過去記事一覧 (2024 年)

3 月

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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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TechTargetジャパンエンジニア読本集

生成AIの回答を洗練させる「プロンプトエンジニアリング」ツール7選

LLM(大規模言語モデル)などのAIモデルから望ましい出力を得る「プロンプトエンジニアリング」では、専用のツールを活用できる。プロンプトエンジニアリングの概要と、実施するための主要7ツールとは。

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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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「Copilot」の種類と要件【前編】

実はこんなにある「Copilot」 明日の仕事がはかどりそうなのはどれ?

「Copilot」は、Microsoftが提供するAIアシスタントのブランド名だ。その対象は「Microsoft 365」で利用できるアプリケーションだけではなく、さまざまな同社製品やサービスに広がっている。何があるのか。

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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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AI機能の利点を問う

Zoomの「Web会議アシスタント」は本当に“コスパ抜群”で使えるのか?

ZoomのAIアシスタント「AI Companion」は、Web会議に関連する業務の生産性向上につながるツールだ。機能やコストの観点で、同ツールの何が特徴的で、どのような利点があるのかをまとめる。

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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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データサイエンスのモデル入門【第4回】

銀河の挙動さえ丸分かり 「SDM」は"宇宙の謎"解明にどう使われているのか?

宇宙の粒子シミュレーションなど、予測困難な事象の分析に用いられる予測モデル「システムダイナミックスモデリング」について解説する。

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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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データサイエンスのモデル入門【第3回】

画像処理から気象予報まで――「離散事象シミュレーション」とは何かおさらい

画像処理や気象予報など、身近な場面で活用されている予測モデル「離散事象シミュレーション」の仕組みや活用例について解説する。

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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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量子コンピュータと企業のデータセンター【後編】

「量子コンピュータ」の実用化に向けて企業はどう準備すべきか

量子コンピュータは発展途上の技術だが、実用化すれば従来のコンピュータでは難しかった計算が高速でできるようになる。量子コンピュータ実用化に向けて、データセンター管理者はどのように備えておくべきか。

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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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プロンプトエンジニアリングツール7選【後編】

プロンプト作成を助けてくれる「Prompter」「PROMPTMETHEUS」「FusionAI」とは

生成AIの中でも、テキストを生成するAIからより良い答えを引き出すための技法を「プロンプトエンジニアリング」と呼ぶ。そのために活用できる3つのツールとは。

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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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データサイエンスのモデル入門【第2回】

相互作用を予測する「エージェントベースモデリング」とは

適切に意思決定を下すには、過去のデータに基づき、何度もシミュレーションを実施することが欠かせないことがある。複雑な問題の解決につながる主要モデルの一つ「エージェントベースモデリング」とは。

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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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量子コンピュータと企業のデータセンター【前編】

「量子コンピュータ」は何に使える? 期待できる“6つの用途”とは

量子コンピュータは実用化に向けた開発が進んでいる。具体的には、どのような用途に役立つのか。主な用途を6つ説明する。

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プロンプトエンジニアリングツール7選【中編】

「PromptAppGPT」「PromptSource」で生成AIのプロンプトはどう変わるのか

LLM(大規模言語モデル)をベースにしたチャットbotからより良い回答を得るには、より良いプロンプトが必要だ。そのために活用できる「プロンプトエンジニアリングツール」のうち2つを取り上げる。

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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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アラブ首長国連邦の新しい「成長の原動力」【後編】

世界の注目株“人工知能大学” 初代学長「エリック・シン」とは何者か

エネルギー産業を主軸とする経済体制から脱却するために、アラブ首長国連邦はAI活用に力を入れている。この国家戦略を支えているのが、急成長の大学「MBZUAI」だ。初代学長エリック・シン氏は、どのような人物なのか。

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データサイエンスのモデル入門【第1回】

ギャンブルが起源「データサイエンス」の基礎が分かる“4つの予測モデル”とは?

データ駆動型の意思決定がビジネスに欠かせなくなった。企業は予測モデルを構築してシミュレーションを重ねることで、深い洞察を得ることができる。代表的な4つのモデルについて、その起源や特徴を解説する。

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「AI PC」がノートPCに集中する理由【後編】

デスクトップPCではなく「ノートPC」こそ“AI時代の主役”になる理由

AMDやQualcomm、Intelといったプロセッサベンダーは、AIモデルが稼働可能なプロセッサのターゲットをノートPCに据えている。その理由は何か。現時点でそうした「AIプロセッサ」を採用する意味はあるのか。

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プロンプトエンジニアリングツール7選【前編】

生成AIの回答を「指示の出し方」で洗練させるプロンプトエンジニアリングとは

LLM(大規模言語モデル)を活用しようとするエンドユーザーにとって、望ましい出力を生成させるために鍵となるのが「プロンプトエンジニアリング」だ。どのようなものなのか。実施するためのツールとは。

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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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アラブ首長国連邦の新しい「成長の原動力」【前編】

創立4年目で存在感 “人工知能大学”とはどんな大学なのか

アラブ首長国連邦はAI技術の活用を国家戦略に据え、新興大学の発展に力を入れている。同大学は国内の人材育成、シンクタンクとしての役割を担い、存在感を見せ始めている。どのような大学なのか。

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「AI PC」がノートPCに集中する理由【前編】

NPU搭載の“AIノートPC”はなぜCPUではなく「専用プロセッサ」を使うのか?

プロセッサベンダーはノートPC市場に向けて、AIモデルが稼働可能なプロセッサを投入している。その理由を考えるために、まず「AIとは何なのか」を理解しておこう。

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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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EVレーシングカーの改良【後編】

デジタルツインで進化する「フォーミュラE」はF1並み――開発者が語る魅力とは

電気自動車(EV)のレース「フォーミュラE」には、F1とは違うフォーミュラEならではの面白さがある。Jaguarのレーシングチームのエンジニアにその魅力を聞いた。

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データ統合の旅【中編】

なぜ今こそ「API」の時代なのか? そもそも“APIの役割”とは

アプリケーションを使うほど、企業はデータのサイロ化に悩むことになる。企業の規模が大きいほど問題は深刻だ。将来的にも持続可能なアプリケーション間の接続を管理する方法とは。

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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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AWSの生成AI「Amazon Q」とは【後編】

「Amazon Q」は万能型のアシスタントになる? データ分析で終わり?

AWSのAIチャットbot「Amazon Q」は、BIサービス「Amazon QuickSight」など複数の同社サービスに搭載される見通しだ。アナリストは、Amazon Qの可能性をどう評価しているのか。

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補完し合う「生成AI」と「クラウド」

マッキンゼーが語る「生成AI」にはオンプレミスより「クラウド」を使うべき理由

生成AIとクラウドサービスは、互いの利点を引き出す相互補完的な関係にある。例えば、生成AIを活用することで、アプリケーションのクラウド移行期間を短縮できる。

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Exxon Mobilが考えるデータ活用とDX【後編】

エクソンモービルのDXが「ERPのモジュール10個停止」に始まる、なるほどな理由

データ活用を全社で推進するならば「標準化」が大事だと、Exxon Mobilでデータ活用を主導する経営幹部のアンドリュー・カリー氏は考えている。それはなぜか。

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「もろ刃の剣」の生成AI【後編】

生成AIの時代にやるべき「セキュリティ教育」はこれだ

企業は、生成AIがセキュリティに脅威をもたらし得る存在だということを忘れてはいけない。先回りしてリスクを防ぐために、企業はどのような行動を取ればよいのか。

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「AI向けプロセッサ」の競争激化【後編】

Google「Gemini」やAMD「APU」は後発ではなくAI戦国時代の“予兆”では?

GoogleはAIモデルの「Gemini」や最新「TPU」を発表し、AMDはAI向けの最新プロセッサを発表するなど、AI市場の競争が本格化しようとしている。AI技術とプロセッサを取り巻く今後の行方は。

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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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EVレーシングカーの改良【中編】

車体ではなく「デジタルツイン」がレースの勝敗を分ける――その開発の裏側

電気自動車(EV)のレース「フォーミュラE」出場チームのエンジニアは、「デジタルツインが勝敗の鍵を握る」と話す。デジタルツインでどのように高速化を実現するのか。

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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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データ統合の旅【前編】

IT部門は「頑張り過ぎる」のではなく何をすればいい?

SaaSの採用を広げた結果として、データのサイロ化に悩んでいる企業は珍しくない。分散したデータを統合するには、どのような戦略が必要なのか。

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AWSの生成AI「Amazon Q」とは【中編】

AIアシスタント「Amazon Q」で“難解過ぎるBI”が簡単になる日は来るのか

AWSは2023年11月に発表したAIチャットbot「Amazon Q」を、BIサービス「Amazon QuickSight」をはじめとする複数サービスに組み込むことを計画している。Amazon Qはデータ分析のハードルをどう下げるのか。

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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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Exxon Mobilが考えるデータ活用とDX【中編】

エクソンモービルがデータ基盤に「Snowflake」を選んだ訳

Exxon Mobilでデータ活用を主導する経営幹部のアンドリュー・カリー氏が、全社でデータ活用を促進するために選んだデータ基盤は何だったのか。導入までのプロセスを紹介する。

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トムソン・ロイターが考える倫理的なAI活用【後編】

「生成AI」対「法規制」 企業はどう備える?

生成AIの進化とともに、生成AIを安全に利用するための法規制も日々洗練されている。Thomson Reutersでデータガバナンスを管轄する経営幹部が重視する「監視体制」と心構えのバランスは。

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「AI向けプロセッサ」の競争激化【前編】

GPUより「APU」「TPU」こそ面白い理由とは? Geminiだけじゃなかった

AI向けのプロセッサ市場で支配的な立ち位置を築いてきた半導体ベンダーはNVIDIAだ。そこにAdvanced Micro Devices(AMD)とGoogleが、新たなプロセッサを携えてやって来る。その影響とは。

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EVレーシングカーの改良【前編】

電気自動車のF1「フォーミュラE」の進化が“意外なほど”に面白い理由

電気自動車(EV)のレース「フォーミュラE」の出場チームは、デジタルツインなどの技術を活用して車体の改良を重ねている。EV特有の技術条件などを解説する。

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Microsoftが「Azure AI」に新機能投入【後編】

NVIDIA、OpenAIとコラボするMicrosoft「Azure強化」の中身とは

Microsoftは2023年11月、AI技術に関する新サービスや新機能を相次いで発表した。同社がNVIDIAとの連携を強化して取り組もうとする「Microsoft Azure」のサービス強化などのアップデート情報を取り上げる。

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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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