CATEGORY - 自動生成AI

生成AI（Generative AI）はここ数年で大きな注目を集め、ChatGPTや各種イメージ生成ツールに代表されるように、ビジネスシーンでもその応用が急速に進んでいます。しかし、従来の生成AIには「事実誤認（ハルシネーション）」や「最新情報への対応力不足」、「信頼できる根拠の提示が難しい」といった課題が、企業利用や実業務活用時の大きな壁となっていました。そのような中、RAG技術（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）が、こうした生成AIの弱点を補う最新アプローチとして脚光を浴びています。 --- RAG技術の本質――既存AIの弱点をどう補うか RAG技術は、生成AIの「知識の限界」を外部のデータベースや文書からの検索による情報補完によって克服しようとするものです。従来の生成AIは一度学習した内容しか出力できず、最新のニュースや社内固有の情報など、学習後に発生したデータには対応しづらいという根本的な課題が存在しました。また、生成された内容が事実と異なってしまう「ハルシネーション」が生じやすく、より正確な根拠を求める業務現場、とくに法務・医療・金融領域などでは大きな障害となっていました。 RAGは、まずユーザーからの質問や指示に基づき、外部の検索エンジンや知識ベース、社内文書データベースから関連情報を取得します。次に、取得した事実情報をコンテキストとして生成AIに渡し、AIはそれをもとに独自の自然な回答文や要約、提案を生成します。これにより、「常に最新」「信頼性の高い」「根拠を提示できる」AI回答が実現できるのです。 --- 最新トレンド――マルチモーダルRAGの登場 2025年現在、RAGはさらに進化しています。従来は主にテキストベースの情報検索に限られていましたが、「マルチモーダルRAG」という新たな手法が登場し、画像データや図表、グラフなど非構造化データも組み合わせて検索・参照できるようになりました。たとえば設計書・取扱説明書・技術論文など、図解や図表が多い資料の要点を画像ベクトル情報として、AIが人間の視覚に近い形で内容を把握して回答に活用することが可能になっています。 こうしたマルチモーダルRAGの実装例として注目されているのが、ColPaliという最新フレームワークです。ColPaliは、図表やレイアウトを一体の画像としてベクトル化し、AIによる理解と応答品質を向上させます。企業の実務シーンでは、例えば製品マニュアルの図解部分を含めて設計意図を正確に伝える、社内規程集の図表をもとに根拠を示しながら説明できるなど、従来のテキスト情報のみでは難しかった高度なナレッジ連携を実現します。 --- 企業DX・AI本格導入の切り札へ こうしたRAG技術の進化は、近年顕著になっている企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進にも大きく寄与しています。これまで企業の生成AI活用は、「ChatGPT活用による業務効率化」の段階からスタートし、次第に「社内固有情報を含むAI活用」へと進化。その中心技術がRAGであり、例えば社内ドキュメント管理やFAQ、カスタマーサポート、調査・監査などにおいて「信頼できるAI助手」の役割を与えることが可能になります。 さらに現在注目されているのが、複数AIエージェントの協調（マルチAIエージェント）による高度な意思決定支援や回答精度の最大化です。トヨタや富士通、NTTデータなど先進企業では、特定業務領域や役割に特化したAI同士が連携し、多角的にRAG検索および生成を繰り返すことで、より堅牢で応用範囲の広いAIシステムの開発が進められています。要求に応じて最適なエージェントが動的に選ばれ、専門性の高い応答やドキュメント生成が半自動的に実現する未来が見え始めています。 --- 今後の展望と課題 RAG技術は今後も進化が続くことは確実です。マルチモーダル化やAIエージェントの連携による業務特化はもちろんのこと、企業の情報セキュリティやユーザビリティ向上、AIの透明性確保といった観点でさらに高度化が進むでしょう。一方で運用設計やデータベース整備、社内へのAIリテラシー浸透等、新たな課題にも直面しています。しかし、RAGが生成AIの最大の弱点を補完し、信頼に足るAIアウトプットの“新しい標準” となりつつあるのは、2025年の現場実態として揺るぎない事実です。

ネクストウェアが展開する生成AIを活用した農業・インフラ点検ソリューションは、社会インフラの効率化とスマート化を推進する革新的な取り組みとして、近年大きな注目を集めている。その中心にあるのは、生成AIの持つ大規模データ解析能力と現場フィードバックを統合し、従来の点検業務では解決が難しかった課題を根本的に改善する点にある。 まず、農業分野においては、ドローンやセンサー、カメラなど多様なIoT機器から収集されたデータを生成AIで解析し、圃場（ほじょう：農地のこと）の状況をリアルタイムでモニタリングする仕組みを実現している。画像認識や自然言語処理など生成AIの強みを活かし、作物の生育状況や病害虫の発生兆候、土壌や水分バランスの異常といった課題を高精度に可視化。これにより農家は、従来はベテランの経験に依存していた判断を、科学的根拠とともに迅速に行えるようになった。例えばAIが自動で作物の変色や葉の萎れを検出し、「葉っぱの一部にうどんこ病の可能性が認められます。至急、対策を講じてください」などと警告メッセージを生成、スマートフォンやパソコンの画面に即座に表示する。これによって農作業の自動化や省力化、収穫量の最適化に直結する効果が生まれている。 また、こうした生成AIの農業活用には、いわゆる異常検知アルゴリズムの高度化も含まれている。従来型の画像AIでは識別限界があった微細な異常も、大規模言語モデルや生成モデルとの複合活用でより精緻に区別できるようになり、湿度や温度、日照量などの複雑な時系列データと合わせてリスクシナリオを提示することも可能となった。さらに気象情報や市場動向データといった外部要因とも連携することで、AIが「今日のこの作物の潅水は控えめに」や「来週は気温急上昇の予報、事前に遮光ネットを準備してください」といった自動指示を出せる段階にまで進化している。 一方、インフラ点検ソリューションとしては、橋梁・道路・ダム・トンネルなどの現場を撮影した映像や写真データを生成AIが解析・生成処理し、損傷や劣化の兆候を自動抽出するシステムを展開している。たとえば、ドローンが点検対象の橋梁を定期巡回し、その膨大な画像データをクラウド経由でAIにアップロード、AIが膨大な過去データと比較照合して「支承部に2mm程度の新たなクラック（亀裂）を検出」や「1年前と比べて鉄筋露出部が拡大」といった具体的で定量的なレポートを即時に生成する。生成AIは単なる異常検知にとどまらず、劣化の進行スピードや類似事例の過去対応策、経済的・人的コスト見積もりまで踏み込んで提案できるため、点検・補修計画策定の正確さとスピードが格段に向上している。 ネクストウェアの特筆すべき強みは、生成AIを現場の業務プロセスと緻密に連携させている点にある。単なる分析結果の通知だけではなく、点検員向けの報告書自動生成や、現場用タブレットへのインタラクティブな作業指示、さらには経営層へのダッシュボード自動作成など、組織の意思決定サイクル全体をAIが支援する設計となっている。こうしたソリューション導入によって、経験や勘に依存しがちだった現場判断やヒューマンエラーのリスクを低減しつつ、業務効率化と情報の一元管理、トレーサビリティ（履歴追跡性）強化を同時に実現している。 また、ネクストウェアはパートナー企業や自治体、大学などとの産学官連携にも積極的で、生成AIの精度向上や新機能開発を加速させている。例えば農業分野では地域ごとの作物ごとに最適化したAIモデルを独自開発し、インフラ点検ではアノマリー検知のための教師データ拡充を進めている。さらには、通信インフラやセキュリティ基盤の高度化で、遠隔地からのモニタリングやアップデート作業もワンストップで提供している点が特徴である。 今後は、生成AIの進化に伴い、より精度の高い自律型農業や自動異常修復を可能にするソリューションの拡大、デジタルツインやメタバース活用による仮想点検環境の整備といったさらなる革新が期待されている。日本の農業や社会インフラ分野が直面する人材不足・コスト高・老朽化といった構造的課題に対し、ネクストウェアの生成AIソリューションは技術的・社会的な両面から大きなブレイクスルーをもたらす存在となっている。

さくらインターネット株式会社が2025年9月24日に提供を開始した「さくらのAI Engine」は、国内発の本格的な生成AI向け推論APIサービスとして、業界や開発者から大きな注目を集めている。本記事ではこの新サービスの特徴や背景、今後の展望について詳細に解説する。 --- さくらのAI Engineとは何か 「さくらのAI Engine」は、さくらインターネットが展開するクラウドサービス「さくらのクラウド」のコントロールパネルから簡単に利用できる生成AI向けの推論API基盤である。大規模言語モデル（LLM）を中心に、音声認識やベクトル変換モデル、RAG（検索拡張生成）などの複数のAI基盤モデルをREST API経由で気軽に呼び出し、さまざまなアプリケーションに組み込むことができる。 提供開始と同時に、「さくらの生成AIプラットフォーム」は「さくらのAI」へと名称変更され、生成AI基盤全体のブランド強化が図られた。 --- 豊富な基盤モデルと柔軟な選択肢 現在、「さくらのAI Engine」では以下の6種類の基盤モデルと機能が利用可能となっている。 - チャット補完モデル（4種類） 代表的なものとして「gpt-oss-120b」や「llm-jp-3.1-8x13b-instruct4」など。用途や要件に応じてモデルを選択できる。 - 音声認識モデル - ベクトル化モデル 独自データの活用やRAG用のベクトルデータベース連携を含む RAG機能とは、「Retrieval-Augmented Generation」の略で、自社に蓄積された文書や外部ナレッジから必要な情報を検索し、その結果を反映した生成回答ができる技術。これにより、汎用大規模言語モデルに不足しがちなドメイン特化情報や最新データへのアクセスを、国内インフラで安全かつワンストップに実現できる点が大きなメリットだ。 --- セキュリティとコンプライアンスを重視した国内完結型 海外の大手クラウドサービスは機能面で優れる一方、「機密データを国外サーバーに預けるリスク」や「データガバナンス規制への対応」が多くの日本企業・自治体の課題となっている。さくらインターネットは純粋な国内完結型インフラを実現し、データが日本国内で処理・保存されるため、金融機関・医療機関・公共分野での導入ハードルを大きく下げている。 また、自社ネットワーク内での通信・認証管理を徹底し、プライバシー保護や法令順守の観点からも安心できる設計思想が貫かれている。 --- 柔軟な料金体系と参入障壁の低下 料金は月3,000回まで無償で利用できるプランと、従量課金（入力10,000トークン＝0.15円、出力10,000トークン＝0.75円〜）の2本立てとなっている。 この「無償枠」戦略は、AI活用の裾野拡大を狙ったもので、中小・スタートアップ企業や個人開発者にとっては大きな魅力だ。実験・プロトタイピングから本格運用まで、コストを気にせず試せる環境がコミュニティやエコシステム拡大につながっている。 --- 国内AI産業へのインパクトと今後の課題 本サービスは、これまで海外勢優位だった生成AIインフラ市場において、日本発の競争力ある選択肢を提示した点で大きな意義を持つ。特に、日本語での高度な自然言語処理と、法規制や文化的要請を反映したインフラの必要性が叫ばれるなか、既存の海外クラウド依存からの脱却を示唆している。 一方で、今後の成長には「モデル性能のさらなる向上」「多言語対応」「アップデート頻度とサポート体制の充実」など、海外大手との性能差を埋めるための継続的な取り組みが求められる。しかし国内ユーザーならではの本質的課題に応えるプラットフォームとして、今後も発展が期待される。 --- まとめ 「さくらのAI Engine」は、セキュアで柔軟性が高い国内AI開発基盤を安価に提供し、生成AIの現場適用を現実的なものとする重要なステップである。国内初のこのインフラが今後どこまで市場に浸透し、AI開発の選択肢を広げていくのか、その進展に引き続き注目が集まっている。

Gemini2.5FlashImageは、複数画像編集のワークフローを根本から革新する可能性を秘めた最新技術として注目されています。これまでの画像編集は、一枚ずつ手作業で加工・修正していく手法が一般的でしたが、Gemini2.5FlashImageはAIの力で一括処理とリアルタイム編集、さらに多デバイス連携による効率的な作業環境を実現します。 この技術の核となるのは「同時編集×即時反映」機能です。従来の編集アプリは複数画像のバッチ処理には対応できても、各画像ごとに細かな設定や効果の調整は個別に行うしかありませんでした。しかし、Gemini2.5FlashImageではAIが画像内容を自動解析し、最適なレタッチ、色調補正、構図の提案、被写体強調などをユーザーの意図に合わせて複数画像へ一気に適用します。しかも、すべての編集結果が多画面同時ミラーリング技術によって、大画面や複数端末にリアルタイムで反映されるのです。たとえば家族のイベント写真を同時にテレビ・タブレット・PCで共有し、コメント入力や修正作業を協調しながら行えるようになるため、編集体験そのものがインタラクティブに進化します。 編集効率の向上だけでなく、Gemini2.5FlashImageは「編集者間のコラボレーション」を大きく後押しします。多人数の編集会議では、従来はひとつの端末や設定ファイルと格闘したり、編集内容の反映を待たなければならなかったのですが、Gemini2.5FlashImageにより複数デバイスがリアルタイム同期され、参加者全員が同時に画像情報や加工履歴を閲覧・操作することが可能になります。しかも、こうした連携には音声操作やスマートスピーカーとの連動も含まれており、例えば「特定画像だけ色調を直してほしい」といった口頭指示で即座に反映されるというシームレス編集が現実のものとなります。 また、画像編集ソフトとしての性能も格段に向上しています。AIエンジンが画像内容を文脈理解し、類似したグループごとのバルク処理や、細やかな被写体ごとのマスク生成を自動で行うことができます。これによってウェディング写真やイベント撮影のような大量画像のセレクト・編集・出力が、一人の編集者でも数倍速で完了します。さらに、編集結果のプレビューも瞬時に全端末へ展開されるため、修正指示やフィードバックもその場で反映可能です。 Gemini2.5FlashImageは、マルチプラットフォームとの親和性にも長けています。Androidスマートフォンやタブレットから、Windows PC、スマートテレビまで幅広く対応しており、有線・無線どちらの接続でも編集作業の遅延がほとんどありません。最新のAndroid TVやChromecast with Google TVなどではWi-Fi経由での高速転送技術が組み込まれているため、画像編集結果を大画面にリアルタイム表示しながら、多人数が同時編集できる新しいワークフローパターンが定着しつつあります。 さらにGemini2.5FlashImageはIoT環境との連携強化も進めており、家電やカメラ、プリンターなど他機器とのデータ連携もワイヤレスで自動化できる仕組みが追加されています。例えばGoogle HomeやAmazon Echoシリーズと連動すれば、家庭内のスマートデバイス全体で画像編集プロジェクトを協働したり、画像データの一覧管理や直接出力も瞬時に可能となります。 メーカーごとに注目すべき強化ポイントも現れてきています。Galaxyシリーズでは折りたたみ端末やTab端末での大画面マルチ編集に対応、Pixel端末ではGoogleのAIによる自動最適化・アップスケーリング機能が強化されています。Xperiaは有線・無線両対応かつ独自の画質調整アルゴリズムを持つため、アート用途や商業作品編集に適しています。AQUOSはテレビ連携の最適化が進み、家庭用編集端末として高い利便性を持っています。各メーカーはGemini2.5FlashImageのエンジンを活用した拡張機能もしのぎを削っており、2025年以降はさらに広いデバイスでの活用が進む見通しです。 総じて、Gemini2.5FlashImageは「大量画像編集」「多人数コラボレーション」「マルチデバイス即時同期」「スマート家電連携」といった新時代のニーズに応え、画像コミュニケーションそのものを劇的に進化させる起爆剤となる技術です。クリエイティブ現場だけでなく、家庭やビジネス、教育などあらゆるシーンで画像編集体験のスタンダードを塗り替えていくでしょう。

生成AI（ジェネレーティブAI）は、日本国内の業務自動化とコンテンツ制作の両分野で、急速な変革をもたらしている。今回は「業務自動化」分野にフォーカスし、最新動向と今後の展望について詳しく解説する。 --- 生成AIが加速する日本企業の業務自動化 近年、日本企業では業務効率化やDX（デジタルトランスフォーメーション）を目的としたシステム刷新が加速している。しかし多くの場合、長年稼働してきたレガシーシステムの維持・運用が障壁となってきた。こうした課題の解決策として今、生成AIによる業務自動化が各方面で本格的に導入され始めている。 その代表的事例として、大型基幹システムの現代化プロジェクトへの生成AIの適用が挙げられる。金融機関や製造業を中心に、何十万行ものプログラムコードが複雑に絡み合う既存システムをクラウドに移行する際、生成AIが「コード解析と要約」「テスト自動生成」「プロジェクト管理支援」など多岐にわたる役割で貢献している。 生成AIの実装効果：事例から読み解く 一例として、外資系大手金融機関での基幹システム刷新プロジェクトでは、生成AIとクラウド移行ツール（AWS Blu Ageなど）を組み合わせることで、通常数年単位かかる業務を14か月で約90％完了させることに成功した。 この成果の背景には、下記の具体的な生成AIの機能がある。 - プログラム構成要素の自動分類 旧システムの複雑な構成要素をAIが自動で識別・分類し、現代的なモジュールへの変換を容易にする。 - レガシーコードの要約・説明自動作成 30万行を超える複雑なコードの機能や役割を自然言語で要約。担当者はコードを読む負担を大幅に減らし、問題箇所の特定や仕様理解を迅速化。 - テストケースの自動生成と最適化 画面解析によるテストパターンの生成、未カバー経路の特定などにより、より少ない工数で高いテスト網羅率を実現。テスト作業の短縮と品質向上に寄与。 - プロジェクト管理・作業分配の自動化 会議記録や進捗情報をAIが解析し、タスクを自動抽出して各担当に割り当てたり、進捗レポートを自動作成。管理者が戦略策定や問題解決に集中できる環境を作る。 日本企業における業務自動化の課題と期待 こうしたAI自動化の進展により、「単純作業」や「属人化したノウハウ」に頼る従来型業務からの脱却が進み、人が本来集中すべき創造的・高付加価値業務へのリソースシフトが期待されている。 ただ一方で、日本国内ではDXの実装が欧米諸国に比べやや遅れているという指摘も根強い。行政サービスや地方銀行におけるシステム更新の遅れ、DX推進プロジェクトの炎上事例、現場社員のITリテラシー不足など、さまざまな要因が障壁となっている。 しかし2024年以降、大手コンサル企業やITサービス企業によるAI×クラウド現代化支援の事例が増加し、競争力維持のため生成AIの活用は「先進企業のみが成功する特殊なアプローチ」から「すべての企業が直面する経営課題の標準解」となりつつある。 --- 今後の展望：日本発イノベーションと“人間中心型”自動化 業務自動化がもたらす生産性向上は、経済成長の鍵を握る一方で、単純な人員削減では持続可能性は得られない。現場担当者の経験や判断力を活かしつつ、AIとの協働で“よりよい意思決定”と“新たな価値創造”につなげる「人間中心型自動化」の戦略こそが、日本において求められる。 たとえば生成AIが自動で業務要件を整理し、担当者がそれに専門知識や現場感覚を付与して最適解を導く。そうした「AIが業務のゼロドラフトを作り、人間が磨き上げる」スタイルが日本の企業文化とも親和性が高く、今後の主流となっていく可能性が高い。 さらに2025年以降は、日本独自の業務プロセスや法規制、ビジネス慣習に対応した国産生成AIの開発も進む見通しだ。グローバルAI基準を活用しつつも、「日本市場に最適化された業務自動化AI」の登場が、国内中小企業までを巻き込んだ自主的なDX拡大の大きな推進力になるだろう。 --- まとめ：生成AIと業務自動化は、待ったなしの経営課題へ 生成AIは既に単純自動化の域を超え、業務の見える化・最適化・再設計までも可能にしつつある。導入の波は金融・製造・小売・ヘルスケアなどあらゆる分野へと拡大しており、もはや“検証”の段階を過ぎ“事業変革の中核”と位置付けられる時代に入った。 今後の日本における業務自動化の成否は、生成AIの活用レベルと、それを活かす人材・組織文化の再設計、そして社会全体のDX意識にかかっている。業務変革に取り残されないためにも、生成AIを“共創パートナー”と位置付け、企業全体で変革を進める姿勢がますます重要となる。