生成AIの急速な普及によりビジネスのデジタル化は新たな次元へと進んでいる。しかし、日本の強みである建設や製造といった「現場」に目を向けると、依然として熟練者の暗黙知や図面データといったデジタル化しにくい領域が多く残されている。こうした中、「日本を照らす燈（あかり）となる」という使命を掲げ、 AIをはじめとした最先端テクノロジーで日本の基幹産業の変革に挑む東京大学発のAIスタートアップが「燈」だ。今回は、グローバルなビッグテック企業が入り込めない深部へ入り込み、独自のフィジカルAIやロボットOSを展開する燈について詳しく解説する。

生成AIの爆発的な普及により、データセンターの重要性がかつてないほど高まっている。だがその背後では、「莫大な消費電力の増加」「サーバの高発熱化」「運用を担う労働力の不足」といった課題がインフラ運営の現場にのしかかっている。この難局に対し、50年以上のミッションクリティカルシステム運用実績を持つNTTデータグループは、いかなる解決策を描いているのか。持株会社制の元、国内とグローバルで強力な連携体制を築き、莫大なインフラ投資を推し進めている同社に、国内外のデータセンター事業の戦略、生成AIを見据えた「次世代冷却技術（液浸・水冷）の最前線」、「AIエージェントの活用」、そしてロボティクスやフィジカルAIを駆使した「次世代データセンター」の構想について話を聞いた。

人型ロボットを巡る競争が、今世界中で一気に加速している。フィジカルAIや生成AIの進化を背景に、ロボットは単なる自動化装置から“現場で判断し動く存在”へと変わり、産業構造そのものを塗り替えようとしている。プレイヤーは多岐に渡るが、本記事ではその中でも象徴的な動きを見せるLGエレクトロニクス、Hyundai（ヒュンデ）、BMWの戦略に注目する。生活・製造・物流と異なる領域から参入する彼らは、この新たな主戦場で何を狙い、どのように覇権を取りにいこうとしているのか──「人型ロボット開発戦争」の核心に迫る。

これまで多くの人手と専門知識が必要だったロボット制御の常識が、今大きく変わろうとしている。その鍵を握るのが、現実世界を学習・制御する「フィジカルAI」と、ロボットを柔軟に動かす「エンベデッドAI」だ。プログラミング不要で、人間の言葉で指示を出せるようになったことで、人間と同じ環境で働ける「ヒューマノイド（人型ロボット）」の導入機運がかつてないほど高まっている。
人型ロボットはどれほどのインパクトを持っているのか。今起きている変化の構造を分かりやすく解説する。

長らくエンタープライズITの世界では、SaaSとSIerが異なる役割を担いながら棲み分けてきた。しかし、生成AIの登場によって、この前提となる構造そのものが揺らぎ始めている。メガプレイヤーの手が届かないニッチ領域を攻めることで成長してきたSaaSは、AIによるコード生成やツール構築の進化、さらにはメガプレイヤー自身によるカスタマイズの高速化によって、その提供価値の再定義を迫られている。一方で、個別カスタマイズを強みとしてきたSIerもまた、AIの普及によってその価値が相対化されつつある。しかし同時に、AI時代だからこそSaaSとSIerの双方に「逆転の戦略」が生まれつつある。本稿では、構造変化の本質と、これからの勝ち筋を読み解く。

生成AIの登場によって、BtoBビジネスの前提が大きく変わり始めている。これまで成長モデルとされてきたSaaSも、SIerも、コンサルも、従来のままでは稼ぎ続けることが難しくなりつつあるのだ。これまで顧客に提供してきたソフトウェアやツールは、AIの進化により急速にコモディティ化しており、開発・実装のハードルも下がってきている。そうした中で、これからSaaS・SIer・コンサルはどこで収益を生み出せばいいのか。生成AI時代に生まれつつあるBtoB企業の「新しいビジネスモデル」を探る。

生成AIの導入が広がる中、社内のコンサルティング部門において利用率80％超という際立った数字を誇る企業がある。それが野村総合研究所（NRI）だ。コンサルタントやエンジニアのほぼ全員が日常業務の中で生成AIを活用しており、その浸透度は国内でも群を抜く。なぜNRIは、これほど高い利用率を実現できたのか。同社はコンサルティングの現場でどのように生成AIを業務に取り入れているのか──その全貌に迫る。

今、企業の生成AI活用は次のステージに移ろうとしている。生成AIの“使いこなし”は、ChatGPTなど汎用的な生成AIサービスを利用した業務効率化から、社内情報をRAGにより参照させる活用へと進み、さらには特定の業務プロセスを代替するAIエージェント化が進められてきた。そして今、限定された役割・業務に特化したAIエージェント同士を連携させ、回答精度の最大化を図る「マルチAIエージェント」が注目を集めている。本記事では、マルチAIエージェントの開発・活用に取り組む先進企業6社（トヨタ、ホンダ、BMW、富士通、NTTデータ、博報堂テクノロジーズ）の事例を紹介しつつ、特にトヨタのマルチAIエージェントの仕組みと、トヨタ流のマルチAIエージェントの育て方を深堀り解説する。

生成AI活用に先進的に取り組む企業の中には、たとえば、CopilotやChatGPTを徹底的に業務で活用したり、GitHub Copilotなどを活用しながらシステム開発に取り組む企業も出てきている。このようにAIを前提とした業務フローに変革していくことで大幅に生産性を向上させることができるが、超・先進企業であるアクセンチュアは、これら取り組みだけでは“他社との差別化にならない”と考え、1歩先に進んだ生成AI活用を実践している。今回は、生成AI活用の最前線とも言えるアクセンチュアの生成AI活用術を考察する。

生成AIサービスに搭載されたDeepResearch機能の登場により、誰もが簡単に「情報収集・分析・レポート作成」を行える時代が到来した。特にその影響を色濃く受けているのが、深い市場リサーチをもとに企業へ助言を行ってきたコンサル業界だ。「コンサル不要論」が再びささやかれる中で、一部の先進的なコンサルティングファームでは、調査、仮説立案、提案資料作成といった業務プロセスが静かに再定義されつつある。大きな転換期を迎える今、その最前線で何が起きているのか。業界の最前線で進む「生成AI活用術」を解説する。

ChatGPTやGeminiなど、あらゆる生成AIサービスに実装されるDeepResearch機能の登場により、コンサル業界の仕事が大きく変わろうとしている。特に、コンサル業界における主要な仕事である「リサーチ業務（情報収集・分析など）」の大部分は、DeepResearchで簡単に置き換えられるようになり、仕事内容に変化が起きている。そうした中で、すでに一部コンサルティングファームでは、DeepResearchを使った「1歩先のリサーチ業務」が行われているようだ。今回は、そんな「DeepResearch活用」の概要を解説する。

生成AIを導入してみたものの、社内での利用が広がらない──。そうした悩みを抱える企業は少なくない。実際には、意識の高い一部の社員だけが使っている状況にあり、会社全体の変革にはつながっていないケースも多い。生成AI活用を社内に浸透させていくには、現場の社員が自発的に使いこなすような文化・意識づくりが欠かせないが、それを実現するのは簡単ではない。本記事では、社内利用率の高さで注目される日清食品グループと、サイバーエージェントの生成AI活用を社内に浸透させるための工夫や戦略を解説する。