【The AI Conference 2025】GraphRAGの優位性ナレッジグラフが切り拓くエンタープライズAIエージェントの未来
By Francisco Soares, Head of Client Solutions & AI Innovation, Ichizoku株式会社 本記事は Neo4j Nyah Macklin 氏の講演をもとに、GraphRAGが従来型RAGの限界（関係性欠落／説明可能性不足／データ範囲の制約）を越え、信頼できるエンタープライズAIを実現する要点を日本企業向けに簡潔に整理します。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 生成AIの進化はめざましいものがありますが、多くの日本企業が直面している課題は「AIがどこまで信頼できるのか」という点です。従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムは、文書検索やQ&Aに効果を発揮しますが、複雑な業務データをまたぐ推論には限界があります。 私はサンフランシスコで開催された The AI Conference に参加し、Neo4jのシニアAIデベロッパーアドボケイト、Nyah Macklin（ナイア・マクリン）氏 による講演 「The GraphRAG Advantage: Providing Enterprise-Grade Knowledge to AI Agents and LLMs」を聴講しました。そこで語られたのは、従来の枠組みを超える新しいアプローチ GraphRAG がもたらす革新についてでした。 […]
【The AI Conference 2025】エージェント時代のAI 日本企業が直面する課題とベストプラクティス
By Francisco Soares, Head of Client Solutions & AI Innovation, Ichizoku株式会社 本記事は Google Cloud の Dr. Ali Arsanjani 氏講演をもとに、「エージェント時代（Agentic Era）」の到来と日本企業が直面するセキュリティ／ガバナンス／コスト／統合の壁、そして導入のベストプラクティスを簡潔に整理します。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 エージェント時代はすでに始まっている サンフランシスコで開催された The AI Conference で、Google CloudのApplied AI Engineering ディレクターであるDr. Ali Arsanjani（アリー・アルサンジャーニ）氏の講演を聴講しました。彼が語ったのは「エージェント時代（Agentic Era）」の到来についてです。AIエージェントはもはや実験的なツールではなく、企業のオペレーションを変革する新しい基盤になりつつあります。 特に日本企業にとって、見過ごせないテーマでしょう。多くのエンジニアリングチームがすでに生成AI（Generative AI）を活用していますが、PoC（概念実証）から本番運用へ移行する段階で、セキュリティ、ガバナンス、コスト、統合といった壁に直面しています。 AIエージェントとは何か？ AIエージェントは単なるチャットボットではありません。 その特徴は以下の通りです。 […]
【The AI Conference 2025】音声AIでゲームを安全に Riot Gamesに学ぶボイスチャットモデレーションの未来
By Francisco Soares, Head of Client Solutions & AI Innovation, Ichizoku株式会社 本記事は、Riot Games Daniyal Manlar 氏の講演をもとに、音声LLMでボイスチャットを安全化する実装要点を日本企業向けに簡潔に整理します。音声特徴の直接分類／課題と克服サイクル／大規模運用スタック／日本企業への示唆に焦点を当てます。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 オンライン体験の「見えないリスク」 オンラインゲームにおけるボイスチャットは、チームプレイの醍醐味である一方、誹謗中傷や不適切な発言が飛び交う場にもなり得ます。数百万人規模のプレイヤーが同時に声でやり取りをする中で、それを安全に管理することは容易ではありません。 この課題に挑んでいるのがRiot Gamesです。サンフランシスコで開催された The AI Conference にて、同社のソフトウェアエンジニア Daniyal Manlar（ダニヤール・マンラー）氏 は「Voice Chat Moderation at Scale: Building Safer Voice Comms in Games with […]
【The AI Conference 2025】エージェント変革 企業におけるAIエージェント成熟度 4段階ロードマップ
By Jay Revels CEO, Ichizoku株式会社 本記事は、Rubrik の Jackie Ho 氏講演「Agentic Transformation」をもとに、AIエージェント成熟度モデル（4段階）と日本企業への示唆を簡潔に整理します。実験 → 制度化 → 拡大 → 自律の道筋と、各段階での課題・成功ポイントを要約します。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 AIエージェントは、今や単なる実験的な技術ではなく、企業の競争力を左右する存在になりつつあります。Gartnerの予測によれば、2028年までに企業アプリケーションの3分の1がエージェントを活用し、全ビジネス上の意思決定の15%が自律的に行われるようになるといいます。 サンフランシスコで開催されたThe AI Conferenceにて、RubrikのAIプロダクトリードJackie Ho（ジャッキー・ホー）氏が「Agentic Transformation: Navigating the 4 Stages of AI Agent Maturity」という講演を行いました。その中で紹介されたのが、企業がAIエージェント導入を進める際に直面する課題と、その克服方法を示す「AIエージェント成熟度モデル」です。 Ichizokuとして参加した私自身も、日本の大企業がAI活用を進める上で直面する現実と重なる点が非常に多いと感じました。ここでは、その4つの段階を日本企業が活用できるヒントとともにご紹介します。 第1段階：実験期（Experimentation） 最初のステップは、小さなチームが安全な範囲でエージェントを試す段階です。たとえば、非クリティカルなデータに限定した読み取り専用としての利用などです。 調査によれば、約51%の企業がこの段階で留まっています。課題は以下の通りです。 あるCIOの声： 「アイデアは多いが、どれを実際のプロジェクトにすべきか判断できない。」 成功のポイント：2～3件のPoCを本番稼働させ、学習と小さな勝ちパターンを早期に作ること。 […]
【The AI Conference 2025】SDLCからADLCへ エンタープライズAIエージェント導入で成功する方法
By Jay Revels CEO, Ichizoku株式会社 本記事は、Writer社 Sam Julien 氏の講演をもとに、SDLCでは捉えきれないエージェント型AIに対し、ADLC（Agent Development Lifecycle）で成果を出す要点を日本企業向けに簡潔に整理します。成果志向・適応性・非決定論を前提に、評価とガバナンスまで含めた実装指針を解説します。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 旧来のモデルを超えて サンフランシスコで開催されたThe AI Conferenceで、Writer社のDeveloper Relationsディレクター Sam Julien（サム・ジュリアン）氏の講演 「Understanding the Agent Development Lifecycle in the Enterprise」 を聴講しました。最初に強く印象に残ったのは、従来のソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）は、エージェント型AIの負荷に耐えられなくなっているというメッセージでした。 これまでのエンタープライズ開発は、入力に対して予測可能な出力を返す「決定論的」な仕組みを前提としてきました。しかし、AIエージェントは成果志向・適応的・非決定論的であり、従来のフレームワークでは対応できません。日本企業が2025年以降、AIを本格的に活用するためには、この発想の転換が不可欠です。 ADLCとは何か Julien氏が提唱したのが Agent Development Lifecycle（ADLC） です。これは、AIエージェントを開発・監視・拡張するために必要な新しい方法論です。 SDLCとの違いは以下の通りです。 つまり、SDLCに固執する企業は失敗し、ADLCを受け入れる企業が勝者になるということです。 日本企業が考えるべき3つの問い 講演では「エージェント開発」における3つの重要な問いが示されました。 […]
【The AI Conference 2025】2025年AIコーディングエージェントがもたらすソフトウェア開発の未来
By Jay Revels CEO, Ichizoku株式会社 本記事は、Together AI の Dan Fu 氏講演をもとに、2025年がAIコーディングエージェント実用化の転換点である理由と、日本企業が「どう活用するか」の実装指針を簡潔に整理します。GPUカーネル最適化／運用の作法／生産性インパクトに焦点を当てます。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 2025年 AIソフトウェア開発が迎える転換点 サンフランシスコで開催された The AI Conference にて、Together AIのVP of KernelsであるDan Fu（ダン・フー）氏の講演を聴講しました。メッセージは明快で、「2025年はAIコーディングエージェントの品質と実用性が飛躍的に高まる転換点である」という内容でした。 特に日本企業が直面するエンジニア不足や生産性向上の課題を考えると、AIコーディングエージェントの導入は「導入するなら」ではなく「どう活用するか」が問われています。 GPUカーネルとは？なぜ重要なのか Fu氏のチームはGPUカーネルの開発に取り組んでいます。GPUカーネルとは、行列計算やアテンション機構、正規化といった AIモデルの基礎的な演算をGPU上で効率的に実行する低レベルプログラムのことです。 簡単に言えば、優れたGPUカーネルはAIモデルの学習や推論を高速かつ低コストで実現するカギとなります。しかしカーネル開発の専門スキルは非常に希少で、人材不足が大きな課題です。そこでTogether AIはAIコーディングエージェントを用いてこのプロセスを加速できるかを検証しました。 AIコーディングエージェント活用の実践知 講演で特に印象的だったのは、「AIコーディングエージェントをどのように管理すれば最大の成果が得られるか」という具体的な知見でした。Fu氏はこれを 「新人エンジニアを育成するのに似ている」 と表現しました。 1. タスクを小さく分割する 2. 放置せず伴走する 3. 必要なツールと環境を与える […]
【The AI Conference 2025】なぜAIは企業で失敗するのか — 成功のために組織DNAを再配線する
By Jay Revels CEO, Ichizoku株式会社 本記事は、The AI Conference 2025 の Dr. Garth Andrus 講演内容をもとに、「技術は正しいのにAIが失敗する」根本原因＝組織DNAの不一致を日本企業向けに簡潔に整理します。意思決定・業務設計・リーダーシップ・文化をプレAIからAI対応へ再配線する指針を解説します。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 テクノロジーは正しくても、失敗するのはなぜか サンフランシスコで開催された The AI Conference 2025 で、印象的なシーンがありました。Anderson Consultingのグローバルリーダーである Dr. Garth Andrus（ガース・アンドラス）博士は、こう問いかけました。 「馬に引かれた古い荷車に、強力なジェットエンジンを取り付けたらどうなるでしょう。」 エンジンを始動した瞬間の結果は？荷車は制御不能に揺れ、木材は裂け、車輪は外れ、最終的に荷車はバラバラに崩壊してしまう。 博士が示したのは、AIを旧来型の組織モデルに組み込む危険性でした。失敗の原因はAIそのものではなく、AIを受け入れる「組織の側」にあります。実際に、70〜80%の企業AIプロジェクトは期待した成果を出せていないのです。その理由は、技術の欠陥ではなく、意思決定・業務設計・リーダーシップ・文化が依然として、プレAI時代のままだからです。 日本企業に潜む「組織的ブラインドスポット」 日本企業もAI投資を加速していますが、同じ壁にぶつかっています。その理由は、多くの組織が、安定性・管理・予測可能性を重視した旧来型モデルのままだからです。 言い換えれば、私たちは「明日のAI」を「昨日の組織DNA」で動かそうとしているのです。 プレ AI DNA から AI 対応DNAへ Andrus博士とMITの研究によると、この変革は組織DNAの再配線だと説明されます。 […]
【The AI Conference 2025】生成AI CXの自動化に欠けていたもの — 信頼できるナレッジ基盤構築方法
By 野村 肇 Head of Sales, Ichizoku株式会社 本記事は、eGain の Arvind Gopal 氏による 「The Missing Link in AI CX Automation: A Trusted Knowledge Infrastructure」 をもとに、AI CX が失敗する真因と信頼できるナレッジ基盤”の構築要点を日本企業向けに簡潔に整理します。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 AI CXが失敗する本当の理由 サンフランシスコで開催されたThe AI Conferenceにて、eGain VP of Product Management Arvind Gopal（アルヴィンド・ゴパール）氏の講演 「The […]
【The AI Conference 2025】信頼できる生成AIカスタマーサポート構築方法 − Cleanlab「Reliability by Design」アプローチ
By 野村 肇 Head of Sales, Ichizoku株式会社 本記事は、Cleanlab の Curtis Northcutt 氏講演をもとに、「Reliability by Design」で生成AIカスタマーサポートの信頼性を設計段階から担保する要点を日本企業向けに簡潔に整理します。スピード偏重の落とし穴／決定論的ガードレール／段階的拡張／リアルタイム評価の勘所を解説します。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 「速さ」だけでは顧客の信頼は守れない セッションの前、廊下では「次の失敗事例になりたくないね」と冗談交じりの声が飛び交っていました。登壇したのは Cleanlab CEO & Co-Founder Curtis Northcutt（カーティス・ノースカット）氏。 彼が紹介したのは、NYCのMyCityチャットボットが違法行為を助言した事例や、Air CanadaのAIサポートが存在しない返金ポリシーを捏造し、実際に損失を出した事例。別の企業ではログイン規則を「創作」したAIが解約の波を引き起こしました。 これらは例外ではなく、信頼性を設計に組み込まない限り必ず起こる問題なのです。 なぜモデルが進化しても信頼性に欠けるのか 講演で特に印象に残ったポイントは次の3点です。 結論：信頼性がAIサポートのアーキテクチャに組み込まれていなければ、規模を拡大するほどリスクも増大する。 Cleanlabの解決策「Reliability by Design」 Curtis氏は「信頼性はプロンプトの工夫ではなく、システム設計そのもので確保すべき」と強調しました。 1. 「不確実 × 決定論 = 信頼性」LLMに決定論的なAIガードレールを組み合わせる。正規表現によるブロック、特定クエリへの固定応答、ルールベースのルーティングなど。 […]
【The AI Conference 2025】Uberの生成AI活用から学ぶ顧客体験変革
By 野村 肇 Head of Sales, Ichizoku株式会社 本記事は、「Transforming Uber’s Customer Experience with Generative AI」をもとに、超大規模マーケットプレイスで、CX（カスタマーエクスペリエンス）を変革する生成AIの実装要点を日本企業向けに簡潔に整理します。ビジネスKPI連動・二段構えのAIソリューション・意思決定エージェント化・測定の文化に焦点を当てます。 重要なポイント 2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。 「Transforming Uber’s Customer Experience with Generative AI」 このセッションタイトルを目にした瞬間から、私は惹き込まれました。世界70カ国、15,000都市、月間10億件を超えるトリップ、1億8千万人以上のアクティブユーザー。これがUberのスケールです。その背後では、ライダーとドライバー、注文者と配達員、レストランや店舗といった複雑なマーケットプレイスが絡み合い、毎月200億件のメッセージと4,000万件の会話が発生しています。 この規模で、どのようにして効率性・パーソナライズ・信頼を同時に実現するのか。答えは、生成AIを活用した次世代エージェントでした。 ビジネス成果に直結するAI Uberのアプローチで最も印象的だったのは、AIを“nice to have（あると良いもの）”ではなく、ビジネスの中核に据えていることです。 すべてのAIプロジェクトは、以下の成果に紐づけられます。 また、95％の生成AIプロジェクトがPoC止まりで終わるとされる中、Uberは専用予算を設け、失敗から素早く学び、成功をスケールさせる体制を持っています。さらに、Michelangelo AIゲートウェイによるプライバシー・安全性ガードレールも徹底されていました。 Nova と Scout UberのAIソリューション Nova（ニューロ・オムニチャネル・バーチャルアシスタント） Scout（AIコパイロット） この2つのソリューションによって、顧客体験はスピーディかつパーソナライズされ、社員はより重要な仕事に注力できるようになっています。 アシスタントから意思決定者へ Uberは次の進化に向かっています。単なるアシスタントから、意思決定を行うエージェントへ。 […]