生成AIに質問する MicrosoftとGoogleのAIエージェント製品(Geminiの解説)
Microsoft には Copilot Studio というエンドユーザー向けAIエージェント製品がありますが、Google製品にも同様の製品はありますか。はい、GoogleにもMicrosoft Copilot Studioに相当する製...
2025-12
生成AIに質問する 
生成AIに質問する 2028年までにAIエージェント数は13億に(Geminiの解説)
「2028 年までに企業の AIエージェント数は 13 億に達すると予想されています」という報道の背景をGemini3に質問しました。上のURLの記事に「2028 年までに企業の AIエージェント数は 13 億に達すると予想されています」と...
生成AIに質問する Gemini3によるRAG：検索拡張生成の解説
自分と隣人用のメモです。RAGとは? LLMのRAGについて、解説してください。 また、RAGの実装方法やベクトルデータベースとの関係についても補足的に解説をお願いします。LLM（大規模言語モデル）におけるRAG（Retrieval-Aug...
生成AIに質問する AIエージェントの神経系レイヤー(Gemini3の解説)
自分と隣人用のメモです。 以前、AIエージェントの構成(スタック)について質問したとき、 構成要素として、「脳」レイヤー（Models & Routing）、「記憶」レイヤー（Memory / Context）、「手足」レイヤー（Tools...
生成AIに質問する AIエージェントの解説とAPI製品・サービスの紹介(Gemini3の解説)
自分と隣人用のメモです。私の事は放っておいてください。 米国において、AIエージェントの普及により、普及したAPI製品にはどのような製品がありますか。 CRMなどのSaaSがAIエージェントの普及により衰退したと聞きますが、AIエージェント...
生成AIに質問する ベクトルデータベースとは(Gemini3の解説)
これは自分と隣人用のメモです。他意はありません。興味の無い人は無視すれば良いと思います。 ベクトルデータベースとは、何ですか。 LLMと関係があるそうです。 詳しく解説してください。ベクトルデータベース（Vector Database）とは...
生成AIに質問する 日本企業DXは、米国に対してどのぐらい周回遅れなのか？(Deep Research 文書)
先日の記事で Deep Research の回答に「日本のSaaS市場はCAGR約20%で成長しているが、米国に比べて『周回遅れ』のDX（デジタルトランスフォーメーション）需要を取り込んでいる段階である」との説明があったので、どのぐらい周回...
生成AIに質問する AIにとって使い易いソフトウェアとは？(Geminiの回答)
AIエージェントの普及により、SaaSのように人間が使うソフトウェアは衰退し、SDKや開発ツールのようにAIエージェントが、直接使うソフトウェアが拡大するという話を聞きました。 AIエージェントにとって使い易いソフトウェアとは、どんなソフト...
生成AIに質問する AIエージェント時代のソフトウェアビジネス(Deep Research 文書)
生成AI登場後のソフトウェア市場の変化を質問しただけですが、予想外に有意義な回答を得られたので共有したいと思います。結論から言うと、AIエージェントの普及により、ソフトウェアの使い手が、人間からAIエージェントに代わって行くという話になりま...
生成AIに質問する AI後のWebサイトへのアクセス状況(Deep Research 文書)
私は、生成AI登場後に、Google検索を利用する頻度が激減しました。おそらくみんな同様だろうと思い、Gemini Deep Research に生成AI登場後にGoogle検索がどのような影響を受けているのかリサーチしてもらいました。生成...