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世界の半導体市場で“異例の成長”が続いている。調査会社Omdiaが2026年9月14日に発表した調査結果によると、2026年第2四半期の世界半導体売上高は4250億ドルを超え、過去最高を更新した。前四半期比では31.4％増となり、Omdiaが2002年第1四半期に調査を開始して以来、最大の伸び率となった。 売上高の「半分超」がメモリに 半導体市場に何が起きた？ 中でも著しく成長しているのがメモリ関連だ。半導体市場は急速に拡大しているが、その内訳を見ると、市場構造そのものが大きく変化していることが分かる。 2026年第2四半期には、メモリIC（半導体集積回路）だけで世界の半導体売上高の50％超を占めた。 半導体売上高の推移（提供：Omidia） 特に伸びているのが、メインメモリとして使われる「DRAM」や、SSDなどの記録媒体に使われている「NAND型フラッシュメモリ」だ。同じく「NOR型フラッシュメモリ」も伸びており、これら3カテゴリーのいずれも2026年第2四半期の売上高が過去最高を記録した。...

AIを活用したソフトウェア開発の爆発的普及によりプラットフォームの負荷が急増する中、オープンソースソフトウェア（OSS）のサプライチェーンを支える公開パッケージレジストリの維持も限界に達している。 非営利団体のOpenSSF（Open Source Security Foundation）は2026年9月16日（米国時間）、持続可能な資金調達モデルへの移行を支持する声明を発表した。声明では「現在の無料モデルは維持不可能である」との認識を示し、持続可能な資金調達モデルへの移行と、大企業が有償顧客として費用を負担すべきとの方針を明確にした。 GoogleやMicrosoftなど主要ITベンダー12社・団体が声明に賛同している。 年間数兆回のダウンロードを支える「2〜3人のチーム」と運用の限界 世界中の組織が日々構築、出荷、運用しているアプリケーションは、公開パッケージレジストリの存在を前提に成り立っている。 代表的なパッケージレジストリとしては、Python向けの「PyPI」やJava向けの「Maven...

AI活用がPoC（概念実証）から本番環境へと広がり、利用するAIの種類や用途が増えれば、企業ネットワークへの影響も大きくなる。AI時代のネットワークでは何が変わり、どのような機能が必要になるのか。 Cisco Systems（以下、Cisco）は2026年8月3日（米国時間）、AI時代の「SD-WAN」（Software-Defined WAN）に求められる要件を同社ブログで説明した。 AI活用を背景にした変化としてまずCiscoが指摘するのが、ネットワークトラフィック（以下、トラフィック）の発生源が従来とは異なるものになることだ。これがなぜ企業ネットワークに大きな影響をもたらすのか。 企業ネットワークはこれまで、従業員がアプリケーションを開き、Web会議に参加し、クラウドサービスにアクセスするといったように、「人のアプリケーション利用からトラフィックが生まれる」ことを前提としてきた。しかし、自律的に動作するAIエージェントが普及すると、“マシン”が大量の通信を発生させるようになる。...

この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。 北海道旭川市に本店を置き、道内で40店舗を展開する旭川信用金庫は、国内ベンダーの開発ツールを使用して、複数の業務システムを開発・運用してきた。具体的には、同金庫が運営する職業紹介事業所「トライアルワークセンター」の求職・求人受付管理システムや、地域イベント「駅マルシェ」の出店者管理システムなどだ。 利用していた開発ツールには、幾つかの課題があった。「1データベースにつき1アプリケーション」という仕様になっていたことから、複数のデータベースの連携が複雑で、データの突合が難しかった。システムにWebフォームを設ける場合には、別途プラグインを契約する必要があり、その都度費用がかさんでいた。システム利用者のID単位での課金体系だったことから、利用者を増やすほどコストが膨らむ状況だった。 「データベースがバラバラ」を解消し、コストも抑えた手段とは？...

Anthropicは2026年8月26日（米国時間）、Webブラウザ「Google Chrome」の拡張機能「Claude in Chrome」を一般提供したと発表した。「Claude」の全ての有料プランで利用できる。 従来は一つ一つの操作にユーザーの承認が必要だったが、自動承認によってClaudeが自律的に操作を実行するようになった。実行前に安全性分類器が各操作を検証し、安全かどうかと、ユーザーの依頼内容に合致しているかどうかを確認するという。 ユーザーが日常的に使うツールの多くはClaudeと接続できる一方、社内のダッシュボードやレガシーシステム、ベンダーが提供するポータルサイトのように接続できないものも多い。 Claude in Chromeは、こうしたシステムにWebブラウザ経由でアクセスする。ユーザーが開いているページを読み取り、既存のログイン情報を使って、テキストの読み取りと入力、リンクのクリック、ページ間の移動、フォームへの記入といった操作を実行する。タブをまたいだ作業にも対応し、会話はデスクトップアプリ、モバイルアプリ、Webアプリで継続できる。...

プロジェクト管理ベンダーのアサナジャパンは2026年8月27日、働き方およびAI・業務ツールの利用に関する調査結果をまとめたレポート「AIと働き方の現在地2026」を発表した。生成AIやAIエージェントの導入が進む中、企業が直面するAI活用の課題を明らかにした。従業員300人以上の民間企業に勤務する451人の回答を基にしている。 勤務先が生成AIを導入済みかどうかを聞くと、何らかの形で導入済みとの回答が82.1％に上った。一方で主な用途は「競合や顧客などに関する情報の検索」「レポートや過去データなどの情報の要約」（いずれも80.8％）といった個人レベルの作業に偏っていた。 AIエージェントについては、何らかの形で導入済みだと答えたのは47.8％だった。そのうち複数業務で本格的に導入し、効果測定や改善にも取り組んでいるのは13.3％にとどまった。 「個人作業の効率化」からなぜ進めない？ AIの組織活用を阻むものとは 企業の間でAIの導入そのものは広がっているにもかかわらず、活用範囲が個人の効率化から広がらないのは、なぜなのか。...

この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。 ロイター通信を傘下に持ち、法務・税務の巨大データベースを保有する情報サービス大手Thomson Reutersは2026年8月24日（カナダ時間）、自社開発した初の大規模言語モデル（LLM）「Thomson」を発表した。 最先端モデルの開発に数十億ドルや数年の歳月が費やされる中、同社はオープンウェイトモデルを出発点とする別の道を採ったという。 人材と計算資源を合わせて4000万ドル（約63億6000万円〈1ドル＝約159円の為替レートで換算〉）を投じ、最も重要な業務に適したモデルになるようトレーニングを実施。結果として、フロンティアモデルのような重い推論コストを負わず、同社が完全に制御できる「Fiduciary-Grade」（専門家が負うべき信認の水準）のモデルを低コストで構築できたとしている。 Thomson...

この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。 必ずしも「AI＝NVIDIA GPU」ではなくなろうとしている。 推論の時代に移行していくからだ。 Gartnerによると、2026年には推論への支出が学習への支出を上回る見込みだ。AI最適化インフラサービス（IaaS）の支出のうち、推論の比率が2026年には55%となり、2027年には59%に達するという。 追い打ちをかけるのはAIエージェントの普及だ。これによって、推論量は飛躍的に増加すると見られている。 そこでAI推論特化型アクセラレーションチップへの注目度が高まってきた。 ビッグテック企業の間では、こうしたチップを自ら開発する動きが見られる。一方で、AI推論チップを開発するスタートアップ企業への注目度が高まっている。 では、GPUによってAI学習で不動の地位を築いたNVIDIAはどうなっていくのか。存在が脅かされつつあるのではないかと考える人がいるはずだ。 ジェンスン・フアン氏は2、3年前から学習と推論の逆転を見通し、一貫して「これからは推論の時代」と公言してきた。...

この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。 はじめに 前回（第1回）は、Claude Codeがもたらした個人の開発体験における5つの変化を取り上げました。暗黙知の共有、実装前の合意、テストの自走、画面操作、そして権限モード。ソフトウェア開発の在り方は大きく変わりました。 ただ、個人でClaude Codeを使いこなしていくと、チームでの開発は物足りなくなっていきます。 CLAUDE.mdやルールファイルを丁寧に作り込み、Auto Memoryに知見が蓄積されていっても、それは自分自身のローカル環境の中にとどまります。自分の生産性が上がっても、チームメンバーの使い方がばらつけば、チーム全体の開発速度は上がりません。 むしろ、Claude Codeを使いこなせるメンバーとそうでないメンバーの差が開くだけです。前回の最後で、個人の使いこなしをチーム開発へ広げる話を予告したのは、このためです。 そこで本連載第2回は、機能をもう一度カタログのように並べることはせず、チーム開発でClaude...

自律的に判断し業務を遂行する「AIエージェント」の急速な普及は、企業の生産性を高める一方で、サイバー攻撃の速度と高度化を極限まで押し上げています。 あらかじめルールを定めて制御する従来の静的な管理や「最後は人間が確認すればいい」という安全策が通用しなくなる中、企業は権限管理や運用の思想を根本から問い直さなければなりません。 AIエージェント時代に企業が直面する現実と、今すぐ着手すべき“防御の再設計”について最新の知見から掘り下げます。 RBACもままならないのに「もう古い」？ AI時代に迫られる権限管理の再設計 ガートナージャパンの矢野薫氏（シニア ディレクター アナリスト）は以前、AIエージェント時代のセキュリティを「水のように柔軟に対応する」という表現で説明しました。 「データにストイック」になり「セマンティック」に捉える 矢野氏は、従来のアクセス時間や送信先IPアドレスといった「メタデータ」頼みの監視には限界があると指摘します。AIが大量のデータを扱う環境では、人間基準の異常検知が成立しにくくなるためです。...