2025年2月25日公開のAI関連ニュースまとめ

【最新ニュース】Anthropic、高速ハイブリッド推論モデル「Claude 3.7 Sonnet」を発表
【最新ニュース】NEC、生成AI「cotomi」でクラウド型ネットワーク管理を強化
【プレスリリース】アニメ生成AI「GAZAI」がリリース記念コンテストを開始
【プレスリリース】純国産ノーコードETLツール「Waha! Transformer」、生成AI連携オプションを提供開始
【プレスリリース】ホットヨガスタジオLAVA、生成AIによる顧客サポートを導入
【プレスリリース】住友電工情報システム、エンタープライズサーチ「QuickSolution」に生成AI連携機能を搭載
【プレスリリース】生成AIニュースを自動集約するAIメディア「omake AI」公開
【利活用】AIエージェントが変える医療現場の未来――薬局から始まるAI革命
【利活用】上部胃がんの脾門部リンパ節転移を予測する機械学習モデルの開発

1. 【最新ニュース】Anthropic、高速ハイブリッド推論モデル「Claude 3.7 Sonnet」を発表

タイトル: Anthropic社が2025年2月25日に高速な出力と段階的な推論を併せ持つ、初のハイブリッド型推論モデル「Claude 3.7 Sonnet」をリリース。

本文: Anthropic社から発表された「Claude 3.7 Sonnet」は、従来の「Claude 3.5 Sonnet」を大幅にアップデートした最新のAIモデルです。最大の特徴は、高速な出力を行う標準思考モードと、複雑な問題解決に適した拡張思考モード（Extended Thinking Mode）を統合したハイブリッド型推論モデルである点です。

このモデルは、特にフロントエンド開発や複雑なコードベースの解析といったコーディング能力に優れており、企業における実際の問題や作業への対応に重点を置いて開発されました。API経由で利用する際には、思考プロセスに使用するトークン数の上限を指定できるため、応答速度、コスト、そして回答の精度を柔軟に調整することが可能です。

Claude 3.7 Sonnetの価格は前モデルと同じで、入力トークン100万あたり3ドル、出力トークン100万あたり15ドルで提供されています。また、Anthropic社は限定研究プレビューとして、開発者がターミナル上でコードの編集・テスト・GitHub連携などを行う際に支援するエージェント型ツール「Claude Code」も公開しました。

Claude 3.7 Sonnetは安全性と信頼性も向上しており、有害リクエストと無害リクエストの判別精度が向上し、誤った拒否を45％削減することに成功しています。新しいシステムカードでは、Responsible Scaling Policyの評価結果の詳細な内訳が開示され、AI研究者がリスクや脆弱性の評価を行えるようになっています。

引用元サイト: gihyo.jp
引用元URL: https://gihyo.jp/article/2025/02/claude3.7-sonnet-and-claude-code

2. 【最新ニュース】NEC、生成AI「cotomi」でクラウド型ネットワーク管理を強化

タイトル: NECが開発した生成AI「cotomi」を、ネットワークのクラウド型統合管理サービス「NetMeister」に組み込み、「AIチャット機能」などを追加した新プランを提供開始。

本文: NECは、自社開発の生成AI「cotomi」を搭載したクラウド型ネットワーク統合管理サービス「NetMeister」の新プラン「NetMeister Premium Plus」を発表しました。この新プランでは、AIチャット機能が追加され、ネットワーク運用管理者の作業を支援します。

NetMeisterは、NEC UNIVERGEシリーズやAtermシリーズなどのビジネス向けネットワーク機器のリモート管理を可能にするサービスであり、新プランではAI連携機能として「端末接続分析」と「AIチャット」が提供されます。「端末接続分析」では、無線LANデバイスの接続情報を可視化し、障害発生時の原因究明を支援します。「AIチャット」では、cotomiが具体的な解決策を提案し、高度なスキルを持たない運用管理者でもトラブルシューティングが可能になります。

NetMeister Prime Plusの価格は、管理対象のネットワーク機器1台あたり月額3,400円（税抜）から。NECは今後3年間で累計7万台のネットワーク機器への導入を目指しており、AI主導型のネットワーク運用管理の実現に向け、サービス範囲を順次拡大していく方針です。

引用元サイト: ascii.jp
引用元URL: https://ascii.jp/elem/000/004/253/4253342/

3. 【プレスリリース】アニメ生成AI「GAZAI」がリリース記念コンテストを開始

タイトル: アニメ・マンガ生成AIプラットフォーム「GAZAI」が、アニメ生成AI機能のリリースを記念した動画投稿コンテストを開催。

本文: 株式会社GAZAIは、同社が運営する生成AIプラットフォーム「GAZAI」にて、アニメ生成AI機能の新規リリースを記念したアニメ・動画投稿コンテストを実施します。コンテスト期間は2025年2月25日(火)12時から3月10日(月)23時59分までで、GAZAIの新機能「アニメ・動画生成AI」を使って制作した動画をX（旧Twitter）に「#gazai」と @gazaiai を付けて投稿することで参加できます。

コンテストでは、Xの「いいね」数とGAZAI内の「いいね」数の合算で順位を決定し、1位には10,000円分のAmazonギフト券、2位には5,000円分、3位には3,000円分のAmazonギフト券が贈られます。GAZAIは、アニメ・マンガを簡単に作成できるサービスで、今回のコンテストを通じて、アニメ生成AI機能の利用促進を図ります。

引用元サイト: prtimes.jp
引用元URL: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000137072.html

4. 【プレスリリース】純国産ノーコードETLツール「Waha! Transformer」、生成AI連携オプションを提供開始

タイトル: ユニリタが純国産ノーコードETLツール「Waha! Transformer」の最新オプションとして「生成AI連携オプション」を2025年2月に提供開始。

本文: 株式会社ユニリタは、純国産ノーコードETLツール「Waha! Transformer」の最新オプションとして「生成AI連携オプション」を提供開始します。このオプションを利用することで、セキュアな環境下での生成AIの利用が可能になります。

「Waha! Transformer」は、各種データベース、基幹システム、クラウドサービス、Excelなどと直接連携し、大量のデータを連携・加工・自動化できるツールです。新オプションにより、生成AIが参照・追加学習するためのデータを正確に整形する作業を自動化し、利用者はより高精度な回答を得られるようになります。また、クラウド上にデータをアップロードする必要がないため、情報漏洩のリスクを抑えながら生成AIを安全に利用できます。チャットWebアプリケーションや追加学習機能の強化、対応ファイル・ベクトルデータベースの追加なども行われました。

引用元サイト: www.unirita.co.jp
引用元URL: https://www.unirita.co.jp/press/2025/0225_press001.html

5. 【プレスリリース】ホットヨガスタジオLAVA、生成AIによる顧客サポートを導入

タイトル: ホットヨガスタジオLAVAが、ChatGPTとの連携システム「SELFBOT」を導入し、顧客対応の効率化と会員サポートの向上を目指す。

本文: SELF株式会社は、全国に520店舗以上を展開するホットヨガスタジオLAVA Internationalに、ChatGPTとの相互連携システム「SELFBOT」を導入しました。LAVAでは、会員数の増加に伴い、電話による問い合わせが増加し、カスタマーサポートに大きな負担がかかっていました。また、FAQの管理にかかる工数も課題となっていました。

今回導入された「SELFBOT」は、高精度のRAG（検索拡張生成）を備えた生成AIチャットボットであり、問い合わせ対応工数の削減と、より円滑な会員サポートの実現を目指します。SELFBOTは、ドキュメントやURLを自動学習させ、即座に回答に導ける次世代型のチャットボットであり、社内対応はもちろん、顧客対応にも利用可能です。

引用元サイト: self.systems
引用元URL: https://self.systems/ai-news-selfbot-lava-pressrelease/

6. 【プレスリリース】住友電工情報システム、エンタープライズサーチ「QuickSolution」に生成AI連携機能を搭載

タイトル: 住友電工情報システムが、エンタープライズサーチ「QuickSolution」にサイボウズGaroon対応や生成AI連携(RAG)機能を強化したVer.13.4を販売開始。

本文: 住友電工情報システム株式会社は、エンタープライズサーチ「QuickSolution」の最新バージョンVer.13.4をリリースしました。今回のバージョンでは、サイボウズGaroonへの対応、生成AI連携(RAG)機能の強化、画像OCR検索機能の追加など、企業のナレッジマネジメントと業務効率化を支援する機能が拡充されています。

生成AI連携オプションでは、ChatGPTなどの生成AIと連携し、社内情報から利用者が知りたい情報を対話形式で的確に回答することが可能になります。さらに、回答生成に使用した文書の情報が文単位で表示されるようになり、回答の妥当性の判断が行いやすくなりました。QuickSolutionは数100TBまで対応可能なエンタープライズサーチであり、企業内に散在する情報を横断的に検索し、組織全体のDXを強力に支援します。

引用元サイト: www.sei-info.co.jp
引用元URL: https://www.sei-info.co.jp/quicksolution/news/news-qs20250225/

7. 【プレスリリース】生成AIニュースを自動集約するAIメディア「omake AI」公開

タイトル: 株式会社おまけが運営するECショップ「omake」が、生成AIに関する最新ニュースを自動集約・整理するAIメディア「omake AI」を正式に公開。

本文: 株式会社おまけは、生成AIに関する最新ニュースを自動集約し、独自のアルゴリズムで整理・配信するAIメディア「omake AI」を公開しました。生成AIの進化は目覚ましいですが、「omake AI」は、AIが最新情報を自動で収集・整理し、要点をわかりやすく届けることで、誰でも簡単に最新トレンドを把握できるようになります。

「omake AI」の主な機能は、AIによるニュースキュレーション、要約機能、そしてユーザーの興味関心に応じたカスタマイズです。今後は、専門家による解説記事の配信や、ユーザーが意見を交換できるコミュニティ機能の導入も予定されており、AI技術の進化に合わせて新たな機能が次々と追加されていく予定です。

引用元サイト: www.nishinippon.co.jp
引用元URL: https://www.nishinippon.co.jp/item/o/1319607/

8. 【利活用】AIエージェントが変える医療現場の未来――薬局から始まるAI革命

タイトル: AIエージェントを活用した接客支援ソリューション「薬急便遠隔接客AIエージェント」が、薬剤師の負担を軽減し、患者さんへの新たなサービス提供の機会を創出する。

本文: 医療業界におけるDX推進は避けられない潮流となっています。しかし、現場では多くの課題があります。薬剤師の負担増や新システムへの抵抗感を乗り越え、誰もが簡単に使えるAIエージェントで医療の質を高める挑戦が始まっています。株式会社MG-DXはAIエージェントを活用した接客支援ソリューション「薬急便遠隔接客AIエージェント」の提供を開始しました。

AIエージェントは、患者さんとの対話を通して、処方せん受付、保険証やお薬手帳の確認、よくある質問への回答などをスムーズに行います。その結果、受付までの待ち時間の短縮や業務効率化が実現でき、患者さんからのクレームの減少や、新たなサービス提供の機会創出が期待できます。遠隔での服薬指導やAIを活用した患者さんへのヒアリングサポートの需要が急速に拡大していることを背景に、2024年11月には「遠隔接客事業部」が新設され、AIエージェントの導入・活用を推進しています。

引用元サイト: www.cyberagent.co.jp
引用元URL: https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=31447

9. 【利活用】上部胃がんの脾門部リンパ節転移を予測する機械学習モデルの開発

タイトル: 国立がん研究センターなどが、上部胃がんにおける脾門部リンパ節転移を予測する機械学習モデル「Bayes-SHLNM」を開発。

本文: 国立がん研究センター、理化学研究所、名古屋大学からなる共同研究グループは、上部胃がんにおける脾門部リンパ節転移を予測する機械学習モデル「Bayes-SHLNM」を開発しました。このモデルは、機械学習の1つであるベイズロジスティック回帰を用いたものであり、頻度主義アプローチに基づく既存のモデルと比較して、予測の不確実性を考慮した意思決定支援を可能にします。

脾門部リンパ節は胃の上部3分の1における胃がんの領域リンパ節ですが、脾門部リンパ節の2.8～27.9%に転移が認められています。脾臓摘出を伴う脾門部リンパ節の切除が日本では幅広く行われていますが、脾臓摘出にはいくつかの欠点があり、特に術後合併症の発生率が高いことが、ランダム化比較臨床試験や後ろ向き研究で報告されており、特定の症例では生存率の改善効果を相殺することも示されております。

「Bayes-SHLNM」モデルは、個々の患者さんに対する事後確率分布を表示することで、臨床医がより適切な治療計画を立てることを支援します。本研究成果は、国際学術雑誌「npj Digital Medicine」オンライン版に掲載されました。

引用元サイト: www.ncc.go.jp
引用元URL: https://www.ncc.go.jp/jp/information/researchtopics/2025/0225/index.html