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）
Microsoftのサティア・ナデラCEOは、「Microsoft Ignite 2024」の基調講演で、自然言語処理モデルの新しいスケーリング則が出現すると言及した。それは3つの技術的な変化をもたらすという。どのような変化なのか。
トランプ政権が米国のAI規制をどのように進めるのかに注目が集まっている。実業家としての経歴に基づき規制を緩和するのか、逆に規制を強めるのか。有識者の分析を紹介する。
ドナルド・トランプ次期大統領はAI業界に対する規制を緩和する可能性が高いと、有識者は予測する。一方、バイデン氏の政策を全て軽視するわけではないとの見方もある。
英国で、小売業者が万引き防止策として顔認識技術を活用する動きがある。一方で、同国議会からはその動きに対する反発と法整備を求める声が上がっている。それはなぜか。
自社の著作権が侵害されたとしてOpen AIを提訴したThe New York Timesが、Perplexityに対しても自社記事の使用停止を求める通知を送付した。その狙いとは。
AI技術による人事業務の自動化が進む中、Gartnerは人事担当者の雇用機会は大きくは失われないどころか、むしろ仕事が増える可能性を指摘する。その背景には何があるのか。
近年のAIブームを支える立役者として機械学習の存在があるが、その歴史が広く知られているとは言い難い。年表を用いながら、その進化の軌跡をひも解いていく。
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。
「データ分析」に関するTechTargetジャパンのブックレットのうち、2023年に新規会員の関心を集めたものは何だったのでしょうか。ランキングで紹介します。
AI技術が急成長を遂げる中、非営利団体がAI技術の開発を6カ月間停止するよう求める書簡を公開した。この要請を「正しい」とは見ていない専門家は、代替案を提示している。
AI技術が急成長を遂げる中、非営利団体がAI技術の開発を6カ月間停止するよう求める書簡を公開した。この要請にさまざまな専門家が賛同する一方で、「実現不可能」だと考える関係者もいる。その意見とは。
さまざまなベンダーがすぐに利用可能なAIツールを提供しており、AI技術は企業にとってより身近になりつつある。だが取り組みを急いではいけない。LLMの利用や開発に着手する際にまず検討すべき点とは。
「ChatGPT」をはじめとするAIツールのリスクを懸念し、対策を講じる動きが世界中で広がっている。AI技術の安全な利用に向けて、各国政府はどのような措置を講じるのか。
Snapが「Snapchat」に追加した「My AI」は、OpenAIの「ChatGPT」をベースにした生成AI機能だ。My AIでできることとは何なのか。My AIに対する専門家の評価とは。
中国のクラウドベンダーであるAlibaba Cloudは複数の生成AIモデルを発表している。具体的には、それぞれどのような特徴を持つAIモデルなのか。
Alibaba Cloudは画像生成用の生成AIモデル「通義万相」を発表した。このAIモデルはどのような機能を持つのか、詳しく説明する。
企業におけるAI活用が広がると同時に、AI人材の需要が高まる。一方でAI系キャリアを検討する際は、将来的な視点を持ち、リスクについて適切に把握する必要がある。
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。
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