【情報収集】日々のITネタ収集録#5

こんにちは、キクです。

本記事は、僕が今日（2025年7月9日）の朝時点で気になった「最近のIT関連ニュース記事」について、ざっくり要約して書いていきます。

注意事項

要約ミスにより一部事実と異なる情報が含まれる場合があります。

本記事を書くことは僕自身が情報収集を習慣化するという目的も兼ねており、各記事の関連性や正確性を保証するものではない点についてご了承ください。

記事1：パナソニック コネクト、AI活用で年間44.8万時間を削減　2025年はエージェントの活用に注力

パナソニック コネクトは自社開発の生成AIサービスを活用し、年間44.8万時間もの業務削減を実現した

2025年以降は、業務AIエージェントの活用によってさらなる生産性向上を目指す

ConnectAIの概要と導入の背景

自社向け生成AI「ConnectAI」の活用によって、業務生産性や社員スキル向上を目指す取り組みを展開している

  • 2023年2月に導入し、OpenAI・Google・AnthropicのLLMを活用
  • 全社員約1万1600人に展開
  • 目的は「業務効率化」「AIスキル向上」「シャドーAIリスクの軽減」
2024年の活用実績と成果

社員のスキル向上と技術の進化により、業務効率が大幅に向上している

  • 生成AIによる業務削減時間は年間44.8万時間（前年比2.4倍）
  • 1回あたりの削減時間は平均28分、画像活用では36分
  • プロンプトの平均文字数は109→273文字へと増加
主な活用シーン

実際の業務に直結する用途で効果を発揮している

  • プログラミング：コード生成やリファクタリング
  • 成果物作成：作業手順書や各種ドキュメントの作成
  • 作業依頼：資料レビューやアンケート分析
2025年の方針とAIエージェント活用

生成AIの次ステージとして、業務プロセス内でのAIエージェント活用にシフトしている

  • 個人特化AIから業務AI（特化AI）へと重点を移行
  • 経理・法務・マーケティング領域で試験導入を開始
  • AIエージェントを以下の3タイプに分類し運用予定
    • ナビゲーター型
    • ワークフロー型
    • 汎用型
まとめ

パナソニック コネクトは、全社員へのAI導入を通じて生産性を大きく向上させている

今後はAIエージェントの業務組み込みによって、さらなる効率化と自動化を図り、「AIネイティブ企業」としての基盤を固めていく見通しである

備忘録

シャドーAIリスクとは

企業が把握・管理していないまま、従業員などが業務にAIを利用してしまうことで生じるリスク

主なリスクとしては以下のようなものがある

  • 情報漏洩
  • 法令違反
  • 出力の信頼性
  • 管理不能

パナソニック コネクト、AI活用で年間44.8万時間を削減　2025年はエージェントの活用に注力

記事2：IBM Power11 Launched with Up To 2048 Threads and DDIMM Support

IBMが新たに「Power11」シリーズを発表した

最大2048スレッド対応の超大型構成から小型エッジサーバーまで、幅広いラインナップで、AI・ハイブリッドクラウド時代のニーズに応える高信頼・高性能なプラットフォームとなっている

Power11の全体像と特徴

Power11は前世代「POWER10」の後継として設計され、性能・柔軟性・セキュリティを重視したプラットフォームである

  • 低価格な2ソケット構成から、16ソケット・2048スレッドのラックスケール構成まで対応
  • ハイブリッドクラウド、AI向けの用途を重視
  • 旧来のPOWERユーザー向けに、ハード＋ソフト＋サービスを統合提供
AI時代を見据えたアーキテクチャ設計

AI活用を見据えたカスタムアクセラレータや支援ツールも搭載されている

  • IBM watsonx Code Assistant for i によるAIプログラミング支援
  • 独自のSpyre AIアクセラレータをPOWER系サーバーにも展開
  • 異アーキテクチャ（x86/Arm）とのAI利用のギャップを埋める狙い
主なモデルと構成

構成は4モデルで、目的別に設計されている

Power E1180

  • フラッグシップモデル
  • 4ソケットノード×4で最大2048スレッド
  • 高密度メモリと拡張性に特化

Power E1150

  • 最大64のOMIメモリチャネルに対応し、64枚のDDIMMを搭載可能

Power S1124

  • 中規模向けの4Uサイズ
  • スペアコア機能により、故障時に予備コアが代替起動

Power S1122

  • 2Uのコンパクトモデル
  • メモリ量はS1124の半分
メモリ技術：DDIMMの採用

従来のDDR5ではなく、DDIMM（Differential DIMM）を採用

  • 高密度でのメモリ実装が可能（最大64チャネル）
  • OpenCAPIメモリ技術を活用し、将来のCXLにも関連性あり
ハイブリッドクラウドへの対応

IBM PowerVS により、オンプレミスとクラウドの連携も実現

  • POWERアーキテクチャ向けクラウド展開において、PowerVSは重要な基盤
  • x86/Arm環境と同等にクラウド活用を進める仕組み
まとめ

Power11シリーズは、既存のIBM POWERユーザーを中心に、高性能・高信頼性・AI対応をキーワードに展開されている

2048スレッドやDDIMM採用といったハード面の革新に加え、AI支援ツールやクラウド連携により、次世代エンタープライズ基盤としての進化を遂げている

備忘録

どうすごいのか？

メモリ観点

  • 通常のDDR5ではなく「DDIMM（Differential DIMM）」**という独自技術を採用→ 高速で高密度なメモリ構成が可能
  • 最大64のOMIチャネル × DDIMMで大量メモリ搭載が可能→ 通常のx86サーバーでは16～24チャネルが主流であるのに対し、倍以上の規模
  • CXL（Compute Express Link）にもつながる技術（OpenCAPIメモリ）→ 将来性もあり、AIやデータ集約型ワークロードに非常に強い

CPU観点

  • 最大16ソケット接続に対応→ 一般的なx86サーバーが2〜4ソケット止まりなのに対し、圧倒的なスケール
  • 1ソケットあたり16コア × 8スレッド → 2048スレッドまで拡張可能→ 並列処理や仮想化に非常に強い
  • Spare Cores（予備コア）機能付き→ 故障時には非稼働の予備コアを自動で有効化し、サービスを継続

IBM Power11 Launched with Up To 2048 Threads and DDIMM Support

記事3：高まる“AI学習熱”　 中でも「MCP」の需要拡大　eラーニング「Udemy」でAI関連検索ワード急上昇

近年、社会人向けeラーニングの分野でAI関連の学習需要が急増している

特にベネッセが展開する「Udemy」においては、生成AI技術やAIエージェントに関するキーワードが検索上位を占めるようになっている

AI関連ワードが検索上位を独占

AI技術への関心の高まりが検索トレンドに反映されている

  • 2025年1〜4月の検索数急上昇ワード1位は「AIエージェント」
  • 以下、「Cursor」「Gemini」「RAG」「Copilot」「Azure AI Fundamentals」などが続く
  • 特にMicrosoft系資格「Azure AI Fundamentals」の注目が高まっている
MCPの学習需要も急伸

オープンプロトコル「MCP」への注目が集まっている

  • AIエージェント領域で重要とされるMCPが、学習ニーズとして急上昇
  • ベネッセも「かなり高まっている」とコメント
特化型生成AIツールも関心増

用途特化型の対話AIツールにも注目が集まっている

  • Cursor（エンジニアのコーディング支援）
  • NotebookLM（保有データの情報整理）
  • 特定タスクに焦点を当てた学習テーマが人気
10年の学習トレンド変遷

プログラミングからクラウド、AIへとニーズが変化してきた

  • 2015〜16年ごろはPythonやJavaが人気
  • 2019年以降はAWS関連が急伸
  • 2023年からはAI（特に生成AI）が中心テーマとなっている
Udemyの国内展開と成長

ベネッセによる展開と利用者の拡大が続いている

  • 2015年にUdemyと提携、日本での展開を開始
  • 2019年には法人向け「Udemy Business」もスタート
  • 現在、国内の利用者は200万人を超える
まとめ

AI技術の進展とともに、社会人の学習ニーズも大きく変化している

特にMCPや対話型AI、AI資格への関心は高く、eラーニング市場における生成AI学習の拡大が今後も続くことが予想される

高まる“AI学習熱”　 中でも「MCP」の需要拡大　eラーニング「Udemy」でAI関連検索ワード急上昇

記事4：Google、「ゼロ知識証明」技術のライブラリーをオープンソース化

Googleがゼロ知識証明（ZKP）技術のライブラリーをオープンソース化した

この取り組みは、プライバシー保護とセキュリティ向上を両立させるデジタル社会の実現に向けた重要な一歩である

ゼロ知識証明とは何か

ZKPは情報の最小限開示を可能にする暗号技術である

  • 利用者が「18歳以上である」などの事実のみを証明し、それ以外の個人情報は開示しない
  • 信頼性を確保しつつ、プライバシーを最大限に保護できる仕組み
オープンソース化の背景と目的

GoogleはEUの年齢確認制度支援の一環としてZKPライブラリーを公開した

  • ドイツの金融機関と協力し、eID導入の実証を推進
  • プライバシー保護の強化と、デジタルID分野の標準化を後押し
開発者・利用者への恩恵

広く使える高性能ライブラリーにより、さまざまな活用が可能になる

  • 無料かつ高性能なZKPコードベースにより、アプリ開発の効率が向上
  • 独自のプライバシー要件に対応したソリューションが構築しやすくなる
  • Webやアプリの利用者は、より安全でプライベートな環境を享受できる
規制との整合性

EUのeIDAS規則との整合を見据えた公開でもある

  • 2026年施行予定のeIDASでは、ZKPなどの技術を奨励
  • 欧州のデジタルIDウォレット導入の土台として活用される見込み
GitHubでの公開と今後の期待

コードベースは既に一般公開されており、誰でも利用可能である

  • 開発者、企業、研究者などが活用できるオープンなリソース
  • 新たなプライバシー強化技術の出発点として期待される
まとめ

GoogleによるZKPライブラリーのオープンソース化は、プライバシーを重視したサービスの普及を後押しするものである

EU規則との連携や、開発者支援の観点からも意義が大きく、今後の活用と進化が注目される

Google、「ゼロ知識証明」技術のライブラリーをオープンソース化

記事5：「パスワードやめます」英国政府が“パスキー”を使うのはなぜ？

パスワードに代わる新しい認証手法として「パスキー」の導入が世界的に進んでいる

英国政府は2025年後半、公共Webサイト「GOV.UK」でのパスキー導入を発表し、従来のSMS認証からの脱却を図っている

パスキーとは何か

従来のパスワードを不要にする安全な認証手段である

  • 顔認証や指紋認証、PINといった生体情報やデバイス認証を組み合わせてログイン可能
  • フィッシングや情報漏えいのリスクを大幅に軽減できる
なぜパスワードとSMSを廃止するのか

SMSによる認証はセキュリティ上の問題があるとされている

  • SIMの複製によりSMSが傍受される危険がある
  • パスキーはより強固で、複雑なパスワードの記憶も不要
政府の狙いと期待される効果

英国政府はUX向上とサイバー攻撃対策を目的としている

  • 国民が迅速かつ簡便にサービスを利用可能に
  • フィッシングやクレデンシャルスタッフィングなどの攻撃に対して耐性が高い
  • 年間数百万ポンド規模のコスト削減も見込まれる
サイバー攻撃が背景にある

直近で発生した小売業への攻撃が導入を後押ししている

  • 攻撃者が従業員を装ってパスワードリセットを誘発
  • パスワード方式の限界が再認識された
民間企業と連携した動き

NCSCやMicrosoftなどもパスキー導入を進めている

  • Microsoftは新規アカウントでのパスワード登録を不要に
  • FIDO Alliance加盟により業界と連携した普及活動を強化
関連施策の広がり

政府ポータル「MyNCSC」でもパスキー導入を予定している

  • 2025年後半に公開予定
  • 安全性と利便性を両立した認証の実現を目指す
まとめ

英国政府は、セキュリティ向上と利便性の両立を目的に「パスキー」の導入を進めている

従来のパスワードやSMS認証の脆弱性に対応し、官民連携で脱パスワード社会の実現を目指している

「パスワードやめます」英国政府が“パスキー”を使うのはなぜ？

記事6：乗客75％減、どん底のANAはAIでこの危機をどう乗り越えたのか？

新型コロナ禍で利用者が激減したANAは、AIとデータ活用により業務改革を進めた

現場の信頼を得ながら、独自のデータ基盤「ブルーレイク」を中心に自走型のデータ文化を築き、将来のAI活用にも備えている

CAからデータ人材へ

コロナ禍がキャリア転換のきっかけとなった

  • CAだった三好氏がデジタル変革室に異動
  • 乗客が75％減少する中で、業務改革に貢献する決意をした
  • 客室センター約8000人に向け、まずは小さな業務改善から着手
信頼を得るためのアプローチ

現場との信頼関係がデータ活用浸透のカギとなった

  • フラットな意見交換と感謝の姿勢を重視
  • 実践による共有と相互学習を意識
  • 技術変化に合わせて最新情報を提供
データ活用の現場定着

現場自らがデータを扱う文化が根付いた

  • BIツールを使ったダッシュボードの自主制作が進む
  • 加工・集計の自動化も現場主導で実現
AIによる業務時間の大幅短縮

生成AIが作業負荷を軽減した

  • 顧客の声分析（ラベル付け作業）をAmazon Bedrockで自動化
  • 年間450時間の作業が135時間に短縮（約70％減）
  • 判定精度はやや低下したが、効率性を優先
データ基盤「ブルーレイク」の特徴

強力な共通基盤で社内のデータ活用を支える

  • Amazon S3ベースのレイクハウス構成
  • 社内外の情報を一元管理し、誰でも使える環境に
  • 分析スキル育成や情報ガバナンスも重視
セキュアで柔軟な設計

実運用を考慮した設計思想が評価される

  • 個人情報と一般データを分離、必要に応じて匿名化
  • 社内向け生成AIアプリも開発、直感的UIで利用促進
  • 判断精度に課題のある生成AIに対し慎重な運用
将来への展望

次世代基盤を見据えた進化が進んでいる

  • Apache Iceberg対応など、データレイクの強化構想を提示
  • 単なる技術導入で終わらせず、業務ニーズと連動した展開を重視
  • データ品質と構造の適切な設計が顧客・従業員体験の向上につながるという信念を持つ
まとめ

ANAはコロナ禍の逆境をきっかけに、現場との信頼を基盤としたAI・データ活用による業務変革を実現した

柔軟で継続的なデータ戦略により、組織全体に自走型のデータ文化を根付かせつつ、将来のAI活用にも布石を打っている

備忘録

Amazon Bedrockとは

AWSが提供する、複数の生成AIモデル（LLM）をAPI経由で使えるフルマネージドサービス

コーディングなしで様々な生成AI（テキスト生成・画像生成など）を簡単にアプリに組み込めるのが特徴

公式：Amazon Bedrock紹介ページ

乗客75％減、どん底のANAはAIでこの危機をどう乗り越えたのか？

記事7：生成AI時代の「学び」とは？サイバー大学が挑む「教育とテクノロジー」の融合

生成AIの普及に伴い、教育の在り方も大きく変化している

完全オンライン大学のサイバー大学は、AIとリベラルアーツの融合を軸にした新たな教育の形を提案している

生成AIカリキュラム導入の背景

社会での急速なAI普及を受け、危機感を持って教育対応に踏み切った

  • 生成AI概論を含む科目を新設し、実務家と専任教員が連携して授業設計
  • 理論（3分の2）と実践（3分の1）のバランスで構成
  • 単に「使える」ではなく「理解し、選び、使いこなす」リテラシーを育成
AIリテラシーに必要な力

生成AIを有効に活用するには技術以外の力も欠かせない

  • 出力を鵜呑みにせず評価できる「批判的思考力」
  • 論理的な問いを投げかけるプロンプト作成能力
  • リベラルアーツによる「書く力」「分析力」と専門教育によるハードスキルの両輪体制
AIによる個別最適化学習の可能性

AIは学びの形を個人単位で変えていく

  • オンデマンド授業と組み合わせて柔軟な履修が可能に
  • 学習進捗や理解度に応じたカスタマイズ教育が実現可能
  • AIが家庭教師のように学習リソースを提案し、学生に寄り添う教育を目指す
教育データ活用の課題と展望

データ活用は教育改善に不可欠だが、課題も多い

  • 履修履歴の分析は進んでいるが、解像度を高めた支援には限界
  • AIによってデータ収集・分析の効率が大幅に向上し、授業改善が期待される
  • 学習習慣や課題把握の支援にAIの介在が重要となる
サイバー大学が目指す教育の形

生涯学習を支えるパートナーとしての大学像を描いている

  • 専門スキルに加え、論理的思考やプレゼン力などソフトスキル育成を重視
  • 英語やコミュニケーション力も重視し、生成AIに頼りすぎない力を養成
  • 高校生でも履修可能、修得単位は入学後も卒業要件として活用可能
  • 卒業後も学びを継続できる仕組み（マイクロクレデンシャルやオープンバッジ）を用意
まとめ

サイバー大学は、生成AIを単なるツールとしてではなく、教育そのものの在り方を見直す契機ととらえ、リベラルアーツと専門教育を両立させた独自のカリキュラムを展開している

AIによる個別最適化、教育データの活用、卒業後の学びの継続支援を通じて、生涯学び続ける人材の育成を目指している

生成AI時代の「学び」とは？サイバー大学が挑む「教育とテクノロジー」の融合

記事8：日本オラクル・三澤智光社長が会見、「2026年度はモダナイゼーションビジネスをより加速」

日本オラクルは2026年度に向けて、クラウド移行とAI活用を両輪に据えた事業戦略を発表

ミッションクリティカルなシステムのクラウドリフト実績を基盤に、AIネイティブなSaaSとソブリンクラウドの拡大を図る

モダナイゼーションを軸とした成長戦略

日本全体でのクラウドモダナイゼーション推進を強調

  • OCIによるミッションクリティカルシステムのクラウドリフトが順調に進行中
  • KDDIでは44システムの移行が完了し、最終的に60システムに拡大予定
  • 三井住友FGや本田技研など、大手企業の実績も続々と紹介
AIネイティブSaaSの進化

Oracle Fusion Cloud Applicationsを中心に、AI実装が急加速している

  • 日本語対応済のAI機能152種、AIエージェント54種をすでに提供
  • 将来的には1000～3000のAI関連機能へ拡張予定
  • Oracle AI Agent Studioで業界特化・企業独自のAIを構築可能
  • データとビジネスコンテキストを理解した高精度AIを標準搭載
「日本のためのクラウド」の実現

国内法対応と運用主権を重視したクラウド基盤を整備

  • JOC（Japan Operation Center）の稼働開始で24時間体制を構築
  • Oracle Alloyを用いたソブリンクラウドを、富士通やNTTデータなどと共同展開
  • ガバメントクラウドでは500超の自治体でOCIを採用済み
データ基盤の革新

AIを支える次世代データ基盤としてAutonomous Data Platformを展開

  • マルチモーダル対応・マルチLLM対応・高度セキュリティに強み
  • データとAIエージェントの緊密な連携により、業務自動化を推進
  • サイバーエージェントなどで実運用が進むOCIのGPU基盤も紹介
好調な業績と市場評価

日本・グローバルともに過去最高益を更新中

  • 日本オラクルは14期連続の最高益を達成
  • 米Oracleは年商約8兆3000億円、契約残高（RPO）20兆円、8割がクラウド由来
  • 「AIがOracleを再発見・再発明した」と総括
まとめ

OracleはAIとクラウドを融合したビジネス変革を加速

モダナイゼーション実績、AIネイティブSaaS、ソブリンクラウドといった多面的な戦略により、ミッションクリティカル領域を含む幅広い分野での主導権確保を狙う

備忘録

モダナイゼーションとは

古くなったITシステムやソフトウェアを最新の技術や設計に置き換えることで、システムの機能や性能を向上させる

これによりビジネスの成長を促進する取り組みのことを指す

ソブリンクラウドとは

データ主権、運用主権、ソフトウェア主権など、特定の国や地域における主権を確保することを目的としたクラウドサービス

日本オラクル・三澤智光社長が会見、「2026年度はモダナイゼーションビジネスをより加速」

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