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まだ人間が議事録書いてるの？ 日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』がスゴいらしい 企業の業務の中でも会議やプレゼンなどの議事録作成は効率化したい作業の上位に挙がってくるのではないでしょうか。実際、2023年8月にソースネクスト株式会社が行った「議事録に関する意識調査」によると、議事録の作成には平均50.4分の時間が費やされており、また部下の75.8%が会議中の議事録の作成によって発言しにくいと感じることがあるといいます。 そこで利用を検討したいのが、AIによる自動音声認識を利用した議事録の作成です。本記事では、日本語に特化して高い精度と速度を誇ると話題を呼んだ『kotoba-whisper-v2.0』を主に取り上げ、AIによる議事録作成の最前線をご紹介します。 日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』とは？ 『kotoba-whi

データのじかんトップ > 新着記事一覧 > テクノロジー > 「1ビットLLM」の衝撃と可能性──「BitNet b1.58」はなぜ大きな注目を集めたのか？ 2024年2月末、AI・機械学習関連で話題となったニュースといえば「1ビットLLM」の可能性でしょう。2月27日、『The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits（1ビットLLMの時代：すべてのLLMは1.58ビットに）』と題した論文がMicrosoft Researchと中国科学院大学の研究チームにより発表されたことがその発端となっています。 1ビットLLMとは何なのか？ 具体的にどんな技術で、どんなメリットをもたらす可能性があるのか？ 大きく世の中を変えるかもしれないこの技術の基本について、今のうちに押さえておきましょう。 「1ビットLLM」とは？

2024年度もスタートし、DXやデータ活用に取り組むビジネスパーソンの皆さんも多忙な業務に追われているのでは？ そんななかでなかなか自分の勉強の時間を取れないという方もいらっしゃるでしょう。一方、情シスやIT担当者には自己研鑽の文化が根付いており、『リスキリングに関する企業の意識調査』（帝国データバンク）でも、情報サービス業界はリスキリング取組割合が67.5％で「広告関連」（69.2％）に次ぐ2位に位置付けられています。 本記事では、そんな方々に代わってキュレーションを行った、有効な去年（2023年）公開された記事5選と2024年注目すべきIT・データ活用関連のインフルエンサー5名をご紹介します。 2024年、IT・情シス担当者が読むべき記事5選 【1】デジタル庁のサイトやばすぎるwww┃Qiita「いきなり批判記事か」 そう思われた方こそぜひ、実際の記事に目を通してみてください。デジタル

生成AIによる大きな変化の最中でデータサイエンス領域に求められるスキルとは？–データサイエンティスト協会が定義するAI利活用スキル 2013年に設立された一般社団法人データサイエンティスト協会は、2023年に設立から10年の節目を迎えた。同年、生成AIをはじめとする急激なAI技術発展・普及に伴い、利活用に向けたスキルの重要性がクローズアップされるようになった。AIの社会実装がいよいよ本格化していく最中、同協会は、2023年10月20日に記念すべき第10回目となるデータサイエンティスト協会シンポジウム「データサイエンスの最前線」を開催。「AI利活用スキル」を盛り込んだ「データサイエンティストスキルチェックリスト」の最新版（Ver.5／2023年10月30日発表）の作成に関わったスキル定義委員会のメンバーが集い、短期間の開発サイクルで激変するAIの世界で、現時点で考えられる利活用のためのスキル

デジタル戦略を支える人材の確保・育成のための新会社を設立「ミッションは『GO WILD WEST!』です。ワイルドに、尖った会社にしたいと思います」。宮崎祐丞氏は、JR西日本がデータ分析企業の株式会社ギックスと共同で設立した新会社「TRAILBLAZER」について思いを語った。 宮崎氏は現在、西日本旅客鉄道マーケティング本部 担当部長 兼 デジタルソリューション本部　データアナリティクス担当部長を務めるが、2023年10月2日に設立されたTRAILBLAZERの取締役も兼任する。「TRAILBLAZER」は英語で「先駆者」を意味しているが、「鉄道（RAIL）」という単語を含んでいるのも社名採用の理由の一つだという。 同社設立の目的は、JR西日本グループのデジタル変革を推進することにある。だが、JR西日本グループ向けの仕事が中心であれば、あえて新会社として切り出す必要はない。ただ、「GO W

AIの進歩は日進月歩。そのトップを走る企業の一角が『ChatGPT』を開発したOpenAIとパートナーシップを組み、AI搭載の検索エンジン『Bing』『Microsoft Edge』を運営する米マイクロソフトであることに間違いはありません。 そんな同社は2023年7月にも、「LongNet」「RetNet」という、大規模言語モデルやその基礎アーキテクチャとなる深層学習モデルについての論文を発表し、話題を呼びました。本記事ではそれらを中心に、AI開発研究の最前線についてリポートします。 「LongNet」とは？──なぜ注目を集めているのか、何ができるようになるのか 2023年7月6日に発表された「LongNet」は、現在の深層学習モデルのデファクトスタンダードである「Transformer」の発展型の一つです。2017年にGoogleの研究チームらによって発表された論文『Attention

去年の自分に7割以上勝つ将棋AIの進化スピード 2023年5月に開催され46チームの将棋AIが参戦した第33回世界コンピュータ将棋選手権において、見事優勝を飾ったのが、HEROZのAIエンジニアメンバーで構成された『dlshogi with HEROZ』だった。前回の32回大会に続いて2回連続の栄冠となった。彼の将棋AIはいま世界で最も強い将棋AIといっていい。 「『dlshogi with HEROZ』は去年のバージョンとは比較にならないほど強くなっており、昨年のバージョンと100回戦った場合には70回以上勝利するくらいとんでもないスピードで進化しています。人間はそんなに速く成長できません」とHEROZ社代表取締役の林さんは語る。 将棋AIはこれまで順調に進化してきたように見える。2007年に『Bonanza』は当時の渡辺明竜王と対局して破れたが、2012年から17年にかけてプロ棋士とA

1990年あたりから2000年代前半までは、Web1.0（テキストコンテンツメイン、一方向コミュニケーション、一部の企業がリードする中央集権型などを主な特徴とする）の時代でした。 2000年代後半から2020年あたりまでは、Web2.0（画像・動画コンテンツ増加、双方向コミュニケーション、GAFAがリードする中央集権型などを主な特徴とする）の時代でした。 そして現代は、Web3の時代です。ブロックチェーン技術を基盤とした非中央集権型インターネット環境の概念が徐々に浸透しつつあります。 そんな中、Web3のさらに先である「Web4.0」というワードを見聞きする機会も増えてきました。Web4.0のキーワードは、「人間と機械の共生」「メタバース」です。 本記事では、Web4.0とはどのような概念なのか、それによってどのような世界が実現するのか、Web3.0など他の概念とどう違うのか、について解説

データドリブン経営の時代に、BIは欠かせないビジネスツールの一つ ハンス・ピーター・ルーンによる「A Business Intelligence System」と題する論文 そもそもBIとは、「Business Intelligence：ビジネス・インテリジェンス」のことで、この言葉は、1958年にビジネスインテリジェンスの父とも言われるIBM研究所のハンズ・ピーター・ルーン氏の提唱によって誕生したもの。その後1989年に、米ガートナーのバイスプレジデント 兼 ガートナー フェローのハワード・ドレスナー氏が「（専門家でない）誰もがデータを分析し、分析結果を業務（意思決定）に生かすこと」と、BIの概念を定義したと言われています。現在のBIは、ほぼこのドレスナー氏の定義したものの延長線上に発展してきたと言ってよいでしょう。 【2024年】BIツールの機能とは？おすすめの選び方3選や活用方法をわ

社会全体がデジタライゼーションを経てDX（デジタルトランスフォーメーション）に取り組もうとする潮流の中、私たちもデータ＝数値に触れる機会が増え続けています。 データドリブンとは？ビジネスで活用するメリット・デメリットや活用事例をわかりやすく紹介2020年4月2日続きを読む≫ エンジニアリングの現場に身を置いている筆者の場合、業務の様々なシーンにおいて、『定量的』な説明を求められることが多く、また複雑な事象をシンプルに示せることから、『数学』について、調べることが多々あります。 例えば、A円の品物を買うとき、B円札は何枚必要？をExcel関数の数式で示すと、 ROUNDUP（A/B, 0） でA＝1,500円、B=1,000円なら2枚という答えが得られますよね？ 日本語で説明するとそれなりに文字数が必要で、誤って理解されてしまいかねないこの事象も関数という数学を用いることで、シンプルで正確に

独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所（以下、奈良文化財研究所）では、かねてから全国各地に点在する文化財の発掘調査報告書プロジェクト「全国遺跡報告総覧」を推進してきた。ただ、データの収集プロセスが複雑化しており、適切なデータ活用ができない課題を長年抱えていた。この課題を背景に奈良文化財研究所の高田さんは、およそ61万にも及ぶ文化財を集約、管理、公開する「文化財総覧WebGIS」プロジェクトを発足した。61万にも及ぶ文化財を未来につなげるためのDXの取り組みと、企業のDXにも関連深い「アナログ管理が中心の全国の自治体との連携ポイント」を聞いた。 全国の文化財データ約61万件を「地図」で一覧化 ──奈良文化財研究所について教えてください。 高田：奈良文化財研究所は、文化庁の外局として設置されていた文化財保護委員会の附属機関として1952年に設立されました。平城宮跡や飛鳥・藤原宮跡の発掘調査

モバイル決済や、連絡先の交換、荷物の発送手続きなど、日々私たちが利用しているQRコード。2022年5月、その派生系である「rMQRコード」が発表され、話題を呼びました。でも、「それで何の役に立つの？」と疑問に思った方もいるのでは？ 知っているようで知らない「QRコード」をテーマに、QRコードとrMQRコードの違いや得られるメリット、含まれる情報や工夫などについて詳しくご紹介します！ ※ QRコードは(株)デンソーウェーブの登録商標です。 QRコードとrMQRコードの5つの違い──QRコードの進化で得られるメリットとは？ 従来のQRコード（モデル2）とrMQRコードは一体何が違うのでしょうか？ 5つのポイントで見ていきましょう！ 1.誕生年 QRコードは愛知県に本社を持つ産業用機器メーカー、デンソーウェーブにて、1992年に開発がはじめられ、1994年8月8日に命名され誕生しました。一方、r

IT人材やデジタル人材不足は、DXを推進するうえで多くの企業が直面する課題だ。2019年に発表された経済産業省の「ＩＴ人材需給に関する調査（概要）」によると、2030年時点で16～79万人ものIT人材が不足すると予測されており、国家レベルでの対策が求められている。 出典：経済産業省「ＩＴ人材需給に関する調査（概要）」 「DXやデジタル化というとハイレベルな人材や専門職、デジタルツールなどに注目が集まりがちです。ただ、本当に重要なのは『今いる人材』を活用して『現在の業務』を『なるべく早く』解決することではないでしょうか」 そう語るのは、一般社団法人ノンプログラマー協会の高橋宣成（たかはしのりあき）代表だ。福岡県糸島市を拠点にAI研究者やデータアナリスト、さらに社内SEといった「本職」とは異なる他部署・他業種の人たちが、プログラミングを学び実践する「越境学習」の場を全国に提供している同氏に「一

ビジュアライズされた地図からマーケティング計画を練る、災害発生時のBCPを俯瞰的な視点から練り上げる……。 メタバースの世界が拡大しているとはいえ、まだまだ職場や自宅の存在する“土地”に根差して生活している我々にとって、地図データはときに非常に有用なデータとなります。 そこでこの記事で、有用な無料ツールとしてご紹介したいのが「QGIS」。その取得方法やメリット、簡単な利用法についてデモとともに解説いたします！ QGISとは？ ダウンロードする方法は？ QGISとは、無料で使えるオープンソースのGISソフトです。 Windows、Mac、Linux、Unix、Androidなど、iOSを除く主要なOSのほとんどに対応しており、機能は有償ソフトにひけを取らない程充実しています。NHKや兵庫県西宮市など大手メディア・自治体でも活用されており、使いやすさ・教えやすさにも定評があります。 最新版とL

DXという言葉は、産業を問わず取り組むべきミッションとして広まりました。 特に2018年に経済産業省によって『DXデジタルトランスフォーメーションレポート～IT システム「2025 年の崖」の克服と DX の本格的な展開～』が公開されたあたりからDXブームがはじまり、コロナ禍によってより注目が高まったように感じます。 しかし、そもそもDXという言葉がいつ生まれ、その当初の定義は現在と微妙に異なるということはみなさんご存じでしょうか。 本記事では、DXという言葉の原点と言われる論文『INFORMATION TECHNOLOGY AND THE GOOD LIFE（情報技術とよき生活）』をもとに、“本当のDX”について考えてみます。 DXの本来の意味は「デジタル技術が人間の生活のすべての側面に引き起こす変化」 『INFORMATION TECHNOLOGY AND THE GOOD LIFE』

データ活用は過度な期待を超え、徐々にビジネスパーソンの基礎的なノウハウとして定着し始めています。データサイエンティストでなくとも、データ分析の基礎的な考え方やその手法について学びたいという方は多いはず。 皆さんは、2021年3月に初学者向けの入門書『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本語版pdfが何と無料で公開されたのをご存じでしょうか？ 同書籍は以下のリンクから、閲覧可能です。 http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf 本記事では同書を書評し、データ活用・統計学初学者におすすめの使い方をレクチャーします。 『データ分析のための統計学入門』の内容は？ 何が学べる？ 『データ分析のための統計学入門』は米国のNPO OpenIntroが発行した書籍で、Mine Cetinkaya-Rundel、David M D

DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する上で、現場はどれくらい「法律」のことを意識できているだろうか。データ利活用の議論では、収集したデータを経営企画、マーケティング、サプライチェーンマネジメントなど、価値向上につなげていくことばかりに論点が当てられるが、データはプライバシーが深く関わるだけに、本来は「法律（規制）」の観点でも議論されるべきだ。各部門レベルでも、テレワークの拡大でIT部門が把握していないSaaS利用（シャドーIT）が一気に増えるなど、DX化の速度に法律の対応が追い付いていない印象は拭えない。 データ管理の在り方が厳しく問われ、国内外で規制が強化されている中、DX推進リーダーや現場が持つべき法律の視点について、データ利活用とサイバーセキュリティーに精通するTMI総合法律事務所の寺門峻佑弁護士に聞いた。 データの利活用で競争優位性を発揮するために「攻めの法律」へ202

世界的なDXの広がりの中で、日本の製造業もイノベーションへの道を模索しているが、いま一つ成果が得られないと悩む企業も多い。各企業が解決すべき課題とも言えるが、その要因の根本が産業構造にもあるのであれば、大局的に見ていく必要がある。 そこで「データのじかん」主筆であり、ウイングアーク１ｓｔのエヴァンジェリストとしてIoT、AIなどデジタル化による産業構造転換に関する調査研究、政策提言、情報発信などを行う大川真史による新シリーズをスタート。 産業構造というマクロと、中小・個人製造業のケーススタディーというミクロの両視点から、日本企業のDXの道筋を描いていく。シリーズの初回は、同シリーズの全体像を見渡すために、産業構造の転換と課題、そして目指すべき方向について大川に聞いた。 「データのじかん」主筆 兼　ウイングアーク１ｓｔ株式会社　エバンジェリスト　大川 真史 今起こりつつある巨大な変化の正体

21世紀の石油「データ」の価値が知られるにつれ、データ分析ができる人材への需要は高まっています。 データ分析人材になりたい、あるいはデータ分析人材を獲得したいと考えつつ、「文系で数字に弱くプログラミングの知識もゼロ……」「有能なデータ人材は奪い合いになっていて、なかなか採用できない」と悩むビジネスパーソンや企業は多く存在します。 そのような方々におすすめの一冊が、『データ分析人材になる。　目指すは「ビジネストランスレーター」』（日経BP）。 この記事では同書の内容を紹介し、データ活用の推進に欠かせない「ビジネストランスレーター」の役割や活躍のポイントといった点についてわかりやすく解説します！ 「ど文系」からデータ分析人材になる方法とは？ 2020年10月に出版された『データ分析人材になる。　目指すは「ビジネストランスレーター」』（以下、『ビジネストランスレーター』）。三井住友海上火災保険株