発表以来、IT業界を騒がせる次世代大規模言語モデル「GPT-4」。さまざまな業界で「本気でAIに仕事を奪われるのでは」と話題だ。コードを瞬時に生成できることから、ITエンジニア間でも「廃業になりそう」「未経験からエンジニアになるハードルが高くなる」などの声がSNSで見られる。 とはいえ、「AIに仕事を奪われる」言説はことあるごとに唱えられすぎて信ぴょう性が薄くなってきている。「どうせまた大言壮語でしょ」と思いつつ、GPT-4でアプリを作れるか試してみたら、できてしまった。IT系Webメディアで記者をしている身ではあるが、エンジニアとして経験があるわけではなく、プログラミングも素人同然だ。そんな記者でもできてしまったのだ。 「画像をまとめてjpgに変換」　困りごとを解決してみた 今回作ったのは、「指定のファイル内にある画像を全てJPEGに変換するアプリ」だ。記者は画像をITmedia NEW

この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「登大遊氏、日本は「超正統派」のICT人材を育成すべき。そのために、自由な試行錯誤を許容するインチキネットワークの普及に取り組む（前編）。JaSST'22 Tokyo」（2022年3月17日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 2022年3月10日と11日の2日間、ソフトウェア業界のテスト技術力の向上と普及を目指すイベント「ソフトウェアテストシンポジウム JaSST'22 Tokyo」がオンラインイベントとして開催されました。 イベントの最後には、招待講演として登大遊氏による講演「世界に普及可能な日本発の高品質サイバー技術の生産手段の確立」が行われています。 登氏は講演で、優れたICT技術を日本から生み出すためには「超正統派」なICT技術者を育てるべきであり、そのために登氏自身が中心となって登

高校生のなりたい職業1位は「エンジニア・プログラマー」――こんな調査結果を、学研教育総合研究所が12月24日に発表した。性別・学年別では男子全学年と、1年生女子の部門で1位を獲得した。 男女総合ランキングでは「エンジニア・プログラマー（機械・技術・IT系）」が6.7％で1位を獲得。2位が「公務員」（6.0％）、3位が「会社員」（4.5％）、4位が同率で「学校の教師・先生」「看護師」（2.7％）となった。 エンジニア・プログラマーは男子総合ランキングで1位（11.3％）を獲得した一方、女子総合ランキングでは12位（2.0％）と男女で人気に差がついた。 女子学年別ランキングでは、2年生・3年生の部門で得票はなかったものの、1年生の部門で1位（6.0％）を獲得。学研教育総合研究所は、文部科学省が推し進める教育のデジタル化施策「GIGAスクール構想」や、新学習指導要領による「情報I」の新設などの影

サイボウズが公式ブログで無償公開している、新人ITエンジニア向けの研修資料がTwitterで話題だ。Webアプリ開発の基礎知識やIT業界の文化などが学べるといい、7月26日夜ごろから「初心者（エンジニア）の指針になる」「一通りできれば相当なレベルになれそう」などの声が出ている。 サイボウズが2021年4月から6月にかけて行った研修で使った資料や講義動画の一部を公開。Webアプリ開発やIT業界の文化に加え、HTTPやDNSの仕組み、コンテナやその管理ソフトウェア「Docker」「Kubernetes」の基礎知識、「CI／CD」（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）の考え方などが学べるという。UIやUXの重要性の他、同社の支社がベトナムにあることからベトナム語の基本をまとめた教材も公開している。

「なぜクラウドなんだ」「今までのやり方を変えないで」――反発乗り越えAWSなど導入　京王バスを変えた男の交渉術（1/2 ページ） 「クラウド導入を試みた当初は、『なぜクラウドを使うのか』『今までのやり方を変える意味が分からない』などと、周囲からさまざまな反発に遭いました」――。京王電鉄の虻川勝彦氏（経営統括本部　デジタル戦略推進部長）は、12月10日に開催されたシステム担当者向けイベント「NetApp INSIGHT 2019 TOKYO」でこう語った。 【更新履歴：2019年12月12日 午後10時45分更新　追加の取材と事実確認に基づき、本文の一部を変更しました】 虻川氏は、グループ会社の京王電鉄バス（以下、京王バス）に出向していた2011年から、システム刷新プロジェクトの責任者としてクラウド導入を推進。グループウェアに「Office 365」、アプリ開発基盤に「kintone」を導入

デンソーウェーブ、日立キャピタル、日立システムズは12月11日、ロボットとRPAを活用して契約書などの押印を自動化するサービスを発表した。金融機関や自治体など、契約書・請求書の電子化が進んでいない業界の押印作業を効率化する狙い。2020年3月から月額制で提供する予定。 デンソーウェーブのロボットアーム「COBOTTA」2台とカメラで構成された専用のマシンを、PCに接続して使用する。COBOTTAは、アームの先端に装着した社印を押す作業と、書類のページをめくる作業を担う。ページをめくるたびに、カメラで書類を撮影し、押印欄を識別する仕組み。 RPAは、カメラで撮影した書類の画像を分析。契約書・請求書といったカテゴリー別に分類した上で、PCにフォルダを作成し、画像を保存する。 デンソーウェーブはCOBOTTAを提供し、日立キャピタルはサービスの提供窓口を担当する。日立システムズはRPAの初期設定

「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話：「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”（1/5 ページ） 今、量子コンピュータの一種である「量子アニーリングマシン」で高速に解けるとされる「組合せ最適化問題」をより速く・大規模に解くべく、各社がしのぎを削っている。 米Googleと米航空宇宙局（NASA）が2015年に「従来のコンピュータより1億倍速い」と評した量子アニーラ「D-Wave」を作るカナダD-Wave Systems、量子アニーリングを模したアルゴリズムをデジタル回路上に再現する富士通と日立、光を用いて解く「コヒーレント・イジングマシン」を作るNTTの研究グループなどだ。IBMなどが作る「量子ゲート方式」の量子コンピュータを用いた組合せ最適化計算の研究も盛んだ。 各社が組合せ最適化計算に取り組むのは、これを高速に解けると交通渋

Googleマップの見た目が変わってから、地図の右下にあるコピーライト表記にあったZENRINの文字が消え、「地図データ©2019 Google」となっている。これまで採用していた国内大手の地図メーカー・ゼンリンの地図データから、Googleが自前で用意した地図データに変更した可能性が高い。 Googleは6日、Googleマップの日本向け地図を一新すると発表。より分かりやすい徒歩ナビゲーションや乗換案内、地図のダウンロードが可能になるとしていた。今回の変更はその一環とみられる。新機能として提供する「オフラインマップ」は、地図を事前にダウンロードしてオフライン環境でも見られるようにするものだが、日本ではこれまで「契約上の制限」として提供していなかった。 ゼンリンはGoogleマップのサービス開始当初（2005年）から地図データをGoogleに提供。オフラインマップがついに日本で実装されると

「神様が来て全てを壊した」　繰り返される仕様変更、本当にあったAIプロジェクトの怖い話（1/3 ページ） 「人事系のAIシステムを8カ月で作ってほしい」――この依頼から、全てが始まった。 AI（人工知能）ベンチャーのトライエッティング（愛知県名古屋市）の長江祐樹社長は、同社が体験した“大炎上プロジェクト”の経験を振り返る。 同社は企業のAI活用を支援するAI専任のSIerだ。ヒアリングから設計、業者選定、施行管理や納品までを一括で担当。実際のシステム構築はベンダーに委託し、上流設計やアルゴリズム構築などを担う。 2016年創業の若い会社だが、早くも炎上プロジェクトの洗礼を受け、そこから大きな学びを得たという。19年3月現在も進行中のプロジェクトの話だが、学びを生かして状況は改善。いまは順調にプロジェクトを進めている。 長江社長は、18年にネットで話題になった「メテオフォール型開発」そのもの

違法DL規制を拡大する政府の著作権法改正案の今国会提出が見送られことを受け、コンテンツ海外流通促進機構（CODA）は3月13日、「大変遺憾」とする声明を、後藤健郎会長名で公表した。 無許諾でアップロードされたコンテンツのダウンロードを私的利用でも違法とする範囲を、漫画や論文などあらゆるコンテンツに拡大する政府の著作権法改正案について、自民党が法案の今通常国会提出を見送ったことを受け、日本のコンテンツの流通促進と海賊版対策に取り組む組織・コンテンツ海外流通促進機構（CODA）は3月13日、「大変遺憾」とする声明を、後藤健郎会長名で公表した。 CODAはダウンロード規制拡大法案について、「私的使用目的以外の複製との混同や、対象となる行為への誤解もあったようで、理解が得られず残念」とコメント。「ネット上における我が国コンテンツの著作権侵害は現在も危機的な状況にあると認識しており、今後とも、あらゆ

突然ですが、ビジネスの世界で「最も知名度が高いアルファベット」は4文字は何でしょうか。筆頭候補に挙がるのは「PDCA」だと思います（他候補として推したいのはNJPW・NOAH・CMLL・WWWFなど）。今日も日本の職場で回っているPDCAサイクルですが、念の為おさらいしておきましょう。 ご存じの通り、PDCAは実務において、Plan（計画）→ Do（実行）→ Check（評価）→ Action（改善）というサイクルを回すこと。AIベンダーとしてさまざまな企業のAI導入を見てきましたが、「AI導入においてはPDCAサイクルはうまく回っていない」と感じています。 なぜ日本企業で実績のあるPDCAサイクルは、AI導入では通用しないのでしょうか。現実に即した“リアル”な視点で原因を探るべく、ビジネスの現場で陥りがちな失敗例に“ガチ”で迫ってみます。

人工知能開発は「儲けないと意味がない」　東大・松尾豊さんが見た“絶望と希望”：これからのAIの話をしよう（日本編）（1/4 ページ） 日本が人工知能開発で世界と戦う上で可能性のある分野や領域は。日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授に聞く。 日本企業は世界とどう戦っていけばいいのか。競争力を高める一手段として、人工知能（AI）開発に注目が集まっている。日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授は「シンプルに、日本企業が世界で大きなシェアを占める領域が何かを考え、そこにディープラーニングを組み合わせればいい」と話す。 インタビュー前編：なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか　東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因” 人工知能の研究、開発、ビジネスへの活用──何をする上でも、まずは企業がどうもうけるかを考えることか

――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん　それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない

米Microsoftは8月30日（現地時間）、家庭向けクラウド版オフィススイート「Office 365 Solo」のインストールおよび同時サインイン数を拡大すると発表した。10月2日に実施する。 現在日本で提供している家庭用Office 365（年額1万2744円、月額1274円）をインストールできる端末は、「同一ユーザーが使用する2台のWindows PCまたはMac、2台のタブレット、2台のスマートフォン」となっているが、この制限がなくなる。「つまり、どこにいても、どのデバイスを使っているかに関係なく、Officeを使うことができます」。 さらに、同時に5つの端末にサインインすることが可能になる。6番目の端末にサインインしようとすると、「制限に達しました」というメッセージが表示される。既にサインインしている端末からサインアウトすれば、新たな端末にサインインできる。 また、10月2日から

ハーバード・ビジネス・スクールのクレイトン・M・クリステンセン教授が書いた『ジョブ理論』（現訳は『Competing Against Luck』。日本語訳は2017年に刊行）には、私のような“ひよっこデータサイエンティスト”が仕事をする上で忘れてはならない教訓が記されています。 データは、顧客が「なぜ」ある選択をするのかについては、何も教えてくれない 教授は自身の身長や家族構成などのデモグラフィックを例に挙げ、「今朝、ニューヨーク・タイムズを買うという行動を私に選択させたのは、こうした特徴のせいではない」として、相関関係と因果関係を取り違えてはならないと強く訴えます。 この話を思い出すたびに、「手元にあるデータが世界の全て」だと思い込んで分析するとロクな結果にならないと、身につまされる思いでいっぱいになります。 苦労してたどり着いたダンジョンの奥にある宝箱には、絶対に強い武器や防具が入って

人工知能脅威論でよく出てくる「人工知能に人間が駆逐される」というストーリーに対し、私は前回の記事で「人工知能は単なる機械であり、心（自我、自律的な意思）があるように振る舞っている（またはそう思わせるようにプログラムされている）にすぎない」というお話をしました。 現存の技術の延長上では、仮に自己学習プログラムを備えていたとしても、人工知能はプログラマーが想定した“用途”を大きく超える形で、予期できない判断を行うことはありません。彼らの自律的な判断によって、制御が困難になるということはないでしょう。その意味で、意思を持った人工知能に駆逐されるという“ディストピア”は心配するだけ無駄だと考えています。私たち人間が、機械を使いこなせばよいだけなのです。 SNSなどを通じても、多くの意見を頂きましたが、私の友人からも、以下のような意見をもらいました。 「人間が人工知能に駆逐されるディストピアは、自我

実はこの文字列、真っすぐ平行に並んでいます。傾いて見えるのは目の錯覚、すなわち錯視です。信じられないという方は、定規や鉛筆など真っすぐなものを文字列に当ててみると、水平であることが確認できると思います。今回はこの傾いて見える文字列の錯視の謎に迫ります。 日本発のクールな錯視 これまで錯視図形は研究者やデザイナーなど、特定の人たちにより見いだされ、作られることがほとんどでした。しかし、傾いて見える文字列の錯視は、少し変わった来歴を持っています。 事の発端は2005年頃、日本のネット掲示板などに傾いて見える文字列が次々に投稿されたことがきっかけでした。どなたが最初に始めたのか、筆者はその答えにたどり着けませんでしたが、当時は多数の傾いて見える文字列が日本のネット掲示板やブログを賑わせていました。 通常、錯視は何かある特別な図形によって発生します。それに対し、傾いて見える文字列の錯視は、特定の図

ソニーは8月17日、コーディングの知識がなくても、ディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」の無償提供を始めた。自社の製品・サービス開発にも利用しているツールを多くの開発者や研究者に使ってもらうことで「ディープラーニング技術の発展につなげる」という。 Neural Network Console。ドラッグ＆ドロップ操作で「関数ブロック」を自由に配置し、ニューラルネットワークを視覚的に構築できる 同社は今年6月、ディープラーニングのプログラムを生成する際に使うコアライブラリー（基盤ソフトウェア）「Neural Network Libraries」（以下、Libraries）をオープンソース化した。人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」の設計、製品・サービスへの搭載を効率化する演算モジュール群だが、利用には高度なプロ

米Googleは7月20日（現地時間）、同じAlphabet傘下の人工知能企業DeepMindのディープラーニング技術により、データセンターの冷却のための電力を40％削減することに成功したと発表した。 Googleはこれまでもデータセンターの省電力化に努めており、「われわれのデータセンターがかなり高度であることを考えれば、これは驚異的なステップだ」という。 データセンターを取り巻く環境は各センターで大きく異るため、1つのデータセンターで構築した省エネシステムを他に応用することは難しい。だが、ディープラーニングであれば、応用できる。 DeepMindのチームはデータセンターのセンサーを通じて蓄積された膨大なデータ（気温、動力、ポンプの速度、セットポイントなど）を使ってニューラルネットワークを訓練し、システムを構築した。 このシステムを実際のデータセンターに設置したところ、以下のグラフのような

この連載の重要なテーマは日本の自動車産業のゆくえである。クルマが売れる、売れないの話は、日本経済がもっと強くなるためにはどうしたらいいのかという視点で書いているつもりだ。当然それは企業だけが儲かればいいという話ではなく、国民全体が豊かで幸せになることへとつながっている。 もちろん読者の個人個人に同じ視点の持ち方を強要するつもりはないから、そこは自由に読んでいただいて構わない。ただ新車の売れ行きの話をすると非常に多く目にするコメントがあり、ちょっと気になっているのだ。 低所得時代のクルマ選び 「新車なんて買えない。中古車で十分だ」 それは、日々生きていく中で、高いリアリティを持つ言葉だと思う。正直な話、筆者も個人的に同感なのだ。中古車で十分。というより、それがベターな選択肢だと思う。何よりもない袖は振れない。選択肢がないのだから仕方がない。 会社員として生きていくとしたら、毎年のベースアップ