訴訟が増える可能性も?
Googleに70億ポンド求める集団訴訟 問題視された“2つの争点”
消費者保護団体が70億ポンドの補償を求めてGoogleを提訴した。同団体はGoogleの広告モデルやAppleとの商業契約を問題視している。具体的にどのような点に問題があるのか。(2024/12/2)
ベクトルデータベースは何に役立つ?【後編】
“似ているもの”を探せる「ベクトルデータベース」が活躍する10個の用例
商品のレコメンドや画像認識といったシステムの性能を向上させるのが「ベクトルデータベース」だ。さまざまな業界での活用例から、ベクトルデータベースがどのようにビジネスを変えようとしているのかを読み解く。(2024/11/27)
米司法省が是正案を提出
Googleの「Chrome」売却が“あり得ない”これだけの理由
米司法省がGoogleに是正案を提出した。Webブラウザ「Chrome」売却や「Android」の分割を主題とするものだ。有識者はこの動きをどのように捉えているのか。(2024/11/22)
米司法省が是正を要求
“Chrome売却要求”に猛反発するGoogle幹部の主張
米司法省がGoogleに「Google Chrome」の売却を迫る動きに対し、Googleの法務部門のトップが反発を示している。どのような主張をしたのか。(2024/11/22)
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。(2024/11/21)
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。(2024/11/21)
ベクトルデータベースは何に役立つ?【前編】
なぜAIは“意味”が分かる? 「ベクトルデータベース」が秘める可能性とは
AI技術の活用には、画像や文章などの非構造化データを大量に管理しなければならない。そうした際に不可欠なのが「ベクトルデータベース」だ。なぜ重要であり、どう役立つのか。(2024/11/20)
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。(2024/11/18)
重大なシステム障害から得るべき教訓【前編】
IT史に名を残すシステム障害8選
サイバー攻撃やハードウェアの故障、自然災害、ヒューマンエラーなど、さまざまな要因でシステム障害が発生してきた。歴史に残る重大なシステム障害の例を8つ紹介する。(2024/11/15)
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。(2024/11/13)
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。(2024/11/20)
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。(2024/11/7)
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。(2024/11/6)
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。(2024/11/4)
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。(2024/11/3)
Webの追跡技術を比較【前編】
いまさら聞けない「トラッキングピクセル」と「Cookie」の基礎知識
デジタルマーケターが消費者の行動を追跡する上で、鍵になるのが「トラッキングピクセル」と「Cookie」だ。それぞれどのような仕組みなのか。(2024/10/16)
「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。(2024/10/15)
「Copilot for Microsoft 365」の用途まとめ【第4回】
PowerPoint×Copilotで「プレゼン資料作り」はこれだけ変わる
MicrosoftのAIアシスタント「Microsoft Copilot」は、日常の仕事にどう役立つのか。プレゼンテーションツール「Microsoft PowerPoint」で何が可能になるのかを見てみよう。(2024/10/12)
これから求められる「生産性ツール」とは【前編】
生産性にこだわる人ほど「無意味な作業」を繰り返していた?
さまざまな生産性向上ツールが登場する一方で、従業員の業務負荷は改善していないようだ。このような矛盾ともいえる事態は、なぜ起きてしまうのか。(2024/10/11)
お薦めの「IT系副業」7選【後編】
ITエンジニアなら高収入になれる「人気の副業」はこれだ
ITエンジニアにとって、収入を増やす賢い選択肢になるのが副業だ。稼げる副業を見つけるにはどうすればいいのか。人気の副業と、副業の探し方を紹介する。(2024/10/11)
「サーバレス」の正しい理解とは【前編】
いまさら聞けない「サーバレス」で何ができる? 3大クラウドで丸分かり
AWS、Microsoft、Googleなどのクラウドサービスには、さまざまなサーバレスコンピューティングサービスがある。何ができるのかを押さえておこう。(2024/10/9)
あの犯罪集団による攻撃に警戒すべし
バックアップが危ない 「Veeam製品」を狙うランサムウェアに要注意
Veeam Softwareのバックアップソフトウェアに、深刻な脆弱性が見つかった。この脆弱性は、ランサムウェア(身代金要求型マルウェア)をはじめとした攻撃に悪用される恐れがある。(2024/10/9)
「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。(2024/10/8)
お薦めの「IT系副業」7選【中編】
高収入なITエンジニアになれる「賢い副業」はこれだ
本業に加えて副業を持つことは、ITエンジニアにとっては珍しいことではない。どのような選択肢があるのか。人気の副業を紹介する。(2024/10/4)
「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。(2024/10/1)
AWSに重大な脆弱性
「AWSアカウントが乗っ取られる」リスクがある“危険なバケット名”とは
クラウドサービス「Amazon Web Services」(AWS)の複数のツールに脆弱性が見つかった。これが悪用されれば、AWSアカウントへの侵入を許す可能性があるとしてセキュリティ専門家は警鐘を鳴らしている。(2024/10/1)
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。(2024/10/1)
Microsoft 365 Copilotとは何者か【後編】
Copilotの「RAG」とは? Microsoft 365で使える“優秀な頭脳”
「Microsoft 365 Copilot」は、「Microsoft 365」に蓄積されたコンテンツの内容を基に回答している。背景でどのような処理を実行し、エンドユーザーの要求に対する精度を高めているのか。(2024/9/26)
組み込み開発における生成AI活用【前編】
三菱電機が開発に「RAG」を使う理由とは? 生成AIプロジェクトの舞台裏
三菱電機はソフトウェア開発の効率化を目指し、生成AIプロジェクトを始動した。ユースケース選定で重要だったことや、選んだ生成AIツールとは。PoC(概念実証)に至るまでの過程を解説する。(2024/9/26)
社会人になるZ世代の真実【後編】
Z世代大学生がIT編集チームで学んだ「信頼できる情報とは何か」
Z世代で大学生の筆者は、米TechTargetの編集チームでインターンシップに参加し、その経験から社会人や編集者としての基本の「基」を学んだ。その内容を紹介する。(2024/9/25)
仮想空間には何が足りないのか
「OpenUSDの未来」を見据えるNVIDIA “次なる野心”はメタバース?
NVIDIAはメタバース開発向けのAIサービスを2024年7月に発表した。中々普及が進まないメタバースの市場に、NVIDIAはどのような変革を起こそうとしているのか。(2024/9/17)
LLMのリスクが明らかに
「RAG」が特に危ない? NVIDIAが指摘した生成AIの“2大脅威”
生成AIの利用が広がる中、大規模言語モデル(LLM)を狙った攻撃も活発になりつつある。NVIDIAの研究者が生成AIの“2大脅威”について語った。生成AIを安全に使うために知っておきたい点とは。(2024/9/12)
AI時代のデータベースの選び方【第4回】
「生成AI+RAG」の“鬼門”を突破するための基礎知識とは
RAGとベクトルデータベースが企業の注目を集める一方で、導入に伴う課題も顕在化している。本稿では、ベクトルデータベース導入の技術的課題を乗りこえるための取り組みや、今後のデータベース市場の動きを解説する。(2024/9/11)
主要ストレージ4種を比較【前編】
いまさら聞けない「テープ」対「HDD」 バックアップ最強はどっち?
バックアップ用ストレージの主な選択肢として、テープ、HDD、SDD、クラウドストレージが挙げられる。これらのストレージにはそれぞれ長所と短所がある。まずはテープとHDDを比べてみよう。(2024/9/6)
AI時代のデータベースの選び方【第3回】
「生成AIとデータの関係」をより深く理解できる、“ベクトル”の基礎知識
生成AIを活用するための基礎知識として重要性が高まっているのが「ベクトルデータベース」だ。“ベクトル”とは何かを踏まえて、ベクトルデータベースの基本を解説する。(2024/9/4)
Copilotで業務プロセスを効率化
「Teams×Copilot」の会議要約だけではない“お役立ち活用法”とは
「Teams」に「Copilot」を連携させると何ができ、どのような業務を効率化できるのか。Teamsを使ったWeb会議やチャットでCopilotを活用できる用途や、その基本的な使い方を紹介する。(2024/9/3)
AI時代のデータベースの選び方【第2回】
RAGにも役立つ「ベクトルデータベース」とは? RDB、グラフDBとの違いは?
RAG(検索拡張生成)実装にも使われる「ベクトルデータベース」は、AI技術の活用が広がる中で企業の関心を集めている。他のデータベースとの違いを交えて、ベクトルデータベースがなぜ必要なのかを解説する。(2024/8/28)
自然言語処理の知識とキャリア【後編】
AI未経験から「NLPエンジニア」になれる“最短ルート”はこれだ
AI開発で重要な役割を果たすのが「自然言語処理(NLP)エンジニア」だ。NLPエンジニアとしてのキャリアを始めたい場合、まず何に着手し、どうステップアップしていけばいいのか。(2024/8/23)
AI時代のデータベースの選び方【第1回】
生成AI時代に「ベクトルデータベース」が脚光を浴びるのはなぜ?
生成AI活用の広がりに伴い、「ベクトルデータベース」が注目されている。ベクトルデータベースを使うことで企業はどのようなメリットを得られるのか。基本的な仕組みと併せて解説する。(2024/8/21)
AIプロセッサ市場は混戦モードに突入か【後編】
NVIDIAを追うIntel、「Gaudi 3」投入による勝算は?
IntelはAIアクセラレーター「Gaudi 3」といった新製品の提供を通して、AIプロセッサ市場での競争力を高めようとしている。AIプロセッサ市場でIntelはどう戦おうとしているのか。(2024/8/17)
「OpenSSH」に重大な脆弱性【前編】
OpenSSHの“あの欠陥”が再発 サーバ1400万台への影響とは?
暗号化されたファイル転送のために広く使われている「OpenSSH」に重大な脆弱性があることが分かった。影響は決して限定的とは言えない。どのような脆弱性なのか。(2024/8/15)
「匿名ブラウジング」のメリットと方法【第4回】
TorからVPNまで「匿名ブラウジング」ができる“8つの裏技”
Webを利用する際に自分の属性や行動を知られたくないのであれば、「匿名ブラウジング」が一つに手段になる。匿名ブラウジングをするための“8つの方法”を紹介しよう。(2024/8/14)
Windows Server 2025のAD新機能【後編】
Windows Server 2025で強化される「Active Directory」の新機能はこれだ
「Windows Server 2025」の「Active Directory」は、セキュリティ強化とシステム管理に役立つ新たな機能を提供する。IT管理者にどのようなメリットをもたらすのか。(2024/8/13)
再び勢いを増すLTOテープ【後編】
AI時代に「LTOテープ」が再び脚光を浴びる理由
「LTO」準拠テープの年間出荷容量が増加する中で、業界団体TPCsは企業におけるテープの新たな使い道、特にAI技術関連での用途に着目している。なぜ最新技術にテープが活躍する見込みがあるのか。(2024/8/7)
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。(2024/8/8)
ChatGPTはSASTツールになるのか【前編】
「ChatGPT」は“夢の静的解析ツール”になれるのか? コード診断の新時代
コーディングの世界に生成AIの波が押し寄せている。「ChatGPT」が「SAST」に関する開発プロセスを変える可能性があるという。どの程度実用的なのか。サンプルコードを使いながらChatGPTの実力を探る。(2024/8/8)
「Microsoft 365」フル活用のための管理術【後編】
Microsoft 365の機密データを正しく守る「コンプライアンス4大機能」とは
企業が「Microsoft 365」を使う際は、セキュリティやコンプライアンスの要件を踏まえて運用することが欠かせない。そのために活用できるサービスや機能と、その効果を4つ紹介する。(2024/8/7)
「匿名ブラウジング」のメリットと方法【第3回】
Cookieだけじゃない“Web行動が丸裸”になる「8大トラッキング技術」はこれだ
Webサイトを閲覧するときに、自身に関するさまざまな情報が収集されることを嫌うエンドユーザーは少なくないはずだ。それを可能にするトラッキングの技術には、どのようなものがあるのか。(2024/8/7)
「Copilot+ PC」は市場を動かすか【後編】
結局「Copilot+ PC」で何ができる? Microsoftの“新AI PC”向け機能群
Microsoftの「Copilot+ PC」は画期的な機能を複数搭載しており、新たな「AI PC」としてPC市場を動かす可能性がある。Copilot+ PCで何ができるのか。その革新性の陰にはある懸念も潜んでいる。(2024/8/3)
闇の市場は“情報の宝箱”
“ダークWeb”を使えば「究極のランサムウェア予防」ができる理由
KADOKAWAが大規模攻撃を受けサービスが停止するなど、システム侵害による被害が後を絶たない。攻撃対抗ツールとして有効なのが「ダークWeb」だ。どういうことなのか。(2024/7/31)