「プッチンプリン」をはじめとする江崎グリコのチルド食品が店頭から姿を消した。2024年4月3日に実施した基幹システムの切り替えでトラブルが発生。同社が物流・販売を請け負っていた他社製品を含め、一部商品を出荷できなくなった。同月18日に出荷を一部再開したものの、トラブルは終息せずに再び出荷を停止。システム障害の影響で、当初業績予想より売上高を200億円程度押し下げるとみる。 「スーパーにもコンビニにも『プッチンプリン』が見当たらない」「『カフェオーレ』を長年愛して飲んでいるが、どこの店舗も販売休止中だ」――。2024年4月中旬、X（旧Twitter）で、このような投稿が相次いだ。 江崎グリコの看板商品が店頭から姿を消した理由は、システムトラブルによるものである。同社は2024年4月3日、基幹システムの切り替えを実施した。旧システムを独SAPのERP（統合基幹業務システム）パッケージ「SAP

ELYZA（イライザ）が国内勢として現時点での最高性能をうたうLLM（大規模言語モデル）を開発、同モデルを活用した生成AI（人工知能）サービスを2024年春に始める。「ELYZA LLM for JP」の名称で、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）経由で同モデルの機能を提供する。

千葉県流山市のデータセンター（DC）の建設計画が、地域住民の反対で頓挫した。かつてDCは都心部の商業地域や工業地域に建てられることが多かった。ところが近年は大規模DCが住宅のある郊外地域に作られるようになったことで、住民から「迷惑施設」扱いされている。立地に細心の注意を払わなければ、今後もDC建設は頓挫しかねない。 千葉県流山市：第一種住居地域だった土地に大型DCの建設計画 2023年12月に頓挫したのは、東京都渋谷区に本社を置く「流山綜合開発K」という企業が、流鉄流山線流山駅の駅前、流山市役所の目の前にある1万2877平方メートルの土地で進めていた、地上4階・地下1階建てで高さ28メートルのDC建設計画だ。流山綜合開発KはこのDC開発のために設立した特定目的会社だ。 開発区域はもともと「飛地山」と呼ばれていた場所で、ある企業の保養所が建てられ、山は樹木に覆われていた。2018年ごろにマン

米Microsoft（マイクロソフト）は米国時間2023年5月23日、年次イベント「Microsoft Build」で、AI（人工知能）による支援機能の総称である「Copilot」の外部連携を拡大すると発表した。米OpenAI（オープンAI）がChatGPTで導入したプラグイン規格を採用し、ChatGPT向けに作成したプラグインをMicrosoftが提供する各種のCopilot向けプラグインとしても利用できるようにする。 プラグインはChatGPTや検索エンジン「Bing」で導入されている仕組み。外部サービスとAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）経由で連携し、チャットを通して情報の取得や計算、処理の実行などを可能にする。外部企業が持つデータやサービスなどとCopilotとを橋渡しする機能を持つ。 プラグインの共通化で、Bingのプラグインとして新たに買い物代行サービ

世界の大手IT企業が生成AI（人工知能）を巡って競争を加速させている。特に激しく競っているのは米Microsoft（マイクロソフト）と米Google（グーグル）で、既に総力戦の様相を呈している。生成AI分野における有力プレーヤーの「現在地」を確認しよう。 米OpenAI（オープンAI）が2022年11月末に対話型AIサービスの「ChatGPT」を発表してから半年。AIを巡る状況は一変した。ChatGPTが登場するまでは各社とも、生成AIの商用化には二の足を踏んでいたのが実情だった。しかし今では、商用の生成AIサービスが多数市場に存在するようになった。

米Microsoft（マイクロソフト）が2023年3月に発表した「Microsoft 365 Copilot」は、Officeソフトウエアや電子メール、チャットなどを含むSaaS（ソフトウエア・アズ・ア・サービス）に「GPT-4」ベースの大規模言語モデル（LLM）を組み込んだ。LLMによってOfficeソフトはどう変わり、ユーザーは何ができるようになるのか。詳しく解説しよう。 「現在、キーボードやマウス、マルチタッチのないコンピューティングを想像できないように、将来はCopilot（副操縦士）と自然言語によるプロンプトがないコンピューティングを想像できなくなるだろう」。マイクロソフトのSatya Nadella（サティア・ナデラ）CEO（最高経営責任者）は2023年3月17日（米国時間）に開催したMicrosoft 365 Copilotの発表イベントで、OfficeソフトにLLMが組み込

米Microsoft（マイクロソフト）が2023年3月に発表した「Microsoft 365 Copilot」は、「GPT-4」ベースの大規模言語モデル（LLM）を組み込んだSaaS（ソフトウエア・アズ・ア・サービス）である。LLMによって変わるのは、既存のOfficeソフトだけではない。LLMが実現する全く新しい業務自動化の姿を紹介しよう。 以前の記事でも紹介したように、Officeソフトウエアや電子メール、チャットなどを含むSaaSであるMicrosoft 365に、GPT-4ベースのLLMなどからなるAI（人工知能）の「Copilot」が組み込まれることで、既存のExcelやWord、PowerPointといったOfficeソフトの使い勝手が大きく向上する。 それだけではない。マイクロソフトはビジネスチャットツールのTeamsを軸に全く新しい機能である「Business Chat」を

「あれ、どう思います？」 「あれですよね」 こんな会話が1カ月間、ずっと続いている。しかも、隙間時間や休憩時間に。「あれ」とは「ChatGPT」のことだ。サプライチェーン関係者には好奇心を持つ人が多いためか、実際に使ってみたり、有料プランに入ったりしているケースも多い。 ChatGPTについて改めて説明は不要かもしれないが、米OpenAI（オープンAI）が発表した人工知能（AI）で、「GPT-4」というアプリケーションを基に開発されている。それをチャットで実装しており、質問した内容について何でも答えてくれる。 実際にはインターネット空間に存在するテキストデータを学習し、それっぽい回答を返してくれるシステムだ。人間と同じような知能を持つというよりも、単語を確率論的に計算し、質問に対して作文する。ただ、その精度の高さや適切さから世界中を魅了している。これを何かビジネス領域に使えないか、と考える

データマネジメントのためのスキルと人材育成を考えるうえで、変化への対応を考慮することは欠かせません。データマネジメントに利用する技術には発展途上の領域があるだけでなく、既存の領域でも生成系や自然言語処理のAI（人工知能）に代表される新たな技術の影響を受けやすいからです。今回はデータマネジメントに関わる職種に向けた学習、人材育成について共通点に触れたうえで、各職種特有の内容を説明します。 AIの進化がデータマネジメントに及ぼす影響 ChatGPTが公開されて以来、ChatGPTをITエンジニアの業務に活用する様々なアイデアや事例を目にするようになりました。一般的には、コードの生成、リファクタリング、テストといった下流の業務ほどインパクトが大きいといわれています。 データマネジメントの場合、AIはコードの生成、データの生成、データの変換や統合、メタデータの生成と分類、インフラの構築およびテスト

サービス開始に伴い、生成AIの専門タスクフォースを組成した。生成AI専門タスクフォースは、PwCコンサルティング、PwCアドバイザリー、PwCあらた監査法人、PwC税理士法人、PwC弁護士法人のメンバーから成る。 生成AIは、米オープンAIが「ChatGPT（チャットGPT）」を提供開始したことなどにより関心が高まる。PwC Japanグループは、生成AI市場への参入判断、生成AI利活用の導入、生成AIに関するリスク管理などに係る支援を通じて、生成AIが産業にもたらす大きな変革への企業対応を支援し、革新的な企業経営の実現に貢献するという。

人間の質問に対して、AI（人工知能）が回答を返してくれる「ChatGPT」の人気が止まらない。個人的には一過性のブームで終わるのではないかと思っていたが、ChatGPTを何らかの形で業務に取り込もうとする企業が増えている。さらに米OpenAIは2023年3月中旬に大規模言語モデル（LLM）の新版「GPT-4」を発表。ChatGPT有料版ではGPT-4の一部の機能を利用できるようになった。 注目が高まるにつれて、ChatGPTに対する逆風も強まっている。企業の中にはChatGPTの利用を禁止するところも出てきた。ユーザーがChatGPTに入力した内容を通して社内情報が流出するおそれがあるためだ。 国単位で禁止する例も現れた。イタリア当局は3月31日、ChatGPTを一時的に禁止し、データ収集の手法が不適切だとして調査に乗り出したという。こうした動きが欧州連合（EU）全体に広がる可能性が指摘さ

改めて「モビリティX」とは、「100年に一度」といわれる大変革期にある自動車産業の未来を占う最新キーワードである。 DX（デジタルトランスフォーメーション）とSX（サステナビリティートランスフォーメーション）という荒波にさらされている今、必要なのは単なる「X＝トランスフォーメーション（変革）」という掛け声ではない。顧客起点による「新たな体験価値（X＝エクスペリエンス）」の創造や、それをよりリッチなものとする「異業種融合（X＝クロス）」の実現が求められている。「X」の解釈を一歩進めて、全く新しい価値、体験、新ビジネスモデルを創造する必要があるのだ。 では、企業（特に日本の製造業）がグローバル市場で勝ち抜くためにはどうすべきか。本稿では、考慮すべき「4つのアプローチ」を示していく。 （1）「デザイン思考」「データドリブン」による体験価値創出 モビリティXに至るまでには、DX、SXを高い次元で実

2023年における最重要テクノロジーは「ChatGPT」に代表されるチャットボットAI（人工知能）だ。Webを検索せずともユーザーの調べたいことに答えてくれるチャットボットは、Google検索を脅かす存在になると見なされ始めている。 マイクロソフトが「ChatGPTベースのBing」を準備か 米メディアのThe Informationは2023年1月3日（米国時間）、米Microsoft（マイクロソフト）が2023年3月にも、同社の検索エンジンBingにChatGPTベースの機能を提供する可能性があると報じている。 ChatGPTベースのBingではユーザーが検索クエリーを入力すると、その結果としてURLのリストが従来のように表示されるだけでなく、ChatGPTが生成した回答文が出所表記付きで出力されるのだという。ユーザーはURLに飛んで原文を読み込まなくても、ChatGPTが生成した文章

インタビューや会議の際に発言内容をメモしながら、後で間違えないよう録音もする人は少なくないだろう。だが、録音した音声を聞いてテキストに起こす作業はかなりの手間がかかる。筆者の場合は聞き取りづらい箇所を繰り返し再生したり、パソコンに文字を打ち込む操作が遅れて音声の再生を一時停止したりしているうちに、実際の録音時間の何倍もかかってしまう。作業が終わるころには疲れてうんざりしていることもある。 筆者と同じように「骨の折れる文字起こし作業を何とか楽にこなしたい」と考える人は、洋の東西を問わず多いのかもしれない。最近はAI（人工知能）によって音声を解析して自動的に文字起こしするツールが国内外で増えてきた。中でも大きな注目を集めているのは、米OpenAI（オープンAI）の音声認識AI「Whisper」だ。 同社は米テスラ創業者のイーロン・マスク氏らが設立したAIの研究開発企業で、2020年に発表した言

DX（デジタル変革）を推進するには人工知能（AI）の存在が欠かせない。しかしAIの管理に頭を悩ませる企業は多い。AIの中核となる機械学習モデルは一度つくって導入すれば終わりではない。ビジネス環境の変化に応じて、継続して育てていかなければならないからだ。 そこで注目されるのが、AIをリリースした後の運用・保守フェーズで継続的に改良する「MLOps」という考え方である。MIXIはMLOpsを実現するため、開発基盤を整えている最中だ。Webブラウザー版も含めて利用者数が1500万人を突破した子どもの写真・動画共有アプリ「家族アルバム みてね」の開発事例を基に、MLOpsの勘所を解説する。 AIの運用が課題に みてねアプリには、家族の写真・動画からダイジェスト動画を作成する「1秒動画」や、アップロードした写真・動画を子どもごとに自動分類して月齢ごとにコメントやメモを保存する「人物ごとのアルバム」が

ボールペンやシャープペンシルなど文具の開発・販売を手掛けるぺんてるは、IoT（インターネット・オブ・シングズ）技術や人工知能（AI）をテストする基盤をオフィス内に構築。2021年に同基盤を使い、サーバー室や会議室の状況を遠隔で把握するシステムを開発した。

連載目次 年末なので、2020年／2021年／2022年に続き今年も、来年2023年向けの「AI／機械学習の予測」をしてみようと思う。とはいっても、未来を予言できるほどの情報力も自信も筆者にはないので、幾つかのサイトからの情報源（本稿の最後に掲載）を大いに参考にして、筆者なりの考えをまとめてみる。本稿では、下記の6項目を予想した。 最先端AIで「オープンソース」が流行して技術発展が加速する 一般社会で「生成系AI」への注目が拡大していく 「データ＆AI活用の民主化」が浸透していく 生成系AIの発展に伴い「問題」がより顕在化していく 「RLHF（人間のフィードバックを用いた強化学習）」の応用が広がる 「基盤モデル（Foundation Model）」が続々と登場する 上記の幾つかの技術は、説明の切り口が違うだけで内容がオーバーラップしていることを、あらかじめご容赦いただきたい。知っておくべき

本稿の筆者を含む8人の著者陣は2016年、ITpro（現日経クロステック）において「ブロックチェーンは本当に世界を変えるのか」というタイトルの連載を始めた。黎明（れいめい）期にあったブロックチェーン技術の基礎を解説するとともに、ブロックチェーン技術が世の中をより良くする形で普及するために解決すべき課題を論じた。 この連載はのちに「ブロックチェーン技術の未解決問題」という形で2018年に書籍化され、発行直後に発生したコインチェック事件につながる解説などで注目を集めた。この書籍はまもなく中国語と韓国語に翻訳され、さらに2021年には独Springer（シュプリンガー）より英語版（タイトル『Blockchain Gaps』）が出版された。 当時の連載で議論の対象としたのは主にBitcoin（ビットコイン）が実現した技術だった。2016年時点でEthereum（イーサリアム）は稼働していたが、今日

TL;DR 「オペレーティングシステム？知ってるよ。WindowsとかMacのことだよね」というぐらいの知識だった私が、二週間ほどひたすらWikipediaでインプットしまくったクソ浅い情報を共有します。 最初の動機　「Go言語が対応しているアーキテクチャってなんだろ？」 Go言語には環境変数をコンパイラに渡すことで、出力されるバイナリの対応するOSとアーキテクチャを変えることができます。 GOOS がオペレーティングシステム(OS)、 GOARCH がアーキテクチャです。 こんな感じにビルドすると、 linux というオペレーティングシステムで、 ppc64 というアーキテクチャに対応したバイナリが出力されます。 なるほど。 じゃあ、 Go言語が対応しているOSとアーキテクチャって何があるの？ と疑問が湧いてきますね。 その疑問に応えるコマンドが go tool dist list です