はじめまして、コピーライターの上田太規です。スタートアップのコミュニケーション支援チーム・TANTEKI の活動に参加しています。 TANTEKIはステートメント作成などを通して、経営者の思いやビジネスアイデアを社内外に「伝わる形」にデザインする仕事をしています。 突然ですが、皆さんの会社のミッション・ビジョン・バリュー（Mission・Vision・Value）って何でしょう？以下、本稿では「MVV」と略します。 これまでさまざまな企業のMVVに触れてきましたが、「ミッションとビジョンがごっちゃになっている」「社内外にちゃんと伝わっているのかな？」と感じることが少なくありませんでした。 MVVは、企業の背骨のようなものです。コロナ禍で社員の働き方や経営環境が変化する中、新たにMVVを設定する企業だけでなく、すでにあるMVVについても、これからの企業成長のために、そのMVVが本当に機能する

生成AI（人工知能）が生活やビジネスの中に入ってくると、マーケターは価値をつくること以外、すべてをAIに任せる時代になるのか。また、企業はどう成長戦略を描けばよいか。顧客起点マーケティングを提唱する、Strategy Partners（東京・港）代表取締役社長の西口一希氏と、マーケティングの学習アプリなどを開発するグロースＸ（東京・渋谷）取締役CMO（最高マーケティング責任者）でシンクロ（東京・渋谷）社長の西井敏恭氏に、生成AI時代にマーケターや企業が生き残る道を聞いた。 生成AIは今後、生活や経営に浸透し、当たり前の存在になっていくと考えられる。現段階では、対話型AI「ChatGPT」が流行してテキストベースの印象が強いが、画像や動画の生成も一般化しつつあり、商品開発などにも大きな影響を及ぼす可能性がある。 ChatGPT の生みの親である米オープンAIが2024年2月に公開した動画生成

ジェネレーティブAI（生成AI）の代表格、ChatGPTは公開から3カ月ほどで、「MBA最終試験の解答がB（合格レベル）評価を獲得」「米司法試験の解答が上位10％のスコアを獲得」「日本の医師国家試験に合格」したほどの実力を持つ。あまりのスピードの速さに「生成AIスキルが陳腐化するのでは」と憂慮する声もある。では陳腐化しない生成AIスキルとは何か？ 本稿ではアクセンチュア 執行役員 AIセンター長 保科 学世氏が提唱する2018年から現在も古びない「AIとの8つの融合スキル」を紹介する。「人間がAIを補完するスキル」「AIに人間の力を拡張させるスキル」「人間とAIのハイブリッド活動」に分けてそのポイントを確認しよう。

スウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が2004年に初めて「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を提唱して、はや20年。多くの日本企業がIT・デジタルを軸にした変革を重要課題と捉え、さまざまな施策に取り組んでいる。ただ、志高くDXに注力したものの、頓挫してしまうケースもここ最近は目立つようになってきた。 なぜDXは停滞してしまうのか。国内で活躍するプロCIO（最高情報責任者）・CDO（最高デジタル責任者）への取材を基に、DX推進のノウハウを学ぶ。 これまでの記事で触れた「強いIT部門を取り戻す」こと、「現場主導で変革を進める」ことに続き、DXを推進する上で欠かせない3つめのテーマとして見えてきたのが「マインドの変革」だ。 プロCIOは効果的なデジタル施策を実行するためにも、IT部門や会社全体の風土改革に力を注いでいる。大企業病的で旧態依然とした社風、縦割りで硬直化した

スウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が2004年に初めて「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を提唱して、はや20年。多くの日本企業がIT・デジタルを軸にした変革を重要課題と捉え、さまざまな施策に取り組んでいる。ただ、志高くDXに注力したものの、頓挫してしまうケースもここ最近は目立つようになってきた。 なぜDXは停滞してしまうのか。国内で活躍するプロCIO（最高情報責任者）・CDO（最高デジタル責任者）への取材を基に、DX推進のノウハウを学ぶ。 前回の記事で触れた「強いIT部門を取り戻す」ことに続き、DXを推進する上で欠かせない2つめのテーマとして見えてきたのが「現場主導」だ。DXというと一見、ITの担い手であるIT・デジタル部門が主役と思われがちだが、「それは違う」とプロCIOらは異口同音に答える。 「変革の主役は事業部門であることを意識しなければならない。IT部

スウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が2004年に初めて「デジタルトランスフォーメーション（DX）」を提唱して、はや20年。多くの日本企業がIT・デジタルを軸にした変革を重要課題と捉え、さまざまな施策に取り組んでいる。ただ、志高くDXに注力したものの、頓挫してしまうケースもここ最近は目立つようになってきた。 なぜDXは停滞してしまうのか。国内で活躍するプロCIO（最高情報責任者）への取材を基に、DX推進のノウハウを学ぶ。 日経クロステックが今回、事業会社で活躍するプロCIO10人を徹底取材したところ、DXを推進する上で欠かせないテーマの1つとして見えてきたのが「強いIT部門を取り戻す」ことだ。 「社員は優秀なのに、能力を生かし切れていない」「仕事の進め方が受け身になっている」「ベンダーに依存することが当たり前になっている」――。プロCIOは日本企業の現状の課題をこう吐露す

「ちいかわ」の快進撃が止まらない。公式SNSアカウントは多数のフォロワーを抱え、今なお成長。グッズは人気商品となり、ポップアップショップやコラボカフェには多くのファンが詰めかける。なぜこれほど愛されるのか――。その秘密について、キャラクター史を踏まえてエンタメ社会学者の中山淳雄氏が分析する。 かわいいだけじゃない、現実的で不条理でときに不穏な世界観に引き付けられる大人が続出。各地でポップアップショップやコラボカフェが展開され、多くの人が訪れている（上写真は、池袋PARCOの常設店「ちいかわレストラン」のプレスリリースから） 「ちいかわ」だけがなぜこれほど広がったのか？　ゆるキャラを今という時代が求めているのだろうか。 日本は世界でも例を見ないゆるキャラ大国。猫、犬、動物キャラの量産にかけては、他国の追随を許さない。半世紀以上、何万キャラという歴史の厚みがある。 だが急激に流行するものは、急

はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい

もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと

近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ

東京都最西端のバス停から東京23区最東端のバス停まで バスだけを乗り継いで行くとどれぐらいかかるのか？ 東西に長い形の東京都。その東京都のいちばん西から東まで「バスだけ」で横断すると、どれぐらいの時間がかかるのか。というか、そもそもそんなことはできるのか。 実際に行って乗り継ぎしてみた。 東京の最西端と最東端にあるバス停とは？ 東京都内のバス停の東西それぞれ端っこにあるバス停はどこなのか。実はこれがちょっと面倒くさいというか、ややこしい。 東京バス協会が発行する『東京都内乗合バス・ルートあんない』という都内を走るバスとバス路線が網羅された書籍がある。これによると、東京都最西端のバス停は、奥多摩町の留浦（とずら）というバス停だ。 路線図上の留浦。『東京都内乗合バスルートあんない』JTBパブリッシングより そして、最東端のバス停を調べると、江戸川区にある京成バスの「江戸川スポーツランド」という

新規事業立ち上げのアンチパターンについて考えてみる。 このアンチパターンは、完全な飛地の新規事業だけではなく、複数プロダクトを経営する中での隣接領域の新規プロダクトの立ち上げのときや、あるセグメントにPMFした状態から次のPMFを探すときも同様のアンチパターンが適用されうる。 ここでのアンチパターンは、1つ目の事業立ち上げ・プロダクト立ち上げで起こることはない。2つ目の事業や2つ目のプロダクトを立ち上げる際に留意する点であり、コンパウンドスタートアップを正しく経営するには必ず頭に入れておきたい内容である。 規模からの逆算と顧客インサイトの軽視新規事業における市場選択のアンチパターンである。 例えば、売上の30%成長を続けるための、計画と現実のギャップを埋めるために新規事業を規模から探してしまうみたいなケースで見られる。 大前提として、市場規模の推定は重要である。実際に事業をやっていると、い

2023年は新型コロナウイルス禍が明け、急速にリアル回帰が加速した。24年は「サード・パーティー・クッキー」規制の本格化、テレビCMをインプレッション（表示回数）単位で購入可能になるサービスの開発など、マーケティング業界に大きな影響を及ぼすトピックが複数ある。ファミリーマートのエグゼクティブ・ディレクター CMO（最高マーケティング責任者）兼マーケティング本部長の足立光氏と、テレビCM活用支援事業ノバセル（東京・品川）の田部正樹社長の2人が、23年のトレンドの振り返りと24年のマーケティング業界を予測する。 ファミリーマートのエグゼクティブ・ディレクター CMO（最高マーケティング責任者）兼マーケティング本部長の足立光氏（左）と、ノバセルの田部正樹社長（右）が2024年のマーケティングを議論した

第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。

DX（デジタルトランスフォーメーション）により、注目が高まる「データドリブン経営」。経営層から現場まで全社員がデータを活用して業務を進めるよう、社内の体制や文化を築く取り組みだ。 多くの企業がデータドリブン経営の推進を経営目標に掲げる一方で、ガートナージャパンの調査によると、全社的なデータ活用について「十分に効果が出ている」と感じる企業は数％しかない。 データドリブン経営に取り組む企業は、どうして効果を十分に感じられない「残念」な状況に陥ってしまうのか。データドリブン経営を支援するコンサルティング会社や、データ基盤・活用のツールベンダー、そしてデータドリブン経営に取り組む企業への取材を基に、その原因と対策を探る。 前回はデータドリブン経営に向けた準備について取り上げたが、今回はデータドリブン経営に着手して数年たった企業が陥りがちな残念ポイントを取り上げる。データドリブン経営を継続し、成果を

生成AIでDXは進化する？ 先進AI企業「4社」のホンネ、活用の失敗事例と現実解とは 2022年11月にChatGPTが公開されて以来、生成AIが注目されている。生成AIサービスを業務の中で使用するだけでなく、自社サービスの機能にも生成AIの活用を考える企業も増えてきた。しかし、生成AIを活用するには前提知識や慣れも必要となり、業務に生かし切れていない企業も多い。生成AIサービス活用の現状や、生成AIをDX活用する際のポイント、今後の企業における生成AIの活用について、ベイカレント・コンサルティング チーフエキスパートの小峰弘雅氏、Spiral.AI 代表取締役 CEOの佐々木雄一氏、エクサウィザーズ 常務取締役の大植択真氏、Algomatic 代表取締役CEOの大野峻典氏、ノンフィクションライターの酒井真弓氏（モデレーター）が語った。

はじめに 最近プロジェクトマネジメント関連の仕事をする機会が増え、(駆け出しですが)要件定義や設計関連の業務もするようになったので、私の経験を基に要件定義の具体的なプロセスや考え方について、まとめていきます。 この記事の対象者 要件定義の基本や思考プロセスを学びたい人 エンジニアからプロジェクトマネジメントをやりたい人 ビジネスサイドとエンジニアサイドのコミニュケーション能力を向上させたい人 具体的な事例を通して要件定義を学びたい人 前提 紹介する内容はあくまで一例であり、プロジェクトやチームの状況に応じて調整が必要 あくまで自分(駆け出しPM)の経験に基づいた内容を言語化しています プロジェクト規模は10名〜20名のWebアプリ開発を想定しています システム開発の全体像 一般的なシステム開発のプロジェクトは下記のフェーズで進んでいきます。 ※ コンサルの領域だと要件定義の前に企画構想とい

■ はじめに こんにちは、LayerX・バクラク事業開発の稲田(@HirotoInada)です！ 今回は事業開発をしていく上で必要になる”顧客解像度”をどのように上げていくのかに関して自身の経験を踏まえてまとめていきます。 この記事は 「BtoB事業開発アドベントカレンダー」 の6日目の記事です！ 前回は Pitta CEO 中村さんによる「toB事業立ち上げ時のBizOpsをどこまで設計すべきか」でした ぜひハッシュタグ「#BtoB事業開発アドカレ」をつけて感想などシェアをお待ちしております！ 全ての記事はこちらから(大人気につき2枠目も増設 計50人が参加してます) ・ BtoB事業開発アドカレ 1/2 ・ BtoB事業開発アドカレ 2/2 時間がない方向けのAIサマリー 時間がない方は、サマリーを読んでもっと詳しく知りたいなとなったら、ぜひ全文読んでみてください！ この記事は、事業開

JR特急路線図は、JR各社が定期運行する在来線特急の運行系統と停車駅をまとめた路線図です. 地方別の路線図10枚を公開しています. 特定日のみ運行（平日限定を除く）する特急列車は、九州地方を除いて原則記載していません. 各路線図をクリックすると、印刷可能なpdfページへと進みます. 一般家庭のプリンターで印刷可能なA4サイズ基準で作成していますので、ぜひご活用ください. ※ JR時刻表を確認しながら細心の注意を払って作成しています. 路線図を利用したことによって発生した損害につきましては、一切のその責任を負いません. ご了承ください. デザインとしての活動なので使用名義は『MS WORKS』ですが、『ARCHI'RECORDS』のサイトを間借りして公開しています. （更新情報 2024.3.16.）2024年3月16日のダイヤ改正情報に対応した全路線図を公開しました. また、英語専用ページ