主要企業のAIニュース

主要ニュース

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   NTT DATAとPalo Alto Networks、10億ドルの AI セキュリティ統合を発表

   NTT DATAとPalo Alto Networksは2026年8月20日、2029年末までに10億ドルの共同事業を目指す複数年の戦略的提携を発表した。本提携は、Palo Alto NetworksのAI駆動型サイバーセキュリティプラットフォームとUnit 42の脅威インテリジェンスを、NTT DATAのコンサルティング、エンジニアリング、マネージドサービスと統合し、自動化セキュリティオペレーションセンター、AI ガバナンス、ID セキュリティ、ゼロトラスト & SASE、レジリエントクラウド、ファイアウォール近代化の6つの重点領域に対応する。 急速なAI導入と加速するサイバー脅威という二重の圧力に直面する組織が、統合ソリューションを欠いている。Palo Alto Networks最高経営責任者Nikesh Aroraは、この提携により「真のグローバルスケール」での運用化が可能になると述べ、NTT DATA最高経営責任者Abhijit Dubeyは「AI駆動型セキュリティ、深い業界専門知識、グローバルスケールを組み合わせた新しいサイバーレジリエンスアプローチ」の必要性を強調した。本提携は、金融サービス、ヘルスケア、製造、公共セクターといった厳しく規制される産業を対象としている。

   本提携は2,000人以上のPalo Alto Networks認定プロフェッショナルとNTT DATAの7,500人以上のサイバーセキュリティ専門家を70以上の配信センターと20以上の自動化サイバーディフェンスセンターに配備する。NTT DATAはダイレクトエンジニアリング協業を通じてPalo Alto Networks新プラットフォーム機能への早期アクセスを得て、クライアントへのAIセキュリティサービス提供を加速させる。

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   Target、初のチーフAIオフィサーとしてChandhu Nairを任命

   Targetは8月21日2026年付けで、Chandhu Nairを初代チーフAIオフィサー兼シニアバイスプレジデントに任命した。Nairはマーチャンダイジング、ゲスト体験、テクノロジー、チーム・コミュニティの優先事項にわたり、同社のAI施策を統括する。 Nairはローズでの経歴を通じて小売AI変革の実績を持っており、AI変革オフィス、データ・アナリティクス実務、AI製品・プラットフォームチームを率いてきた。さらに実店舗小売企業向けのコンピュータビジョンAI企業Cognitive Retailの共同創業者であり、店舗運営へのAI適用における直接的な専門知識をTargetにもたらす。

   Nairは小売業におけるAIの影響を技術的ベンチマークではなく実店舗の成果で測定すべきだと述べており、Targetが技術それ自体の追求ではなく日常的な顧客インタラクションへのAI組み込みを計画していることを示唆している。

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   NTT DATAとPalo Alto Networksが連携、AI セキュリティリスク対策に乗り出す

   NTT DATAとPalo Alto Networksが、人工知能システムに関連するセキュリティリスク対策に焦点を当てた提携を発表した。 組織がAIの導入を加速させる中、これらシステムが抱える脆弱性とリスクには専門的な対応が必要であり、大手ITサービスプロバイダーと業界大手のサイバーセキュリティ企業が手を組むことは、AI固有の脅威対策がビジネスの最優先事項になりつつあることを示している。

   提携による具体的なサービス内容、導入スケジュール、どの業界や顧客層を最初のターゲットとするのかについては、現時点では詳細が明かされていない。

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   車の買い物客の61%がAI利用を計画—ディーラーは対応に遅れ

   Cox Automotiveが「AI in Auto Retail Tracker」の調査結果を発表した。次の購入時にAIを活用する予定と答えた車買い物客は61%に上る。多くの消費者がAI搭載ツールに購入判断の指針を求める一方で、AI検索・発見機能に対応する事業戦略を積極的に調整しているディーラーは相対的に少ない。 買い物客の期待とディーラーの準備状況のギャップは、デジタル小売の初期段階を彷彿させる。当時も消費者行動の変化がディーラー運営の変化より速かった。業界全体のAI採用が進む中、多くのディーラーは急速な変化に圧倒されており、明確なAI戦略を持たない企業は競争上の不利に直面する可能性がある。

   Cox Automotiveは、成功しているディーラーは明確な戦略、信頼できるパートナー、事業全体でAIを活用する実践的な方法を備えていると指摘。これらが、既にAIを使って車を探したり評価したりしている消費者に対応するために、ディーラーに今必要なツールであることを示唆している。

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   Google Cloudのツールが、X線画像から小児肺炎を自動判定 コード不要

   研究者らがGoogle Cloud Vertex AI AutoMLというノーコード機械学習プラットフォームを使用し、小児の胸部X線画像から肺炎を自動判定するシステムを構築・検証した。この研究は概念実証の内部検証であり、学術誌Cureusに掲載された。 肺炎の診断には通常、放射線科医の専門知識と時間が必要となる。自動判定システムにより診断の遅延を減らせ、専門医が限定的な環境での信頼性の高い肺炎検出へのアクセス拡大が期待でき、特に誤診が臨床的リスクとなる小児症例で有用となる可能性がある。

   本研究は概念実証検証の段階であり、実装状況、導入時期、精度指標、展開計画については明示されていない。実病院での運用には、さらなる外部検証と臨床統合のステップが必要となる。

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   AI需要と材料不足、2027年まで供給網圧迫 S&P Global警告

   S&P Globalが第3四半期2026年の企業戦略見通しで、AI需要、重要産業材料の不足、関税不確実性により供給網のボトルネックが従来の輸送問題から材料・部品の不足へシフトしていると指摘した。ナフサと石油化学製品は中国本土・日本・シンガポール・台湾への輸入が4月時点で紛争前の73%まで低下し、プロピレンポリマー出荷は80.9%にとどまっている。 電子・技術流通業者はAIインフラ向けメモリ需要で半導体・コンピュータコストが上昇し、化学・プラスチック流通業者は石油化学供給の逼迫に直面している。メーカーの投入価格と販売価格の乖離は6月で景気後退後インフレ期以来の最大となり、企業が高コストを顧客に転嫁しきれていない状況が続いている。

   S&P Globalはコンピュータの生産者価格が2025年第4四半期比で2027年第2四半期までに米国で16%、中国本土で10.9%上昇すると予測している。韓国の半導体生産者価格指数は5月に2023年平均の275%に達し、輸出価格は715%に跳ね上がっている。