アクセンチュア流やらないとマズい「生成AIリスク管理」、3つのワナを回避せよ
生成AIのリスクは開発者が想定していない形で現れる 2024年2月、グーグル（Google）は同社の生成AIサービス「Gemini（旧Bard）」が「歴史的な画像の描写が不正確」という指摘を受け、サービスを一時停止し調整する方針を発表した。「1943年のドイツ兵を描いて」という指示文（プロンプト）で、黒人やアジア人の画像を生成したことなどが問題視されている。 一般的に、画像生成AIの生成結果は学習データのバイアスを反映し、偏った生成結果をアウトプットしてしまうことがたびたび指摘されている。たとえば「CEOを描いて」というプロンプトに対して白人男性が生成されやすいといったこともそうだ。 これには多様性を考慮した画像生成になるように調整するという手法がとられるが、今回のGeminiの例はこれが裏目に出た形となった。Geminiが多様な人物を生成するように調整されたことにより、逆に多様な人物を「
アクセンチュア流「タイパ最強」の生成AI活用術、プロンプト書き方4原則とは？
前回はなぜChatGPTがもっともらしい文章を生成できるのか、ジェネレーティブAI（生成AI）の原理を説明した。ChatGPTに代表される言語生成モデルだけでなく、画像生成や動画生成、音声生成とバラエティに富んだ生成AIがあることも解説した。この手の流行りの技術は個人向けで盛り上がっても、社会実装にまで至らないことも多い。一方、飛躍的な進歩を遂げた生成AIは企業向け、さらには公共サービスまで幅広く活用され始めている。今回はビジネスでの活用法に踏み込んでいこう。「タイパ」が非常に優れた本場米国での使われ方とは何だろうか。 アクセンチュア株式会社 ビジネス コンサルティング本部 Data＆AIグループ AIセンター チーフフェロー 早稲田大学大学院理工学研究科電気工学修士課程修了。アンダーセンコンサルティング（現アクセンチュア）入社後、小売業や製造業、金融業、通信業、公共事業など業界を問わず、
デジタル化を阻む社員の「知識不足問題」、抜本改善に“役立ちすぎる”学習法とは
DXが進まない企業が抱える「ある問題」 企業が厳しい競争を勝ち残る上で、デジタル技術やツールの導入・活用はもはや不可欠だ。各種の業務効率化はもちろん、生産年齢人口の減少が続く中での従業員の確保と従業員満足度の向上、さらに事業継続性の確保など、その効果は多面的に発揮される。 しかしその一方、現場でのデジタル活用は、国内では思いのほか進んでいない現状があるようだ。日本企業のデジタル活用に関するガートナーの調査では、企業の7割が活用に「積極的」と回答する一方で、ビジネスへの貢献度では一転して「10～30％未満」、「30～50％」とする企業が多数を占める。 こうした現状について、ガートナー ディレクター・アナリストの針生恵理氏は、「中には『0～10％未満』の企業も存在します。そこから確実に言えるのは、デジタルを導入しながらも活用しきれていない企業が、DXの必要性が叫ばれる今になっても依然、高い割合
ファイザーが会議・メールの時間を50％削減の秘訣、日本企業と“対照的な”働き方
ファイザーの人材戦略では、企業活動の中心に社員を置いている。「その中で人事部門は社員のエンゲージメント強化、社員が最大限の力を発揮する機会の創出、社員の能力向上の3つに注力しています」と説明するのは、カイシャのミライ カレッジ 2023 Tokyo-Autumn-に登壇したファイザーの取締役・執行役員でピープルエクスペリエンス部門長の相原 修氏である。 もっとも、社員の能力を引き出すまでには、自身の業務への疑問や、リスクを避ける企業風土、非効率な働き方など、いくつもの壁が立ちはだかる。それらを克服する代表的な取り組みとして相原氏が紹介したのが、同社の「働き方改革」のベースとなる、「Log in for Your Day」との考えに基づく活動だ。そこでは、社員自身による自分の働き方（場所や服装、時間）の能動的な決定を推奨している。 従来からビジネスカジュアルを取り入れてきた同社では、2019
タスク管理ツールも活用せよ、テレワークの次のステップ「生産性向上」図る3つの技法
テレワークの導入時期は、Web会議やオンラインストレージといった、自宅からの業務を可能にするツールが話題の中心だった。その後、テレワークが当たり前となり、多くの企業でその利点と課題が明確になるに従って、生産性の向上にフォーカスが移ってきている。テレワーク環境であっても、チーム内のコミュニケーションを促進し、メンバーのモチベーションを維持・向上する施策が求められるようになったわけだ。本記事ではメンバーが自律的に動けるよう、タスク管理ツールを使って仕事の「見える化」を促進し、生産性を向上させる方法について議論する。 Mint Labs製品開発部長。1981年栃木県生まれ。2006年東京大学大学院工学系研究科修了。日本アイ・ビー・エムにてITコンサルタント及びソフトウェア開発者として勤務した後、ESADE Business SchoolにてMBA(経営学修士)を取得。現在は、スペイン・バルセロナ
『世界一わかりやすいDX入門』著者が解説、DX実践は5つのステップを意識せよ
国内のあらゆる業界で進められているDX（デジタルトランスフォーメーション）。「そろそろ我が社も」という方も、「推進してみたけれど、思うような成果が出ない」と感じている方もいるだろう。一体、何をどこから変革すべきなのか？ ITエンジニアとしてマイクロソフト・楽天・アマゾン ウェブ サービス ジャパンなどを遍歴し、『世界一わかりやすいDX入門 GAFAな働き方を普通の会社でやってみた。』（東洋経済新報社）の著者であるKADOKAWA Connected代表取締役 各務茂雄氏が、実践的なDXの推進方法について語った。 そもそもDXとは、何をすることなのか？ 各務氏は「DXとは、ビジネスの継続性を高めるために、『デジタル技術』を用いて『アナログ』の価値を生かしていくこと」と定義している。 ここでいう『アナログ』とは、企業が保有する生産設備・証券などの「有形資産」と、人的リソース・ネットワーク・各社
社員が勉強しないのは人事のせい？「ルーティン人材」8割の国内企業が変わるには
まず、市場はどのように変化していくのか？ 武田氏は、「2020年代も引き続き人手不足は続いていく」と話す。しかし、2020年代後半になれば、デジタルテクノロジーの恩恵で人手不足は解消するという。 「今後AIやロボットなどのデジタル技術は普及が進むはず。テクノロジーが普及すれば、事務や生産・輸送・建設分野の業務は自動化され、人材が供給過多になるはずです。一方で、人材供給の不均衡が起こり、技術革新をリードする『デジタル技術の専門職』では十分な需要を満たせなくなる、と予測しています」（武田氏） この変化を加速させているのは、コロナ禍で起きた「デジタル変革の前倒し」だ。欧米諸国に比べて日本はデジタル化に遅れていたが、新型コロナの感染拡大が起こり、テレワーク等に対応するため急速にデジタル化が進められている。システム開発やデータ活用を担うデジタル専門職のニーズは今後も増え続けていくだろう。 しかしなが
糸井重里氏に聞く、雑用をAIにやらせる未来が「ディストピアかもしれない」理由
単純で退屈な作業、あるいは危険な作業や創造的でない作業は人工知能（AI）を搭載したロボットに任せ、人間は楽しい、あるいはクリエイティブな仕事を担当すればよい──。AIやロボットに対し、こうした期待を寄せる声は少なくない。これに対し、「クリエイティブなことを単純作業の上位に置きすぎているように思うのです」と指摘するのが「ほぼ日刊イトイ新聞」主宰の糸井重里氏だ。糸井氏の考えるAI論とはいかなるものか。『僕らのAI論』を上梓し、AIの研究開発などに取り組む森川幸人氏が編著した。 糸井 重里 1948年、群馬県生まれ。「ほぼ日刊イトイ新聞」主宰。コピーライターとして一世を風靡し、作詞や文筆、ゲーム制作など多岐に渡る分野で活躍。1998年にウェブサイト「ほぼ日刊イトイ新聞」を立ち上げる。運営会社の「ほぼ日」は2017年に上場、「ほぼ日手帳」といったヒット商品のほか、近著に『他人だったのに。』、『みっ
事例：なぜグリーは、無償のツールから有償のビジネスチャットへ乗り換えたのか？
ビジネスのスピードが早まり、効率的なコミュニケーションを行うIT基盤の整備が求められる。ビジネスチャットという言葉が注目される前から、インスタントメッセンジャーを積極的に業務活用してきた「先駆者」がグリーだ。同社 情報システム部の古屋 高宏氏は、2013年にビジネスチャットツールを移行した経験から、グリーがどのような視点でツールの選定、移行を行い、どのように業務活用しているかについて解説した。 会社の成長とともに、無償のチャットツールの課題や問題点が顕在化 このほど開催された「ビジネスチャットが変えるコミュニケーション2017」に登壇したグリー 情報システム部の古屋 高宏氏は、「我々は創業当初よりチャットツールを利用してきました」と説明した。2004年12月創業したグリーは、インターネットの技術が好きな人たちが集まって作られた会社。コミュニケーションツールに限らず「インターネットの尖った技
人工知能のビジネス活用方法、AIエンジン20＋6種のポジションをまとめて理解する
人工知能（AI）の定義は一般的、学術的にも曖昧だが、大まかには「人間の脳に相当もしくはそれを超えるレベルのテクノロジー、考え方、方法論および進化論」と捉えることができる。 そして現在の人工知能は、ガートナーのハイプサイクルによると過度な期待のピーク期にあり、今後現実とのギャップに直面する中で、短期的には幻滅期に向かうと予想される。人工知能に対する関心は高まるばかりだが、一方で多くの誤解を生んでいるテーマでもあるのだ。 具体的に世の中にどんな誤解が蔓延しているかというと、たとえば「すごく賢い人工知能が既に存在する」「IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに『すごいこと』ができる」「人工知能と呼ばれる単一のテクノロジーが存在する」「人工知能を導入するとすぐに効果が出る」「『教師なし学習』は教えなくてよいため、こちらの方が良い」「ディープ・ラーニングが最強で
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