「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。
2023年11月、AWSは生成AIを活用したチャットbot「Amazon Q」を発表した。Amazon Qの概要を、アナリストの解説に沿って説明する。
2023年11月開催のカンファレンスで、MicrosoftはAI技術に関する新サービスや新機能を次々に発表した。その中で明らかになった、API経由でのAIモデル利用や著作権侵害への対処を可能にするアップデートとは。
生成AIを活用するときに悩ましいのが、コンピューティング能力の確保だ。AWSは複数のサーバで並列計算する高性能計算（HPC）を効果的に実施する機能を提供している。
MicrosoftのAIアシスタントツール「Copilot for Microsoft 365」が提供開始になった。企業はこの新機能をどこまで活用することになるのか。ビジネスに役立つ新機能と併せて紹介する。
Alibabaは、東南アジアのさまざまな言語を処理できる新しいLLM「SeaLLM」の提供を開始した。
生成AI分野に欠かせないのが「LLM」であり、これはOpenAIのチャットbotサービス「ChatGPT」にも用いられている。本稿はLLMの技術を詳しく解説する。
Exxon Mobilでセントラルデータオフィスのマネジャーを務めるアンドリュー・カリー氏は、24年間でIT担当から経営戦略までさまざまな現場を経験し、DXにつながる学びを得たという。その内容とは。
Thomson Reutersでデータガバナンスを管轄する経営幹部は、ルールや倫理綱領を従業員に周知徹底するに当たって、全従業員の多種多様な業務の流れを全て理解したという。その理由は。
Meta Platformsは2023年第3四半期（7月〜9月期）の業績を発表した。ザッカーバーグ氏が強調したのはSNS「Threads」やメタバース、インフラに関する点だ。その真意とは。
企業における活用が広がる見通しの「生成AI」。その使用には一定の課題やリスクがある。企業が生成AIを最大限活用していくために必要な視点を3つ解説する。
企業の人事部門がAI技術を利用し、その適用範囲を拡大する上で、リーダーはAIのデメリットを知っておかなければならない。具体的なデメリットを3つ紹介する。
Microsoftは2023年11月に開催したカンファレンスで、AI技術に関するさまざまな新サービスや新機能を発表した。その目玉となった「Azure AI Studio」とは何か。
AWSは生成AIの基盤モデルを提供しているが、オープンソースや自社開発の基盤モデルは使えるのか。他システムで使っているデータを学習させることは可能なのか。
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。
Thomson Reutersでデータガバナンスを管轄する経営幹部のカーター・クシノー氏は、自身の経歴を生かして「倫理的なデータ活用」のポリシーを構築することに大きな喜びを抱いていると語る。その内容とは。
YouTubeは新しい広告AIサービスの提供を発表した。マーケティング担当者にとってどのようなメリットが期待できるのか。他のSNSの動向と併せて紹介する。
生成AIをビジネスで活用する動きが今後さらに広がると考えられる。企業は生成AI活用に当たり、生成AIを導入することで得られる成果を見極めることが重要だ。考えるべきポイントを2つ解説する。
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。
生成AIの導入にはメリットだけでなくリスクが付き物であり、導入企業は慎重にならざるを得ない。金融機関JPMorgan Chaseは生成AIの導入においてどのようなアプローチを採用したのか。
AWSやAzure、GCPのようなハイパースケーラーのクラウドサービスでこそ、生成AIの真価を引き出せる可能性がある。それはなぜなのか。AWSで生成AIを活用する方法を担当者に聞いた。
「英国最強を目指す」との触れ込みで進められているブリストル大学のAIシステム向けスーパーコンピュータプロジェクトが、同国政府から2億ポンド超の開発資金を獲得した。同スパコン開発の狙いとは。
YouTubeはAI技術を活用した広告ツールを発表した。これまでマーケティング担当者が抱えていた、広告に関する苦労の解消に役立つという。
これからの時代に企業が生き残るには、技術利用に関する戦略とそれを実現するシステム選定が欠かせない。日本オラクルの戦略発表を基に解説する。
ChatGPTはネットワークエンジニアが投げ掛ける技術的な質問にも回答可能だという。どのような質問であれば適切な回答を得られるのか。その限界と可能性を探る。
生成AIは、そのビジネスへのメリットから企業における活用が拡大すると見込まれる。企業が生成AIの導入を検討する際の課題や、導入前に確認すべきポイントを2つ解説する。
企業が複数のSaaSを利用するとき、データの保管場所や管理手法がばらばらになればデータ活用は簡単ではなくなる。こうした課題を解消するために、市場にはどのような製品が登場しているのか。
AI技術は企業のさまざまな業務で活躍できる可能性がある。人事部門も例外ではない。人事部門がAIツールを活用することで、どのようなメリットが期待できるのか。
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。
ローコード／ノーコード開発ツールは、開発者ではないエンドユーザーでもアプリケーション開発を可能にする。さらにAI技術を組み込むことで、そのメリットはどう広がるのか。
生成AIの利用が急速に拡大している。ただし早急な導入にはリスクが伴うため、特定の業界は生成AIの導入を慎重に進める必要がある。特にどのような点に注意が必要なのか。
生成AIの活用が広がるにつれて、その倫理的懸念やリスクに対処することが求められるようになった。企業は生成AIのリスクをどう捉えて対処しようとしているのか。アクセンチュアの寄稿を基に解説する。
AMDがITリーダーを対象に実施した調査から、企業はAI技術に期待を抱いていても、必ずしも導入に踏み切っているわけではないことが分かった。企業がAIツールの導入をためらってしまう理由とは。
ChatGPTは仕事に使えるという見方がある一方、人の仕事を奪うという見方もある。日々ネットワーク設計やトラブルシューティングに取り組むネットワークエンジニアにとってはどうか。
ビジネスに生成AIを活用する企業は、そのリスクを適切に把握して対処すると同時に、リスクを逆手にとってチャンスに変えることが重要だ。生成AIにまつわる4つの懸念とポイントを整理する。
英国の鉄道事業者とロンドン動物学会は人工知能（AI）技術を活用した生物多様性の改善に取り組んでいる。AI技術を活用するにはデータと機械学習モデルが必要だ。どう用意したのか。
シンガポール市民防衛庁は、IBMなどのパートナー組織の支援を受けて、「5G」や「AR」といった先端技術を活用した“スマート消防車”の実現に乗り出す。その具体的な取り組みや、5Gの活用方法とは。
人間はAIをどこまで信じるべきなのか。兵器にAI技術を組み込んだ「自律型兵器システム」が戦場に投入される可能性がある中で、これは重大な問題だ。掘り下げて考えてみよう。
ローコード／ノーコード開発ツールは、企業のDevOpsにさまざまなメリットをもたらす一方で、使い方や導入領域には注意が必要だ。DevOpsにおけるローコード／ノーコード開発ツールの役割や、AI技術の活用方針を解説する。
生成AIの導入は、企業に業務効率化といったメリットだけではなく、リスクももたらすという見方がある。企業は生成AIを活用する際、何に気を付ければよいのか。業界関係者の見方を紹介する。
ビジネスにおいて生成AIを活用する動きが広がる中で、生成AIのリスクに適切に対処することが欠かせなくなりつつある。専門家が特に懸念する生成AIのリスクを解説する。
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。
CX（顧客体験）の強化に取り組む金融機関Citigroupは、非構造化データの活用や自己学習機能を使った取り組みを進めている。同行の狙いと具体的な取り組みとは。
英国では生物種が1970年から19％減っているという報告がある。生物多様性を改善するため、英国の鉄道事業者はロンドン動物学会と共に、線路付近の動物のモニタリングに取り組んでいる。
人工知能（AI）技術の市場で注目を集めるGPUベンダーNVIDIAに対して、同業AMDが対抗するための軸はオープンさになる可能性がある。猛追するAMDに勝算はあるのか。
生成AIの登場はビジネスに変革のチャンスをもたらすと同時に、新たなリスクをも生んだ。企業は、生成AIが引き起こし得る倫理的問題への対策を考える必要がある。懸念となるポイントを整理しよう。
GPUなどの半導体製品を提供するAMDは、AI開発に関連するソフトウェアを手掛ける企業を買収すると発表した。AI分野で注目を集めつつある競合NVIDIAに、AMDはどのような戦略で挑むのか。
生成AIの導入は、業務を効率化するメリットをもたらすだけでなく、セキュリティやデータセンターに影響を与える可能性がある。具体的にはどのようなメリットとリスクが考えられるのか。
スポーツウェアのECサイトを手掛けるGymsharkは「Google Cloud Platform」（GCP）の採用を発表した。どのような背景から移行を決意し、どう活用を進めるのか。
半導体製品ベンダーAMDは、AI分野のスタートアップ買収を発表した。半導体製品を主軸にするAMDに、この買収はどのような影響をもたらすのか。その狙いとは。
開発者不足が世界的に深刻化する中で、AIツールの活用に期待が寄せられている。ある予測によれば、AIツールの利用拡大が開発者の数を増やすことにつながる。その理由とは。
市場における存在感をますます強める生成AIだが、その導入状況については企業間で差がある。企業への生成AI導入を進めるためには、ある視点を忘れてはならない。
Getty Imagesが発表した生成AIツールは、著作権にまつわるアーティストや企業の懸念を解消できる可能性がある。それはなぜなのか。具体的な特徴と併せて見てみよう。
「生成AI」は広く企業が利用する技術になると考えられる。ただし生成AIを組み込むシステムは、従来使われてきた業務システムとは根本的に異なるものになる可能性があるため、企業は幾つかの点に注意が必要だ。
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。
企業における生成AIの活用は総じて道半ばだが、生成AIの活用を積極的に進めている業界もある。どの業界なのか。生成AIの活用例と併せて紹介する。
企業がマーケティングにSNSを活用するのは一般的になった。一方でSNSの効果的な活用方法に悩む企業は少なくない。SNSマーケティングの成功に役立つ生成AIツール3つと、その特徴や課題を紹介する。
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。
顧客体験の向上に取り組む金融機関Citigroupは、データに基づく顧客応対を実施するためにソフトウェアを導入した。導入に際しての課題や、その課題を乗り越えるための取り組みを紹介する。
メタバースは製造業をはじめとする産業界での活用が期待されるが、普及が順調に進んでいるとは言い難い。背景にある要因や、メタバースの普及に必要な条件とは何かを解説する。
企業にとっては“デジタル”に関連する製品やサービスの開発が重要になる一方で、今後は世界的に「開発者不足」が深刻化する可能性がある。この問題は、“あること”をしないことによって悪化するという見方が浮上している。
生成AIツールはマーケティングや営業活動に活用できる。具体的にはどのような業務や作業に使えるのか。2つの生成AIツール「Jasper」と「Einstein GPT」を例に紹介する。
OpenAIが開発したAIサービスの「ChatGPT」は、ユーザーとの対話を基に文章を生成する。ChatGPTはどのような仕組みで動き、どのような用途に役立つのか。基本を説明する。
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。これに賛同する著名人がいる一方、要請を「実現不可能」だと考える専門家の意見とは。
金融機関Citigroupは、パーソナライズされたサービスを顧客に提供することを重視している。そのためにはデータに基づく新たなシステムを導入する必要があった。取り組みの背景と併せて、どのような仕組みを導入したのかを紹介する。
産業界で期待が寄せられる産業用メタバース。その活用が急がれる理由や将来動向を、「没入型ワークスペース」や「デジタルツイン」の活用事例と併せて解説する。
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。
生成AIツールをマーケティングに活用する動きが広がっている。生成AIツールを活用することで、どのようなマーケティングが可能になるのか。「ChatGPT」を例にして紹介する。
世界中で生成AIの利活用が進む中で、そのリスクを懸念し、規制に乗り出す政府の動きが見られる。一方で専門家は、近年の生成AI規制を巡る動向に疑問を呈する。AI規制のあるべき姿とは。
シンガポール国立大学保健機構（NUHS）は、スーパーコンピュータ「Prescience」とAI技術を活用して、ドキュメント作成支援から医療行為の高度化まで、さまざまなアイデアを実現しようとしている。
製造業における産業用メタバースの活用が期待される。具体的には産業メタバースで何ができ、どのようなメリットをもたらすのか。企業のビジネスや従業員に与える影響を解説する。
大規模言語モデル（LLM）をビジネスで活用したいと考える企業は、まず何から取り組む必要があるのか。LLM活用を進める際に忘れてはいけないポイントを2つ紹介する。
OpenAIは企業向けのChatGPTを2023年8月に発表した。従来の一般消費者向けChatGPTとは何が違うのか。ビジネスにおけるLLM活用の動向と併せて紹介する。
環境に配慮した企業運営において、AIツールに関するCO2排出量に着目することは重要だ。企業が知っておく必要がある指標やCO2排出の仕組みにはどのようなものがあるのか。
企業は生成AIを今後のビジネスでどのように活用する方針なのか。IT部門や事業部門の意思決定者670人を対象にした調査から、企業が計画している生成AIの活用方針や導入の意向などが具体的になった。
生成AIに期待が集まる一方で、そのリスクに言及し、規制を検討している国もある。この動きはビジネスにどのような影響をもたらすのか。企業は“ある動き”に要注意だ。
世界中で大きな話題となっている生成AI。この勢いのまま企業の導入は進むのか、そうではないのか。GPUが入手困難になった状況や、企業の導入状況などを踏まえて、現状と今後を探る。
企業がAI技術をビジネスに取り入れ、長期的に利益を生み出していこうとするならば、今後考慮すべきはリスクだ。その際に重要となる4つの指針を紹介しよう。
生成AIをはじめとするAI技術が進化する中で、企業が人間よりもAI技術を信じるようになるのではないかという懸念が出ている。専門家はこうした見方を否定する。どのような未来を見ているのか。
AIツールをビジネスに活用する上で、考慮すべき項目が「消費電力問題」だ。AIツールはどの過程においてどの程度の電力を消費するのか。あらためて理解しておこう。
「ChatGPT」をはじめとする生成AIの登場で、エンジニアの仕事は消えるという懸念が広がっているが、それは早まった見方だ。より賢く見るには、生成AIの現状を見極める必要がある。
「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。
生成AIツールやその基になる大規模言語モデル（LLM）の活用が広がっている。AI分野の専門家は、生成AIツールやLLMの利用を成功させるのは、トレンドを追う企業ではないと指摘する。
メインフレームで稼働する「COBOL」のプログラムを「Java」に移行する際、生成AIの活用が効果的だとIBMは説明する。具体的にはどういったツールを使うことになるのか。事例と共に紹介する。
企業は今後のビジネス戦略において、メインフレームをどのように位置付けているのか。メインフレームを最新化するにはどうすればいいのか。IBMの調査を基に紹介する。
生成AIは、IT運用のスキルギャップ解消に具体的にどのように役立つのか。スキルギャップが解消された際に重要となるのはどの要素なのか。
生成AIが進化することで、企業のオブザーバビリティ（可観測性）やレジリエンス（障害発生時の回復力）にどのような変化をもたらすのか。専門家の意見を踏まえて紹介する。
OpenAIの「ChatGPT」をベースにしたSnapの生成AI機能「My AI」だけではなく、ChatGPTやその中核要素でもあるLLMを自社製品やビジネスに生かす動きが広がっている。具体的にどのような動きがあるのか。
Snapが「Snapchat」に追加した生成AI機能「My AI」。OpenAIの「ChatGPT」をベースにしたMy AIに対して、専門家からデータの扱い方に関する懸念が上がっている。それは何なのか。
OpenAIの生成AIツール「ChatGPT」をソフトウェアテストに活用する動きが活発化しつつある。ChatGPTは、ソフトウェアテストにどのような影響を及ぼすのか。
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。
生成AIツールの「ChatGPT」をソフトウェアテストに活用する場合には、幾つかの注意点がある。それは何なのか。対処方法はあるのか。専門家の見解を基に、これらを探る。
海運システムを「Veson IMOS Platform」に統一した日本郵船の事例、オープンロジの「Shopify」向け在庫管理アプリケーションなど、ERPの主要なニュースを紹介する。
IDC JapanがAI技術のユースケースに応じて市場を分析した。生成AIのユースケースにおける国内市場規模は2027年に786億9400万円になると同社は予想する。
人間の仕事は生成AIに置き換わるのではないかという懸念が広がっている。生成AIは開発者や運用担当者の仕事をどう変える可能性があるのか。
生成AIによる著作物利用の対価を求めるのは、それで生計を立てる作家にとって当然の権利と言える。きちんとした仕組み作りはAIベンダーにとっても重要だ。
世界中でAI技術に対する期待が盛り上がっている。こうした動向は宣伝のための誇張なのか。AI技術は本当に効果を発揮するのか。
生成AIやローコード開発ツールが使われるシステム開発には、今後何が求められるのか。ローコード開発ツールベンダーOutSystemsの創業者兼CEOが解説する。
作家たちが生成AIベンダーに期待するのは既存のシステムの破壊ではなく、学習に使用した自分たちの著作物への正当な対価の支払いだ。一方で米連邦議会に対しても、時代に合った法整備を求めている。
生成AIによる著作物の利用に関して作家たちが動き出した。全米作家協会はどのような手段に打って出ようとしているのだろうか。
野村ホールディングス子会社の野村信託銀行が、業務効率化や顧客との関係強化に向けてクラウド型の銀行業務統合システムを導入した。システム選定の背景を紹介する。
世間をにぎわす「生成AI」ブームはいつ始まって、どう拡大してきたのか。各主要ベンダーは生成AIをどのようなツールに組み込んでいるのか。主要な動きを紹介する。
企業は人工知能（AI）技術を活用することで、脆弱性管理を強化できる可能性がある。AI技術がITサービス管理（ITSM）とIT運用管理（ITOM）にもたらすメリットを紹介する。
全米作家協会は書簡を公開し、生成AIのベンダーにあることを求めた。焦点になっているのは著作物の利用についてだ。何が起きているのか。
企業の認証やアクセス制御のプロセスには幾つかのリスクが潜んでいる。AI技術を活用することで、セキュリティチームはこのリスクをどう防げるのか。
システム開発における生成AIの活用が広がる一方で、課題が浮上している。どう対処すればいいのか。ローコード開発ツールベンダーOutSystemsの創業者兼CEOが解説する。
画像やテキストを生成するAI技術「生成AI」に、バックアップベンダーは期待を寄せている。一方で、生成AIの利用に慎重論を唱える業界関係者もいる。
AI技術は、企業がデータセキュリティを確保する上でどう役立つのか。AI技術をデータセキュリティに活用する代表的な応用例を、4つ紹介する。
OpenAIの生成AIツール「ChatGPT」をソフトウェアテストに活用する動きがある。具体的にどのように役立つのか。専門家の見解や、実際にChatGPTをソフトウェアテストに生かす経験者の声を紹介する。
生成AIの登場は、システム開発にどのような変化をもたらしたのか。ローコード開発ツールベンダーOutSystemsの創業者兼CEOが解説する。
バックアップベンダーは、従来のAI技術と生成AIを組み合わせ、さまざまなタスクの自動化に取り組んでいる。具体的に何ができるのか。
生成AIなどのAI技術を、IT管理者のタスクの自動化に活用する動きが広がっている。AI技術はタスクの自動化だけではなく、他の業務にも活用できる可能性がある。
「ChatGPT」を開発したOpenAIのサム・アルトマンCEOは、AI技術の規制に賛成の姿勢を示している。その理由はなぜか。議論が始まるAI技術の規制案を紹介しつつ、必要な規制とは何かを考察する。
ソフトウェア開発において生成AIの活用が進む一方、「AIに職を奪われる」ことを不安視する向きもある。しかしそれは正しい考えだとは言い難い。IT業界は生成AIとどう付き合っていくべきなのか。
AI技術はさまざまなツールに組み込まれ始めている。「ChatGPT」や「Bard」のような生成ツールは、IT部門の業務にどう役立つのか。生成AIで何ができるのかをまず確認しよう。
ソフトウェア開発において、生成AIはさまざまなタスクを遂行可能だ。こうした状況から、「AIに職を奪われる」と懸念する人がいる。その真偽について、実際の業務を例に挙げながら考える。
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。
ソフトウェア開発において、「ChatGPT」などの生成AIはさまざまなタスクを遂行できると期待されている。一方で生成AIには幾つかのリスクがある。生成AIを使う上で把握しておくべき5つのポイントとは。
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。
「ChatGPT」などの生成AIは、ソフトウェア開発における一部の業務を代行できる。これはエンジニアの助けになる一方で、「AIが人の仕事を奪う」という不安を生む。その見方が正しいかどうかをChatGPTに聞いた。
生成AIの市場規模は拡大しており、国内でも生成AIを利用したビジネスが既に幾つか登場している。しかし生成AIは新しい技術であり、導入時には課題がある。
「ChatGPT」などの生成AIツールは、ソフトウェア開発における一部の業務を担える。これはエンジニアの助けになる一方で、「AIが人の仕事を奪う」という不安を生む。その見方が正しいかどうかをChatGPTに聞いた。
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。
既存のExcelデータを生かせるBIツールを導入した日立製作所の事例や、パナソニックの国内外拠点における「Looker Studio」活用事例など、データ分析の主要なニュースを紹介する。
ベンダーの宣伝するAI機能が誇張されていることに現場は気付いている。AIウォッシングに惑わされず、ビジネスにおける「生成AIの本当の価値」を理解するために何が必要か。
主要ツール群「Automation Success Platform」で利用するLLMを選択可能にした、RPAベンダーのAutomation Anywhere。この判断を専門家が「現実的だ」と判断するのはなぜなのか。
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。
さまざまなビジネスの現場で活用が進む「生成AI」について懸念が広がっているのが、データ流出のリスクだ。セキュリティベンダーImpervaが考えるデータ保護術とは。
RPAベンダーAutomation Anywhereは主要ツール群「Automation Success Platform」でLLMを利用できるようにした。利用可能なLLMは自社ではく、他社のLLMだ。その背景には何があるのか。
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。
CIOの間ではAIブームに対する疑念と不満が高まっている。CEOが抱く生成AIへのイメージとCIOのそれが大きく異なることは、何を意味するのか。
セキュリティベンダーImpervaはIT部門が関与しないIT利用「シャドーIT」にちなみ、「シャドー生成AI」に警鐘を鳴らす。会社側が把握していない生成AI利用のリスクとは。
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。
ジェネレーティブAI（生成AI）の機能面における限界や懸念から、AI技術に対する世間の熱は冷め始めている。賢い企業はこの状況をどのように捉え、どう動いているのか。
マルウェアが進化したことで、従来のセキュリティ対策では脅威の検出が難しくなっている。さまざまな業界がこの問題に取り組んでおり、非営利団体（NPO）も例外ではない。具体的な活用例はどのようなものか。
同じ組織でも役職や職位によって生成AIに対する意識は大きく異なる。複数の調査から明らかになった実情とは。
サイバー脅威の進化が高速化するにつれ、従来の方法では十分な対策が難しくなっている。そこで活躍が期待できるのが人工知能（AI）技術を組み込んだツールだ。金融機関、教育機関ではどう役立つのか。
みずほフィナンシャルグループは富士通と共同で、システム開発分野で「生成AI」を活用する試みを進めている。過去にシステム障害を経験した同グループは、先端技術である生成AIの活用で汚名を返上できるのか。
世界中で人工知能（AI）技術がブームになっているが、この状況は近いうちに終わるという見方がある。AI技術の今後の普及に大きく影響する、ある深刻な問題とは何か。
人工知能（AI）技術を用いたセキュリティ対策は、多様な業界のセキュリティ対策に有効だ。具体的にはどのようなメリットをもたらすのか。業界別に紹介する。
「AI」モデルのトレーニングに神経細胞を使うアイデアを実現したCortical Labsに、さまざまなクラウドベンダーが注目している。同社が加えた改良と、今後解決すべき課題とは。
人工知能（AI）を活用することで、人類はさまざまなメリットを享受できる。しかし、AI技術の使い手は“あること”を忘れてはならない。まず答えを出さなければならない問題とは何か。
人工知能（AI）技術の一つである機械学習は、従来手法では検出が難しいマルウェアの検出精度を高めることができる。機械学習で強化可能な3つのマルウェア検出機能を紹介する。
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。
みずほフィナンシャルグループは富士通と共同で、システム開発分野で「生成AI」（ジェネレーティブAI）を活用する実証実験に着手した。具体的な狙いは何なのか。
生成AIの利用が急速に広がる中で、AI技術の規制に関する議論が活発化している。どのような規制案が生まれているのか。これらの規制案に対する専門家の見解とは。
生体細胞を使った「AI」モデルの開発プロジェクトが動き出している。開発からトレーニングまでのプロセスと、将来の可能性を開発担当者が語った。
マルウェア対策には、AI技術を組み込んだセキュリティツールが効果的だ。マルウェア攻撃を防ぐ上で、具体的にどのように役立つのかを4つの観点から解説する。
AIがもたらすメリットがリスクを確実に上回るようにするには、AIの規制に関する世界的な議論が必要だ。その議論について、人間はこれから具体的に何を考えるべきなのか。
ChatGPTをはじめとする生成AIツールは、企業にメリットだけではなくセキュリティリスクをもたらす可能性がある。サイバー攻撃者は、生成AIをどのように悪用しようとたくらんでいるのか。
「ChatGPT」をはじめとした生成AIツールはさまざまな可能性をもたらす一方で、利用に際しての注意点もある。それぞれを整理してみよう。
Accentureは、AI事業に30億ドルを投じ、AI人材をこれまでの倍の人数である8万人に増やすという。同社のAI分野に対する見通しと、具体的な取り組み計画とは。
近年、企業のマルウェア対策において、AI技術を用いた対策の必要性が高まっている。その理由と背景を解説する。
AI技術が急速に進化し、その活用が拡大している。各国の規制当局はこの状況をどう捉えているのか。AI技術に潜むリスクと併せて紹介する。
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。
研究室で培養された神経細胞でAIモデルをトレーニングする――。医療従事者だったホン・ウェンチョン氏がこのアイデアを実行するきっかけは、日本のある研究だった。その研究と、ウェンチョン氏が取った行動とは。
先進的なAI技術を組み込んだセキュリティツールは、マルウェアの検出や分析に有効だ。ツールの機能の詳細や、導入のメリットを解説する。
人工知能（AI）技術を使うアプリケーションなど高性能計算を必要とする用途が広がる中、注目点の一つになるのが、古典プロセッサとQPU（量子処理ユニット）の利用だ。NVIDIAの発表を基に考える。
生成AIがビジネスにもたらすメリットはさまざまだ。一方で生成AIの導入に対して消極的な姿勢を示す企業は一定数存在する。その理由とは。
人工知能（AI）技術は人類に計り知れないメリットをもたらすと同時に、リスクも内包する。人間がAI技術と共存し、そのメリットを最大限生かすために必要になる教育とは。
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。
一般的にシステムのアーキテクチャを根幹から作り直す作業にはとてもコストがかかる上に、効果が不明瞭になりがちだ。Senserflowにとって、アーキテクチャ刷新のメリットを経営陣にいかに理解してもらうかが課題だった。
「ChatGPT」の開発元であり、生成AIの推進役でもあるOpenAI。そのCEOを務めるサム・アルトマン氏が、AI技術の規制に賛成の姿勢を示すのはなぜなのか。米国の連邦議会がAI規制に前のめりになる“ある事情”とは。
AI技術はビジネスにさまざまなメリットをもたらす半面、リスクを内包する。例えば、「ChatGPT」への言及が理由で株価が急落した企業がある。何が問題だったのか。
「ChatGPT」が急速に広まる一方で、コンプライアンス違反に対する懸念の声が上がっている。企業が実務にChatGPTをはじめとするAIツールを取り入れるためには、何に気を付けるべきなのか。
AI（人工知能）システムにも納税義務を――。冗談のような真剣な議論が進んでいる。その起点は「汎用人工知能」（AGI）の存在だ。人と同じように思考するAGIには、人と同様の権利と義務は発生するのか。
量子コンピューティングに対し、今日まで一般的に使われてきたコンピューティング手法を「古典コンピューティング」と呼ぶ。これらが融合するとは、何を意味するのか。その動きの兆候を追う。
OpenAIの「ChatGPT」の中核を成すLLM「GPT」。その種類は1つではなく、それぞれに特徴がある。GPTにはどのような種類があるのか。それらの主な違いとは。
人工知能（AI）技術の台頭は、「人間にメリットをもたらす」という見方がさまざまな分野に行き渡りつつある。だがそれに反対する意見もある。各業界の有識者が議論して出した結論とは。
サービス群のアーキテクチャを刷新したSenserflow。そのプロジェクトの一環で、同社はエンドユーザーや従業員がデータを分析するためのダッシュボードを開発した。それによって得られたメリットは。
「ChatGPT」が個人情報を脅かすという懸念から、イタリアのデータ保護規制局は国内でのChatGPT使用を禁じた。当局がOpenAIに求めた措置とは何か。企業がChatGPTを利用することで起こり得る法律違反とは。
企業はクラウドインフラのさまざまな運用形態を模索している。複数のクラウドインフラを効果的に管理する仕組みを2つ紹介する。
GPUによる高性能計算と量子コンピューティングを組み合わせたシステムとは、どのようなものなのか。その鍵になるベンダーNVIDIAの動向から、具体的に探る。
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。
サービス群の維持コストと複雑化に悩むSenserflow。同社が下した決断はアーキテクチャの刷新だった。同社は目標を整理し、プロジェクトチームを分けて取り組んだ。
急速に普及した「ChatGPT」。業務で利用するためには、企業の体制や法律などさまざまな分野での整備が現状は不十分な状態だ。なぜ、どのような問題を生む可能性があるのか。
ITインフラの運用部門に向けて、生産性を高めるための方策を紹介する。アプリケーションの実行環境が分散する中で、「オブザーバビリティ」（可観測性）という考え方に注目が集まっている。
英国の移動通信事業者が、AI（人工知能）技術と仮想現実（VR）技術を使ってデータセンターの消費電力削減に取り組むベンダーと、データセンターの改善を実施。その効果とは。
急速に普及するOpenAIの「ChatGPT」。その中核要素であるLLM「GPT-4」の活用を進めるBeameryは、GPT-4を生かしつつ、GPT-4に依存し過ぎないことの重要性を強調する。その理由とは。
「ChatGPT」普及の背景には、その頭脳に当たる「GPT」の急速な進化がある。実際にどのくらい進化しているのか。数字を交えながら、GPTの進化を見てみよう。
ソフトウェアベンダーのSensorFlowは、スマートビル向けにサービスを提供している。同社はスタートアップでありながら大手の顧客も獲得し、注目を集めている。たが、その裏ではITインフラのコストに苦しんでいた。
「ChatGPT」をはじめとする生成AIを使ったサービスは、プライバシー問題などのさまざまな懸念を抱えている。しかし安易に生成AIを使用禁止にすると、別の問題が生じる可能性がある。何が起こり得るのか。
シンガポールの情報通信メディア開発庁は、機密データをビジネスで安全に利用するための要素「プライバシー強化技術」の試験導入を支援するプロジェクトを実施している。どのような取り組みなのか。
ITインフラの複雑化やデータ量の増大など、企業の運用担当者はさまざまな課題に直面している。この傾向は企業が「どこからでも」仕事ができる体制を目指しているため、ますます加速している。
ユーロポール（欧州刑事警察機構）が、「ChatGPT」の中核要素である大規模言語モデル（LLM）が犯罪で悪用される可能性について勧告。これを受け、専門家は「ChatGPTが悪用されるリスク」をどう見るか。
生成AIは業界や業種の壁を越えて、企業に価値を生成する。長期的にはビジネスのプロセスを変革する可能性を秘めているが、リスクを理解しなければサービスの内容や株価に悪影響を与えかねない。
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。
ChatGPTを取り巻くプライバシー問題を受け、同サービスの使用禁止措置を取る国が出てきている。OpenAIはこの問題を解消するため、どのような取り組みを実施することになったのか。
医薬品流通業界は「膨大なデータを、厳格な法規制に基づいて安全に活用できるデータ分析基盤」を必要としていた。このニーズに応えるためにZuellig Pharmaは、どのような技術に注目して解決を目指したのか。
世界各地で増加するデータセンター。その消費電力量の抑制が社会的な課題となっている。英国の移動通信事業者が、築20年を超えるデータセンターを省エネ化するために採用した手法とは。
ChatGPTをはじめとした、生成AIを活用したツールによる業務効率化に期待が集まっている。生成AIを利用する際、企業は何に注意して、何を準備すればよいのか。
生成AIへの関心が高まる中、企業はこれからどのような技術に着目し、それをビジネスにどう取り入れればいいのか。ITコンサルティング企業Accentureが公開したレポートや、化学メーカーの例を基にして探る。
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。
ユーロポール（欧州刑事警察機構）は、「ChatGPT」の中核要素である「大規模言語モデル」（LLM）が犯罪で悪用される可能性について検証。法執行機関が対策すべき具体的な指針を提言した。どういうことか。
「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。
イタリアのデータ保護規制局は、国内における「ChatGPT」の使用禁止措置を、ある条件と引き換えに解除した。同局がOpenAIに突き付けた条件とは。
アジア大手の医薬品流通会社であるZuellig Pharmaが、製薬企業向けにBIサービスを立ち上げた背景には、どのような課題意識があったのか。ユーザー事例とともに紹介する。
OpenAIの「ChatGPT」、Googleの「Bard」といった、生成AIを使ったAIチャットbotの活用がさまざまな分野で広がりつつある。企業が生成AIを業務に活用する場合に、事前に知るべきポイントを整理する。
生成AIが台頭する中で、世界の技術トレンドは今後どうなるのか。Accentureが2023年3月に公開した、先端技術に関するレポートを基に整理する。
ユーロポール（欧州刑事警察機構）は、「ChatGPT」が基礎にしているような「LLM」を犯罪者が悪用した場合の危険性について、法執行機関に勧告した。どのようなリスクが考えられるのか。
ChatGPTの台頭で「ジェネレーティブAI」（生成AI）への投資熱が高まっている。その現状や、実際に運用するフェーズに移行する企業が検討すべき点とは。
英国政府は、子どものプライバシー保護に関する法令に反したという理由で、TikTokに1270万ポンド（約21億円）の罰金を課した。今後のTikTokにどのような影響があるのか。
「クラウドファースト」を採用しながら「脱クラウド」が必要な状況に陥らないためには、クラウドサービスのメリットに加えてリスクも把握する必要がある。クラウドファーストで考慮すべき主なリスクと対策とは。
生成AIの機能を業務アプリケーションに組み込む、Microsoftの「Dynamics 365 Copilot」。その使い道はさまざまだ。Dynamics 365 Copilotの具体的な用途を確認しよう。
英国の精神医療機関が傘下病院にプライベート5Gを導入し、「スマート医薬品保管庫」や「e-observation」などの用途で実証実験を実施している。これらのシステムは医療の質をどう変えるのか。
英国の政府機関はTikTokに対し、子どものプライバシー保護に関する問題が浮上したことを受け、1270万ポンド（約21億円）の罰金を課した。法令違反だと判断された理由は何だったのか。
GoogleのAIチャットbot「Bard」は、結果としてOpenAIの「ChatGPT」に後れを取ることとなった。Googleはなぜ出遅れたのか。
CRMベンダーの間で、自社製品にAIチャットbot機能を用意する動きが広がっている。実際に何が起きているのか。主要ベンダーの動きを簡単にまとめた。
米国の非営利団体が、AI技術の規制を米政府に要求する書簡を発表した。実際にはそれ以前から、各国政府はAI技術の規制に向けて動いている。具体的な動きを整理しよう。
「クラウドファースト」を採用する場合、クラウドサービスのメリットだけではなくリスクにも留意する必要がある。クラウドサービスが抱える主なリスクと、その解決策を説明する。
英国の精神医療機関サウスロンドン＆モーズリーNHS基金トラストが、傘下病院に「プライベート5G」を導入し、デジタルヘルス用途の実証実験をしている。その具体的な用途とは。
英国の政府機関は、ショート動画共有サービスを運営するTikTok社に1270万ポンド（約21億円）の罰金を科した。制裁の背景にあるのは、子どものプライバシー保護に関する問題だ。どのような違反があったのか。
「ChatGPT」を生んだOpenAIとの提携により、生成AIに注力するMicrosoft。生成AIを取り巻く競争が激化する中、Microsoftはどのような生成AI製品を生み出しているのか。
先行するOpenAIの「ChatGPT」に対抗するため、Googleは独自のAIチャットbot「Bard」を生み出した。同社がBardに懸ける思いと“真の狙い”とは。
Uberがタクシーの運賃と乗務員の賃金設定に使うアルゴリズム。その内容の不透明性さをめぐって争いが起こった。労働者が陥る可能性のある理不尽な状況とは。
米国の非営利団体は、米政府に対してAI技術の規制を強化するよう求めた。この主張に賛同しない人の中には、過度な規制強化は“逆効果”だと考える人がいるという。それはなぜなのか。
「Word」や「Excel」といった「Microsoft 365」ツールで、生成AIの機能を利用可能にする「Microsoft 365 Copilot」。その特徴とは何であり、何を可能にするのか。
ジェネレーティブAI市場はOpenAIの「ChatGPT」が支配しており、Googleは対抗策として「Bard」を投入したものの、まだ万全ではない。それでもBardがChatGPTとの競争を勝ち抜く可能性はまだある。
ジェネレーティブAI市場を席巻するOpenAI「ChatGPT」の対抗策として、Googleが生み出したのが「Bard」だ。鳴り物入りで登場したBardの“今”の実力は、結局のところどうなのか。
MicrosoftがOpenAIの技術を「Bing」に組み込んで検索エンジン市場での勢力拡大を図る中、Googleは「ChatGPT」競合の「Bard」を投入し、即座に反撃の姿勢を示した。Googleを突き動かすのは、ある“不安”だ。
ロンドンでタクシーの運賃に「ダイナミックプライシング」を導入したUber。タクシーの乗務員が組織する組合はUberとロンドン市に運賃設定の不透明性について訴えた。その実態とは。
「GPT-4」よりも強力なAIモデルの開発を中止すべし――。非営利団体が米政府に宛てた、AI技術規制に関する公開書簡には、イーロン・マスク氏などIT界の著名人も賛同した。同団体が求める規制の内容とは。
Microsoftは自社のオフィススイート「Microsoft 365」にAI技術を組み込むことで、オフィス業務の生産性向上を支援しようとしている。具体的にどのような機能を提供するのか。
アプリケーションを使ったタクシーの配車事業を手掛けるUberは、アルゴリズムを使って運賃と乗務員の賃金を設定している。この方針を巡り、乗務員から批判の声が上がっている。
OpenAIの「ChatGPT」をはじめとする「ジェネレーティブAI」の普及は、ITの世界を急速に変化させた。この風景は“あの時”と重なる。そう、あの「iPhone」が登場した時だ。
検索エンジン市場での躍進を目指して、Microsoftは「Bing」にOpenAIのAIチャットbot「ChatGPT」の技術を組み込んだ。AIチャットbotの力で、Bingはどう進化するのか。ナデラ氏が寄せる期待とは。
AIチャットbot「ChatGPT」と「Bard」が登場しているが、ユーザーはどちらを使えばいいのか。一見して同じようだが、決定的な違いもあるChatGPTとBardを比較する。
OpenAIへの投資を通じて、AI技術を自社の製品やサービスに組み込むMicrosoft。CEOのサティア・ナデラ氏は、両社の連携がもたらす“未来のオフィスツール”をどう捉えているのか。
スマートフォンのアプリケーションで簡単にタクシーを呼べる、Uberの配車サービス。このサービスを担う乗務員が、乗車運賃や乗務員の給与の設定に異議を唱えている。その中身とは。
Microsoftは検索エンジン「Bing」に、ジェネレーティブAIの代表格「ChatGPT」を生んだOpenAIの技術を組み込み始めた。「Google検索」の圧倒的勝利で終わったはずの検索エンジン戦争が、再び活発化しようとしている。
AI技術を組み込んだ自律型兵器の使用は、倫理や安全の観点から懸念は、既に紛争地域で利用されている。この状況について、国連安全保障理事会が報告書を公開した。その内容とは。
ジェネレーティブAIの実力を示したOpenAIの「ChatGPT」だけではなく、さまざまなベンダーが「AI」をうたうIT製品を相次いで市場に投入している。こうした中で注意が必要なのが「AIウォッシング」だ。
AIツールの台頭が、開発者の立場や職を脅かしかねないという懸念の声が上がっている。この見通しに対する、GitHub社のCEOの意見とはどのようなものか。
OpenAIの「ChatGPT」をはじめとするジェネレーティブAI製品が急速に普及する一方、“偽りのAI製品”がはびこり始めている。こうした中、AI技術に関する誇大広告を問題視する動きがあるという。何が起きているのか。
ジェネレーティブAI（生成型AI）の中でも、特にベンダーの動きが活発なのがAIチャットbotだ。その代表格であるOpenAIの「ChatGPT」と、Googleの「Bard」とは何者なのか。それぞれの基本的な特徴を整理しよう。
AI技術を組み込んだ自律型兵器の使用を巡り、国際的な協議が進行中だ。一方でそうした協議を「失敗」だと見なす意見も挙がる。その理由を紹介する。
「ChatGPT」などAI技術を活用したサービスが急速に普及している。開発分野でも例外ではない。ソースコード自動生成サービス「GitHub Copilot」を例に、開発分野におけるAI技術の展望をGitHub社CEOに聞いた。
フィッシングなどの犯罪への悪用を指摘する声がある、「ChatGPT」をはじめとするAIチャットbot。その悪用を防ぐための技術や法律には、どこまで期待できるのか。専門家の見方は。
各国で軍事領域における「AI技術」の活用が、今後勢いづく可能性がある。一方で専門家は「議論が不十分だ」と指摘する。その実態とは。
勢いに乗るOpenAIの「ChatGPT」に、Googleが“挑戦状”を突き付けた。Google独自開発のAIチャットbot「Bard」がそれだ。対話形式で情報収集ができるツールは今、どうなっているのか。
英国政府は、AI技術を軍事領域に活用するための調査や検討を進めている。しかし、政府の方針を巡り、懸念や批判の声が上がっている。その理由とは。
AI技術の軍事利用を巡り、各国の意見は割れている。この技術の実用化に賛成する国と反対する国それぞれの意見と、両者の間に存在する格差とは。
OpenAIのAIチャットbot「ChatGPT」は、人事の業務にどのような影響をもたらすのか――。こうした議論が活発化し始めている。ChatGPTは人事の“何”を変える可能性があるのか。
英国政府は、AI技術を組み込んだ自律型兵器の利用にまつわる調査や、実用化の検討を進める。具体的にどのような懸念点について、どのように検討を進めるのか。
「AIの軍事利用は、戦争終結の早期化に貢献する」という意見がある。果たして本当なのか。AI倫理の専門家に、AIの軍事利用に関する課題と併せて聞いた。
米プロ野球MLBの所属球団では、データを活用した試合戦略の立案が当たり前になっている。球団はビジネスインテリジェンス（BI）ツールなどの分析ツールをどのように活用しているのか。データから分かる事実とは。
「AIを軍事用途に用いることは、道義的に正しい」という主張がある一方で、懐疑的な意見もある。AI倫理の専門家に詳しく話を聞いた。
食用昆虫の飼育環境の改善にAI（人工知能）技術を活用するEntoverseは、AI技術にまつわる“ある問題”に直面していた。それは何なのか。同社が編み出した対処法とは。
保険会社はAWSのクラウドサービス群を利用することで、ビジネスと顧客に何をもたらそうとしているのか。同社CIO兼CDOや、AWS担当者の見方とは。
昆虫養殖の効率化に人工知能（AI）技術を生かす動きが活発化している。コオロギ食をはじめとする昆虫食の世界的ブームを受けて、食用昆虫の安定生産が重要になる中、AI技術は昆虫養殖にどう役立つのか。
テキストや画像などを自動生成する「ジェネレーティブAI」を利用する際、特有の“厄介な問題”に気を付ける必要がある。それは何なのか。どう対処すればよいのか。Forrester Researchの見解から探る。
ChatGPTなどの「ジェネレーティブAI」が活用の幅を広げるとともに、危険性も高まる。ジェネレーティブAIの安全利用のために、やらなければならないこととは何か。
スイスの保険会社Zurich Insurance Groupが、同社のオンプレミスシステムをAWSのクラウドサービスに移行させる。多様なシステム群をクラウドサービスに移行させる目的とは。
コオロギを食料にする「コオロギ食」が世界的ブームになる中、コオロギ養殖の効率化に人工知能（AI）技術を活用する動きがある。こうした活動から明らかになった、意外な相関関係とは。
AI技術を「ESG」（環境、社会、ガバナンス）の取り組みに生かすことは、単に“善いこと”をするというだけではなく、企業にビジネス上のメリットをもたらすという。それはどういうことなのか。
コオロギをはじめとする昆虫に対して、食料としての世界的な需要が生まれている。世界的な“コオロギブーム”を支えるのが、昆虫農場とも呼ばれる養殖場だ。その知られざる実態とは。
Meta PlatformsがAIチャットbot「BlenderBot 3」の公開した直後、BlenderBot 3に問題があるという報告が殺到した。どのような問題があったのか。そこから見えるAIチャットbotの限界とは。
世界的に深刻化するサイバーセキュリティ被害への備えとして、Microsoftは製品設計にさまざまなセキュリティ技術を組み込もうとしている。MicrosoftのCEOが強調する、セキュリティ対策の鍵は。
業務プロセスを抜本的に変革したいとき、音声認識の技術をどのように取り入れるかが重要だ。現実的なユースケースを紹介する。
企業がAI技術を活用する目的は、さまざまだ。「ESG」（環境、社会、ガバナンス）分野でAI技術を活用する企業は、どれくらいあるのか。IBMによる調査結果から探る。
Google元CEO、エリック・シュミット氏は人工知能（AI）技術開発を率いていた経験から、ChatGPTなどの「ジェネレーティブAI」の危険性を熟知している。シュミット氏が特に懸念する「3大リスク」とは。
CaixaBankが導入した仮想アシスタントは、顧客応対だけではなく、行内のさまざまな業務でも一役買っている。その実力を探る。
AI技術の台頭とともに「自社のAI技術の使い方は倫理的かどうか」を従業員が厳しい目で見るようになりつつある。これからの時代に求められる「倫理的なIT戦略」の在り方とは。
Gartnerの予測によれば、2025年までに世界のデータの10％がGenerative AI（生成AI）モデルによって生成されるようになる。このような未来では、データをどのように扱う必要があるのか。
「ESG」（環境、社会、ガバナンス）分野でのAI技術の用途は、業種によって異なる。具体的にはどのような用途があり、業種ごとにどのような違いがあるのか。航空会社や農業会社を例に考える。
「AI技術には多くの誇大広告がある」――。こうした持論を展開するSchneider Electricのある幹部は、AI技術を使って同社が進める“ある取り組み”を「非常に実用的だ」と評価する。それは何なのか。
RPAは業務の自動化に役立つツールだが「何でもかんでもRPAで自動化しようとし過ぎないよう注意すべきだ」とRPAベンダーは警告する。「持続可能な自動化」を構築するためには、どのような技術が必要なのか。
MicrosoftがOpenAIの技術を組み込んで検索エンジンの強化を進める中、Googleはどう動くのか。その行方を占う上で、OpenAIとGoogleの“ある違い”が重要になる可能性がある。それは何なのか。
GitHubは、AI技術によるソースコード生成サービス「GitHub Copilot」を提供している。同社のCEOは、ジェネレーティブAIが開発者に与える影響をどう考えているのか。
エネルギー効率と二酸化炭素排出量の削減を考える上で、クラウドサービスの利用は重要な意味を持つ。ただしMicrosoftのCEOは「単にリフト＆シフトしただけでは意味がない」と強調する。それはなぜか。
企業のビジネス活動や消費者の日常生活に溶け込みつつある「ジェネレーティブAI」。実は、ジェネレーティブAIにはさまざまなリスクが潜んでいると、Googleの元CEOは指摘する。何が危険なのか。
スペインの金融機関CaixaBankが人工知能（AI）技術を搭載する仮想アシスタントを導入した。この導入で同行の顧客応対はどう変わったのか。
「顧客と直接応対する業務が膨大にある企業ほど、RPAの導入効果が期待できる」とRPAベンダーは口をそろえる。RPAの導入が大きな影響を及ぼした業界の例を紹介する。
IT使用時の倫理性の欠如を問題視した従業員が、その問題を暴露する――。こうした内部告発がIT業界で活発化しつつある。内部告発が企業に及ぼす影響とは。TwitterとFacebookの内部告発を例に考える。
最小限の労力でより多くを成し遂げたいならば、デジタルの活用に欠かせない要素が何かを熟考しなければならない――MicrosoftのCEOがこう主張する理由とは。
小売業者を悩ませる窃盗などの不正行為に対処する上で、「コンピュータビジョン」は有用だ。ただし画像を扱うという、コンピュータビジョンならではの特徴が招く“ある課題”がある。それは何か。
「重要だが創造的ではない業務」を代行させて人間の業務負担を軽減させるために、さまざまな業界がRPAを導入している。RPAが将来「レガシーシステム」になるとき、高度な自動化を実現させるには何が必要なのか。
「ChatGPT」などの「ジェネレーティブAI」は、コンピュータに創造性を与えたと経営コンサルティング企業McKinseyは考える。どのような業務に活用できるのか。
OpenAIへの投資に踏み切るMicrosoftとは対照的に、GoogleはAI技術の公開に二の足を踏んでいる。Googleが抱える複雑な事情を専門家が解説する。
大規模データの蓄積や処理に使われる技術の中では「Hadoop」が優勢だった。だが最近は、一時期守勢に立たされたはずの「DWH」が「クラウドDWH」へと形を変え、再び関心を集めつつある。背景には何があるのか。
近ごろのRPA製品は「反復作業の代行」にとどまらず、ローコード開発やプロセスマイニングなどさまざまな機能を搭載するようになった。RPAベンダーが目指している進化の道筋はどのようなものなのか。
データのビジネス活用に有効なデータ分析ツール。代表的なセルフサービスBI「Tableau」「Power BI」「Qlik Sense」に加え、「Python」「R」「Jupyter Notebook」といった広く支持されるデータ分析ツールを比較する。
Forrester Researchによれば、IT業界ではAI技術の「倫理性の欠如」に懸念を示す傾向が強まっており、状況を憂慮した従業員からの内部告発が目立ち始めている。何が起きているのか。
機械学習で人工知能（AI）エンジンの精度を上げるには、質の良い学習データが不可欠だ。質の悪い学習データでは、AIエンジンの不適切な判断を招くリスクがある。事例を基に、学習データの作成方法を考える。
WalmartやTargetなどの小売業者の間で、“ある問題”への対処が重要な課題となっている。それが「シュリンケージ」だ。シュリンケージとは何なのか。その解決策だと目される「コンピュータビジョン」の実力とは。
「ChatGPT」などのAIチャットbotが、検索エンジンに取って代わるかどうかは議論の余地がある。ただし専門家によると、AIチャットbotが検索エンジンに影響を及ぼすことは確実だ。検索エンジンはどう変わるのか。
OpenAIの「ChatGPT」に世界が湧いている。この盛り上がりを受けたMicrosoftは、OpenAIへの大規模投資を決定した。Microsoftがこの決断に至るまでの背景とは。
フランスの医療協力連合SeqOIAは、膨大な量のデータを処理するゲノム解析用に、新しいストレージシステムを導入した。どのような調達方法を採用し、どういった成果が上がったのか。
窃盗をはじめとする不正行為への対処に、コンピュータビジョンを生かしたい――。こうした小売業者に向けてNVIDIAが提供するのが「NVIDIA Retail AI Workflows」だ。その中身とは。
Microsoftが「Bing」に要素技術を組み込むなど、「ChatGPT」などのAIチャットbotが情報収集の在り方を変えつつある。それでもAIチャットbotが検索エンジンを不要にするとは言い切れない。なぜなのか。
「ChatGPT」をはじめとするAIチャットbotが進化し、生成する文章に“人のような自然さ”に磨きが掛かると、いつしか人が書いた文章との見分けが付かなくなるのだろうか。専門家の見解を基に考察する。
金融機関がコンプライアンスに関するシステムを運用する際に、直面する課題が「過検知」だ。その正体とは何なのか。対策として機械学習などの人工知能（AI）技術が有効である理由とは。
OpenAIの「ChatGPT」に世界が湧いている。この盛り上がりの気配すらない頃から、MicrosoftはOpenAIへの投資を継続してきた。2019年に始まった、MicrosoftのOpenAIへの投資を振り返る。
AI技術は農業を省力化すると考えられている。そのこと自体は間違いではないが、実現は簡単ではない。「AIで農業が楽になる」などと軽々しく口にできないことは、農業が何を扱っているのかを考えれば明らかだ。
フランスの医療協力連合SeqOIAは、高スループットを実現するストレージシステムの実現に当たり、幾つかの課題に直面した。SeqOIAが導入した、無駄が出にくいストレージシステムとは。
攻撃者が「ChatGPT」を悪用すると、サイバー攻撃に対するこれまでの対処法が通用しなくなる可能性があると、専門家は指摘する。こうした“次世代の脅威”の正体とは何なのか。
新進気鋭のAIチャットbotとして勢いづく「ChatGPT」。その技術を検索エンジン「Bing」に取り込んで、王者Googleの牙城を崩そうとしているのが、ITの巨人Microsoftだ。
AI技術の新たな可能性を示す「ChatGPT」に、攻撃者が関心を示し始めている。攻撃者がChatGPTを悪用すると、何が危険なのか。攻撃者はChatGPTにどのような可能性を見いだしているのか。専門家に聞く。
フランスの医療協力連合は、ゲノム解析に使用するストレージシステムを刷新することにした。従来のストレージシステムには限界があったからだ。何が問題だったのか。
コンプライアンスに人工知能（AI）技術を生かすことで、金融機関が改善できることに「スピード」と「セキュリティ」があるという。それぞれどのような効果があるのか。
「DWH」は、「なぜ」「どのように」生まれたのか。DWHの成り立ちとその存在意義、自社に最適な製品を選ぶためのポイントを紹介する。
農業の人手不足や煩雑な作業を効率化し得る技術として、AI技術が台頭し始めている。8つの具体的な活用法と、その効果を紹介する。
膨大な量のデータを処理するゲノム解析には、どのようなストレージが必要なのか。フランスの医療協力連合SeqOIAが新たに導入したストレージシステムとは。
間取り図作成アプリケーション「Planner 5D」は、部屋の3Dスキャン機能を提供するAppleのAPI「RoomPlan」を活用している。間取り図を素早く作成できるようになったと同時に、クレームも発生した。それはなぜか。
紅茶の老舗企業Twiningsは、ERPシステムのクラウド移行に当たって「Rise with SAP」を導入した。クラウド移行やRise with SAPの利用における同社の狙いとは。
AI技術を活用することで、農業が直面しているさまざまな問題が解決する可能性があると専門家は指摘する。農業にAI技術はどのように生きるのか。具体的な効果を探る。
金融機関にとって重要かつ複雑な課題であるコンプライアンス。その効率化を進める上で、人工知能（AI）技術が大きな助けになるという。それはなぜなのか。
間取り図作成アプリケーション「Planner 5D」のベンダーは、間取り図の作成に時間がかかるというエンドユーザーの不満を解消しようとした。そこで導入したのがAppleの「RoomPlan」だ。その効果とは。
ニュージーランドで低所得者層向けに住宅を提供するCORTが、センサーと分析ソフトウェアを住宅に導入。IoTの活用によって分かったこととは。
AI技術を活用したチャットbot「ChatGPT」の代替を狙う動きが現れている。有力株が、LAIONが開発を主導する「Open Assistant」だ。オープンソースソフトウェアとして登場したOpen Assistantとは、何者なのか。
スポーツチームがファンとの関係強化のためにITを駆使する動きが広がっている。どのような方法を取っているのか。
米国のプロアメリカンフットボールリーグNFLのチームは、スタジアムにおけるDXを推進する。その狙いと、具体的な手法とは。
データ分析分野における製品／サービスの調達を加速させる英国政府。どのような観点から、何を重視して製品／サービスの導入を進めようとしているのか。
日本ヒューレット・パッカードが2023年度事業方針を発表。さまざまな製品をサービスとして提供する「Everything as a Service」を介して、ユーザー組織とともに構築していく注力分野を明らかにした。
英国政府の調達部門CCSは、データ分析に関する製品／サービスの調達を進める。20億ポンド規模になるとみられる今回の調達で、英国政府は何を実現しようとしているのか。
データサイエンスの取り組みを局内に浸透させるために、英国公共放送局のデータサイエンス責任者は“ある工夫”をしているという。それは何なのか。BBCとChannel 4のデータサイエンス責任者が明かす。
DBaaSのスタートアップであるbit.ioがシードラウンドで750万ドルを調達。ワンクリックでデータベース構築を開始できるServerless Postgresにbit.ioが加えた強みとは。
米プロ野球のMiLB（マイナーリーグベースボール）はネットワークベンダーのExtreme Networksと提携し、球場へのネットワーク技術の導入を進める。MiLBはなぜ技術導入に踏み切ったのか。
Qlikが新たに発表したeiPaaS（エンタープライズ統合プラットフォームサービス）「Qlik Cloud Data Integration」は、データ活用の準備に必要な機能が充実している。その具体的な中身とは。
米国のMiLB（マイナーリーグベースボール）はネットワークベンダーExtreme Networksと提携し、最新のネットワーク技術を球場に導入する。どのような技術を用いて、何を目指すのか。
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