「チャットボット」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

LLMベンチマークの全体像を知る【前編】
LLM、どれを使えばいいの？　性能を評価するための「ベンチマーク」とは
自分が使っているLLMの性能はどの程度なのか。そもそもLLMの性能を評価するにはどうすればよいのか。そうした疑問を解消する、LLMの「ベンチマーク」や実施方法を紹介する。（2025/6/13）

日本人の5人に1人は、「たった1度」の良くない顧客体験で離脱してしまう
コンタクトセンターソリューションを手掛ける米ジェネシスクラウドサービスが実施した調査によると、日本の消費者の21％が「たった1回の不適切な対応で企業を乗り換える」と回答したことが分かった。（2025/6/12）

誰でも開発できる時代がやって来た？【前編】
AIに頼むだけでプログラムができる「今どきのコーディング」の実力
自然言語で「こんな機能を実現したい」と伝えるだけで、AIがコードを書いてくれる「バイブコーディング」が注目されている。実際にバイブコーディングに取り組み、その可能性を探ってみた。（2025/6/12）

公開から5年後の改訂
そのプライバシー対策、実は“時代遅れ”かも？　NISTが示す新基準
米国立標準技術研究所（NIST）が、2020年に公開したプライバシーリスクに関する枠組みの改訂を控えている。その目的は何か。（2025/6/12）

RAG実装のつまずきを回避
「RAGをそのまま導入」はダメ？　精度を上げる設計パターン3選
大規模言語モデル（LLM）と外部データを連携させて精度を高める「RAG」（検索拡張生成）の導入が進んでいる。その3つの設計パターンについて、RAG実装時の課題や設計パターンの選び方と併せて解説する。（2025/6/12）

電話問い合わせ100%→10%に　ネスレ、分かりやすいFAQの秘訣は？
ネスレ日本のコンタクトセンターでは、2017年時点では問い合わせがほぼ100％電話経由だったのに対し、現在はノンボイス比率が9割を超え、電話での問い合わせは10％に届かないという。（2025/6/10）

生成AI導入の実態と隔たり
生成AIに足りないのはやはり“あれ”？　浮き彫りになる「職場の本音」
企業におけるAI導入が進んでいるものの、その導入状況や受け入れ意識は職場によってばらつきがあるようだ。調査で見えたAI導入の意外な実態や、従業員の本音を紹介する。（2025/6/9）

Google検索の進化に注目【前編】
Google検索に「AI Overviews」が組み込まれた“本当の狙い”を読み解く
Google検索に新しく導入されたAI機能「AI Overviews」は、これまでの情報検索の在り方をどう変える存在なのか。Googleが見据える次世代の検索体験について考察する。（2025/6/6）

生成AIを自社特有の業務でどう使う？　日立の「生成AIの鉄人」が4例を伝授
日立製作所は生成AIの活用を進め、1000件以上のユースケースを蓄積している。製造業の現場作業といった「自社特有の業務」でいかに生成AIを活用するか。同社の取り組みを見てみよう。（2025/6/5）

なぜ企業はERPにAIを求める？　顧客が望む「具体的な成果」とは
ERPの導入企業は、効率性や生産性の向上が見込めるのであれば、AIへの投資に前向きだと答えている。その一方で、ベンダーのAI戦略の明確さや、具体的な導入への道筋に対する懸念も存在しているようだ。（2025/6/5）

Dell Technologies World 2025で紹介
チャットbotだけじゃない　米国流「本格的AI活用」とは
人工知能（AI）技術の利用が広がる中、どうビジネス価値を生み出すかが課題になっている。先行して取り組んでいる米国の組織はAI技術をどう利用しているのか。具体例を紹介する。（2025/6/5）

クラウドサービスだけじゃない！　ローカルPCやサーバ、Kubernetesで生成AI（5）：
「Visual Studio Code」と「Ollama」で簡単に始められる、安心・安全なローカルAI活用術
気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、「Visual Studio Code」と「Ollama」を活用し、Visual Studio Codeでローカルモデルに対してコードの生成や修正、レビューを指示したり、AIエージェントモードでコーディングさせたりする方法を解説します。（2025/6/3）

製造マネジメント メルマガ 編集後記：
製造現場で起こることを次々にテキストへ、AIが起こす“真の現場見える化”
生成AIにより、ようやく製造現場のDXが本格化しそうです。（2025/6/2）

誰でもAIエージェントを作れる「開発改革」
Microsoftの新機能は「AIでAIを作る」　人間のエンジニアは不要になるのか？
Microsoftは同社の開発ツールに生成AIを導入し、開発工程を自動化するだけではなく、非エンジニアがAIエージェントを開発できるようにしている。この戦略は人間のエンジニアにどのような影響をもたらすのか。（2025/6/2）

週末の「気になるニュース」一気読み！：
「Gemini in Chrome」搭載のGoogle Chrome 137が登場／AIチャットbot「Copilot for Gaming」が早期プレビュー版として登場
うっかり見逃していたけれど、ちょっと気になる――そんなニュースを週末に“一気読み”する連載。今回は、5月25日週を中心に公開された主なニュースを一気にチェックしましょう！（2025/6/1）

人間への影響は
人工超知能（ASI）はAIと何が違う？　AGIとの関係は
人工知能（AI）に加えて、ASIというキーワードが登場した。ASIは何か。AIやAGIとはどう違うのか。（2025/5/31）

イーロン・マスク氏のxAI、Telegramと3億ドルのGrok取引
イーロン・マスク氏のxAIがメッセージングサービスのTelegramに「Grok」を展開する。xAIは3億ドルを支払い、TelegramでのGrokサブスク収益の50％を得る1年契約を結んだ。（2025/5/29）

AI・機械学習の用語辞典：
AIに関わる人が知っておくべき“逆説”の法則、5選
AIに関してギャップや矛盾を感じる現象には、“逆説”として法則化されているものがあります。AIの本質や限界、人間との根本的な違いを映し出すヒントになる、“逆説”にまつわる用語として「AI効果」「モラベックのパラドックス」「ポランニーのパラドックス」「グッドハートの法則」「シンプソンのパラドックス」の5語を紹介します。（2025/5/28）

PR：Windows 11 PCへの移行は今すぐに　移行のポイントとAI時代に選ぶべきPCを解説
（2025/5/29）

Boxの最新プランで実現：
PR：脱ベンダーロックイン　社内データを活用して“自社主導”でクイックに進める生成AI活用法
「ChatGPT」などの生成AIはビジネスの可能性を広げた。だが、自社データとの連携や業務への本格的な適用には専門知識やコストの壁を乗り越える必要がある。こうした状況に一石を投じるサービスが「Box Enterprise Advanced」だ。専門商社のマクニカがいち早く導入してその効果を検証した。その効果とは。（2025/5/21）

ミスが許されない業務をサポート
AIが災害時の“救世主”に？　ビジネスを守る7つの使い方
災害が起きた場合、IT部門は迅速かつ正確に必要な措置を講じなければならない。そこで活躍するのがAI技術だ。災害の発生前から発生中、発生後に至るまで、AI技術が役に立つ7つの分野を紹介する。（2025/5/28）

Social Media Today：
【マーケター必見】Googleの新発表4選、進化が止まらないAI機能
GoogleのAI機能が進化を止めない。今回の記事では、デジタルマーケティング関係者に特に関係の深い内容を中心に、主なアップデートを紹介する。（2025/5/24）

Googleは検索を“捨てていない”　「AIモード」投入、狙いは過去資産の徹底活用
Googleが自社イベントで「AIによる検索新時代」をアピールした。その中核にあるのが、AIを使った検索モードである「AI Mode」の登場だ。検索のユーザーインタフェースを大きく変えるものであり、「ついにGoogleが、既存検索からAIへ切り替えた」とも言われている。Googleは本業である検索で、どの方向に向かおうとしているのだろうか？（2025/5/23）

改めて確認したい、それぞれの違い：
ガートナーがAIエージェント、エージェント型AI、チャットbot、RPAの違いを解説
ガートナージャパンは、「AIエージェント」と「エージェント型AI」に関する見解を発表した。両社の違いに加え、チャットbotやRPAとの違いも図を交えて解説している。（2025/5/23）

自作アプリをAIエージェントに使わせることが可能に：
Windows 11もMCPをネイティブサポート　セキュリティの問題にどう対応する？
Microsoftは開発者向け年次カンファレンス「Microsoft Build 2025」で、「Windows 11」での「MCP」のネイティブサポートを発表した。同カンファレンスで多数発表されたAI開発のための新しいプラットフォームの一つだ。（2025/5/23）

「できない理由」はもうない
今からでも遅くない？　「生成AI」「ノーコード」で乗り越える“2025年の崖”
年間最大12兆円もの経済的損失を発生させるという「2025年の崖」問題。ノウハウの不足やレガシーシステムのブラックボックス化を乗り越え、DXを推進する上で、生成AIやノーコードツールの活用が有効だ。（2025/5/26）

オブザーバビリティー活用で変わったシステム運用：
PR：みずほ銀行が語る「オブザーバビリティー」導入の舞台裏　顧客体験と安定稼働を両立させた武器は？
今やビジネスの健全性は、ITシステムの安定稼働や継続的な改善なしでは語れない。みずほ銀行はデジタルサービスの信頼性を高めるべく、オブザーバビリティーをシステム運用に取り入れ始めた。同行にその狙いと効果を聞いた。（2025/5/29）

NLP、NLGとの違いは？
“人の意図を読めるAI”に不可欠な「NLU」とは？　役割と活用例を基礎から学ぶ
AIエージェントやAIチャットbotの開発を進める上で理解が必要なのが、人の話し言葉を理解するための技術「自然言語理解」（NLU）だ。本稿を通じて、NLUの仕組みと具体的な活用例を学ぼう。（2025/5/22）

セキュリティAIとLINEで会話？　台湾のスタートアップが示す新たなビジョン
台湾のセキュリティベンダーCyCraftはAI駆動型のセキュリティソリューションを複数発表した。これらの中には「LINE」で利用できるAIチャットbotも含まれるという。同社が示すAIを活用したセキュリティ強化のビジョンとは。（2025/5/21）

KDDI、「RCS公式アカウント」を提供開始　リッチなコンテンツを配信可能に
KDDIは5月20日、RCSにおいて、企業と個人が相互にメッセージなどをやりとりできる「RCS公式アカウント」の提供を開始した。RCSはGoogle メッセージとiOSのメッセージアプリでメッセージ、画像、動画のやりとりが可能。RCS公式アカウントは、KDDIの審査を通過した企業のみが開設・配信できる。（2025/5/20）

Weekly Memo：
AIエージェントの「統制不能」、どう回避する？　AIベンチャーの会見から考察
今、話題の「AIエージェント」が引き起こす課題をどう回避すべきか。AIベンチャーの米Dataikuの日本法人による説明が興味深かったので、その内容を紹介して考察する。（2025/5/19）

CIO Dive：
生成AIの「PoC地獄」、脱出できない企業の共通点は？
生成AIの活用が進む中で、効果の高いユースケースを生み出す企業と足踏みが続く企業がある。2023〜2024年の試行錯誤から導き出されたシンプル、かつ納得の「PoC地獄脱出の方策」とは。（2025/5/15）

KDDIは料金値上げも「循環経済の好循環」を目指す、「5G優先接続＝既存ユーザーが犠牲」発言に反論も
KDDIは2025年3月期決算で前期比16.3％増の1兆1187億円という大幅な営業増益を達成。松田浩路社長は「単なる通信会社から通信を軸に多様な価値を提供する企業へ」という進化を掲げ、「つなぐチカラの進化」と「デジタルデータ×AIによる新たな価値創出」を成長戦略の軸とする方針を明らかにした。（2025/5/14）

AI・機械学習の用語辞典：
コールドスタート問題（Cold Start Problem）とは？
初期データが不足しているために、適切な推薦や予測ができない問題。レコメンデーション（推薦）システムやAI／機械学習では、大量のデータを用いた学習が前提となるが、新たなサービスの開始直後や、新規ユーザーの登録直後、新しい商品が追加された直後には、十分なデータが得られずにこの問題が発生する。（2025/5/14）

誌上シミュレーション：生成AIが社内にやってきた　その時、何が起こるか（4）：
「同僚は超シゴデキ生成AIエージェント」その時起こり得る問題は？
最終回は、AIの今後の進化と発展、そして、それに対して企業がすべきことを解説します。（2025/5/23）

医師が予測困難なリスクを特定
「せん妄」の発症予測にもAI　“検出率4倍”を記録した実力は
米国の研究チームが、せん妄の高リスク患者を早期に特定するAIモデルを開発した。患者に関するさまざまな情報を解析する「マルチモーダルAI」を開発した研究の内容と成果を紹介する。（2025/5/24）

第9回 JAPAN BUILD TOKYO：
北野建設と日立ソリューションズ、建設特化の生成AIで社内に埋もれたナレッジ活用へ
日立ソリューションズは長野県のゼネコン北野建設と共に、建設業で生成AIを活用した社内ナレッジ活用の検証を行っている。そのために社内で書式などが統一されていない図面や技術文書、報告書といったデータの構造化と、施工管理アプリとも連携する。若手社員へのノウハウ継承やヒヤリハット事例の収集、週次報告書の自動作成などが可能なり、近い将来は外販も見据える。（2025/5/13）

ヤマト運輸の障害、24時間経過も復旧せず　基幹システム移管の影響続く【追記あり】
ヤマト運輸のサービスで5月12日午前11時40分に発生した障害が続いており、13日午後6時半時点でも利用しにくい状態だ。原因は「基幹システムの移管に伴う影響」という。（2025/5/13）

プレミアムコンテンツ：
ChatGPTを脆弱性検出ツール「SAST」として使える方法はこれだ
脆弱性を検出する「SAST」ツールとして「ChatGPT」を生かすには、どうすればよいのか。ChatGPTは従来のSASTツールに取って代わることができるのか。実例を交えながら、その可能性と課題を探る。（2025/5/13）

ヤマト運輸でサービス不具合　再配達依頼などできず　基幹システム移管が影響
ヤマト運輸は5月12日、基幹システムの移管に伴い、一部サービスで不具合が発生していると発表した。再配達依頼や通知の遅延、チャットボットの不具合などが起きており、復旧作業を進めている。（2025/5/12）

一気におさらい　AIはじめて物語【第4回】
画像生成AIで裁判沙汰も　2022年からAIの歴史はこう変わった
2022年11月に「ChatGPT」が公開された。ChatGPTはさまざまな人工知能（AI）技術を礎としている。他にはどのような技術が登場したのか。その歴史をおさらいする。（2025/5/11）

一気におさらい　AIはじめて物語【第3回】
問題発言で暴走したあのAIチャットbot誕生が2016年　AI技術の歴史をおさらい
1930年代から始まった人工知能（AI）技術の歴史はどのように変遷したのか。2015年から2018年に焦点を当てて、その変化を紹介する。（2025/5/10）

一気におさらい　AIはじめて物語【第1回】
知られざるAI技術革命史　人間の知性を模倣した最初の一歩は何だったのか
キーボード入力で生成AIに問い掛け、音声入力でAIチャットbotを操作する――AI技術はさまざまな技術と英知の結晶だ。AIはどのような技術や理論で構成されているのか。歴史からひもとく。（2025/5/8）

クラウドサービスだけじゃない！　ローカルPCやサーバ、Kubernetesで生成AI（4）：
GPUとLinuxでLLMを爆速実行してみよう　Linux環境における「Ollama」の利用方法と対処例付きで解説
手軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、ローカルでLLMを高速に動作させるため家庭用GPUを用いた実行方法、設定のポイントや効果、モデルごとの生成速度の比較結果を紹介します。（2025/5/7）

米新興Modularが発表：
3年かけてついに完成した「CUDA」の代替はAI開発を変えるのか
「CUDA」の代替となるプラットフォーム開発を目指している新興企業のModularが、ついにその技術を完成させたという。NVIDIAの牙城を崩すのか。（2025/5/1）

Perplexityを徹底解説【前編】
検索AIツール「Perplexity」の独自の強みとは？　プランごとの違いは？
検索AIツール「Perplexity」は、「ChatGPT」をはじめとする他のAIツールと何が違うのか。独自の強みやプランごとの違いについて解説する。（2025/5/1）

中小企業も省コストで導入可能
AI×ERPの“真価”とは？　業務効率化だけじゃない意外なメリット
ERPにAI機能を組み込む動きが加速している。一方で導入コストへの懸念から、導入による具体的な成果を知りたいという企業の声がある。AI活用を見せかけで終わらせないために、知っておくべきERPとAI機能の進展とは。（2025/5/17）

全社利益を15％アップ
AIで空き駐車場を収益源に　不動産会社が開発した需要予測システムとは
不動産運用投資会社が、自社が運営する駐車場の需要予測を通じて利用を最適化し、全体利益を15％向上させた。需要予測システムをどのように構築したのか。（2025/5/16）

AIエージェントの活用が本格始動【後編】
押さえておきたい「AIエージェント」の実力と限界は？
AIエージェントの活用が進む中で、企業はその「実力」と「限界」を正しく見極めることが需要だ。導入前に押さえておきたいAIエージェントの動向を、4つの視点で読み解く。（2025/4/30）

Deep Insider's Eye　一色＆かわさきの編集後記：
「Pythonクイズの原稿執筆とChatGPT」と「ChatGPT×Obsidianでつくる“最強の自習フロー”」
かわさきからは「Pythonクイズの原稿執筆とChatGPT」というタイトルで日々の原稿執筆で「どのようにChatGPTを“相棒”として活用しているか」について、一色からは「ChatGPT×Obsidianでつくる“最強の自習フロー”」というタイトルで数学のつまずきから始まった最新AI技術を活用した“ぼくのかんがえたさいきょうの自習スタイル”について書きました。（2025/4/28）