日本のAIインフラ市場は2022〜2025年の3年間で7倍に拡大し、2026年に55億ドルを超える（IDC）。当初は経済安全保障推進法に基づく政府GPU補助が主ドライバーだったが、今後はマイクロソフト100億ドル（2026〜2029年）・AWS約2.26兆円（〜2027年）・SoftBankの堺工場転換など企業主導の投資へと移行。2028年にはAIインフラ支出が非AI支出を初めて上回ると予測され、…
NTTデータは2026年度末までに生成AIを活用してITシステム開発業務のほぼ全量を自動化すると発表した。大手SIerが自社のエンジニア生産性を数倍にできる場合、中堅・中小SIerへの外部委託ニーズは価格優位性と人月コスト競争力の両面から急速に低下する。中堅SIerは顧客関係という堀を持つが、生成AIによる生産性格差が経済的に持続不能な水準になれば売却・合併が合理的選択となる。…
日本のAI起因雇用移行コストの定量追跡の欠如：WEF・OECDが示すグローバルな職種転換規模に対し、終身雇用・年功序列といった日本固有の雇用慣行のもとでAI導入が引き起こす職種移行コスト・スキル再教育の投資対効果・企業内再配置率を縦断的に測定した実証研究が存在せず、政策立案の根拠となるデータが不足している。 AI学習データ著作権リスクの日本著作権法30条の4への翻訳：Thomson…
大規模調査や政府系研究機関の報告書が一致して示すのは、生成AIが職種の一括廃止ではなくタスク再配分とスキル需要の急速な転換を引き起こすという構造変化である。世界規模では純雇用増が予測される一方、スキルギャップの拡大と職種移行コストが企業の人材戦略と教育投資の在り方を根本から問い直している。既存の研修プログラムはAIコンテンツの含有率が著しく低く、制度的対応の遅れが顕在化している。
大規模調査や政府系研究機関の報告書が一致して示すのは、生成AIが職種の一括廃止ではなくタスク再配分とスキル需要の急速な転換を引き起こすという構造変化である。世界規模では純雇用増が予測される一方、スキルギャップの拡大と職種移行コストが企業の人材戦略と教育投資の在り方を根本から問い直している。既存の研修プログラムはAIコンテンツの含有率が著しく低く、制度的対応の遅れが顕在化している。
大規模調査や政府系研究機関の報告書が一致して示すのは、生成AIが職種の一括廃止ではなくタスク再配分とスキル需要の急速な転換を引き起こすという構造変化である。世界規模では純雇用増が予測される一方、スキルギャップの拡大と職種移行コストが企業の人材戦略と教育投資の在り方を根本から問い直している。既存の研修プログラムはAIコンテンツの含有率が著しく低く、制度的対応の遅れが顕在化している。