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Bernard Marr、Emerj、Enterprise AI Innovators、AI Realized、MIT Sloan、Technovation、CXOTalkによるエンタープライズAI変革戦略と導入インサイト。
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デジタル主権とは何か（AIとZohoの視点）
デジタル主権とは、企業がビジネスを動かすデジタルツール、データ、AIをどれだけ自社でコントロールできているか、そして他者に停止させられるリスクがないかという問題です。ZohoのチーフエバンジェリストであるRaju Vegesna氏が、主権は二者択一ではなくグラデーションである理由、AIがナレッジの常駐という新たなリスクを生む理由、そして自社が所有すべきもの、コントロールすべきもの、代替案を用意すべきものをリーダーがどう判断すべきかを解説します。 ✅ この動画でわかること： ✅ データ主権にとどまらないデジタル主権の全貌：ツール、データ、コントロール ✅ 100%の主権を持つ企業が存在しない理由と、自社に適したラインの見極め方 ✅ 決済代行に依存するオンライン小売の例のように、コントロールできない基幹システムに代替案が必要な理由 ✅ 主権型デプロイにおける定義：システムの管理者、データの管理者、暗号鍵の所有者 ✅ データ常駐の規則がナレッジの常駐をカバーしておらず、オンプレミス回帰が起きている理由 ✅ ビジネスデータを公開AIモデルに接続する前の確認事項と、モデルが有料でMCPが無料である理由 ✅ エッジで動作する省電力モデルが企業の知的財産を守る理由 ✅ 製品やサービスを評価するテスト：最も高価または重要な部分を自社で所有・コントロールしているか、していなければ代替案はあるか ⏱️ タイムスタンプ 0:00 はじめに 0:17 ツール、データ、コントロールを包含するデジタル主権 2:32 二者択一ではなくスペクトラムである主権 3:32 sovereignクラウドにおけるコントロールの定義 4:46 ベンダーや投資家からの独立 7:35 重要技術のコントロールが勝敗を分ける 9:15 データは残り、ナレッジは外に出る 11:16 公開AIモデルがIPを露出させるリスク 13:05 自社所有モデルとエッジAIによる主権の維持 15:59 主権の重要性を高めるAI 17:17 スタックの所有によるローカル制御 19:45 選択の連鎖である主権 CXOTalkでは視聴者からの質問を受け付けながらライブ配信を行っています。生放送に参加してゲストに直接質問できます：https://www.cxotalk.com/subscribe ビジネスやテクノロジーのリーダーとの対談を毎週お届けしています。チャンネル登録をお願いします。 CXOTalkのニュースレター購読：https://newsletter.cxotalk.com ショーノート、トランスクリプト、要約：https://www.cxotalk.com/episode/what-is-digital-sovereignty 第938回 | 2026年10月15日収録 #CXOTalk #DigitalSovereignty #Zoho #DataSovereignty #SovereignCloud #AI #EnterpriseAI #EdgeAI #CIO #Leadership
AI Realized Podcast·2日前#52 デジタルシェルフが3つの商品に縮小。あなたのブランドは生き残れるか？ ゲスト：Anna Luo
AIが商品の発見、評価、購入のプロセスを変えている。番組では、Anna LuoがAI Commerce Innovators Circleを紹介し、エージェント型コマースが単なるデジタルチャネルにとどまらない理由を解説する。個人のAIエージェントが買い物のかたちをどう変えるか、商品のコンテキストがレコメンドをどう左右するか、そしてブランドがAIでの露出から売上へとどうシフトすべきかを紐解く。自動化とプライバシー、人間の判断のバランスについても議論する。
Agent Hackers Never Stop: Vincent Pilette on AI Threats and Digital Freedom | Technovation 1132
AIを活用したエージェントハッカーは休むことなく稼働し、既知の脆弱性を大規模に突いて、本人が気づかないうちに送金や買い物を実行します。Gen DigitalのCEOであるVincent Piletteが、NortonやLifeLock、Avastを持つ同社の対策について語ります。プラットフォーム化の推進、Financial wellness分野への進出を狙ったMoneyLionの買収、そして自律型AIエージェントの動きを制限するセキュリティエージェントNorton Genieの開発について解説します。 Piletteは、単体製品からメンバーシップモデルへの移行の歩みを振り返り、消費者向けセキュリティの本質にある矛盾について言及します。つまり、最善の結果とは何事も起きない静けさであり、それが結果として製品をほぼ目に見えない存在にしているという点です。 🎧 音声のみのバージョンは、Metis Strategyのポッドキャスト「#Technovation with Peter High」の第1132回として聴取可能です。 🌍 詳細: https://www.metisstrategy.com/interview/vincent-pilette/ 📱 SNSのフォローはこちら: 🔹 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/metis-strategy/ 🔹 Twitter/X: https://twitter.com/MetisStrategy 🔹 Facebook: https://www.facebook.com/technovationpodcast/ 🔹 Instagram: https://www.instagram.com/technovationwithpeterhigh/
AI in Business Podcast·3日前How to Choose a Compute Platform Your Products Won't Outgrow - with Kyle Larson of IDEMIA
AIによってソフトウェア開発が加速する一方で、それを動かすハードウェアの進化は依然として遅く、そのギャップが顧客体験に影響を与えています。今回のエピソードでは、IDEMIAでAI Enablement and Cloud ServicesのVPを務めるKyle Larsonが、ハードウェアとソフトウェアを一つの製品として計画し提供すべき理由を検証します。デバイス側で処理すべきかクラウドですべきかの判断基準、物理的な試作機が届く前に開発ツールやシミュレーションを用意すべき理由、そしてエコシステムやサプライヤーのロードマップを基準に長期的なコンピュートプラットフォームを評価する方法について解説します。 このエピソードはMIPSのスポンサーでお届けします。 コンサルタントが根拠に基づくAIのROIでビジネスを獲得し、短期的な利益の追主ではなく長期的な能力を構築する方法については、無料のPDFレポート「3 Keys to Thriving in the Coming Era of Automation」（emerj.com/cok1）をダウンロードしてご覧ください。
AI in Business Podcast·5日前SalesforceのMelissa Rameyが語る、AIモデル導入前にリーダーが確認すべき要件
タスクを定義せずにAIモデルを選ぶと、不要な機能にお金を払うことになったり、必要な作業をこなせないツールに頼ることになったりします。SalesforceのAIトランスフォーメーション担当ディレクターであるMelissa Rameyが、EmerjのYolandi de Weerdtと共に、チームの業務に合わせてAIモデルを評価する方法を解説します。日常的なタスクでのテスト、業務フロー評価への従業員の巻き込み、要件の変化に応じたパフォーマンスの見直しについて議論します。
Deloitte取締役が語るAIの現実：成功と失敗の分かれ道
CEOと取締役会は、AI投資の判断、成果の測定、撤退のタイミング、自律型エージェントのガバナンスという難しい選択を迫られています。Deloitteの米国テクノロジー・メディア・通信業界リーダーであるChina Widenerが、AIの投資対効果についてCEOらと重ねてきた対話をもとに解説します。単なる作業のスピードアップが価値を生み出さない理由と、リーダーが変えるべき点を取り上げます。 主な内容： ✅ 短期の成果と長期的な能力の両方に投資し、プロジェクト中止の基準を合意しておくべき理由 ✅ トークン数などのAI指標が目的のためのものかを見極める簡単なテスト ✅ 最初から拡張性を考慮していない実証実験を全社展開するのが難しい理由と、小さく始めることと小さく考えることの違い ✅ AIエージェントを監督する人材に確かなスキルが必要とされる理由 ✅ ガバナンスとセキュリティをプロセスの設計段階から組み込む必要がある理由 ✅ 中堅企業においてAIへの最初の投資は一様ではなく、コストプレッシャーの有無によってアプローチが異なる理由 ✅ 障害の影響範囲やシャドーAIのリスクを考慮したセキュリティとアクセスのバランス調整 ✅ 若手採用の停止が、将来のエージェントを管理する人材の不足を招く理由 ⏱️ タイムスタンプ 0:00 はじめに 0:26 プロセスの高速化だけでは価値は生まれない 4:53 ビジネスの課題から出発する 8:15 取締役会には成果と能力の両方が必要 11:16 小さく始めることは、小さく考えることではない 14:03 ガバナンスはエージェントの進化のペースに合わせる必要がある 19:22 文化の変化の中でも人間が中心であり続ける 23:05 ビジネス戦略とテクノロジー戦略は切り離せない 28:44 技術ではなく目標から始める 38:34 最初の投資と変革の難しさ 44:51 セキュリティを設計に組み込む 50:15 AIを監督する人材への投資 CXOTalkでは視聴者からの質問を受け付けながらライブ配信しています。番組への参加はこちらから：https://www.cxotalk.com/subscribe 番組ノート、トランスクリプト、まとめ：https://www.cxotalk.com/episode/deloitte-vice-chair-the-hardest-ai-decisions-facing-ceos エピソード937 | 収録日：2026年11月6日 #CXOTalk #AI #AI戦略 #企業AI #Deloitte #AIガバナンス #CEO #取締役会 #AI投資 #リーダーシップ
Matt Ausman, CIO of Zebra Technologies, on AI Agents and the Future of IT | Technovation 1131
従業員、サービスプロバイダー、AIエージェントが協働する未来に、CIOはどう備えるべきか。Zebra TechnologiesのCIOを務めるMatt Ausman氏を迎え、IT組織の見直し、AIの責任あるスケーリング、ソフトウェア開発の進化についてPeter High氏が聞く。 AIの実験とガバナンスのバランス、データ基盤の強化、AIによる開発加速への対応について語る。 🎧 音声版は、Metis Strategyのポッドキャスト「#Technovation with Peter High」（第1131回）として配信中。 🌍 詳細: https://www.metisstrategy.com/interview/matt-ausman/ 📱 SNS: 🔹 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/metis-strategy/ 🔹 Twitter/X: https://twitter.com/MetisStrategy 🔹 Facebook: https://www.facebook.com/technovationpodcast/ 🔹 Instagram: https://www.instagram.com/technovationwithpeterhigh/
AI in Business Podcast·6日前Getting Pharma AI Agents to the Right Answer by Fixing the Data and Semantic Layers - with Richard Knoche of Flatiron Health
製薬業界でもAIエージェントの導入が進んでいるが、文脈の理解が不十分だとデータや意味の欠落が大規模な誤回答につながる。Flatiron HealthのデータサイエンスおよびAI責任者であるRichard Knoche氏が、複雑な実データをAIエージェントに任せる上で、強固なデータ基盤とセマンティック層がなぜ不可欠なのかを解説する。過去の人手による分析を活用したセマンティック層の構築やベンチマーク評価、回答前の曖昧さ解消による精度向上、部門間の引き継ぎ削減の手法に加え、サイロ化した専用ツールではなく、一元化されたデータガバナンスとあらゆるシステムに組み込めるエージェントの必要性について語る。 提供: Flatiron Health
Deloitte副会長が語る、CEOが直面するAI導入の難題
AI導入のスピード、優先順位、そして収益化。CEOや経営陣が何を重視し、取締役会にどう助言すべきかをDeloitte副会長が解説します。
津波のような波に乗る：Aydin Senkutが語る先見の投資 | Technoventure 31
優れたベンチャー投資とは、他の企業がその上に構築する基盤となるものだ。どのエンドユーザー向けアプリが成功しようとも、構造的に代替不可能である必要がある。 本エピソードでは、Felicisの創業者兼マネージングパートナーであるAydin Senkutを迎え、テクノロジーの波を世間の合意形成前に見極める方法、シリコンバレーの常識にとらわれない起業家を支援する理由、そして創業者と対立せず協力するという契約上の誓約が取締役会の議論をどう変えたかについて話を聞く。 Senkutは2006年にFelicisを立ち上げるまで、4年間自己資金でエンジェル投資を行ってきた。その後、13年連続でForbes Midas Listに選出されている。同社のポートフォリオ企業は、Shopifyの成長曲線が平坦に見えるほどの急成長を遂げている。 🎧 音声版はMetis Strategyのポッドキャスト「Technovation with Peter High」の第31回として配信中。 🌍 詳細はこちら: https://www.metisstrategy.com/interview/aydin-senkut/ 📱 SNSフォローはこちら: 🔹 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/metis-strategy/ 🔹 Twitter/X: https://twitter.com/MetisStrategy 🔹 Facebook: https://www.facebook.com/technovationpodcast/ 🔹 Instagram: https://www.instagram.com/technovationwithpeterhigh/
AI in Business Podcast·11月6日企業リスクに向けたAI対応の管理体制構築 - HyperproofのCraig Ungerと共に
AIの普及により、企業のリスク管理チームが統制すべきマシンID、未承認ツール、ベンダー接続が増加している。HyperproofのCEO兼創業者であるCraig Ungerが、AIが企業リスクをどう変え、規制変更の監視やサンプル調査から全データ検証への移行など、チームがどう対応すべきかを解説する。また、リーダーが取るべき実践的なステップとして、AIの稼働状況の把握とガバナンスモデルの構築、継続的な監視の自動化、既存管理体制のAI対応、ベンダーへの厳格な審査について説明する。 本エピソードはHyperproofの提供でお送りします。 主要企業がAI投資をベンチャーポートフォリオのように扱い、チーム横断で適切なデータを特定する方法については、無料PDFレポート「Beginning with AI」をemerj.com/aik1からダウンロードしてください。
市場なきイノベーションは存在しない：Texas InstrumentsのR&Dモデル（Technovation 1130）
半導体の開発サイクルは10年以上かかる一方、市場の変化は予測困難です。Texas InstrumentsのCTOであるAhmad Bahai氏が、特定の市場ではなく技術の方向性に賭ける同社の戦略を解説します。かつてスマートグリッド向けに始まった高電圧プログラムが、電気自動車やAIデータセンターの基盤へと発展した経緯を振り返ります。番組では、長期的なR&D、AIインフラの電力供給課題、トランジスタ微細化以外の技術革新について議論します。また、Bell Labsのモデルや米国での600億ドル規模の工場投資、学術研究と商業的ニーズを繋ぐ「仮想Bell Labs」の重要性についても触れます。
AI Realized Podcast·11月5日#51 AIがブランド価値評価を四半期ごとの管理システムに変える（ゲスト：Hampton Bridwell）
CorebrandAIの共同創業者でありTenet PartnersのCEOでもあるHampton Bridwellが、AIを活用してブランド価値評価を年次レポートから四半期ごとの管理システムへと変える方法を解説します。プラットフォームの基盤となる4つの評価手法、AIがインサイトを生成する一方で評価エンジン自体は決定論的である理由、そしてCスイートの全員がブランド価値を牽引する仕組みについて語ります。
AI in Business Podcast·11月4日AI翻訳コンテンツを各市場で成果につなげる方法 - AcclaroのAndrew Thomas氏を迎えて
多言語への翻訳は迅速かつ安価になりましたが、正確な翻訳が必ずしも現地のエンゲージメントやコンバージョンにつながるとは限りません。Acclaroのマーケティング責任者Andrew Thomas氏が、グローバルコンテンツのパフォーマンスは翻訳の問題ではなくガバナンスの問題であると解説します。リーダーはローカライズされたコンテンツを、それが生み出すビジネス成果で評価すべきです。また、現地チームに投資する前のAI翻訳による市場テスト、AI翻訳ツールへのブランドガイドラインや用語集の組み込みによる「シャドーローカライゼーション」の抑制、自動品質チェックを活用した専門家によるレビューの判断基準についても議論します。 本エピソードはAcclaroの提供でお送りします。 AIは新しい市場への進出を加速させますが、その投資をどうビジネス成果に結びつけるべきでしょうか。AI投資計画に関するより広い視点については、無料レポート「Beginning with AI」（emerj.com/aik1）をダウンロードしてください。
Redis CEO：AIエージェントに必要なのは知能ではなくコンテキスト
AIエージェントを実用化する鍵は、モデルの知能よりも、エージェントに与えるビジネス上の文脈やデータにあります。リアルタイムデータやメモリを提供するRedisのCEO、Rowan Trollope氏が、エージェントが例外処理で失敗する理由や、本番環境での運用・管理に必要な要素を解説します。また、AI投資の価値を測る方法や、経営者が自らAIを触るべき理由についても語ります。 学べる内容 ✅ Slackやメールに埋もれた割引ポリシーなど、エージェントが例外処理で失敗する理由 ✅ より賢いモデルであっても、VIP顧客の返金対応を単独では判断できない理由 ✅ すべての社内文書を読み込ませてもコンテキストの問題が解決しない理由と、タスクに必要な情報を探すためのツール活用法 ✅ 価格や割引の決定に依然として人間の判断が必要な理由 ✅ 本番環境でエージェントを運用する企業が最初に行うこと（評価、品質追跡、意思決定プロセスの可視化） ✅ 人間向けに構築されたインフラを、24時間稼働し大量のプロセスを同時に実行するエージェント向けに再設計する必要性 ✅ エージェントのセキュリティが従業員のセキュリティと似ている理由と、攻撃者もAIを使う中でセキュリティチームがAIを活用すべき理由 ✅ 銀行の本人確認やマネーロンダリング対策など、トップダウンの取り組みでAIの価値を測定する方法 ⏱️ タイムスタンプ 0:00 導入 0:19 エージェントが例外処理で失敗する理由 1:17 トークンをビジネス価値に変える 2:00 エージェントを制限するのは知能ではなくコンテキスト 4:47 価格決定には人間の判断が必要 7:01 エージェント群のためのメモリと通信 9:08 本番運用のための評価とガバナンス 12:28 人間規模のインフラを超えていくエージェントの負荷 17:08 従業員と同様にエージェントにもガードレールが必要 19:07 トップダウンでAIプロジェクトを絞り込む 20:51 リーダーは自らAIを体験すべき ライブ配信への参加はこちら：https://www.cxotalk.com/subscribe CXOTalkを購読して、ビジネスやテクノロジーのリーダーとの対談を毎週チェックしてください。 詳細、書き起こし、要約：https://www.cxotalk.com/episode/redis-ceo-ai-agents-from-pilot-to-production 収録日：2026年10月2日
誇大広告ではなく真実を：CIOがAIベンダーと渡り合う方法
AIベンダーの価格設定は製品ごとに単位が異なり、購入者は内容を理解しないまま高額な費用を支払わされがちです。企業向け技術調達の専門家であるThe Confluencialの共同創業者Kyler Cheatham氏が、AIの価格構造を解読し、自社システムでデモを検証し、ビジネスを守る契約を結ぶための戦略を解説します。 ✅ Microsoft CopilotやWorkdayのクレジットなど、ベンダー独自のAI通貨が比較を困難にしている理由と、その意図的な混乱について。 ✅ 変動するトークンコストを顧客に転嫁することの是非と、現在のベンダーによる過剰なマージン設定について。 ✅ AIベンダーとの最初の打ち合わせまでに、誰が要件を定義すべきか（外部コンサルではなく、IT部門と現場が主導すべき理由）。 ✅ 「これが新しいやり方だ」と主張する営業担当への切り返し方（購入者の目的は利益確保と要件の明確化である）。 ✅ ベンダーのデモが理想的なデータで動く理由と、自社環境でのスクリプト実行や既存顧客へのヒアリングが不可欠な理由。 ✅ 大手コンサルやインテグレーターへの依存がリスクとなる理由（特にカスタム統合を彼らに握られた場合）。 ✅ 25年来のベンダー契約を精査した結果、契約上の上限6%を無視した年20%の保守料値上げが発覚した事例。 ✅ AI導入を急ぐ役員に対し、収益に基づいたビジネスケースをどう提示するか。 ⏱️ タイムスタンプ 0:00 導入 0:24 AIベンダーが価格を複雑にする意図 4:46 AIのバズワードは戦略の代わりにならない 11:01 理解不能なAIコストを負担する購入者 15:45 AI利用料を実際の金額に換算する 20:01 デモはレガシーシステムの不都合を隠す 29:57 大手コンサルは安全な選択肢ではない 34:49 購入した製品の責任は自社にある 37:21 ベンダーとの関係維持と価値の検証 43:44 レガシーシステムの上にAIを乗せても解決しない 49:12 品質に対価を払い、選択的に構築する 51:58 混乱をストレステストし、契約書を精査する
Cisco社長：「エージェント型AIがコードを書く時代」
エージェント型AIへの転換には、あらゆるワークフローをAIエージェントの視点で再考する必要があります。Ciscoの社長兼最高製品責任者であるJeetu Patel氏が、チーム内でのトークン予算管理、エージェントの行動に対する責任の所在、評価の質によるチーム測定、そして信頼がエージェントの活用範囲をどう決めるかを解説します。また、CIOの役割の変化やエンジニアに必要なスキルについても語ります。 主なポイント： ✅ 最初の4〜6ヶ月間、チームに無制限のトークンを与えた理由と、現在すべてのマネージャーが人員予算とは別にトークン予算を持つ理由。 ✅ トークンエコノミクスを活用し、エージェントの利用状況を可視化し、異常を検知して暴走を止める仕組み。 ✅ トークン消費量は成功の指標ではなく、オープンウェイトモデルやローカル実行を組み合わせてコストを最適化する方法。 ✅ 今後2〜3年でエージェントがコードの大部分を書くようになっても、エンジニアの数は減るどころか増える理由。 ✅ エージェントの行動を責任者に紐付ける「人間の証明」と、製品アイデアと同等に評価の質が重視される理由。 ✅ 顧客からの週次評価（アルファベットの成績）と、自社ITチームによる製品ストレステストから真実を吸い上げる方法。 ✅ 信頼がエージェント導入の限界を決める理由と、必要な時に必要な権限だけを与える「ジャストインタイム」の重要性。 ✅ 消費者に代わって買い物をするエージェントがビジネスモデルをどう変え、CIOが戦略的ポジションになる理由。 ⏱️ タイムスタンプ 0:00 すべてのワークフローをエージェントで再考する 6:08 チームリーダーがトークン予算を持つべき理由 11:51 トークン量より効率が重要 16:25 チームは評価の質で測定される 22:32 リーダーにはお世辞ではなく真実が必要 28:49 顧客に成績を尋ねる 31:52 人間の判断は完全に委任できない 34:18 エージェントへの信頼にはガードレールと責任ある人間が必要 40:10 エージェント時代に向けた次世代の育成 46:17 エージェント中心のチームに必要な製品スキル 49:49 エージェントがCIOとエンジニアの役割をどう変えるか
AI in Business Podcast·11月3日AIシステムを自律運用するために必要な信頼とは - CVS HealthのYogesh Bhagat氏を迎えて
顧客対応AIエージェントは、ガバナンスの負担やコストの問題で、試験運用から本番環境への移行が停滞しがちです。CVS Healthのデジタル・技術担当副社長であるYogesh Bhagat氏が、一貫した測定可能な挙動を証明することで、AIが人間の監視なしで運用されるための条件を解説します。個別のエージェントではなく共通の開発プラットフォームを検証する方法、コストと遅延を抑えるために小規模言語モデルと大規模な判定モデルを組み合わせる手法、そして本格展開の前に少数の顧客でAI体験を最適化するアプローチについて議論します。 主要なAI企業やスタートアップが理想的なエンタープライズAIの買い手とつながるための戦略については、emerj.com/AD1をご覧ください。
数千件の試験データ：Simpson Strong-Tieが築くAIの優位性 | Technovation 1129
創業70年のメーカーが持つ独自の試験データは、ソフトウェア単体よりも強力なAIの参入障壁になり得る。本エピソードでは、Peter HighがSimpson Strong-TieのCTOであるUdit Mehtaに、構造工学の知見を基盤としたAI戦略について聞く。2024年にCarrierやSiemensを経て入社したMehtaは、2年間でインフラの刷新、1,200人以上の従業員へのAI教育、部品メーカー向けクラウドネイティブなソフトウェア群の立ち上げを主導した。ハードウェア、ソフトウェア、サービス、そして独自の試験データを組み合わせることで、純粋なソフトウェア企業には真似できない地位を築く方法と、AIはエンジニアの判断を補完すべきであるという考えを語る。
誇大広告に惑わされない：CIOのためのAIベンダーとの付き合い方
企業は複雑な料金体系や、即効性を謳う誇大広告に振り回されがちです。ベンダーの売り込みを冷静に分析し、ベンダーロックインを避けつつ適切な関係を築く方法を解説します。
誇大広告に惑わされない：CIOのためのAIベンダーとの付き合い方
企業は複雑な料金体系や、即効性を謳う誇大広告に振り回されがちです。ベンダーの売り込みを冷静に分析し、ベンダーロックインを避けつつ適切な関係を築く方法を解説します。
AI in Business Podcast·10月29日運用インサイトからエージェント型産業AIへ - IFSのVaibhav Kumar氏を迎えて
熟練労働者の退職によるノウハウの喪失や、使いにくい基幹システムによる情報の埋没が課題となっています。本エピソードでは、IFSのグローバルCTOであるVaibhav Kumar氏が、EmerjのEysan Yaziciと共に、対話型AIを活用して産業現場の知識を蓄積し、業務情報へ直接アクセスする方法を議論します。エンタープライズソフトウェアの摩擦を減らす手法、AIエージェントが人間の介入を必要とするタイミングの判断、そして重要なビジネスデータを含むシステムにおけるAIリテラシーの構築について解説します。 本エピソードはIFSの提供でお送りします。 主要企業がベンチャーポートフォリオのようにAI投資を行う方法や、AI活用で成果を出すために必要なデータの定義において学際的な協力が不可欠な理由については、emerj.com/aik1から無料PDFレポート「Beginning with AI」をダウンロードしてください。
AIの実装を拡大する：TwilioのShweta Gummidipudi氏に聞く | Technovation 1128
多くの企業がAIの有用性を証明できても、本格的な導入には苦戦しています。TwilioのCIOであるShweta Gummidipudi氏は、この1年でAIを拡大するためのインフラ構築に注力してきました。具体的には、ルーティングとコスト管理を行う単一のモデルゲートウェイ、エージェントとコネクタの共有ライブラリ、そして各部門の構築を企業のガイドライン内に収めるための推論予算の策定です。また、多くの企業が見落としがちな「エージェントのアイデンティティ」と「エージェントの乱立」という課題についても言及しています。さらに、IT部門が自社製品を実際の業務で運用し、その知見をリファレンスアーキテクチャとして顧客に提供する「Customer Zero」プログラムについても解説します。 🎧 音声版はMetis Strategyのポッドキャスト「Technovation with Peter High」（第1128回）でお聴きいただけます。 🌍 詳細はこちら：https://www.metisstrategy.com/interview/shweta-gummidipudi/ 📱 SNSのフォローはこちら： 🔹 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/metis-strategy/ 🔹 Twitter/X: https://twitter.com/MetisStrategy 🔹 Facebook: https://www.facebook.com/technovationpodcast/ 🔹 Instagram: https://www.instagram.com/technovationwithpeterhigh/
AI in Business Podcast·10月29日現代のAIワークフローにおけるパフォーマンスの制約 - EverpureのCameron Bahar氏を迎えて
AIの処理速度にストレージが追いつかず、GPUクラスターが遊休化しコストが膨らむ問題について。EverpureでScale AIのGMを務めるCameron Bahar氏が、固定的なストレージから、変化に対応できる柔軟なクラウド型モデルへの移行の必要性を解説します。学習から推論、エージェント型ワークロードへのシフト、メタデータとデータスケーリングの分離、そして常時稼働するマルチテナントインフラの実際について議論します。 本エピソードはEverpureの提供でお送りします。 Emerjは厳選されたAIベンダーと協力し、調査やメディアを通じてFortune 500企業の意思決定者にリーチしています。詳細については、http://emerj.com/AD1 からメディアキットをダウンロードしてください。
AI in Business Podcast·10月28日マシン速度の脅威にセキュリティリーダーはどう対応すべきか - MassMutualのSridhar Boddula氏を迎えて
サイバー攻撃のコストと技術的ハードルが下がる一方、多くの企業ではセキュリティ対策が四半期や年単位のままです。MassMutualでセキュリティプラットフォームエンジニアリングを統括するSridhar Boddula氏が、このギャップが規制対象企業にとって最大の脅威である理由と、セキュリティチームが変革すべき点を解説します。定期的なテストから継続的な検証への移行、セキュリティをゲートキーパーからエンジニアリングパイプラインの一部へ組み込む方法、そして新しいツールを導入する前にリーダーが取るべきガバナンスの第一歩について語ります。 本エピソードはXBOWの提供でお送りします。 主要ブランドやAIスタートアップがエンタープライズAIの購買層にリーチする方法については、emerj.com/AD1からメディアキットをダウンロードしてください。
オープンウェイトAIは最先端モデルに対抗できるか？Mozilla CTO Raffi Krikorianが解説
企業はどのAIタスクを最先端モデルに任せ、どれをオープンウェイトモデルで実行すべきか判断を迫られています。MozillaのCTOであるRaffi Krikorianが、企業におけるオープンウェイトAIの活用法を解説します。オープンウェイトとオープンソースの違い、最先端モデルに適した作業、自社運用が報われるタイミングなど、コスト、セキュリティ、バックアップ、トークン価格、ベンダーロックインといった観点から議論します。 ✅ オープンウェイトモデルをコンパイル済みバイナリに例える理由：ダウンロードして実行はできるが、オープンソースと異なり中身の構築過程は見えない。 ✅ 使い分けの境界線：科学研究には最先端モデル、日常業務には35〜50倍安価なオープンウェイトモデル。 ✅ 自社に適した境界線の見つけ方：プロンプトと応答をすべて記録し、安価なモデルで対応可能なタスクを特定する。 ✅ Signalを例に、オープンであることがセキュリティ向上につながる理由。 ✅ 競争優位性がモデル開発から活用（ファインチューニングやデプロイ、周辺ツール）へ移行する理由。 ✅ 現在のオープンモデルの実行環境：NeoCloud API、Ollama、vLLM、llamafileなど。MacBookやMac Studio、DGX Sparkでの実行とRAMの重要性。 ✅ CTOへの助言：今すぐプロバイダーを切り替えるのではなく、障害やコスト高騰、制限強化に備えたバックアップ計画を立てるべき。 ✅ トークン価格がIPOに向けて補助金で支えられている現状：あるMozillaのエンジニアが測定したところ、月額20ドルのサブスクリプションが実際には月額6,000ドル相当のトークン消費に相当した。 ⏱️ タイムスタンプ 0:00 イントロダクション 0:14 オープンウェイトとオープンソースの違い 5:11 最先端モデルのレンタルと日常AIの自社運用 12:21 オープンであることはセキュリティを高める 14:45 競争優位性はモデルから活用へ 18:28 オープンモデルの実行は容易になっている 27:42 今すぐモデルのバックアップ計画を評価する 32:51 企業がオープンモデルへ移行すべきタイミング 38:51 補助金付きのトークン価格は続かない 43:13 知的財産権と大規模な検証 47:00 オープンウェイトの競争、中国、安全性 51:08 トークン価格の高騰とコンテキストのロックイン CXOTalkは視聴者の質問を受け付けながらライブ配信しています。ぜひ参加してゲストに質問してください：https://www.cxotalk.com/subscribe 番組ノート、書き起こし、要約：https://www.cxotalk.com/episode/mozilla-cto-open-source-and-open-weight-ai-rent-or-own エピソード933 | 2026年10月9日収録
AI in Business Podcast·10月27日AIでクリックが消える時代のマーケティング測定 - SalesforceのGillian Hinkle氏を迎えて
AIの回答により、ユーザーがサイトを訪れずに情報を得るようになり、マーケティングの可視化やコンバージョン測定が難しくなっています。今回はSalesforceでデマンドジェネレーションやABMを担当するGillian Hinkle氏を招き、コンテンツ戦略や測定方法の適応について議論します。検索エンジンとAI回答の両方を意識したコンテンツ評価や、トピック別のコンバージョン追跡、PRやアナリスト評価とWebメッセージの整合性について解説します。ベンチャー投資の動向やCEOの発言から本物のAIトレンドを見極める方法をまとめた無料レポート「3 Ways to Discover AI Trends in Any Sector」はemerj.com/aitからダウンロード可能です。
Me, Myself, and AI·10月27日Johnson Controls CDIO Vijay Sankaran氏との、業務ワークフローにおけるエージェンティックAI
Enterprise AI Innovatorsの第70回エピソードでは、ホストのEvan Reiser（Abnormal AI CEO兼共同創業者）とSaam Motamedi（Greylock Partners ゼネラルパートナー）が、Johnson ControlsのChief Digital and Information OfficerであるVijay Sankaran氏を迎えました。Johnson Controlsは140年の歴史を持つビルテクノロジー企業で、世界中の病院、製造プラントからランドマークタワー、データセンターに至るまで、さまざまな施設向けにHVAC、制御、消防、セキュリティシステムを提供しています。Vijay氏は、チームがエージェンティックAIを用いて、営業、サービス、顧客サポートのワークフローを再構築している方法、より迅速に進めるためにデジタル組織を内製化した理由、そしてCIOの役割がオペレーターからAI導入のチーフコーチへと移行していることについて語ります。 Vijay氏からのクイックヒット： 現在のCIOの仕事について：「CIOやCTOが今果たすべき役割は、AI導入におけるチーフコーチであることです。」 営業担当者向けのエージェント構築について：「これはシリアルではなく、パラレルです。一度に10人の異なる営業担当者を動かすことができます。」 現場でのエージェンティックAIについて：「AIによってすでに8〜10時間の改善が見られています。まだ、道のりの25％にも達していないと言えるでしょう。」 おすすめ書籍 AI Valley by Gary Rivlin。 気に入っていただけましたら、レビューを残し、Apple、Spotify、YouTubeで番組を購読してください。 Enterprise AI Innovatorsは、トップテクノロジーエグゼクティブが、AIがエンタープライズにおける仕事のやり方を具体的にどのように変えるかを共有する番組です。 テクノロジーリーダーやエンタープライズソフトウェアの専門家による、さらに多くの洞察は https://www.enterprisesoftware.blog/ でご覧ください。 Enterprise AI InnovatorsはAbnormal Studiosがお届けしています。
SunlifeのLaura Moneyが語る、人間中心のAI設計 | Technovation 1127
AIの効率化はゴールではありません。Sunlifeでは、自動化が難しい「人間同士の有意義なつながり」を生むための手段としてAIを活用しています。 今回のTechnovationでは、SunlifeのEVP兼CIOであるLaura Money氏を迎え、プロセスではなく人間を中心に据えたAI構築について議論します。 2020年に着任したMoney氏は、技術戦略とビジネス戦略を直結させる役割を担ってきました。2023年初頭の社内向け生成AIチャットボットから、銀行や通信業界と連携した共通管理基盤によるエージェント型システムまで、4年間のAI導入の歩みを振り返ります。彼女の主張は、技術そのものよりも「導入」こそが最大の障壁であり、金融サービスにおけるAIの価値は、人間を何に置き換えるかではなく、人間が何から解放されるかによって決まるというものです。 🎧 音声版はMetis Strategyのポッドキャスト「Technovation with Peter High」の第1127回として配信中です。 本エピソードはTinesとBlitzyの提供でお送りします。
Cisco社長が語る、AIエージェント導入を成功させるには
大企業でAIエージェントと従業員の協働が進んでいます。Ciscoの社長がエンジニアチームでの経験をもとに、責任の所在や予算、リーダーシップについて経営層へアドバイスします。
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