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)
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。
需要の高まるAI人材としてのキャリアを歩む上で、周りとの差別化を図るためにはどのようなスキルが役に立つのか。スキルを身に付けるために効果的な手法とは。
AI活用の中核を担うエンジニアは、コンピュータサイエンスやソフトウェア開発などのスキルを身に付けただけで満足してはいけない。これからのAIエンジニアに求められるスキルとは。
AI人材とは、エンジニアだけを指すのではない。AI系の職種には具体的にどのようなものがあり、どのようなスキルが求められるのか。7つの具体例を紹介する。
AI技術の利用が拡大する中で、企業が従業員のAIスキルギャップに悩む場面が広がっている。多岐にわたるAI系キャリアの中で、どの領域が今後重要性を増すのか。
AI技術を活用する企業の動きが広がり、AI人材の需要は拡大する見通しだ。一方で、AI技術を取り巻く業界は、ある課題を抱えることになる。
AI分野への投資を積極的に進めるAccenture。同社はジェネレーティブAI(生成AI)が社会にどのような影響を与えると考えるのか。
生成AIをはじめとしたAI技術のリスクを抑えるために、AI技術の規制に関する議論が始まっている。具体的には、どのような規制案が出ているのか。OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏らの見解とは。
「ジェネレーティブAI」(生成AI)をビジネスに使えば収益を拡大できる可能性がある。ただし自社のビジネスと生成AIとの関連について不用心な発言をすれば、金融市場で手痛い仕打ちを受ける可能性がある。
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。