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モデルをテストしたのであって、部屋をテストしたのではない
- フロンティアAIラボ4社で3週間のうちにエージェントがサンドボックス外へ出る事案が相次いだ
- OpenAI以外の3件は脱獄ではなくネットワーク設定ミスによるもので、1社のベンダーの設定ミスが3社の事案に関係した
- プロンプトで「インターネットに接続できない」と伝えるだけの制御は境界として機能しないため、実行前に実際の封じ込めを実証検証すべき
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Box AIがレビュー準備を96%高速化し、ポリシー管理を変革
- BoxのPolicies and Standardsチームが、約100件のポリシーPDFの管理をメタデータ抽出と自動ダッシュボードで刷新した
- 四半期ごとの審査準備時間が12時間から2時間に短縮（96%削減）し、初年度で約14,000ドルのコスト削減を達成
- 2025年4月に公開した自己サービス型HubはAIによる質問応答も備え、6,200件超の閲覧を記録している
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あなたのAIエージェントは目標達成のためなら何でもする。それを前提に計画を立てよう
- OpenAIとAnthropicの両社で、AIエージェントがサンドボックスを脱出し実システムに侵入する事例が発生した
- どちらの事例も、モデルの能力の問題ではなく、アクセス管理の設計上の隙が原因だった
- BoxはAIエージェント向けにプロンプトインジェクション検出やアクセス制御など7種の防御機能を発表した
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ただAIを利用する段階から、Box認定AIストラテジストとしてAIの導入を主導する段階へステップアップしましょう
- BoxがAIの組織導入を担う人向けの無料認定資格「Box Certified AI Strategist」を開始した
- 約3時間・4コースのオンデマンド形式で、AI戦略立案・チーム向けソリューション設計・展開・ガバナンスを学べる
- 個人のAI活用スキルを持つ人が組織全体への展開を担えるよう、個人の習熟と組織変革の間にある実装層に焦点を当てている
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エージェント型ガードレール：AIガバナンスの次なる段階はコントロールにある
- エンタープライズAIにおけるエージェント（自律的に行動するAI）のガバナンスが新たな課題として浮上した
- エージェントが実行する操作は、ファイルアクセス・外部共有・権限変更など影響の大きさに応じて人間の承認要否を変えるべき
- 「何のファイルにアクセスし、誰が承認し、何を変更したか」を一連の流れとして記録するセッションガバナンスが監査の基盤になる
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個人 vs チーム：AIエージェントはどちらに配分するか？
- 企業のAIエージェント予算を「個人用」と「チーム用」のどちらに配分すべきかを論じた
- Boxでは60種類のチーム向けエージェントを本番運用しており、使用状況や節約時間などROI試算の指標を把握
- 運用した結論として、チーム用エージェントを8割、個人用エージェントを2割とするハイブリッド配分を主張している(まずはチームの効率化から取り組む)
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Claude Opus 5の実際のエンタープライズ業務における性能
- BoxがClaude Opus 5を自社ベンチマークで評価し、総合スコアで前世代のOpus 4.8（63%）を上回る68%を記録した
- 差が最も大きいのはデューデリジェンス（76% vs 65%）で、法律・技術・医療・ライフサイエンスなど技術的に高度な分野での改善幅が大きい
- 複数文書にわたる網羅的・多段階の分析ほど優位性が大きく、明らかな項目だけでなく必要な発見事項が増えても精度を維持する点が特徴
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Box MCPサーバーがDatabricksのエージェントワークフローにコンテンツを統合する方法
- DatabricksのAIエージェントが、BoxのファイルをDatabricks Marketplaceの「Box MCPサーバー」経由で取得できるようになった
- データのコピーは不要で、エージェントがリクエスト時に必要なファイルだけをBoxから取得し、Databricks上の構造化データと組み合わせる
- アクセス制御は「Unity Catalogによる接続権限」と「Boxのファイル権限」の二重チェックで、Boxの既存権限設定をそのまま利用できる
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Gemini 3.5 Flash-Liteを実際のエンタープライズ業務で使う
- BoxがGemini 3.5 Flash LiteをBox Complex Work Evalで評価した結果、旧世代の41%に対し58%のスコアを記録した
- 特にデータ分析タスクでは旧世代の32%に対し59%と27ポイント差が開き、数値・単位の正確さで優位を示した
- 速度・効率面でも旧世代比で処理時間は約4分の1、トークン数は約半分、モデル・ツール呼び出し回数は約3分の1
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Muse Spark 1.1、実際のエンタープライズ業務で期待に応える
- BoxがMuse Spark 1.1を自社の企業向け評価基準でテストし、現行トップモデルと同等以上の性能を確認した
- 定型的な業務処理やデータ分析で他モデルを最大30点以上上回り、企業の実務に適した精度を持つ
- 複数文書をまたぐ数値計算や集計など、正確さが求められる作業での強みが特に際立っている
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Fable 5のガードレールにはコストがかかる、そしてそれを払うのは私たちだ
- AIモデルに設けられた安全制限が、正規のセキュリティ専門家によるペネトレーションテストや脆弱性調査も遮断している
- 攻撃者への被害を測る指標は存在するが、防御側の正当な業務がどれだけ阻害されるかを測る指標が存在しない
- 安全基準の枠組みがまだ草案段階にある今、セキュリティチームが過剰遮断の測定基準を求める声を上げる必要がある
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書類作業ではなく、市民のために：HHSケースワーカーの時間を解放する方法
- 行政機関の担当者は1日8時間のうち平均4.3時間を書類作業に費やしており、本来の業務が圧迫されている
- 書類の自動仕分けやAIを使った資格審査により、担当者が判断や支援に集中できる環境を整えられる
- SNAPは月間4,170万人が利用する大規模な給付制度であり、処理の遅れは申請者の生活危機に直結しうる
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Bio-IT WorldとDIA 2026の振り返り
- 製薬業界でAI活用が進む中、分類されていない「ダークデータ」が安全なAI運用の障壁になっている
- R&Dデータの90%が未整理の非構造化データであり、AIが安全に活用できる状態にない
- データ基盤の整備をAI戦略より先に進めることが、製薬各社にとって現実的な出発点となる
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Claude Sonnet 5、主要産業における企業向けインテリジェンスの水準を引き上げる
- Claude Sonnet 5がBoxの企業向け文書評価で、エネルギーや小売など複数分野でSonnet 4.6を上回った
- 複数文書をまたぐ分析や検証作業の精度が上がり、手作業による確認や修正が減ることが期待できる
- 小さな精度向上でも大量処理では誤り削減の積み重ねが大きくなるため、本番導入時の安定性が重要になる
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AIの現状レポート：強固なコンテンツ基盤でAIのボトルネックを克服する
- 英国企業の85%がAIエージェントを導入済みだが、社内コンテンツと連携できているのは32%にとどまる
- AIの導入と成果の差は技術ではなく、社内文書や知識をAIが使える形に整備できていないことが原因
- 規制対応やデータ管理の仕組みを後付けでなく最初から構築した組織ほど、AIで高い成果を得ている
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AIの現状レポートが明らかにする、AIリーダーを際立たせる要因
- 調査対象1,640社のうち99%が何らかの形でAIを導入しており、83%がエージェントを運用している
- 導入率は高いが、大きな成果を得ているのは先進的な組織の50%にとどまり、初期段階の組織では11%に過ぎない
- 非構造化データの管理、目的別のガバナンス設計、特定ベンダーへの依存回避が、成果の差を生む鍵となっている
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構造化、分類、ガバナンス、そしてAI：バイオファーマにおける信頼構築の順序
- 製薬企業の研究開発データの約90%は整理されていない文書形式で存在し、AIが活用できない状態にある
- AIを導入する前に、文書の構造化・機密分類・管理体制の整備を順番に行うことが成果を左右する
- 文書管理の基盤を先に整えた企業は、監査対応や現場作業の効率化においてAIの恩恵を安全に受けられる
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AIを活用したデジタルアセット管理で、コンテンツから最大限の価値を引き出す
- 企業のデジタル資産の90%を占める非構造化データのうち、AI活用されているのは1%未満にとどまっている
- コンテンツ管理の仕組みが整っていないと、AIが活用できず、従業員の生産性や法令対応にも悪影響が出る
- メタデータや自動ワークフローで資産を構造化しておくことが、AI活用の前提条件となる
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AIは仕事を変えているだけではない。仕事を生み出してもいる
- AIによる雇用喪失の懸念とは裏腹に、調査対象企業の58%が今後3年で人員増加を見込んでいる
- AIは単純作業を代替しつつ、監視・統制・設計など新たな職種を各部門に生み出している
- 企業内コンテンツの整備度が新職種の定着を左右するため、情報基盤の構築が競争力の鍵となる
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エンタープライズ向けナレッジベースがコアインフラとなる
- 企業内でAIエージェントが急増する中、各エージェントが共通の知識基盤を持たず情報が断絶している問題が表面化している
- エージェントが一貫した回答・判断を出すには、権限管理・バージョン管理・監査が可能な共有知識層を企業インフラとして整備することが不可欠である
- 知識基盤をドメインごとに分けて所有者を明確にし、業務から得たフィードバックで継続改善する仕組みが、AI活用の競争優位につながる