通信業界のネットワーク運用は、障害の迅速な検知や復旧が求められる一方で、増大するネットワークの複雑性に対応するために自動化と高度化が必要です。こうした課題に対処するために、AIエージェントとデータの活用が注目されています。今回のワークショップでは、AIエージェントに関する仕組みや具体的な実装方法を学び、NTTドコモによる事例紹介も行われました。たとえば、AIエージェントを用いた「MECダイレクト」サービスでは、モバイル端末とMEC基盤を直接接続し、低遅延かつ高セキュリティな通信を実現しています。

参加者は、オープンソースSDK「Strands Agents」を通じて、AIエージェントの構築体験を行い、協調型AIエージェントの重要性についても学びました。この体験を通じて、ナレッジベースへのアクセスやアラームの分析、障害の根本原因特定などのタスクをAIエージェントに依頼する実践的なスキルを身につけることができました。

最後には、Amazon Bedrock AgentCoreに関するセッションが行われ、AIエージェントの商用運用プロセスとその価値が説明されました。参加者からは、具体的な導入イメージを得られたとのポジティブなフィードバックが寄せられ、今後の業務にAIをどのように活用できるかの議論を促す貴重な機会となりました。

Instagramの責任者アダム・モセリ氏は、AI生成コンテンツが急増している現状を受け、真実の画像や動画を電子透かしで識別することが将来的に重要になるとの見解を示しています。AIは、実際の写真や動画と見分けがつかないほど巧妙にコンテンツを生成し、ネット上でのバナー広告やSNSにおいてもAI生成の作品が頻繁に見受けられます。特にYouTube Shortsでは、AIによるフェイク動画が多く存在しています。

現在はまだAI生成コンテンツの多くが違和感を持って識別可能ですが、精度向上が進めば、AI生成とリアルコンテンツの境界が曖昧になる恐れがあります。モセリ氏は、SNSプラットフォームがAI生成コンテンツを自動認識する技術を用いているものの、その信頼性には課題があると指摘しています。

一方で、AI生成コンテンツには潜在的な利点もあり、モセリ氏は「ラベル付けは解決策の一部」としつつ、従来の手法を上回るAIコンテンツの生産がクリエイターへの需要を高めると予測しています。成功するクリエイターとは、AIによる模倣に対抗し、独自の本物らしさを維持する術を見つける者であると述べています。

また、カメラメーカーに対しては、撮影時に画像に電子透かしや暗号署名を入れることで、リアルな写真を識別可能にする方法がより効果的であると提言しました。これにより、クリエイターは「生々しさ」を重視した写真を制作することが、新たな価値となるでしょう。

こんにちは。

私は14番目の月でSTEAMエバンジェリストを務めるDUNEです。AI Trend Laboの一つの主要なサービスが「AI Trend Labo通信」で、毎週水曜日に会員の皆様に情報を発信しています。AI業界は日々更新されていますが、この通信の役割は、情報を文脈で捉え、私たちの生活や仕事にどのように活かすかを示すことです。

今週のテーマは、Anthropicが発表した「Agent Skills」と「Claude Code」です。これらの新しい規格は、AIエージェントが自律的に外部ツールやデータと連携するための道を開きます。具体的には、エージェントが「Google Drive」や「Slack」、「Git」といったさまざまなツールと即座に接続し、データ分析やコード修正をシームレスに行えるようになります。

この技術革新によって、利用者は「自分だけの最強のAIチーム」を簡単に形成できるようになるため、作業の効率が劇的に向上します。Anthropicの取り組みは、AIの社会とのつながりやすさを高め、エージェント化が進む中で、今後のAIの進化に重要な位置を占めます。

このように、AIの具体的な応用とその恩恵に目を向けることで、未来のAIエージェント時代に備えることができます。私たちと共に、トレンドを押さえて進んでいきましょう！

AIとデータ活用がもたらす意思決定の革新【VR FORUM 2025】 最終更新日：2025.12.24

AIの進化による業務革新が、意思決定の質とスピードにどのように寄与しているのか、グーグル・クラウド・ジャパンの寳野雄太氏が語りました。

メディア業界では、AIを活用したコンテンツ生成やデータ分析が進んでおり、特に「Veo3」という動画生成モデルが実用化されています。この技術により、企業はプロフェッショナルなコンテンツを迅速に生成できるようになりました。また、AIを用いることで、従来は感覚で評価されていた定性的なデータ—例えば視聴者の感想—を定量的に分析し、その価値を高めています。

さらに、従業員とAIエージェントが協調する未来像についても示唆がありました。AIエージェントは、ユーザーのタスクを代行し、特にマーケティングにおいてPDCAサイクルの加速を実現します。リサーチや計画立案をAIが担うことで、人間は質の高い意思決定に集中できるようになります。

ビデオリサーチの木塚氏は、生成AIを活用した具体的な事例を三つ紹介しました。一つは、調査設計業務における生成AIの適用で、個人の暗黙知を集約し、新人育成にも役立つとされています。二つ目は、テレビ番組の分析の自動化で、視聴率など重要なデータをAIが効率的に処理できるようにした事例です。三つ目は、自立型エージェントの開発により、データ分析プロセスを効率化する取り組みです。

このように、AIとデータの連携が進むことで、業務の効率化や質の向上が期待されます。