本人確認と決済承認手段の方法として、人工知能（AI）技術を利用する実験的取り組みが始まっている。ただしAI技術には、依然として倫理的な課題が残っている。
前編「不正検知だけではない『金融AI』の使い道 与信審査の“失敗”も回避」では、決済の分野で浸透しつつある、人工知能（AI）技術を活用した不正検知システムや与信審査システムの事例を紹介した。
小売業界や決済業界では、実店舗で顧客が商品を手に取ると、店内のセンサーがそれを検知し、POS（販売時点情報管理）レジスターを通さずに精算を完了できるAIシステムの利用も始まっている。すでにAmazon.comなどの小売企業がこうしたレジなし店舗の実現に取り組んでおり、顧客はレジ待ちの長い列に並ばなくて済む。
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生成AIを活用して業務や顧客体験の再構築を進める動きが活性化しているが、その多くが、PoCやラボ環境の段階にとどまっている。なぜなら、生成AIの可能性を最大限に引き出すための、インフラのパフォーマンスが不十分だからだ。
昨今のソフトウェア開発では、AIコーディングアシスタントの活用が主流になっている。しかし、最適なコーディングアシストツールは、開発者や企業によって異なるという。導入の際は、どのようなポイントに注意すればよいのか。
生成AIの活用にはデータベースが重要となるが、従来のデータベースは最新テクノロジーに対応できないなどの課題がある。本資料では、データベースをモダナイズし、生成AIを用いてビジネスイノベーションを生み出すための方法を探る。
ビジネスにおいて、検索体験およびその結果の質の向上が重要なテーマとなっている。顧客はもちろん、自社の従業員に対しても、実用的な答えをより迅速に、手間なく入手できる環境の整備が求められている。
登場以来ビジネスへの活用方法が模索されてきた生成AI。近年では業務組み込みにおける具体的な成功例が数多く報告されている。本資料では、5件の生成AI活用事例を交えて、業務に組み込む上での具体的なアプローチを解説する。
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