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。（2024/6/5）
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。（2024/6/27）
“AI規制”はどう進むのか【前編】
生成AIブームに火を付けたOpenAIアルトマンCEOが「AI規制」に“大賛成”の謎
「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。（2023/7/19）
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。（2024/5/27）
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。（2024/6/7）
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。（2024/2/29）
Microsoftが「Azure AI」に新機能投入【前編】
生成AIを作れる「Azure AI Studio」とは？ OpenAIの相棒Microsoftの新サービス
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。（2023/12/22）
“AI規制”はどう進むのか【中編】
「AI開発は“免許制”にすべし」と主張 OpenAIアルトマンCEOの真意とは
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。（2023/7/25）
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。（2024/3/28）
「汎用人工知能」（AGI）への道【後編】
「汎用人工知能」（AGI）と「弱いAI」の違いとは
「AI」と呼ばれる技術には「弱いAI」と「強いAI」の2つがある。両者を隔てるものとは何か。そして結局のところ強いAIすなわち「汎用人工知能」（AGI）は実現可能なのか。（2020/12/9）
AIウォッシングに警鐘【後編】
「AIウォッシング」とは？ ChatGPTとは全然違う“偽のAI製品”に要注意
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。（2023/4/30）
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。（2024/3/6）
生成AIで変化する開発【第1回】
“従来型のAI”ではなくなぜ「生成AI」の人気上昇が必然だったのか？
生成AIはなぜ世間の関心を集めるのか。その理由は、従来型AIとの違いにある。AI市場の動向を、開発分野への影響と併せて解説する。（2024/4/3）
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。（2024/2/10）
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。（2024/2/28）
生成AI「Dynamics 365 Copilot」が変えるCRMの常識【前編】
ChatGPTだけじゃない MicrosoftとOpenAIの“最強タッグ”が生んだ生成AIとは？
「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。（2023/5/24）
金融犯罪に立ち向かう【後編】
金融犯罪にAIで先手 SymphonyAIが見据える「AI×金融」のこれから
SymphonyAIは、金融機関のさまざまな業務をAI技術で効率化し、金融犯罪を未然に防ぐことを目指している。同社製品ロードマップについて、金融サービス部門プレジデントに話を聞いた。（2024/3/3）
特選プレミアムコンテンツガイド
「AI規制」に生成AIベンダーOpenAIのCEOが大賛成する理由
「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。（2023/9/12）
AI人事採用ツールがもたらすリスク【後編】
採用におけるAI活用が訴訟リスクに？ 人事採用でのAI利用は「まだ早い」のか
米国の人事業界の間でAI活用への懸念が高まっている。採用面接でAIツールを利用した企業が訴えられた事例もある。専門家が推奨するAIツールの使い方は。（2023/12/1）
上手にAIと付き合うには
結局、人工知能（AI）技術は何を可能にするのか？
職場へのAI技術の導入に失敗しないためには、現在のAIが可能なことと不可能なことを把握しなければならない。本稿ではAI技術の得意分野と、AI技術を利用した最新ソフトウェアについてまとめる。（2019/3/6）
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。（2024/3/5）
SnapchatのMy AIで考える「ChatGPT」のインパクト【前編】
Gartnerも興味津々 SnapchatのChatGPTベース機能「My AI」とは何なのか
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。（2023/9/30）
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。（2024/2/19）
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。（2024/5/14）
AI技術の誇大宣伝に物申す【後編】
「生成AIは単なるAIツール」だと理解するための2つの視点
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。（2023/8/30）
AI PCの時代に備える【前編】
「AI PC」は何がすごい？ PCユーザーなら誰もが喜ぶそのメリット
さまざまなベンダーが「AI PC」に関する戦略や製品を打ち出す中で、2024年は「AI PC元年」だと言える。AI PCの概念とは何か。企業にどのようなメリットをもたらし、業務をどう変えるのか。（2024/7/23）
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。（2024/5/31）
データ分析ニュースフラッシュ
Google DeepMindのOSSを「AI創薬」に使う中外製薬 その理由は？
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。（2023/11/30）
AIを味方に付けるための視点【中編】
生成AIの影響を受けやすい「9職種」 仕事はどう変わる？
生成AIなどのAI技術の台頭によって人の仕事はどう変わるのか。特に影響を受けやすいと考えられる「9つの職種」と、具体的にどのような業務で生成AIが使われるのかを紹介する。（2023/11/5）
「コンピュータビジョン」は小売業者の悩みを解消するのか【前編】
“万引防止AI”を実現する「NVIDIA Retail AI Workflows」とは？
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。（2023/3/8）
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。（2024/3/28）
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。（2024/1/27）
「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。（2024/1/15）
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。（2024/2/22）
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。（2024/7/22）
2020年のAIトレンド【前編】
AI活用型RPA「IPA」よりも重要？ AIに潜む「偏見」「倫理」問題
人工知能（AI）技術を取り巻く動きの中で、2020年に注目すべきものは何か。RPAにAI技術を組み込んだ「IPA」や説明可能なAI技術、対処すべき課題であるAI技術の偏見や倫理にまつわる問題を取り上げる。（2020/2/4）
AIを味方に付けるための視点【前編】
ナレッジワーカーが目にした衝撃の事実 「AIが仕事を奪う」は本当だった？
人工知能（AI）技術の台頭は、人の仕事にどのような影響を及ぼすのか。AI技術は人の仕事を奪うだけの存在なのか、別の可能性も秘めているのか。現実には何が起きているのか、情報を整理する。（2023/10/27）
なぜ“42”なの？
AIはなぜそう答えたのか？ 説明責任は人間に
人間は、AIが下した決定の理由を答えられなければならない。それを実現するのがXAI（Explainable AI：説明可能なAI）だ。AIの決定に基づいて行われた結果の責任をAIに転嫁することはできない。（2019/4/9）
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。（2024/6/28）
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。（2024/2/17）
専門家が提言
“危ない人工知能”をなくすには「AI版エネルギースター」を作るべし
AIシステムの危険性を排除するには、AIシステムの開発や利用に関する適切なルールが必要だ――。こう主張する専門家ニコル・ターナー・リー氏は「AI版エネルギースター」が必要だと指摘する。その真意とは。（2022/9/15）
SnapchatのMy AIで考える「ChatGPT」のインパクト【中編】
SnapchatのChatGPTベース機能「My AI」で秘密を漏らさない“自衛策”とは？
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。（2023/9/30）
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。（2024/6/14）
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。（2024/2/3）
生成AIは高等教育の流れを変えるか【前編】
「生成AIは学生を駄目にする」のか？ 英教育界が考える生成AIとの健全な付き合い方
英国の教育界では、生成AIが登場して以来賛否を巡って議論が巻き起こっている。イーストアングリア大学のIT責任者は、生成AIが高等教育にもたらすリスクとメリットをどう考えているのか。（2023/12/18）
アンドリュー・ウン氏のAIプレイブック【中編】
「AI」を少ないデータでも生かせる企業が勝ち残る
AI活用が失敗する理由とは何か。データ量が限られる中で、AIをどう活用すべきなのか――。GoogleとBaiduで人工知能（AI）開発を手掛けた第一人者が、企業のAI活用のポイントを解説する。（2019/7/16）
IBM、Microsoft、AWS、Googleなどの主要ベンダーが参入
データや人材が足りなくてもAIを活用できる「AIaaS」とは？
AIaaS（サービスとしてのAI）の出現により、最先端のIT企業だけでなく、より多くの企業が人工知能（AI）をアプリケーションに組み込み、利用できるようになりつつある。（2019/4/12）
ハイスペックな「AI PC」の真価とは【前編】
「AI PC」が「普通のWindows端末」より生産的ではない“皮肉な理由”
AI関連のタスクをデバイス内で実行する「AI PC」に関するさまざまな発表が続いている。エンドユーザーや企業のIT担当者は、AI PCの価値をどう受け止めるべきか。（2024/7/9）
「ChatGPT」だけではないAI活用の可能性
生成AIブームで大人気の「GPU」を“本格的なAI活用”に役立てる方法
さまざまな企業がAI技術を自社の業務や事業に役立てる方法を考え始めている。AIモデルの構築や、学習に必要なデータとインフラの調達はどのように進めるべきなのか。国内企業のAI活用の具体例と共に解説する。（2023/7/13）
AIウォッシングに警鐘【前編】
「AI製品」の4割はうそ？ 盛り過ぎ広告にFTCが“激おこ”の真相
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。（2023/4/26）
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