人工知能(AI)は、人間の知能の機械的な再現だ。AIの構成要素としては、自然言語処理(NLP)や音声認識、マシンビジョンなどが存在する。(続きはページの末尾にあります)
AI搭載型の検索エンジンは、従来型の検索エンジンから何が進化したのか。ユーザーにもたらされる新しい価値を解説する。
「生成AI」と「予測AI」は、いずれも業務効率を向上させるAI技術だ。両者にはどのような違いがあり、ビジネスのどのような場面で”使える”のか。専門家の意見を基に整理する。
OpenAIの「ChatGPT」と「GPT」は密接に関係しているものの、明確に異なる。実際のところ両者はそれぞれ何であり、どのような違いがあるのか。
企業は「生成AI」を人材不足解消にどう役立てているのか。JR西日本のAIアプリケーション内製開発や、北海道文化放送の「Amazon Bedrock」活用、静岡銀行のAIチャットbot導入などの事例を紹介する。
シンガポールの駅の地下街に、ハイテクな小売店舗のスペース「Hive 2.0」が誕生した。レジ不要のセブン-イレブン店舗が出店し、ロボットによる配送サービスも提供している。
サステナビリティ(持続可能性)推進に悩む企業にとって、AIツールは課題解決の一つの手段となる。その具体的な機能や活用方法とは。Subwayの導入事例と併せて紹介する。
AI活用の場は、デジタルの世界だけでなく物理空間にまで広がっている。NVIDIAが発表した物理空間を理解する基盤モデル「NVIDIA Cosmos」は、AI市場にどのような影響をもたらすのか。
macOSやiOSに搭載されるAppleのAI機能群「Apple Intelligence」の信頼性について批判が出ている。何が問題なのか。背景にあるLLMの根本的な弱点とは。
企業向けAIモデル群としてIBMが打ち出している「Granite」には複数のメリットがある一方で、課題も存在すると専門家は指摘する。どのような壁にぶつかっているのか。
AIを搭載した検索エンジンの登場により、Webサイトを検索結果の上位に表示させるための「SEO」戦略にも影響が生じている。ユーザーが注意すべき変化とは。
AIや量子コンピュータといった技術は、生活や産業を大きく変える可能性を秘めている。しかし、それに伴うリスクも無視できない。何に注意すべきなのか。
CPUやGPU、DPUに加えて、AI技術に特化した「TPU」(テンソル処理ユニット)というプロセッサがある。GPUやCPUなど他プロセッサとの比較を通じて、TPUとは何かを解説する。
AppleのAI機能群「Apple Intelligence」が虚偽のニュースを生成したとして、英国放送局BBCが抗議している。AIへの信頼が揺らぐ一方で、生成AIとメディアの関係に変化が生じする可能性がある。
米国では一部の州がAI規制法の制定を進め、AI規制法が乱立している状態だ。一方、連邦政府はAI規制を緩和しつつある。連邦政府がAI規制法を制定する日は来るのか。企業が取るべき行動とは。
採用市場では、AI関連のスキルに加え、各業界の専門性を持つ人材のニーズが高まっている。高収入を狙えるAI系の職種を紹介する。
実業家イーロン・マスク氏らがOpenAIに970億ドルの買収提案を表明した。マスク氏が買収の意向を示した背景には、中国のAIベンダーDeepSeekの台頭があるとみられる。
ビジネスにおけるAI導入が広がる中で、「AIエージェント」の登場に関心が寄せられている。企業はどう備えるべきなのか。押さえておくべきトレンドを3つ解説する。
AI技術の活用が進む中、さまざまな国や地域がAI規制法の制定を進めている。米国では州単位でのAI規制法の制定が進んでいる現状を、問題視する向きがある。主な州のAI規制法に関する動向と、企業にもたらす影響とは。
ベンダーが広報や販促活動の中で“AI”と呼んでいるものは概して、単にAI技術の一要素に過ぎない。主なAI技術である機械学習を利用するには、機械学習アルゴリズムの作成や、機械学習のための専用のハードウェアとソフトウェアの調達が必要だ。機械学習ベースのAIシステムの開発に利用できる主なプログラミング言語として「Python」「R」「Java」などが挙げられる。
機械学習ベースのAIシステムは、ラベル付けされた大量の教師データを取り込み、データを解析して相関関係やパターンを調べ、見つけ出したパターンを使って将来の状態を予測する。例えば機械学習モデルを備えたチャットbotに複数のチャットのテキストを与えて学習させることで、人とリアルなやり取りができるようになる。同じく機械学習モデルを備えた画像認識ツールに何百万枚もの画像を学習させることで、画像の中の物体を識別して説明できるようになったりする。
「学習」「推論」「自己修正」の3つが、機械学習ベースのAIシステムが備える主要な機能だ。
複数の教師データを基に、入力データを実用的な情報に変換するためのルールを作成する。このルールはアルゴリズムと呼ばれる。
望ましい結果に到達するために、正しいアルゴリズムを選択する。
アルゴリズムを継続的に微調整し、可能な限り正確な結果を提供できるようにする。
AIシステムを利用することで、ユーザー企業は自社の業務について、これまで気づかなかった洞察を得ることができる可能性がある。場合によっては、AIシステムは人間よりも高速かつ正確にタスクを実行できる。例えば大量の法的文書を分析し、それぞれの項目が適切に記入されているかどうかを確認するといった、反復的で細かい作業に適する。
一部の企業はAI技術によって新しいビジネスチャンスを得た。例えば米国でタクシー配車サービスを手掛けるUber TechnologiesはAIシステムを活用し、特定の地域で乗客の需要が高まるタイミングを予測することで、事前にドライバーをその地域に送り込んでいる。Googleは自社サービスの利用状況を基に、AIシステムで洞察を得て改善することで、オンラインサービスの最大手の一つになっている。同社のCEOであるサンダー・ピチャイ氏は2017年、同社が新サービスの開発にAI技術を積極活用する「AIファースト」企業になることを宣言した。