツールとトークンベースの消費モデルを使えば社内で再現できるようなプロダクトに対して、高額な長期契約を結ぶことへの抵抗感が増している。ベンダーは実装の複雑さを減らし、価格の透明性を高め、AI機能への不必要なプレミアム請求を避けることで競争力を維持しなければならない。

ベンダーと顧客の文化的な関係も変わっている。顧客はもはやベンダーがゲートキーパーとして機能することを望んでいない。コラボレーション、透明性、迅速な対応、製品の意思決定における本物の発言権を期待している。ベンダー関係はより協働的でイノベーション志向になり、顧客はテクノロジーの受動的な消費者ではなく共同構築者として行動するようになっている。

AI時代に勝つベンダーはこの変化を理解し受け入れるものだ。緊迫感を持って動き、顧客と密に連携し、データをアクセスしやすくし、実用的な業務インテリジェンスを提供し、今の環境に合った公正な価格モデルを維持する。組織はベンダーを完全になくしたいわけではない。自分たちと共に進化するベンダーを求めているのだ。AIは顧客とベンダー関係の価値を下げたのではない。その関係を価値あるものにするための基準を引き上げたのだ。


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Source: News

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