今、世界中の企業がAIの開発と導入を加速されていますが、データが様々なシステムに独立して保存されていることが、AI導入の際の大きな壁となってることが、問題となってきていることが明らかになってきました。

本記事では、「データ統合なくしてAI活用なし：サイロ問題を解決する実践的アプローチ」と題して、企業のAI導入を阻む課題について解説していきます。

2025年10月、OpenAIはChatGPT Atlasを発表（※外部リンク）し、AIブラウザ市場に本格参入しました。これは単なる新しいブラウザの登場ではなく、情報探索とインターネット利用の根本的な変革を示唆する出来事です。

従来、私たちはGoogle ChromeやSafariといったブラウザで検索エンジンを使い、膨大な検索結果から必要な情報を探し出してきました。

しかし生成AIの急速な普及により、この行動様式は大きく変わりつつあります。キーワードを入力して検索結果を比較する代わりに、自然言語で質問し、AIが統合された回答を返す──このパラダイムシフトは、情報産業の構造そのものを揺るがしています。

本記事では、Web検索から生成AIへの利用者のシフトという大きな潮流を、最新のデータと調査結果をもとに分析し、生成AI利用者の拡大動向、AIブラウザの技術的進化、市場競合の状況、そして今後の展望までを体系的に分析し、企業と個人が取るべき戦略を提示します。

今回は「生成AIは機械学習から始まる」シリーズの第四回目です。

機械学習（ML）についての基礎と伝統的なプログラミングとの違いから始まった本シリーズは、教師あり学習、教師なし学習と続きましたので、第三回目では「強化学習」について解説しています。

2025年10月27日（サンフランシスコ）に、Amazonが約3万人規模の人員削減を行うというニュースが飛び込んできました。

その理由は、新型コロナウイルスの感染拡大によるパンデミック期需要急増に対応してきた過剰採用の調整とコスト削減が目的と報道されています。

前回は「AIが生み出す雇用の二極化　米国の大量レイオフと日本の人手不足、その本質的な違いとは」の中で解説しましたが、

2025年の労働市場を眺めると、太平洋を挟んで全く異なる二つの現実が展開されています。

片や米国では大手企業による大規模なレイオフの波、片や日本では深刻な人手不足の叫び。同じテクノロジーの進化、同じグローバル経済の中で、なぜこれほど対照的な状況が生まれているのでしょうか。

今回は、「AIが生み出す雇用の二極化　米国の大量レイオフと日本の人手不足、その本質的な違いとは」と題して、二か国の背景にある構造的違いを分析します。