野村総合研究所エキスパートストラテジスト ながや・よしあき 2003年同志社大学大学院工学研究科修士課程修了。外資系ソフトウエアベンダーを経て、14年野村総合研究所入社。AI、ロボティクスなどの調査、研究が専門。共著に『AIまるわかり』『まるわかりChatGPT&生成AI』(日経文庫)などがある。
36 知的資産創造/2024年1月号 特集 生成AI時代の新たな社会 Ⅰ AI Ⅱ AI Ⅲ AI Ⅳ 2030 C O N T E N T S 要 約 知識の進化論: 生成AIと2030年の生産性 1 野村総合研究所(NRI)は、スイス連邦工科大学ダリオ・フロレアーノ教授らのメソド ロジーを応用し、日本の474職のデータを分析した。職業に関するデータは、厚生労働 省職業情報提供サイト「ジョブタグ」のデータを利用した。分析の結果、生成AIは従 来AIが苦手としてきた知識労働に強い影響を与える可能性が高いことが確認された。 2 生成AIは、プログラミングのようなスキルは人に迫る能力を有するものがあるが、知識 に関しては、学習不足や不完全さが指摘されており、スキルと知識との間にギャップが 生じている。今後、生成AIは、頻繁に更新を行う知識の領域と、スキルの領域とをシ ステム的に分割し、互いに影
はじめに 昨年、AWS のインフラを運用・監視する上で使いやすいと思ったサービスを組み合わせて構成図を紹介した記事、「【AWS】ぼくのかんがえたさいきょうの運用・監視構成」が投稿したその日の Qiita のトレンド 1 位になり、はてなブックマークのテクノロジー分野でトップを飾りました。(たくさんの方に見ていただき感謝してます!) 本記事では「ぼくのかんがえたさいきょうの運用・監視構成」の続編として「ぼくのかんがえたさいきょうの DevOps 実現構成」を紹介させていただきます。あくまでも「ぼくのかんがえた」なので私個人の意見として受け入れていただけると助かります。 前回の記事でもお伝えいたしましたが、各個人・企業によって環境は違うと思いますし、使いやすいサービスは人それぞれだと思うので、これが正解という訳ではありません。一個人の意見として参考にしてただければ幸いです。 また、こちらの記事
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