在職者が選ぶ!「2026年岡山IT企業ランキング」 はじめに 転職者向けの口コミサイトでの評価をもとに、岡山のシステム会社(Sier)やWEB制作会社などIT企業の人気ランキングを作成しました。 岡山で就活・転職活動をされている方の参考になれば幸いです。 選定条件 ランキングの作成に当たり、以下の条件でランキングを作成しています。 以下の3つの著名口コミサイトに全てに評価が記載されている企業を対象 OpenWork 転職会議 ライトハウス 3つの口コミサイトの評価の平均値を総合評価として順位付け 2026年01月時点での評価点を記載 ※企業ごとに投稿口コミ数が異なるため、口コミサイトの評価点が必ずしも企業の「格」を示すものではなく、本ランキングはあくまで参考指標です ※3つの口コミサイト全てに評価が記載されている企業を対象としているため、一部の企業は今回のランキングからは対象外とさせていただきました ランキング 各社のランキングは以下の結果になりました。 順位 会社名 総合評価 1 両備システムズ 3.44 2 NICS 3.32 3 セリオ 3.25 4 OEC 3.23 5 トスコ 3.22 6 アイピーシステム 3.22 7 システムヨシイ 3.15 8 システムタイズ 3.

はじめに 2025年の岡山IT業界では、企業の成長投資や新しい取り組みが続々と発表されています。セリオの新本社ビル竣工、ピコシステムの開発センター新設、両備システムズの創立60周年など、大きな動きが見られます。 この記事では、2025年に岡山県内で起きたIT関連の主要ニュースを随時更新しながらまとめています。エンジニアや就職活動中の学生の方の参考になれば幸いです。 2025年主要イベント年表 日付 ジャンル 会社・団体 イベント 2025/01/16 イベント 両備システムズ ダイバーシティ＆インクルージョン フォーラム in 岡山 2025開催 2025/02/02 イベント オーユーシステム TV番組「プライド」で会社紹介 2025/02/05 イベント ネットリンクス 坂上クラウド2025 2025/02/08 経営情報 NICS おかやま子育てしやすい職場アワード受賞 2025/02/08 経営情報 セリオ おかやま子育てしやすい職場アワード受賞 2025/02/12 イベント セリオ 経営戦略「健康経営」食堂で健康チェックイベントなどを開催 2025/02/01 経営情報 アイピーシステム オフィス新設 2025/02/15 イベント 岡山WEBクリエーターズ 第58回 岡山WEBクリエイターズ「ノーコードツール徹底比較」 2025/03/01 経営情報 セリオ 平田 敬氏が代表取締役社長に就任 2025/03/03 リリース エクシードシステム 美容サロン専用AI活用の口コミ作成支援サービス「レビューアンサー（ReviewAnswer）」をリリース 2025/03/07 イベント 両備システムズ 両備システムズ 世界第3位の稲作国で「環境に優しい農業」の実証事業スタート岡山 2025/03/29 イベント マイナビ エリア別の26卒の就活人気企業が公開 2025/03/26 経営情報 両備システムズ グループ会社の役員体制変更稲谷常務が退任 2025/03/31 経営情報 システムエンタープライズ 稲谷常務が退任 2025/04/01 イベント セリオ 持株会社として株式会社リバレップホールディングス（完全親会社）を設立 2024/04/07 人事 ビザビ 2026年卒学生が選ぶ人気企業ランキング発表(株式会社ビザビ様調べ) - 両備システムズ : 前年3位 → 3位 - ケイエスピイ : 前年圏外 → 9位 - OEC : 前年16位 → 25位 2025/04/12 セミナー 岡山WEBクリエイターズ 第59回 岡山WEBクリエイターズ「動画/インスタ/キャッチコピーの伝え方」 2025/04/23-2025/04/25 イベント 両備システムズ 教育分野の展示会「EDIX（教育総合展）」へ出展 2025/04/24 セミナー 両備システムズ Nutanixセミナー「Newオンプレミスで実現する新たな仮想化基盤」 2025/05/01 経営情報 Stayway 補助金クラウド運営会社が岡山市にサテライトオフィスを設立 2025/5/07 イベント エクシードシステム アフターフォロー自動支援システム「ビーネ」説明会をオンラインで開催 2025/5/08 イベント エクシードシステム LINEヤフー Parthner Programに認定 2025/05/10 イベント 岡山エンジニア座談会 岡山エンジニア座談会 2025/05/30 セミナー ピープルソフトウェア 中小企業のための「採用×育成」セミナー＆交流会 2025/05/31 セミナー TechGuild Azure Functions × MCP ハンズオンセミナー 2025/06/02 経営情報 セリオ 本社ビル竣工 2025/06/05 経営情報 両備システムズ 創立60周年の特集記事がマイナビで公開 2025/06/12-2025/06/13 イベント ピコシステム コンベックス岡山でPICOSYSTEMFAIR 2025を開催 2025/06/19 セミナー 両備システムズ Microsoft 365導入セミナー 2025/06/16 経営情報 セリオ 株式会社クラステクノロジーとのビジネスパートナー契約締結 2025/06/20-2025/06/24 セミナー 両備システムズ はじめてのkintoneハンズオン入門セミナー 2025/06/25 経営情報 両備システムズ 「AWSソリューションプロバイダー」と 「AWS公共部門ソリューションプロバイダー」の両認定を取得 2025/06/30 経営情報 PLANSEED 岡山営業所開設のお知らせ 2025/07/05 イベント GDG 岡山 Google I/O Extended 2025 岡山 2025/07/10 イベント オーユーシステム Next Innovation ITフェア2025 2025/07/22 経営情報 ピコシステム 新社屋「開発センター」竣工 2025/08/23 イベント 両備システムズ 両備システムズ創立60周年記念 2025/08/28 経営情報 ピコシステム 開発センター新設:効率化へ担当部門集約 2025/09/01 経営情報 リバティー 岡山支店を新規開設 2025/09/02 - 2025/09/03 イベント 両備システムズ 両備共創DX2025 2025/09/25 イベント ピープルソフトウェア 役員人事変更 2025/09/28 イベント ピープルソフトウェア 「次世代の子供たちを育成するためのスポーツ情報処理！～最先端技術で未来をつくる～ 2025/09/30 イベント ピープルソフトウェア PeopleX社(東京)と「PeopleX AI面接」に関する協業を開始 2025/09/18 経営情報 両備システムズ TREND MICRO Partner Award 2025 2025/10/01 経営情報 PwCコンサルティング 岡山市に新拠点を開設 2025/10/08 - 2025/10/09 イベント 両備システムズ 地方自治情報化推進フェア2025 2025/10/10 イベント セリオ 木材利用推進コンクールで総理大臣賞を受賞 2025/10/12 - 2025/10/13 イベント ピコシシステムズ コンベックス岡山で最新ＩＴツール展示 2025/10/18 イベント オープンセミナー実行委員会 オープンセミナー2025@岡山 (OSO) 2025/10/24 リリース ピープルソフトウェア ＡＩ活用の採用面接サービス導入支援 2025/10/31 イベント 岡山大学 OI-Start生成AI活用共有会 2025/11/12 イベント OPTIC おかやまテクノロジー展(OTEX)2025 2025/11/26 経営情報 トスコ トスコと岡山県警が生成系AIシステムの共同研究を実施 2025/11/27 セミナー 両備システムズ セールスフォース・ジャパン登壇！Agentforceセミナー ～AIエージェントと共に行く業務改革への道～ 2025/11/30 イベント 両備システムズ・ピープルソフトウェア 小学生向けの職業体験イベントに参加 2025/12/05 経営情報 トスコ 厚労省「プラチナくるみん」認定取得 2025/12/18 経営情報 両備システムズ 2026年度新卒初任給を大幅引き上げ（大学卒28万円） 2025/12/22 リリース 両備システムズ 札幌市と生成AI及びAIエージェントを活用した旅費事務の実証実験をスタート 2025/12/24 リリース ピコシステム SaaS事業強化のためサブスクリプション管理ポータルiKAZUCHI(雷)を導入 2026/01/01予定 経営情報 両備システムズ 民需系ビジネス拡大に向け、子会社である「株式会社ドリームゲート」と合併 2026/01/01予定 経営情報 東和ハイシステム 社名をHi（ハイ）クラテスに変更 これまでの主な動き 企業の成長・投資 2月1日: アイピーシステムオフィス新設 5月1日: Stayway岡山市にサテライトオフィス設立 6月2日: セリオ新本社ビル竣工 6月30日: PLANSEED岡山営業所開設 7月22日: ピコシステム開発センター竣工 8月23日: 両備システムズ創立60周年 9月1日: リバティー岡山支店開設 10月1日: PwCコンサルティング岡山拠点開設 組織再編・経営体制 3月1日: セリオ新社長就任（平田敬氏） 4月1日: セリオ持株会社化（リバレップホールディングス設立） 2026年1月予定: 両備システムズとドリームゲート合併 働き方改革・人材投資 2月8日: NICS・セリオが「おかやま子育てしやすい職場アワード」受賞 2月12日: セリオが健康経営イベント開催 12月18日: 両備システムズが2026年度新卒初任給を大幅引き上げ（大学卒28万円） 新サービス・パートナーシップ 3月3日: エクシードシステム「レビューアンサー」リリース 5月8日: エクシードシステムがLINEヤフーパートナー認定 6月16日: セリオとクラステクノロジーがビジネスパートナー契約 6月25日: 両備システムズがAWSソリューションプロバイダー認定取得 12月22日: 両備システムズが札幌市と生成AI活用の旅費事務実証実験を開始 12月24日: ピコシステムがサブスクリプション管理ポータルiKAZUCHI(雷)を導入 技術コミュニティ活動 岡山WEBクリエイターズが継続的に勉強会開催（ノーコードツール、動画/SNS活用等） 岡山エンジニア座談会、Azure MCP ハンズオン等の開催 所感「2025年のニュースまとめ」 2025年の岡山の人気企業ランキング 2025年の岡山の人気IT第1位は例年と変わらず、両備システムズでした。 両備システムズは、行政・医療・福祉などの分野に強みを持つ、岡山県内最大の従業員数を誇る両備グループ配下のSierです。

はじめに State of AI Report 2025 は、Air Street Capital により毎年発表されている、AI業界全体を俯瞰する総合レポートです。 本レポートは300ページを超える英語資料のため、本記事では特に実務・ビジネスへの影響が大きい論点のみをピックアップして整理しております。 STATE OF AI REPORT 2025 State of AI Reportは2018年から毎年発表されているAI業界総まとめレポートで、技術だけでなく産業・政治・安全性・将来予測まで広く扱っています。 このレポートはAir Street Capital [AI特化のベンチャーキャピタル]によって公開されています。 ※レポート自体は今年の秋に発表されたものなので、Gemini 3, GPT-5.1が出る前の内容になっています State of AI 余分な情報は推論精度を低下させ、モデルに「考えすぎ」を誘発し、必要トークン数を増加。21-24スライド 無関係な情報を追加するだけで、モデルの推論性能が大きく低下します。 例：「猫は一生のほとんどを寝て過ごします」という無関係な文を追加すると、数学問題の正答率が半減しました。 無関係な情報があると、モデルは余計な推論を行い、必要トークン数が増加します。 研究者はトレーニングデータ選定において、量よりも質と多様性を優先し始めている。29スライド 従来は大量のデータでモデルを強化していましたが、最近は「質の高い質問」が重要視されています。 NaturalReasoning データセット Webベースの大学院レベルの質問を使用しています。 数学や科学的推論の進展を促しています。 8B Llamaを抽出すると、大規模なWebInstruct/OpenMathInstructセットよりも効率的な精度向上が得られています。 RLポストトレーニング オックスフォードの新しい論文で、最適なトレーニング問題の自動選択を実装しました。 LILO（Learning from Important Logical Outcomes）を導入しています。 質問に対する成功のバラツキが大きい質問を優先的にトレーニングすることで、トレーニングステップを1/3に削減しました。 オープンモデルとクローズドモデルの知能差は拡大。42スライド DeepSeek R1登場後、オープンモデルの性能は向上しましたが、クローズドモデルとの差は再び拡大しています。 o3リリース以降、知能差が大幅に広がっており、クローズドモデルが圧倒的優位です。 現在のトップモデルは、GPT-5、o3、Gemini 2.

はじめに この記事では、Azure、Google クラウド、Google Cloudの3大クラウドサービスのAIサービスの新規機能リリース履歴をまとめています。 主に以下のURLの情報をもとに新機能のキャッチアップを行っています。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI Serviceニュース Azure公式ドキュメント: Azure AI Agent Serviceニュース Github: Azure公式ドキュメント管理リポジトリ Github: Azure OpenAI APIプレビューバージョン一覧 Github: Azure OpenAI API安定版バージョン一覧 AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockリリースノート Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート Anthropic公式ドキュメント: APIバージョン一覧 Azure 2025年12月01日: GPT-image-1.5モデルが利用可能に OpenAIの最新画像生成モデルGPT-image-1.5がリリースされました。 パフォーマンス、品質、編集コントロール、顔の保持機能が向上しています。 編集モードでは、高い入力忠実度をサポートし、入力画像の一部を追加/削除しながら他の部分を保持できます。 主な機能: テキストから画像生成 画像から画像生成（編集） インペインティング 高品質な画像生成（最大1024x1536および1536x1024ピクセル）

はじめに この記事ではOpenAIのGPTシリーズや、AnthropicのClaudeシリーズ、GoogleのGeminiシリーズなどの主要モデルについて比較表にまとめています。 免責事項: 本記事の料金や仕様は公開時点の情報であり、変更される可能性があります。最新情報については各サービスの公式ドキュメントをご確認ください。 提供プロパイダー 各モデルの提供団体は以下の通りです。 プロパイダー モデル 設立 国 備考 OpenAI GPT 2015年12月11日 米国 GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略。2017年にGoogleが発表したLLM「Transformer」がベース。事前に大量のデータで訓練されたLLMを示す。 Anthropic Claude 2021年ごろ 米国 Claudeはフランス語圏に多い名前。 数学者クロード・シャノン（Claude Shannon）など Google Gemini 1998年9月4日 米国 Geminiはラテン語で双子座を意味する。Google社内の2つの研究チームが合併したこと、Geminiの共同技術責任者がLLM開発はロケットを打ち上げる精神と同じと共鳴したことが由来。 Meta Llama 2004年2月4日 米国 Large Language Model Meta AI 料金 以下のリンクから各LLMの料金をまとめたExcelを表示できます。 LLM料金表 注記: 最新の料金情報は各公式ドキュメントでご確認ください 料金参考リンク OpenAI系モデル OpenAI公式ドキュメント: OpenAI APIの料金 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAIの料金 Anthropic系モデル Anthropic公式ドキュメント: Anthropic APIの料金 AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockの料金 Google Cloud公式ドキュメント: Google クラウド Vertex AIの料金 Google系モデル Google Cloud公式ドキュメント: Google クラウド Vertex AIの料金 Meta系モデル AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockの料金 Google Cloud公式ドキュメント: Google クラウド Vertex AIの料金 Model ID参考リンク OpenAI系モデル OpenAI公式ドキュメント: モデル一覧 Azure公式ドキュメント: モデル一覧 Anthropic系モデル Anthropic公式ドキュメント: モデル一覧 AWS公式ドキュメント: AWS BedrockのAnthropicモデルID覧 Google Cloud公式ドキュメント: モデルガーデン Google系モデル Google公式ドキュメント: Vertex AIのモデル一覧 Meta系モデル AWS公式ドキュメント: AWS BedrockのAnthropicモデルID覧 Google公式ドキュメント: Vertex AIのモデル一覧 機能要件 プラットフォーム 入力 出力 機能 モデル名 Azure AWS Google クラウド テキスト 画像 音声 動画 PDF テキスト 画像 音声 日本語対応 Thinking Streaming Fuction Calling Structured outputs GPT-4o 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 GPT-4o-mini 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 GPT-4.

はじめに この記事では、岡山でシステムエンジニアとして就職、転職を希望している方向けに、岡山のIT産業やSierの特徴を記載し、就職・転職活動時に確認すべき観点を紹介します。 岡山に限らず、地方企業への就職を検討されている方や、Uターン・Iターン転職をされている方の参考になれば幸いです。 この記事の最新の記事はこちらになります。 岡山でのシステムエンジニア就職・転職ガイド2026 この記事を公開した経緯 著者は、中小企業のSierとして勤務していましたが、業界の労働環境と、若者・求職者が正しい情報をキャッチアップできない実態に疑問を感じ、この記事を作成しました。 1. 業界環境への疑問「会社や従業員の意識の低さ」 私が勤めていた職場では、業界の先輩から「世の中とはこういうものだ」「会社や仕事はこういうものだ」といった固定観念の押し付け、いわゆる先輩風を吹かす発言が多いと感じました。 その一方で、そうした発言とは裏腹に、社会人としての基本的なマナーや規範が欠けている方も少なくありませんでした。 会社は労働基準法を遵守せず、従業員もまた社内ルールや人との約束を軽んじ、責任の押し付け合う 些細なことで怒鳴ったり、感情をコントロールできずに無視をしたりする方 自己保身が強く、他者を助けようとしない方 私生活がだらしくなく、技術やビジネスへの興味が薄く、酒・タバコ・パチンコに時間とお金を費やすような方 役職者でありながら社員旅行で風俗店に行く方、年齢の離れた女性社員を個別に会食に誘うといった不適切な行動をとる方 真面目に仕事に取組み、努力されている方もいる一方で 職場全体のモラルやビジネスに対する意識の低さに強い違和感を覚え、「これでいいのかな?」と考えるようになりました。 2. 若者・求職者が正しい情報を得ることができない 上記のような業界の実態があるにも関わらず、以下の理由から若者や求職者が正しい情報を得ることが難しいと考えています。 企業や人材紹介会社からは「企業側の良い点」ばかりが発信され、求職者が悪い点を含めた本当の現場の様子をすることができない。 広報や採用担当の方も立場上、現実をそのまま話すことが難しい。 上下のコミュニケーションが不足しており、経験や知識が共有されていない。 指導できるレベルのモラル、知識を持った人材が中々いないため、相談できる相手がおらず、キャリアに悩んでも助けてもらえない。 近年、放送業界をはじめ各業界の労働問題がメディアで取り上げられ、社会的にも大きな問題になっています。 苦しみながら働いている方がいる、若者が望ましいキャリアを歩めないという実態がある、このままでいいだろうのか、業界としてもマイナスではないかと考えました。 そうした実態を踏まえ、誰か一人ぐらいは本当のことを伝えるいてもいいだろうと思い、この記事を公開することにしました。 この記事で伝えたいこと 仕事をしていると、自分の思い通りにならないことや理不尽な目にあうこともあるかと思います。 ただ、そうした事実があるということを事前に知っていれば、対処したり、心の準備をして耐えることができます。 岡山の企業や勤めている方を貶めることが目的ではなく、情報収集が困難な求職者側に事実を知っていただき、今後のキャリアに役立てていただくことがこの記事の目的です。 岡山のIT産業の特徴 県内最大手は両備システムズ 県内の最大手は、両備システムズです。 両備システムズは、行政・医療・福祉などの分野に強みを持つ、岡山県内最大の従業員数を誇る両備グループ配下のSierです。 両備システムズは、学生が選ぶ人気企業ランキング発表(株式会社ビザビ様調べ)でも学生の方からも高評価を得ており、 岡山県内に安定した人気を誇っている企業で、岡山のSierの就職、転職先として最も無難な選択肢と言われています。 両備システムズ公式サイト 富士通系とベネッセ系の案件が多い 岡山県では多くのSierは富士通と、岡山地場企業のベネッセがメインクライアントになっているケースが多く、 案件も富士通系、ベネッセ系が主流になるケースが多いです。 岡山県内の企業でシステムエンジニアとして活動するのであれば、両社の動向はチェックしておいたほうがいいかもしれません。 ベネッセコーポレーション公式サイト 富士通公式サイト 岡山でシステムエンジニアとして働くメリット 岡山の企業には課題もありますが、地方都市ならではの魅力も多くあります。 首都圏と比較した際の岡山で働く主なメリットを紹介します。 生活コストの低さ 岡山の最大のメリットは、生活コストの低さです。 首都圏と比較して、家賃や物価が大幅に安く、同じ給与でも可処分所得が高くなります。 家賃の比較例 間取り 東京23区 岡山市中心部 差額 1K/1DK 8-12万円 4-6万円 -4～6万円 2LDK 15-25万円 6-10万円 -9～15万円 年間で50万円以上の差が出ることも珍しくありません。 この差額を貯蓄や趣味に回すことで、豊かな生活を送ることができます。

はじめに この記事では、Azure、Google クラウド、Google Cloudの3大クラウドサービスのAIサービスの新規機能リリース履歴をまとめています。 主に以下のURLの情報をもとに新機能のキャッチアップを行っています。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI Serviceニュース Azure公式ドキュメント: Azure AI Agent Serviceニュース Github: Azure公式ドキュメント管理リポジトリ Github: Azure OpenAI APIプレビューバージョン一覧 Github: Azure OpenAI API安定版バージョン一覧 [Google Cloud公式ドキュメント: Google クラウド Bedrockリリースノート](https://docs.Google クラウド.amazon.com/bedrock/latest/userguide/doc-history.html) Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート Anthropic公式ドキュメント: APIバージョン一覧 Azure 2025年11月18日: Anthropic ClaudeモデルがMicrosoft Foundryで利用可能に Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Opus 4.1モデルがMicrosoft Foundryでパブリックプレビューとして提供開始されました。 これにより、AzureはClaudeとGPTの両方のフロンティアモデルへのアクセスを1つのプラットフォームで提供する唯一のクラウドプロバイダーとなりました。 主な特徴： Microsoft Azure Consumption Commitment (MACC)の対象 既存のAzure契約と請求システムで利用可能（別途ベンダー承認不要） Python、TypeScript、C# SDKでアクセス可能 コード実行ツール、ウェブ検索・取得、引用、ビジョン、ツール使用、プロンプトキャッシングなど、Claude Developer Platformの各種機能をサポート 戦略的パートナーシップ：

はじめに Azure App ServiceへのアプリケーションデプロイにおいてCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）の導入は、開発の効率化と品質向上に不可欠です。 本記事では、GitHub Actionsを使用してAzure App Serviceへ自動デプロイする方法を解説します。 GitHub Actionsとは GitHub Actionsは、GitHubが提供するCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）プラットフォームです。 リポジトリ内で直接ビルド、テスト、デプロイのワークフローを自動化できます。 特徴： リポジトリと統合: GitHubリポジトリと密接に統合され、プッシュやプルリクエストなどのイベントに応じて自動実行 豊富なアクション: GitHub Marketplaceで公開されている数千のアクションを活用可能 無料枠: パブリックリポジトリは無料、プライベートリポジトリも一定時間まで無料 基本概念 ワークフロー（Workflow） 自動化されたプロセス全体を定義するYAMLファイル。.github/workflows/ディレクトリに配置します。 ジョブ（Job） ワークフロー内で実行される作業の単位。複数のジョブを並行または順次実行できます。 ステップ（Step） ジョブ内で実行される個別のタスク。コマンドの実行やアクションの呼び出しを行います。 アクション（Action） 再利用可能な処理単位。GitHub Marketplaceで公開されているものや、自作のものを使用できます。 ランナー（Runner） ワークフローを実行する仮想マシン。GitHubホステッドまたはセルフホステッドを選択できます。 ワークフロー構文の基礎 基本的なワークフロー構文を見てみましょう： name: 'ワークフロー名' # トリガー条件 on: push: branches: - main pull_request: branches: - main # 環境変数 env: APP_NAME: my-app PYTHON_VERSION: '3.10' # ジョブ定義 jobs: # ビルドジョブ build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Setup Python uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: ${{ env.

はじめに 2028年9月30日以降、Azure FunctionsのConsumption（従量課金）プランでLinuxの関数アプリを実行する機能は廃止されます。 Azure Functionsとは？ Azure Functionsは、サーバーの管理や設定を気にせずに、コードを実行できるMicrosoftのクラウドサービスです。特定のイベント（HTTPリクエスト、タイマー、データベースの変更など）が発生したときに自動的にコードが実行されます。 Function のスケールとホスティングオプション | Microsoft Learn なぜ廃止されるのか？ Microsoftは、より高性能で柔軟な新しいプラン（Flex Consumption）を提供するため、古いプランのサポートを段階的に終了します。 新しいプランは、従来のプランの課題（仮想ネットワーク非対応、コールドスタートの遅さなど）を解決しています。 よって、今後新規で作成するFunctionsのプランは**Flex Consumption（Flex従量課金）**にする方が好ましいです。 本記事では、Flex Consumption プランとConsumptionプランの違い、移行時の変更点について紹介します。 Flex Consumptionとは Flex Consumption プランは2024 年 11 月 に GA（一般提供）となった従来のCunsumptionプランの進化版的なプランで、より柔軟に利用することができるAzure Functionsの新しいプランです。 Azure Functions Flex Consumption プラン ホスティング | Microsoft Learn Flex Consumption と Consumption プランからの変更点 主要機能の比較表 機能 Consumption Flex Consumption ゼロスケール ✅ 可能 ✅ 可能 スケール動作 イベント駆動 イベント駆動（高速） 仮想ネットワーク ❌ 非対応 ✅ 対応 専用コンピュート（コールドスタート対策） ❌ なし ✅ 常時起動インスタンス（任意） 課金 実行時間のみ 実行時間 + 常時起動インスタンス 最大スケールアウトインスタンス数 200 1000 用語解説:

はじめに 生成系AI（LLM：Large Language Model）を使っていて、「あなたのナレッジカットオフは？」と聞いたときに、明らかに間違った日付を返されたことはありませんか？ 例えば、Redditのユーザー報告によると、Geminiに英語で「今日の日付は？」と聞くと「2024年6月11日」と答えることがあるそうです。これは一見すると単純なバグのように見えますが、実はLLMの構造的な特性によるものです。 この記事では、AIの「ナレッジカットオフ」と「トレーニングカットオフ」の違い、そしてなぜAIが現在の日付について虚偽の報告（hallucination）をしてしまうのかを解説します。 ナレッジカットオフとトレーニングカットオフの違い まず、2つの重要な概念を理解する必要があります。 トレーニングカットオフ（Training Data Cutoff） トレーニングカットオフとは、AIモデルの学習に使用されたデータの最終日付です。例えば： あるモデルが「2025年7月までのデータ」で訓練された場合、トレーニングカットオフは2025年7月となります この範囲内のデータは、すべてモデルの学習に使用されたことを意味します ナレッジカットオフ（Reliable Knowledge Cutoff） 一方、ナレッジカットオフは、モデルの知識が最も広範で信頼できる日付を指します。 トレーニングデータに含まれていても、すべての情報が同じレベルで学習されるわけではありません モデルが最も確実に知識を持っているのは、ナレッジカットオフまでの情報です 具体例：Claude Sonnet 4.5 Anthropicの透明性レポートによると、Claude Sonnet 4.5は以下のように定義されています： トレーニングカットオフ: 2025年7月 ナレッジカットオフ: 2025年1月 つまり、7月までのデータで訓練されていますが、最も信頼できる知識は1月までということです。これは、後半のデータが学習に含まれていても、その範囲の情報はまだ十分に網羅的ではない、または検証が不十分であることを示しています。 なぜAIは今日の日付を間違えるのか システム時刻へのアクセスがない LLMは、リアルタイムのシステム時刻にアクセスできません。これが問題の根本原因です。 通常のプログラムであれば、OSのシステム時刻APIを呼び出せば現在の日付を正確に取得できます。しかし、LLMは以下の理由でこれができません： 純粋な言語モデル: LLMは入力されたテキストに基づいて次のテキストを予測するだけ 外部APIへのアクセス制限: セキュリティやアーキテクチャ上の理由で、外部システムへの直接アクセスは制限されている 学習データからの推論: 「今日は何日ですか？」という質問に対して、学習データ内のパターンから「それらしい答え」を生成してしまう トレーニングデータの模倣 LLMは、学習データ内に含まれる「今日は〇〇年△△月××日です」という記述を模倣して答えを生成します。 例えば： 学習データに「今日は2024年6月11日です」という記述が多く含まれていた場合 モデルは「今日の日付を聞かれたら、2024年6月11日と答えるのが適切」と学習してしまう可能性がある これは、モデルが意図的に嘘をついているのではなく、学習データのパターンを忠実に再現しようとした結果です。 Hallucinationのメカニズム この現象は、AIの「hallucination（幻覚、虚偽の報告）」の一種です： 学習データ内の日付の分布: 学習データ内で最も頻繁に「今日」として言及された日付 パターンの強化: 訓練中に繰り返し学習された日付が強く記憶される 現実との乖離: 実際の現在日とは無関係に、学習データのパターンを再現してしまう 実例：各AIモデルの状況 Gemini（Google） Redditの報告によると：