AIツール・サービス紹介 手軽に高精度3D空間データ！ハンディSLAMスキャナ「MetaCam Air2」でビジネスを加速
株式会社小泉測機製作所が販売を開始したハンディSLAMスキャナ「MetaCam Air2」は、コンパクトな本体に最先端技術を詰め込み、誰でも簡単に高精度な3D空間データを作成できる画期的なツールです。本記事では、その驚きの機能とビジネスでの活用方法をAI初心者にもわかりやすく解説します。
AIツール・サービス紹介 
教育・学習 ストラテジットとLedge.ai運営のレッジが共同で「AIエージェント実装研修」を開始
ストラテジットとAI専門メディア「Ledge.ai」を運営する株式会社レッジが共同で、「実務で使える 生成AI研修プログラム」の提供を開始しました。この研修は、SaaS連携と最新プロトコルを統合し、現場の業務を自動で実行できるAI人材を育成することを目的としています。
教育・学習 英科学誌「Nature」にEduLab社員共著の書籍書評が掲載！AI時代の「書くこと」の未来を探る
株式会社EduLabのグループ会社社員が共著した書籍の書評が、世界的な科学誌「Nature」に掲載されました。この書籍は、AIが進化する現代において、「書くこと」の価値や人間とAIの関係性を深く探求しています。
AIツール・サービス紹介 住友電工情報システムがサイボウズ「オフィシャルパートナー」に認定！社内情報をAIで効率的に活用
住友電工情報システムが、企業内検索システム「QuickSolution®」でサイボウズの「オフィシャルパートナー」に認定されました。これにより、Garoonを含む社内情報を横断的に検索し、生成AIによる対話形式でのナレッジ活用が推進されます。
AIツール・サービス紹介 シナモンAI、中部地方最大級のDX総合展「Japan DX Week 名古屋」で最新AIプロダクトを展示
2026年2月25日から27日までポートメッセなごやで開催される「Japan DX Week 名古屋」に、シナモンAIが出展します。生成AIの活用や業務のデジタル変革（DX）を加速させる二つの主要プロダクト、「Super RAG™」と「Flax Scanner HUB」のデモンストレーションを実施し、企業の生産性向上を支援する最新技術を紹介します。
開発・プログラミング Qlean Datasetが建設現場のAI開発を支援する「建設現場作業員・建設機械画像データセット」の提供を開始
Visual Bank株式会社傘下のQlean Datasetが、建設現場で働く作業員や建設機械の画像をまとめたデータセットの提供を始めました。このデータセットは、AIが工事現場の状況を理解したり、安全管理に役立つシステムを開発したりするために活用できます。
AIツール・サービス紹介 AIが研修旅行の計画をサポート！「Metareal トラベルニーズ」プレミアムプラン提供開始
メタリアル・グループの株式会社ロゼッタは、法人向けの研修旅行需要分析AIエージェント「Metareal トラベルニーズ（Metareal TN）」のプレミアムプランを2026年2月17日より提供開始しました。このAIは、研修旅行や合宿の需要を予測し、最適な旅行プランの提案まで自動化することで、企業の旅行手配を効率化します。
教育・学習 吉積情報、Gemini活用支援プログラム「AI Driven」に「Google Workspace Studio 基礎講座」を新設 ～生成AIで現場主導の業務自動化を推進～
吉積情報株式会社は、Google Workspaceと生成AI「Gemini」を連携させるノーコード自動化ツール「Google Workspace Studio」の実践トレーニング講座を、2026年2月10日より提供開始しました。AI初心者でも業務フローを構築できる実践的な内容で、現場主導の業務改革をサポートします。
開発・プログラミング Congzi AIアルゴリズムがオープンソース化：AIの基礎を再構築し、科学的発見を加速
中国発のCongzi AIアルゴリズムがオープンソースとして公開されました。この「世界初の物理ネイティブ型知能エンジン」は、第一原理に基づきAIの基礎ロジックを再構築し、AIが「宇宙の言語を理解する存在」へと進化。わずか5分で、あらゆるAIが科学的発見者に変貌する可能性を秘め、「AI for Science」分野に革新をもたらすと期待されています。
機械学習・深層学習 ZOZO研究所、AIの賢い組み合わせと公平性を探る最新研究で世界的評価
ZOZO研究所の研究員による2本の論文が、機械学習のトップカンファレンス「ICLR 2026」に採択されました。これらの研究は、複数のAIモデルを効率的に組み合わせる「モデルマージ」の課題解決と、AIが偏りなく判断するための「タスク演算」の公平性について深く掘り下げています。