結局、AIで仕事はラクになった？ データで読む「効率化＝成果」の勘違い
生成AIの利用が広がる一方、効率化と成果の間にはギャップも。企業のAI活用に関する調査データや事例をまとめた無償ブックレットを提供する。
出典: ITmedia AI+（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
失敗の鬼
AIベンダーに依存して身動きが取れなくなる構造
2025年6月のChatGPT大規模障害と、企業幹部への調査データをもとに、特定のAIベンダーへの依存がなぜ業務停止リスクにつながるのかを整理します。
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AI解体新書
素のAIエージェントが20件全滅、手順書と検算を足したら70件中63件が専門家一致——差はどこで生まれたのか
研究チームが、格子QCDという専門的な科学計算のコード生成をAIエージェントに任せた結果を公開した。汎用のコーディングエージェントは基本タスク20件すべてに失敗し、業務知識・固定処理・人間の確認を組み込んだ構成は70件中63件で専門家と機械精度一致。差がどこで生まれたかを中小企業の実務に翻訳する。
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AI解体新書
採点の仕組みが作れない業務でも、AIを自社向けに鍛えられるのか？ 1本52分・3ドル未満の実測
自動採点の仕組みが用意できない業務でも、指示と正解の組だけで推論AIモデルを自社向けに調整できるか。研究チームは、GPU1枚・平均52分・1件あたり3米ドル未満で調整を終え、Rustコード生成で平均+7.0ポイントの向上と推論能力の維持を同時に達成したと報告しました。中小企業にとっての意味を整理します。
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