過去記事一覧 (2024 年)

12 月

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データ分析の記事ランキング(2024年)

「AI系の資格」を取るのは賢い選択? 生成AI、ChatGPTとGeminiの違いは?

「データ分析」に関するTechTargetジャパンの記事のうち、2024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。

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AIがスタートアップ市場にもたらす変革【前編】

“起業家として成功”も夢じゃない? 「50歳以上シニア」の本当の実力

若手優位なイメージの強いスタートアップ市場だが、こうした「年齢の壁」はAI時代に取り払われつつあるという。シニア起業家に注目が集まるのはなぜなのか。

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仕事で“使える”生成AI【前編】

ChatGPTだけじゃない 業務効率“爆上げ”の「文章生成AI」12選

生成AIの業務活用が進み、さまざまなベンダーが生成AIツールを提供している。業務効率化を期待できる、文章作成で役立つ生成AIツール「12選」を紹介する。

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本当に必要なAIスキル習得方法【後編】

せっかくの「AI資格」が無意味に……努力が水の泡になる5つの要因

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。

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AI時代の新常識

非汎用プロセッサ「TPU」とは何か? CPU、GPU、DPUとの違いは

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。

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事例に学ぶ精度改善のこつ

「RAGがうまくいかない」「精度が低い」 生成AI実装はどうすれば成功するのか

人事システム「COMPANY」へのRAG実装に取り組むWorks Human Intelligenceが、開発の過程で直面した課題や、それを克服した方法について、AWSのイベントで語った。

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Windows ServerとAI運用【中編】

「期待外れのAI投資」を回避するための3つの準備とは?

AIプロジェクト成功の鍵は、計画段階にあるといっても過言ではない。AI導入前に企業が検討すべき3つのステップとは。

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本当に必要なAIスキル習得方法【前編】

「AI資格」は取る価値ある? “本当に使える資格”の見極め方

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。

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生成AIの実装はどこまで進んだ?【前編】

生成AIを「使いこなす部門」と「傍観する“あの部門”」のそれぞれの事情

ビジネスにおける生成AI実装は着実に進んでおり、日常業務に欠かせない存在となりつつある。2024年、生成AIの導入はどの程度進んだのか。特定の部門で導入が遅れている理由とは。

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Windows ServerとAI運用【前編】

GPUとAI活用を加速させる「Windows Server 2025」新機能とは?

MicrosoftはサーバOSの新バージョン「Windows Server 2025」の一般提供を開始した。AI活用に関わる機能としても、GPU関連の機能強化などのアップデートがあった。

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Redditは検索サービスで対抗

OpenAIの動画生成ツール「Sora Turbo」が一般公開 巨人Googleに勝つ秘策は?

OpenAIは動画生成AIモデルの強化版を、掲示板型ソーシャルニュースサイト「Reddit」はAIチャットbotをそれぞれ公開した。Googleが席巻する動画生成の市場と検索サービスの市場に両社はどのような変化を起こすのか。

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AWS re:Invent 2024現地レポート

コード生成AI「Poolside」は一体何者? データを“集めない”独自戦略とは

AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」から、AIコーディングツール「poolside Assistant」が新たに利用できるようになる。一体どのような製品なのか。

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増えている“あのリスク”

米国はAI規制を撤廃? それでも企業がAIガバナンスに注力すべき理由

米国大統領選で当選したトランプ氏はAI規制を撤廃する可能性を示唆している一方、何らかの規制を検討する向きもある。AI規制の行方が不透明な中、企業がAI規制の順守に取り組むべき理由とは。

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“思ったより成果が出ない”のはなぜ?

AIへの投資は増えるのに、導入が“停滞気味”になる謎

さまざまな企業がAI技術を活用するために準備を進めているが、必ずしも理想通りにいくとは限らない。企業のAI活用を妨げる要因とは何か、説明する。

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AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第6回】

これからの「AI市場」をけん引する“14の技術”はこれだ

調査会社によると、AI市場は今後さらに成長を続けることが見込まれる。これからのAI市場をけん引するのはどのような技術なのか。

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AWS re:Invent 2024現地レポート

AIモデル「Nova」も登場 AWS新CEOが登壇したre:Inventの“目玉”を総まとめ

2024年12月2〜6日に米ラスベガスで「AWS re:Invent」が開催されている。AWSのCEOマット・ガーマン氏が登壇した基調講演で発表された新サービスや新機能を解説する。

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業績好調の裏にAI

Microsoftの生成AI強化で「あのツール」が大人気の存在に

AI関連事業の強化を背景にして、Microsoftの事業が好調だ。特にどの製品・サービスが好調なのか。2025年度第1四半期の業績発表を基に解説する。

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Azureの新しいAI開発サービスが登場

Microsoftの「Azure AI Foundry」で広がる“生成AI開発”の可能性と懸念とは

Microsoftが新たに公開したAIサービス群「Azure AI Foundry」は、従来の同社の生成AIサービスとは何が違うのか。Azure AI Foundryに残る、生成AI開発サービスの課題とは何か。

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個人情報も無断利用?

AIのためなら「スマホの中身」を盗んでもよい? MicrosoftとGoogleの言い分

個人のスマートフォンの中身を知らない間に企業が収集、利用している――。この是非を争点に、MicrosoftとGoogleに対する訴訟の準備を進めた法律事務所がある。データの収集や活用に関する企業の言い分を紹介する。

11 月

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AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第5回】

「Chat GPT」登場までに何が起きた? 激動のAI史をおさらい

「ChatGPT」をきっかけとしたAIブームは、突然始まったわけではない。10年間で起きた主要な出来事を基に、AIの歴史をおさらいしよう。

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AIとデータソースの接続を効率化?

「Anthropic」が提案する“業界標準”への期待と懐疑論

AIエージェントを外部のデータソースに接続するプロトコル「Model Context Protocol」を、Anthropicが発表した。データソースによって異なる接続方法を一本化できる一方、一部の有識者は懸念も示す。どのような懸念か。

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ユーザー企業にメリットはあるのか?

Oracleが生成AIを自社開発せずにMetaと組む理由

Oracleは生成AI技術を自社開発するのではなく、生成AIベンダーのCohere、Meta Platformsと協業し、Oracle製品に組み込む姿勢を見せている。この方針は、ユーザー企業にとってどのようなメリットがあるのか。

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Google Cloudの調査で明らかに

生成AIで“年間7兆円”削減できる? 英国公共部門の期待と“立ちはだかる壁”

Google Cloudの調査レポートによると、英国公共部門が生成AIツールを活用すると年間380億ポンドのコスト削減が可能という。ただし、生成AIツールを活用するまでには越えなければならない壁がある。

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CX向上の鍵は「人間味があるAI」にあり?

AIアシスタントやチャットbotを導入すると本当に“儲かる”のか?

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。

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あのベンダーに影響?

AmazonがAnthropicに40億ドル追加投資 その“思わぬ余波”とは?

Amazonが「Claude」を開発するAnthropicに40億ドルを追加投資すると発表した。両社の関係強化は、あるベンダーに余波をもたらす可能性がある。

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AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第4回】

「身近なAI」の基礎を築いた転換期 2024年ノーベル賞受賞者も発展に一翼

20世紀末から21世紀初頭にかけて、機械学習をはじめとするAI技術は急速な進化を遂げ、世間の関心を集めることとなった。現代の「AIブーム」の基盤がどのように築かれたのか、主要なブレイクスルーを解説する。

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新しいスケーリング則が出現?

「AI性能は6カ月で倍増」──MicrosoftナデラCEOが予測する“3つの技術的変化”

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。

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ビジネス向けGPT-4o活用ガイド【後編】

「GPT-4o」を仕事に使うなら“これだけは知っておくべき”基礎知識

OpenAIが2024年5月に発表した「GPT-4o」は、具体的にどのようなビジネスユースケースに使えるのか。導入前に知っておきたい懸念と併せて解説する。

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一筋縄ではいかないAI実装

バイセル、NEC、デジタル庁が明かす「AI活用」の舞台裏 GoogleのAIを選んだ決め手とは?

AIの社会実装は着実に進んでおり、各社は成果の最大化を目指して試行錯誤を重ねている。バイセル、NEC、デジタル庁のAI活用事例を、現場の課題や工夫を交えて紹介する。

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社内で“AI禁止”は少数派のはずなのに

なぜ職場でAIを使うのは“気まずい”のか 約半数が悩む“やっぱりな理由”

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。

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2大AIアシスタントを徹底比較

「Copilot」と「Gemini」どちらを使う? AIツール選定の決め手とは

Microsoft「Copilot」とGoogle「Gemini」は、どちらもAI導入を検討する企業にとって有力な選択肢となる。どのような基準で選ぶべきなのか。9つの観点から比較解説する。

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「Phi-3」ファミリーを基に開発

Microsoftの小規模な「SLM」で何ができる? 金融・製造で見込む用途とは

Microsoftが小規模言語モデル(SLM)「Phi-3」ファミリーを基にした、業界特化型のAIモデルを提供している。金融や製造業ではどのような用途を見込むのか。

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AIによる収益化アプローチ10選【後編】

AIプロジェクトの「投資対効果」を最大化するAI活用術とは?

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。

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AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第3回】

「AIブームは一日にして成らず」――機械学習“70年”の歴史

AI技術の発展に欠かせない存在である機械学習だが、現代に至るまでどのような軌跡をたどってきたのか。1950年代から1970年代の歴史を解説する。

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もはや企業の必須ツール?

「生成AI」後発組でも効果は十分 ROIから見る“驚きの導入効果”とは

「ROIが見通せない」という理由で生成AIの活用に後れを取っていた企業でも、その効果を享受できている実態が判明した。生成AIのROIはどの程度なのか。

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ビジネス向けGPT-4o活用ガイド【前編】

「GPT-4o」で仕事はどこまで楽になる? GPTの進化を解説

OpenAIが2024年5月に発表した「GPT-4o」は、業務に生成AIを活用したいと考える企業のニーズに応えるものだ。具体的にどのような点が強化されたのか。

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「クリーンデータセット」の力とは

Getty Imagesの画像生成AIが“クリエイターの仕事を奪わない”といえる理由

生成AIがクリエイターの仕事を奪うという見方がある中、Getty Imagesが発表した画像生成AIツールは、生成AIとクリエイターが共存する道筋を示すものだ。どのような特徴があるのか。

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さらなる進化を遂げたOpenAIのLLM【後編】

「OpenAI o1」はどう進化した? 気になる信頼性、安全性は?

「OpenAI o1」は、2024年9月にOpenAIが発表したLLM新モデルだ。モデルの実力や、安全面の取り組みと併せて、OpenAI o1を利用する方法を紹介する。

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Gartnerのアナリストが警鐘

生成AIが“金食い虫”になる理由 予算オーバーを防ぐ2つのアプローチとは

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。

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AIによる収益化アプローチ10選【前編】

“利益を生む”ための「AI戦略」とは? 押さえておきたいAI活用術10選

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。

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米国のAI規制にマスク氏が関与する可能性

動きが読めないトランプ新政権 バイデン政権の「AI規制」を撤廃?

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。

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規制緩和が中心

トランプ政権下でAI規制はどうなる? バイデン政権の“あの政策”は存続?

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。

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小売業での顔認識技術の活用

万引き対策の切り札「顔認識」に英議会が“待った”を掛ける理由

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。

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AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第2回】

「機械学習」「人工知能」はこうして生まれた――AIの原点を探る

半世紀以上にわたる機械学習の歴史は、どのように始まったのか。黎明期の1940年代から1950年代に焦点を当てて、機械学習の進化を解説する。

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Gartnerが予測する未来の人事部門

AIで人事の仕事は“奪われる”どころか“むしろ増える”?

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。

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AI検索エンジンと著作権侵害

New York TimesがPerplexityに記事の使用停止を“通知” すぐには提訴しない、その理由

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。

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ChatGPT Searchは「あれ」が表示されない

AI検索「ChatGPT Search」は「Google検索」と比べて何が違う?

Webで情報を検索し、参照元のリンクも回答するAI検索エンジン「ChatGPT Search」が登場した。Google検索と比べて、どのような強みがあるのか。

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さらなる進化を遂げたOpenAIのLLM【前編】

「OpenAI o1」の実力は? 苦手だった“あの問題”をついに克服?

2024年7月、OpenAIは“Strawberry”というコードネームの新モデルを発表し、同年9月にその新モデルを「OpenAI o1」として提供開始した。その実力とは。

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AIで変わる“検索”の常識【後編】

Metaも開発する「AI検索」は「Google検索」とは“あれ”が大違い

MetaがAI検索エンジンの開発に取り組んでいることが明らかになった。Googleをはじめとした検索エンジンが依然使われる中で、これからAI検索エンジンはどのような存在になるのか。検索エンジンとは何が違うのか。

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AIで変わる“検索”の常識【前編】

MetaのAI開発で鮮明になった「Googleで検索」時代の終わり

ソーシャルメディア大手のMetaが、AI検索エンジンの開発に取り組んでいる。Googleをはじめとした検索エンジンでの検索は、もう“第一の方法”ではなくなるのか。

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AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第1回】

現代のAIブームを生んだ「機械学習」の知られざる歴史

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。

10 月

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LLM新モデルがもたらす変化【後編】

「GPT-4o」の進化がすごくても“LLM移行”をためらう理由とは?

OpenAIが2024年5月に発表した「GPT-4o」が世間の関心を集めるものの、移行にためらう企業もある。それはなぜなのか。

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人間に近づきつつあるAI

AI進化で脚光を浴びる「あの能力」 人間とAIの“決定的な違い”とは

人間の知能と人工知能(AI)の定義について、専門家の間でも激しい論争が繰り広げられている。AI技術が進化することで浮き彫りになる、両者の明確な違いとは。

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LLM新モデルがもたらす変化【中編】

なぜ「GPT-4o」を使いたくなる? 「GPT-4 Turbo」との実力差を検証

OpenAIが2024年5月に発表した「GPT-4o」は、「GPT-4 Turbo」から何が進化したのか。実際に試してみた結果と併せて解説する。

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LLM新モデルがもたらす変化【前編】

いまさら聞けない「GPT-4o」と「GPT-4 Turbo」の違いはこれだ

OpenAIが2024年5月に発表したLLM「GPT-4o」は、「GPT-4 Turbo」から何が進化したのか。押さえておくべきポイントを解説する。

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「LLM」×「RAG」を徹底解説【後編】

「RAG」の進化に寄せられる“7つの期待”とは?

LLMの回答精度向上に役立つ技術として、「RAG」(検索拡張生成)への注目が集まっている。今後RAGにはどのような進化が期待されているのか。

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「LLM」×「RAG」を徹底解説【中編】

「RAG」とは何か? なぜ“LLMの限界”を突破できるのか

LLMを使う際にネックとなるのが回答精度の問題だ。この課題を克服する上で「RAG」(検索拡張生成)が役立つ。RAGはどのようにLLMの回答精度を高めるのか。その仕組みを解説する。

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「LLM」×「RAG」を徹底解説【前編】

「LLM」よりむしろ「RAG」が“注目株”になる理由

大規模言語モデル(LLM)のビジネスへの活用や、LLMの精度向上に役立つ「RAG」(検索拡張生成)を採用する動きが広がっている。なぜLLMとRAGは企業の関心を集めるのか。その真価を探る。

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組み込み開発における生成AI活用【後編】

生成AIは「図面」が苦手? 三菱電機は“PoCの壁”をどう乗り越えたのか

生成AIを用いたソフトウェア開発の効率化を目指す三菱電機だが、PoC(概念実証)で生成AIの技術的な限界に直面したという。どのような方法で課題を克服したのか。プロジェクトの成果や展望を紹介する。

9 月

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OpenAI発表と生成AI市場の今後【後編】

ChatGPTの進化に疑義 「企業向け新機能」の何が問題なのか?

OpenAIが2024年7月に発表した「Enterprise Compliance API」により、規制が厳格な産業でも「ChatGPT」を利用しやすくなる。一方で専門家はOpenAIの今回の発表に関して“ある疑問”を呈している。

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特選プレミアムコンテンツガイド

「ChatGPT」「Gemini」の違いや活用方法は? 生成AIツール実践ガイド

「ChatGPT」と「Gemini」にはどのような違いがあるのか。生成AIの回答を改善するためのプロンプトの作り方とは。生成AI活用に当たっての基礎知識と、利用時のこつをまとめて紹介する。

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OpenAI発表と生成AI市場の今後【前編】

小型モデル「GPT-4o mini」で生成AI市場に“大きな波”が来る理由

OpenAIは小規模言語モデル「GPT-4o mini」を2024年7月に発表した。各ベンダーが「より大きなモデル」の開発を進めてきた中で、なぜ小型のモデルを発表したのか。生成AI市場に起きている変化を解説する。

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OpenAIが開発したAIモデルの基礎

「Dall-E」とは何か? 画像生成AIの技術や用途、歴史を解説

OpenAIの「Dall-E」は、エンドユーザーの指示に応じて新しい画像を生成する生成AIモデルだ。同サービスの技術的な背景と使い方、依然として残る課題を説明する。

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特選プレミアムコンテンツガイド

AIが本当に役立つ活用例は? 医療における「AI活用」実践ガイド

医療現場におけるAI技術の活用はどのように広がっているのか。医療従事者が直面するAI活用の問題点とその解決策と共に、活用例を紹介する。

8 月

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「生成AI人気の終わり」に備える【後編】

生成AIの幻滅期で明暗? これからの「勝てる企業」と「負ける企業」の違い

過熱気味だった生成AIブームは収束に向かい、今後は世間の関心が薄れる「幻滅期」が到来するという見方がある。このような厳しい時期を乗り切って成果を出すために、企業にはどのような取り組みが求められるのか。

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Microsoft 365でも使えるAIアシスタント

「Microsoft Copilot」とは何か? 種類や利用方法、Cortanaとの違いは?

Microsoftは「Windows」や「Microsoft 365」でユーザーの作業を補助するためのAIツール「Microsoft Copilot」を提供している。Copilotの機能や料金体系を詳しく説明する。

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押さえておきたいLLMの基礎【後編】

「生成AI」と「LLM」を混同してはいけない“4つの理由”

生成AIと聞いて「GPT」をはじめとする「LLM」を思い浮かべるのは間違いではないが、LLMと生成AIは異なる概念だ。4つの視点からその違いを解説する。

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「生成AI人気の終わり」に備える【前編】

生成AIブームに冷や水を浴びせる「第3のAIの冬」がやってくる理由

生成AIブームが熱を帯びる一方で、世間の関心が失われる「幻滅期」の到来は避けられないという見方がある。生成AIへの関心はなぜ薄れてしまうのか。生成AI市場は今後どうなるのか。

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押さえておきたいLLMの基礎【中編】

「ELIZA」から「GPT-4」に至る、知られざる“LLM進化の歴史”

近年大きな注目を集めるようになった大規模言語モデル(LLM)だが、その歴史は半世紀前にまでさかのぼる。AI技術の歩みを振り返る。

7 月

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押さえておきたいLLMの基礎【前編】

GAN、VAE、Transformerとは? 生成AIがよく分かる「深層学習モデル」5選

テキストや画像を識別し、生成できる「生成AI」は、深層学習モデルを基盤として成り立っている。生成AIを支える代表的な深層学習モデルを5つ解説する。

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プロンプトの基本を解説

生成AIの「プロンプト」とは何か? プロンプトを使いこなす方法は?

AIモデルに指示を出すときに使用するのがプロンプトだ。生成AIの出力結果は、プロンプトに左右される。プロンプトの基礎知識と、プロンプト作成のポイントを説明する。

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Geminiの基本を解説

Googleの生成AI「Gemini」とは 使える機能や用途、「GPT」との違いは?

Googleの大規模言語モデル(LLM)「Gemini」にはどのような機能があり、何に役立つのか。機能や用途、他の生成AIとの違いなど、Geminiの基本を紹介する。

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AIプロジェクトの現場で浮上する“ある問題”

「AI導入を妨げる」どころか、IT担当者を退職に追い込む“真犯人”

「AIプロジェクトが進まない」どころか、「IT管理者が退職を検討する」といった事態を引き起こす原因とは何か。調査を基に、AI導入の現場で浮上している問題を解説する。

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Geminiシリーズ新モデルを徹底解剖【後編】

「Gemini 1.5 Pro」の“マルチな能力”を使いこなす、これだけの方法

GoogleのLLM「Gemini 1.5 Pro」はGemini 1.0から何が進化し、どのような用途に使えるのか。使いこなすための方法を、利用方法や料金プランと併せて解説する。

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GPT-4とは何か?

「GPT-4」や「GPT-4o」とGPT-3の違いとは “OpenAI製LLMの進化”を解説

OpenAIの大規模言語モデル(LLM)「GPT-4」は、「GPT-3」などの同社製LLMとは何が違うのか。GPT-4の主な機能や利用方法を説明する。

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Geminiシリーズ新モデルを徹底解剖【前編】

「Gemini 1.5 Pro」の“8大進化”とは Googleの新LLMは何がすごい?

GoogleのLLM「Gemini 1.5 Pro」は、「Gemini 1.0」から何が進化したのか。新しい機能や特徴について、8つの視点で何が変わったのかを解説する。

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「GPT-4o」を徹底解剖【後編】

「GPT-4o」の“すごい対話能力”が使える6つの方法はこれだ

2024年5月、OpenAIはLLM「GPT-4o」を発表した。エンドユーザーや企業は、このLLMをどこで利用できるのか。GPT-4oを使う方法を6つ紹介する。

6 月

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小規模言語モデル(SLM)が台頭【後編】

生成AIにLLMではなく、むしろ小規模な「SLM」を使うと何がうれしいのか?

高性能のLLMが次々と登場したことで、生成AIブームは加速した。ただし、中には生成AIを使う場合にLLM以外も選択肢として検討する企業がある。なぜなのか。

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うそにだまされる人を減らすのは可能なのか

OpenAIの「ディープフェイク対策ツール」に過度な期待はできない訳

OpenAIは生成AIを利用したディープフェイク対策ツールの開発をはじめとしたディープフェイク対策に取り組んでいる。選挙での悪用を含めて、ディープフェイクの悪用リスク軽減はできるのか。

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データ分析ニュースフラッシュ

JR西日本の「AIアプリ内製化」を支えた“ローコード開発ツール”とは?

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。

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代表的なLLM19選を徹底解説【後編】

GPT、Geminiだけじゃない 押さえておきたい「主要LLM」8選はこれだ

AI技術の急速な進化を支えているのは、各ベンダーが開発する多種多様なLLMだ。どのようなLLMがあるのか。主要LLMを8個取り上げ、それぞれの特徴や強みを紹介する。

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生成AIベンダーOpenAIの正体

OpenAIとは何者なのか? ChatGPT開発企業のサービスと歴史を解説

「ChatGPT」や「Dall-E」などのAIサービスやAIモデルの開発を手掛けるOpenAIとはどのような企業なのか。同社の歴史や事業内容、抱えている課題を詳しく説明する。

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「GPT-4o」を徹底解剖【前編】

OpenAIの進化モデル「GPT-4o」は何がすごい? GPT-4やTurboとの違いは

2024年5月、OpenAIはLLM「GPT-4o」を発表した。同LLMをさらに“人間に近づけた”機能とは。具体的な特徴や、活用方法をまとめて解説する。

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生成AI×金融の最前線

“脱COBOL”にも着手 金融4社が語る「生成AIを使い倒す戦略」とは

北國銀行、SBIホールディングス、みずほフィナンシャルグループ、第一生命保険の生成AI活用事例を、課題や解決策と併せて解説する。

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代表的なLLM19選を徹底解説【中編】

LLMの徹底理解に欠かせない「ELIZA」「Seq2Seq」「Transformer」とは?

大規模言語モデル(LLM)が注目を集めるようになるまで、AI(人工知能)技術の分野ではさまざまな進化があった。その中から、LLMの進化との関わりが特に深い自然言語処理(NLP)モデルを紹介する。

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小規模言語モデル(SLM)が台頭【前編】

Microsoftが「スマホで使える小型AI」を開発した理由 なぜLLMでは駄目なのか?

Microsoftは小規模言語モデル(SLM)「Phi-3-mini」を2024年4月に発表した。開発に至った背景と、言語モデルの技術的な進展を解説する。

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LLM×検索エンジンによる真価【後編】

「Google検索より便利」とうわさのPerplexity AIは本当に“使える”か?

Google検索に代わる存在としてAI搭載検索エンジン「Perplexity AI」が注目を集めている。本当にGoogle検索以上に役立つものなのか。筆者が実際に使ってみた。

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代表的なLLM19選を徹底解説【前編】

BERT、GeminiからGPT-3.5、GPT-4oまで「主要LLM11種」の特徴は?

「ChatGPT」の登場で一躍注目を浴びることになったLLM。各ベンダーは、LLMを進化させるための開発に取り組んでいる。主要LLM11種の特徴や、進化のポイントを解説する。

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LLM×検索エンジンによる真価【前編】

Google検索とは全然違う? Perplexity AIの「AI検索エンジン」とは

Google検索など従来の検索エンジンに代わる存在として、AI搭載の検索エンジン「Perplexity AI」が注目を集めている。何ができるのか。

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AI規制と企業戦略【後編】

「AIが及ぼす影響」の評価を求める法案も 各国で進む“AI規制”

生成AIの利用が急速に広がっていることを受けて、AI技術に関する政策や規制の整備が世界各国で進んでいる。欧米をはじめとする主要各国のAI技術に対する向き合い方とは。

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人工知能(AI)を安全に使うためのポイント

“AIガバナンス”とは? 世界が無視できなくなっている理由

AI技術が進化すると同時に、AI技術やシステムを利用する際の倫理的な問題やリスクが増大している。AIガバナンスは、こうした問題に対処するために生まれた概念だ。AIガバナンスとは何か、本稿で詳しく説明する。

5 月

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AI規制と企業戦略【前編】

生成AIブームには続きがある――「AIの取り締まり」にどう備えるべきか

AI技術の急速な普及に伴い、各国政府は規制に乗り出している。動向がまだ定まらないAI規制に対して、企業はどう備えるべきか。

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開発者のためのLLM入門【後編】

「パブリックLLM」を使いたくない企業の“切実な事情”とは

企業がLLMを活用する際の選択として、“パブリックLLM”ではなく、独自データを用いてトレーニングする「プライベートLLM」に関心が集まり始めている。その背景には何があるのか。活用事例と併せて解説する。

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AIガバナンスの標準とは

NISTの「AI RMF」は“AIリスク管理の基本”となるか?

米国立標準技術研究所(NIST)が発表した「AIリスクマネジメントフレームワーク」(AI RMF)は、企業のAIガバナンスにどのように役立つのか。カンファレンスの内容を基に解説する。

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開発者のためのLLM入門【前編】

「LLM(大規模言語モデル)選び」の“基本の基”とは?

大規模言語モデル(LLM)の活用を検討する場合、用途や予算を踏まえて最適なLLMや導入方法を選ぶことが重要だ。コスト効率の観点で、企業にとっての選択肢を解説する。

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仕事に役立つ「AI」資格10選【後編】

「AIの基本から応用」までをマスターできる“学習コース”5選

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。

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テキストから3Dモデルを生成

NVIDIAがGPU「A100」で開発、“3D生成AI”「LATTE3D」は何が革新的か

NVIDIAは、3Dモデルを生成できるAIモデル「LATTE3D」の開発プロジェクトについて発表した。3Dモデルを生成するAIモデルとして何が画期的なのか。

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OpenAIのLLMを比較【後編】

「GPT-3.5」「GPT-4」「GPT-3.5 Turbo」「GPT-4 Turbo」の違いは何?

OpenAIが2023年11月に発表したモデル「GPT-4 Turbo」を含めて、「GPT」のモデルにはどのような違いがあるのか。精度やコストを含めて具体的に比較する。

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データセンターの“標準”が変わる

AI需要で一変、「従来型データセンターではデータも電力も収容し切れない」

AI技術の利用が広がることを受けて、データセンターの設計や立地に変化が生じている。データセンターのインフラや設備は、AI技術の利用拡大からどのような影響を受けているのか。

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仕事に役立つ「AI」資格10選【中編】

「AI」のエキスパートになるなら、どの知識とスキルを極めるべき?

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。

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OpenAIのLLMを比較【前編】

「GPT-3.5」と「GPT-4」は結局、何が決定的に違うのか?

OpenAIは大規模言語モデル(LLM)「GPT」の改良を進めている。「GPT-3.5」とその改良版「GPT-4」は何が違うのか。それぞれの特徴と違いをまとめた。

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仕事に役立つ「AI」資格10選【前編】

「AI系の資格」を持っておくのが“賢い選択”になる3つの理由

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。

4 月

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OpenAIとGoogleの生成AIを比較【第4回】

「ChatGPT」「Gemini」の“得意分野の違い”をプロンプト4種で比較してみた

代表的な生成AIサービス「ChatGPT」「Gemini」が出力するコンテンツには、どのような違いがあるのか。4種類のプロンプトに対するそれぞれの回答を比較した。

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進化は「オンデバイスAI」だけじゃない

クアルコムの“AIスマホ向け”新SoC「Snapdragon 8s Gen 3」は何がすごい?

「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。

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AI×ファッションの可能性【後編】

スマホで肌トラブル分析――AI肌診断に使われている「4つの技術」とは?

AI技術の活用は身近な場面で進んでいる。近年は、スマートフォンで手軽に実施できる肌診断サービスが人気だ。背景にはどのような技術が使われているのか。その仕組みを解説する。

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OpenAIとGoogleの生成AIを比較【第3回】

「ChatGPT」「Gemini」の比較ならスペック以上に面白い“個性と違い”はこれだ

代表的な生成AIサービスの「ChatGPT」と「Gemini」には、それぞれどのような強みと弱みがあるのか。専門家によるレビューや比較検証の結果を基に、“スペックの比較表”だけでは分からない特徴を解説する。

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AI×ファッションの可能性【中編】

画像生成AI「Stable Diffusion」を美容に使った“なるほどの活用例”とは?

あらゆる業界でAI技術導入の機運が高まり、ビジネスの在り方が大きく変わろうとしている。生成AIを活用して顧客体験(CX)を進化させた、美容企業の取り組みを紹介する。

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OpenAIとGoogleの生成AIを比較【第2回】

生成AIサービス「ChatGPT」と「Gemini」を“4つの視点”で徹底比較

OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」はよく似た生成AIサービスだが、明確な違いもある。4つの視点から、それぞれの特徴と違いを解説する。

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AI×ファッションの可能性【前編】

“大ヒット商品”に隠された「画像生成AI」の秘密とは? デザイナーが明かす

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。

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OpenAIとGoogleの生成AIを比較【第1回】

生成AI“2大ツール”「ChatGPT」と「Gemini」の違いを徹底解説

OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」はどちらも代表的な生成AIサービスだ。どちらを選ぶべきか悩むユーザーに向けて、プランや特徴の違いを解説する。

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LLMで変わる開発【後編】

“AIインフラ”でも論争になる「オンプレミス」対「クラウド」 どう選ぶべき?

自社データを用いてカスタマイズした「プライベートLLM」を運用する場合、ユーザー企業はインフラの構築や運用にどのように向き合えばいいのか。そのポイントを解説する。

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生成AIの今後の見通し【後編】

生成AIの成果が台無しに……企業に待ち受ける「未知の2大リスク」とは?

企業における生成AI導入の動きが広がるのに伴い、さまざまな懸念が浮かび上がっている。特に企業の事業継続を揺るがしかねない2つの重大なリスクとは何か。

3 月

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LLMで変わる開発【中編】

「生成AIカスタマイズ」には何が必要? 独自LLMを作る“6つの準備リスト”

生成AIや大規模言語モデル(LLM)の導入や開発に着手するには、まず何から決めればいいのか。AI活用を検討する際に確認すべき6つの基本事項を解説する。

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一筋縄ではいかない「SAPの方針転換」【後編】

SAPの「クラウド移行」なぜ進まない? 専門家が指摘する“あのERP問題”

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。

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AGI(汎用人工知能)とは何か?

「AGI」は「AI」と何が違う? AGIが人間を超える日は来るか

AGI(汎用人工知能)は人間の思考や知能をシステムで再現するための技術だ。従来のAI技術とは何が違うのか。

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海外ニュースピックアップ

【5分で解説】“生成AI競争”「Google・OpenAI・イーロンの思惑」まとめ

生成AIの開発競争が激化している。Googleは最新鋭の生成AI「Gemini」、対するOpenAIは動画生成AI「Sora」を発表して話題をさらった。他方、契約内容を巡ってマスク氏がOpenAIを提訴する事態も起きた。混とんとする業界動向をまとめた。

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GPTカスタマイズの可能性【後編】

OpenAIの新プラン「ChatGPT Team」は「Microsoft Copilot」とは何が違う?

OpenAIのChatGPT新プラン「ChatGPT Team」は企業による利用を想定したサービスだ。競合製品であるCopilotとの違いを踏まえて、ChatGPT Teamの特徴やメリットを解説する。

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生成AIの今後の見通し【前編】

「AIが仕事を奪う日」が本当に来るなら“まず消える”のはあの職種?

企業におけるAI導入が着実に進む中で、失業や採用市場の縮小などが問題視されている。具体的には、どのような職種が削減の対象になりやすいのか。

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AIへの投資を急ぐ一方で

上司が嫌な予感のする「AI導入」 半数が抱える「あるある」の悩みとは?

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。

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GPTカスタマイズの可能性【前編】

“独自ChatGPT”を作れて稼げる「GPT Store」にはどんなアプリがある?

OpenAIが提供を開始したアプリケーションストア「GPT Store」は、ChatGPTのLLM「GPT」の活用方法を大きく変える可能性がある。何ができるのか。

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LLMで変わる開発【前編】

「生成AIでアプリ開発」がもたらす、効率化どころじゃない“根本的な変化”とは

大規模言語モデル(LLM)などのAI技術を用いたアプリケーション開発は、従来の開発と何が違うのか。考慮すべきポイントと併せて解説する。

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データセンターに再び脚光?

生成AIで加速し始めた「新世代オンプレミス」“3つの変化”はこれだ

企業において生成AI導入が進む中、データセンターではハイブリッドクラウドに焦点が移りつつある。オンプレミスインフラで予測される変化を3つの視点で解説する。

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半導体ベンダーAMDのAI戦略【後編】

「AIチップはどう進化するのか」を決めるのはムーアの法則じゃない"あの法則"

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。

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2024年の生成AIトレンド5選【後編】

Geminiの次は? LLMに何が起きる? AI市場の今後の見どころ

2024年、生成AIはどのような進化を遂げるのか。新しいモデルの登場や新規ベンダーの参入など、生成AI市場の動向をアナリストの予測を基に解説する。

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日本語プロンプトも利用可能

生成AIはセキュリティ製品も駆逐する? 「Copilot for Security」登場で変わる常識

Microsoftは生成AIセキュリティツール「Copilot for Security」の一般提供を開始する。従来のセキュリティ製品と何が違うのか。

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一筋縄ではいかない「SAPの方針転換」【前編】

大規模再編のSAP、AI強化の前に「クラウドERP」は売れているのか?

SAPの2023年通期決算は、全体の売上高が前年比6%増と好調だった。一方、同社はAI技術を成長分野に位置付け、再編を実施すると明言した。クラウドサービス型ERPを含めて、同社の事業はどのような状況にあるのか。

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OpenAIへの報復だけではない?

イーロン・マスク氏が生成AI「Grok」をオープン化する“語られない狙い”

イーロン・マスク氏が、生成AI技術を活用したチャットbot「Grok」をオープンソースで提供する方針を明らかにした。背景にはOpenAIへの恨みがあるようだが、もう一つの狙いを指摘する向きもある。

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AI事業にどこまで本気か

SAPがクラウドERP“好調”でも「8000人再編」を強行する本当の理由

SAPが人工知能(AI)技術の事業を強化するため、約8000人の従業員を対象とした再編を進めている。直近の業績が好調な中で、同社が大規模な再編を強行する狙いは単純ではないとアナリストは指摘する。

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半導体ベンダーAMDのAI戦略【中編】

「GPU」でも「APU」でも勝負 AMDが目指す“NVIDIAとの違い”

AI技術が台頭する中で一段と注目を集めるようになったのが、GPUを手掛けるプロセッサベンダーの動向だ。AMDはAI分野の動向をどう見ていて、どのようなプロセッサ製品を提供するのか。

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AI技術とロボット工学を駆使

“レジ不要”セブン-イレブン現る 人気商品も分かる「ハイテク店舗」の全容

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。

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特選プレミアムコンテンツガイド

「生成AI」を使い倒してビジネスを成功させる“7つの視点”

文章を生成したり画像を生成したりできる「生成AI」は、その利便性からビジネスでの活用が進むと考えられる。活用を成功に導くためには、導入前に確認しておくべき点が幾つかある。

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2024年の生成AIトレンド5選【中編】

野良AI時代の「AIガバナンス」とは何か? 悪質なプロンプトの改善も

生成AIが爆発的に普及する中で、AIガバナンスの体制構築が企業にとって急務だ。具体的に何に取り組めばいいのか。2024年の生成AI市場に起こる変化と併せて解説する。

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半導体ベンダーAMDのAI戦略【前編】

技術者3000人を雇用 AMDがインドで始める半導体開発とは

人工知能(AI)技術でこれからシステムや機械はますます賢くなる。それを支えるのが半導体製品だ。半導体ベンダーAMDがインドで進める半導体製品の開発とは。

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AIの法的リスクを回避【後編】

超できるけど「危険なAI」とごく普通な「安パイAI」 あなたの好みは?

生成AIの著作権問題が浮き彫りになっている。AIベンダーは安全性を確保する対策を講じるものの、それが必ずしもユーザーの獲得につながるわけではない。ユーザーが生成AIを選ぶ際に直面するジレンマとは。

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深層学習モデルの仕組み【後編】

「CNN」「GAN」は何に使える? ディープラーニングの基本用語

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。

2 月

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生成AI時代のスキルも議論に

相次ぐAI失業、採用凍結……ダボス会議で語られた現実は本当なのか

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。

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データ分析ニュースフラッシュ

三菱重工が「Azure OpenAI Service」を使う理由 生成AIツールをどう作った?

三菱重工の生成AIツール開発事例や、AWSが発表した製薬業界における生成AI活用動向、セキュリティ領域における生成AI動向予測など、生成AI関連の主要なニュースを紹介する。

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2024年の生成AIトレンド5選【前編】

BYODならぬ「BYOAI」が拡大? 全従業員がAIを使う時代へ

生成AIブームは2024年も続き、企業におけるAI活用はますます進むと予測される。注視したいのが「BYOD」の動きだ。2024年の生成AI市場に起こる変化を解説する。

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AIの法的リスクを回避【前編】

NVIDIAの開発キットを活用 Getty Imagesの「画像生成AI」はなぜ安全なのか?

ビジネスにおける生成AI活用が進む中で、著作権侵害をはじめとする法的リスクが顕在化している。法的リスクを回避することを考慮した画像生成AIツールとは。

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他の生成AIとは異なるコンセプト

Adobeが「PDFリーダー」に生成AI “時短”につながる「Acrobat」の新機能とは

Adobeは、「Acrobat」に生成AIによる対話型エンジンを追加した。文書内検索や文書要約にどのようなメリットがあるのか。

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「Gemini」との違い

なぜ、GoogleはノートPCでも実行可能なAIモデル「Gemma」を発表したのか

Googleが発表した「Gemma」は、オープンソースのAIモデルだ。「Gemini」の開発と同じ技術を使用しているが、例えば「Gemini 1.5 Ultra」と比較するとサイズは小さい。開発の背景には何があるのか。

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AI生成コンテンツを見分けられるか?【第7回】

生成AIの「完璧な文」に隠れている何か変な“違和感”の正体

AIモデルが生成したコンテンツは、一見人すると間が作成したかのようだ。どのようなポイントに注意すればAI製だと見分けることができるのか。

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2024年の「生成AI」市場動向【後編】

「AIスキャンダル」で転落も? 生成AIで今後やってはいけないこと

生成AIが一世を風靡(ふうび)し、企業はビジネスでの生成AI活用を急いで進めている。それと同時に急務になるのがリスク対策だ。企業はどのようなポイントを押さえておくべきなのか。

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2024年、Googleの生成AI戦略とは【後編】

GoogleはマルチモーダルAI「Gemini」で“シェア拡大”となるか?

Googleは2023年末に発表した生成AI「Gemini」を発表。市場シェア拡大につなげる大きなチャンスとアナリストは見る。同社の戦略を解説する。

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ライバルと激しい競争:

弱点は何か? OpenAIの“1分映像”生成AI「Sora」に抱く疑問

OpenAIが、テキストから約1分間の映像を生成できる「Sora」を発表。競合のAI技術ベンダーと「互角の勝負になる」という見方がある一方、OpenAI自身も認める弱点がある。

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深層学習モデルの仕組み【前編】

画像認識や生成技術の基礎「CNN」「GAN」とは? 押さえたい特徴と違い

主要な深層学習モデルとして「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN)と「敵対的生成ネットワーク」(GAN)がある。両者には似通う点があるが、仕組みや使い方は異なる。その成り立ちから解説する。

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AI生成コンテンツを見分けられるか?【第6回】

生成AIが書いた「きれいな文」に混入する“AIのわずかな痕跡”はこれだ

AIモデルによる出力結果の精度が高まる中で、AIモデル製のコンテンツと人間製のコンテンツの判別が難しくなっている。見分けるにはどのような特徴に着目すればいいのか。

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弁護士やアナリストが警鐘:

“AIで作った音声電話”は「違法」 米国FCCの声明が物議を呼んでいる訳

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。

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2024年の「生成AI」市場動向【前編】

「生成AIのこれから」を予測 幻滅期がないなら“次の進化”はこれだ

2024年以降、生成AIはどのような変化を見せるのか。1つ言えるのは、生成AIを他の技術と同様には見れないということだ。これからやってくる動向を予測する。

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「Meeting GenAI」発表:

Web会議で「何を話したっけ?」 会話履歴から答える「Otter」新機能は役立つのか

複数のWeb会議ツールの会話履歴を横断して、ユーザーの質問に答える「Meeting GenAI」を、Otter.aiが発表した。AIアシスタント「Microsoft Copilot」やZoomのユーザーを取り込む狙いがあるが、課題も抱える。

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用途が広がるMicrosoftの「Copilot」【後編】

「Copilot」の“検索”は何がすごいのか? Microsoftの業務アプリで考察

Microsoftの「Copilot for Service」と「Copilot for Sales」は、業務アプリケーションの操作や検索を生成AIで支援するサービスだ。Copilotは、エンドユーザーの業務アプリケーションの使い方をどう変えるのか。

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AI生成コンテンツを見分けられるか?【第5回】

「生成AI」対「AIコンテンツ検出ツール」 勝ったのはどっち?

生成AIが出力したコンテンツの、正確性の欠如や法的侵害といったリスクが問題となっている。AI製なのかどうかを見分ける手段が必要だ。その方法として「AIコンテンツ検出ツール」がある。実際に使えるものなのか。

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「Bard」は名称変更

Google最新鋭の生成AI「Gemini」は何が違うのか Microsoftと異なる発想

GoogleがAIチャットbot「Google Bard」を「Gemini」に改称。最高性能の基盤モデルを採用する「Gemini Advanced」も発表した。MicrosoftとOpenAIに対抗する動きだと、アナリストは指摘している。

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用途が広がるMicrosoftの「Copilot」【前編】

Microsoftの「Copilot for Service」「Copilot for Sales」がCRMにもたらす利点は?

Microsoftの「Copilot for Service」と「Copilot for Sales」は、同社が提供する生成AIサービスの一つだ。同社がこれらのサービスを提供する狙いと、ユーザー企業にとっての利点を探る。

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他社ツールの画像にも

Meta、InstagramやFacebookで「AI生成画像」にラベル付け その理由は?

Meta Platformsは自社が提供するSNSにおいて、生成AI画像へのラベル付けを開始する。その背景にあった人工知能技術を悪用した事件とは。

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2024年、Googleの生成AI戦略とは【前編】

GoogleのAIモデル「Gemini」は“まずコストとプロセッサが特徴的”と言える訳

2023年末にGoogleが発表したAIモデル「Gemini」。Googleの製品にはどのような変化をもたらすのか。GPUではなくGoogle独自プロセッサを利用することで期待できるメリットとは。

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Microsoftデータ分析ツールの進化【後編】

非構造化データのための「ベクトル検索」にも着目 MicrosoftのAI向け新機能

Microsoftは2023年11月のカンファレンスで、AI技術を活用した新製品や新機能を発表した。データベース分野ではどのような発表があったのか。

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AI生成コンテンツを見分けられるか?【第4回】

AI検出は「ChatGPTの文」をどこまで見抜けるのか? 複数ツールで試してみた

コンテンツがAI製なのか、人間製なのかを判別するための「AIコンテンツ検出ツール」がある。その実力はどうなのか。OpenAIをはじめ、複数のベンダーが提供する検出ツールを実際に使ってみた。

1 月

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「生成AI」で広告制作はどう変わるか【後編】

「画像生成AI」にマーケターが喜ぶ理由 “期待できる広告効果”とは?

広告制作における「生成AI」の活用が広がりつつある。中小企業のマーケターにとってうれしいメリットや、注意すべきリスクについて解説する。

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Microsoftデータ分析ツールの進化【中編】

Copilot搭載の「Microsoft Fabric」で“データ専門家の仕事”はどう変わるのか?

MicrosoftのAIアシスタント「Copilot」がMicrosoft Fabricにも搭載される。具体的に何ができるのか。データ専門家にはどのような影響があるのか。

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AI生成コンテンツを見分けられるか?【第3回】

AIチェッカーに「自筆」と「AIポエム」を判別させたら面白い結果に

そのコンテンツが人間によって書かれたものなのか、AIモデルによって生成されたものかを見分ける際に役立つ「AIコンテンツ検出ツール」。その精度はどれほどなのか。筆者が実際に使用し、性能をレビューする。

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Microsoftデータ分析ツールの進化【前編】

データ分析ツール群「Microsoft Fabric」とは OneLake、BIをまとめた利点は?

Microsoftは2023年11月、データ管理やデータ分析など一連のツールを備える「Microsoft Fabric」を発表した。その具体的な機能と、企業にとってのメリットを紹介する。

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生成AIを生かすIT戦略

Gartnerが提唱 「生成AI」導入を成功させる“CIOの行動”とは?

近年急速に普及する生成AIは、ビジネスにチャンスとリスクの両方をもたらす。CIOが生成AIの活用を成功させるために取るべき行動とは。3つの視点から解説する。

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AI生成コンテンツを見分けられるか?【第2回】

それ、AI製? 人には判別不能でも「検出ツール」なら見破れるのか

著作権侵害をはじめとする生成AIのリスクを踏まえて、「AIコンテンツ検出ツール」に注目が集まる。どのようにAI製コンテンツを検出するのか、その仕組みを解説する。

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「生成AI」で広告制作はどう変わるか【前編】

Amazonが「画像生成AI」を提供する狙い “映える”イメージ作成が可能に

Amazon.comは2023年10月、広告用画像を自動生成できる生成AIツールを発表した。広告制作は具体的にどう変わるのか。Photoshopなど他ツールとの比較する際に注意すべきポイントとは。

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AI生成コンテンツを見分けられるか?【第1回】

「AI製なのかどうか」を人間にはもう見破れない現実

生成AIの活用が急速に広がる一方で、生成したコンテンツの信ぴょう性や、著作権侵害といったリスクに留意する必要がある。「AI製なのかどうか」を見破れないと、どのような問題があるのか。

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ChatGPTを手掛けるAIベンダーの主張

OpenAIは「フェアユース」と反論 米紙のAI著作権侵害訴訟の行方は?

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。

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ついに「Copilot」が提供開始に【後編】

Microsoftの「Copilot」は昔のBobやClippyとは全然違う? その訳とは

Microsoftは2023年11月のカンファレンスで、Copilot for Microsoft 365の新機能を発表した。Copilotは同社がこれまで提供してきた仮想アシスタントと何が違うのか。

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ついに「Copilot」が提供開始に【中編】

ローコードで使える「Copilot Studio」とは? AIアシスタントを独自作成

Microsoftは2023年11月のカンファレンスで、AI関連の新機能を発表した。その中には、企業のAI活用に欠かせない「Microsoft Copilot Studio」「SharePoint Premium」があった。何に役立つのか。

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