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）
OpenAIの「ChatGPT」には無料版の他に有料版もある。ChatGPTの“頭脳”に当たる「GPT」の種類はさまざまであり、料金設定は複雑だ。いくらで何を使えるのか。具体的な利用料金を確認しよう。
頻繁に耳にするようになった「ChatGPT」と「GPT」という2つの言葉。これらの言葉は、どう使い分けられているのか。“GoogleのChatGPT”が存在しない背景とは。
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。
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。
創薬プロセスにAIツールを活用する中外製薬の事例や、生成AIのハルシネーションを解決する大阪市の取り組み、日本オラクルのAI戦略など、AI技術関連の主要なニュースを紹介する。
企業が独自に構築する「プライベートAI」採用の動きが広がっている。しかし、AIインフラの構築や運用は骨の折れる作業だ。プライベートAIの効率的な実践方法について解説する。
SAPがAI事業に注力するため、大規模な人員体制の再編を進めている。これに対してアナリストは「SAPの優先事項は、ユーザー企業に対してERPのクラウド移行を促すことだ」と指摘する。移行を妨げている要因は何か。
AI技術用の半導体製品は、これからどう進化するのか。半導体の進化をけん引してきたムーアの法則は、今後の半導体の進化にも当てはまるのか。AMDのCTOに聞いた。
クリエイティブ分野でのAI活用には賛否両論がある中で、“ある画像生成AI”を使ってヒット商品を生んでいるデザイナーがいる。デザイン制作に生成AIをどう活用しているのか。
もはや身近な画像識別AIや生成AIだが、その基礎となる深層学習モデルについて知らない人は多いのではないだろうか。主要モデル「CNN」「GAN」の特徴と、モデル選びで重要なポイントを解説する。
AI技術で音声を生成したロボコール（自動音声電話）は違法だと、米連邦通信委員会（FCC）が声明を発表。予備選挙に先立ち、ジョー・バイデン大領領を装う電話を防ぐ狙いがあるが、企業にも余波が広がっている。
AI技術を軍事利用することで、被害軽減などの成果につながるとの見方がある。一方で、このようにAI技術を正義として捉えることの危険性を警告する専門家もいる。
コンピュータによる計算は正確だと言えるが、AIモデルが計算によって導き出す答えを人間が信じるかどうかは別の話だ。ただし人間はAIモデルが出力する結果を信じる傾向にある。
世界中で「ChatGPT」の利用が広がりつつあるが、その技術や仕組みを深く理解せずに使っている人は少なくない。ChatGPTに関する基本的な情報を整理しよう。まずは「GPT」とは何かだ。
意思決定者の3分の2以上が「AI技術は組織変革の推進力になる」と考え、AI技術への投資を急いでいる。その一方、部下や自身の仕事について懸念があるようだ。
これからのAI時代、雇用市場は激変する。企業が採用者に求めるスキルは何か。世界経済フォーラム年次総会（ダボス会議）におけるパネルディスカッションの内容を基に解説する。
日刊紙を発行するThe New York TimesがOpenAIを著作権侵害で提訴したことに対し、OpenAIはブログで反論した。その主張はどのようなものなのか。
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。
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