Deep Dive

Deep Dive

富士通とNECは「AI需要の手応え」をどう語った？　2026年下半期の見通しを考察

企業の業務に向けたAI需要はどのような動きなのか。AI需要の盛り上がりと、ITサービス企業の収益は直結するのか。富士通とNECのCFOによる直近決算会見での発言から考察する。

2nmだけでは越えられないAIチップの配線の壁、MediaTekが448G SerDesを開発

xenospectrum.com

【Google Cloud Next Tokyo 26】AI エージェント時代のデータ基盤〜 SoI (System of Insight) から SoA (System of Action) へ

【Google Cloud Next Tokyo 26】エンタープライズシステムへの AI 適用～ Agentic AI による企業変革の最前線

生成AI に「嘘」をつかれた経験が後押し。メディアの価値が急上昇するワケ

【Google Cloud Next Tokyo 26】AI と働く時代、エンジニアはどう向き合っていくか

生成AI活用の最大の壁は人手と時間不足。自治体におけるデータ整備の課題が顕在化

AIデータセンターの“真の実力”を左右する「CPU」　その復権の背景にあるものとは？

【Google Cloud Next Tokyo 26】AI に障害調査を任せる線引きをどこに置くか — 自作 SRE Agent と Bits Investigation の使い分け

【Google Cloud Next Tokyo 26】「Gemini Enterprise Agent Platform」で学んだ、AI エージェントを本番で運用するための考え方

【Google Cloud Next Tokyo 26】「AI エージェント」って結局なに？業務でどう使うのかも含めて見てみよう！

AIコーディングで「障害が増加」8割、深刻な問題の発生率は1.7倍に増加

japan.zdnet.com

【Google Cloud Next Tokyo 26】SREはAIに何を任せるべき？監視保守2年目がPLAID×Datadogセッションで考えた「これからの運用者の仕事」

【Google Cloud Next Tokyo 26】AIエージェントの本番導入には壁が2枚ある – ソフトバンクが挙げた「技術の壁」と「人・組織の壁」

【Google Cloud Next Tokyo 26】Chrome Enterprise による AI の利活用とガバナンスの両立

【Google Cloud Next Tokyo 26】チャット AI はもう古い！「自律型エージェント」が分ける企業の未来

【Google Cloud Next Tokyo 26】SRE は AI に何を任せるべきか。プレイドが Datadog で出した答え

【Google Cloud Next Tokyo 26】AI エージェント時代の「分業設計」 ― Google カルチャーを及川卓也氏と考える、人と AI の協働の最適解

【Google Cloud Next Tokyo 26】Agentic Commerce とはー AI エージェントが変える顧客体験と Google Cloud アーキテクチャ

【調査レポート】テスラ・トヨタ・中国系OEMのSDV開発とAI活用～AI-DVをリードする先進企業の最前線～

生成AIがコードを書く今、改めて考えたい「ソフトウェアを作る」ということ

eng-blog.iij.ad.jp