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)
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。
AI系の人材市場において、2025年に需要が高まると予測される職種は何か。具体的な業務内容や、求められるスキルと併せて解説する。
引く手あまたのデータサイエンティストを目指すには、技術的な基礎知識だけでなく、さまざまなスキルが求められる。そうした必須スキルの取得方法を紹介する。
もしAI系のキャリアを目指す場合、AI技術が積極的に活用されている業界を選ぶのが賢明だ。特にAI導入が進んでいる6つの業界を紹介する。
AI技術の利用が広がる中、需要が高まっているのがAI系の職種だ。応募要件や求められるスキルは、一般的なエンジニア職とどのように異なるのか。
ビジネスにおける生成AIの導入が進むと同時に、企業は幾つかの課題に直面している。意思決定者への調査を基に、主要な問題を4つ紹介する。
生成AIの利用が広がる中で、AI認定資格の取得を検討する人が増えている。時間とコストを費やす前に、理解しておくべき5つのリスクを解説する。
セキュリティ担当者にとって人工知能(AI)技術の知識が重要な武器になりつつある。AI技術の知識を高め、キャリアアップにつなげられる認定資格を4つ紹介する。
AI認定資格の取得は本当にキャリアに役立つのか、懐疑的な意見がある。AI認定資格のメリットとデメリットについて触れ、適切なAI認定資格の選び方について説明する。
AI技術を活用して顧客体験をパーソナライズすると、企業の収益は増えるのか。AI技術を積極的に導入する企業とそうではない企業の差を、Zendeskが調査した。その結果を紹介する。
Slack Technologiesの調査によると、デスクワーカーの約半数がAI活用を上司に打ち明けることに罪悪感を抱いている。AIの使用を禁止されていなくても、気まずいと感じる理由は何か。
AI導入を検討する企業は、「投資に見合う利益を生み出せるか」という視点を持つ必要がある。AI導入を収益化につなげるためのアプローチを紹介する。
企業は生成AIの活用で費用を浪費してしまうことをGartnerのアナリストは指摘する。なぜ無駄が生じるのか。“隠れコスト”を抑えるための2つの方法とは。
多くの企業がAI導入を急ぐ中で、「利益を出せるか」という視点が置き去りになっていないか注意が必要だ。企業がAIで利益を生み出すための10のヒントを紹介する。
AI技術関連の認定資格を持っておくと、今後のビジネス開発やキャリア形成に役立つ可能性がある。AI関連の知識とスキルを習得できる学習プログラムを5つ紹介する。
ビジネスにおけるAI技術活用が進む中で、ますます重要になっているのがAI技術関連の知識やスキルだ。大学などの教育機関が提供する5つのAIコースを紹介する。
ビジネスにおけるAI活用が進む中で、これから需要が高まると考えられるのが、AI技術に関わる人材と、AI関連の認定資格だ。認定資格を持っておくのが賢い選択になる理由を紹介する。
「オンデバイスAI」に注力するQualcomm Technologiesが発表した「Snapdragon 8s Gen 3 Mobile Platform」は、どのようなSoCなのか。その特徴を紹介する。
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。
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。