最終更新日： 2024年5月15日 2024年は、生成AIの技術革新と実装の1年になるでしょう。2023年は各社が生成AIの活用に試行錯誤しながら、OpenAIだけでなくGoogleなどを含めた技術革新が起き、目まぐるしく業界が変動を続けた1年でした。 この記事では、2024年の生成AI動向をテーマに、技術革新とビジネストレンドの観点から解説します。 生成AIの技術動向 生成AIの技術は、日々進化しており、その応用範囲は広がっています。2023年には、多くの企業がAIを事業戦略に組み込み、競争力を高めるための新たな手段として活用し始めました。 技術的な側面として、生成AIはエージェント化が進み、AIがより複雑なタスクをこなせるようになってきています。 また、生成AIのドメイン特化やパーソナライズ化により、ユーザーのニーズに合わせた体験を提供可能になり、具体的な課題解決に貢献し始めています。

最終更新日： 2024年5月15日 OpenAI社が2022年11月にChatGPTを発表してから1年以上が経ちました。 このChatGPTをはじめとする生成AIは、ビジネスにも大きな影響を与えると連日ニュースでも大きく取り上げられました。しかしながら2023年、生成AIをビジネスに利用する動きは一部の企業で見られましたが、社会全体では大きく進んだとはいえません。 そこにはさまざまな要因が考えられますが、大きく二つが挙げられるでしょう。一つは企業側が生成AIの導入に消極的であること。そしてもう一つは従業員側が生成AI利用に消極的であることです。前者の解決方法はさまざまなところで論じられていますが、後者に関してはあまり議論が行われてきたとはいえません。 そこで本記事では、後者の従業員の生成AI利用が進まないことの要因や、企業・従業員目線それぞれから課題に対して行うべき施策をSHIFT AI代

Googleは12月7日、新しい大規模言語モデル｢Gemini（ジェミニ）｣を発表した。 Geminiは今年5月に開催されたGoogleの開発者会議「Google I/O」で発表されており、当時は大規模言語モデルである「PaLM 2」の後継モデルとしての発表にとどまっていた。生成AI元年とも呼べる2023年も年末に差し掛かった中、Googleが満を持して「ChatGPT超え」を本格化させるべく打ち上げた号砲がこのGeminiだ。 Geminiがどんなものなのか見てみよう。 マルチモーダルとオンデバイス Geminiを理解する上でのキーワードは「マルチモーダル」と「オンデバイス」だ。 マルチモーダルとは、テキスト、画像、音声、動画、コードなど、さまざまな種類の情報をAIがシームレスに理解し、操れることといえる。Googleは、Geminiをマルチモーダルのために「ゼロから構築したモデル」と表

最終更新日： 2024年5月15日 人工知能（AI）技術は、近年劇的な進歩を遂げています。特に、言語生成AIの分野では、GPTシリーズなどのモデルが幅広い用途で活用され、社会に大きな影響を与えています。しかし、これらのモデルは限界も持ち合わせており、特に生成内容の正確性や特定分野への適応能力に課題があります。これらの課題に対処するために、RAG（Retrieval-based Language Model）やファインチューニング技術が開発され、AIの能力をさらに拡大しています。 本記事では、生成AIの現状として、特にハルシネーション（誤った情報の生成）や特化分野への適用困難性といった問題点を検討します。さらに、これらの問題を解決するための鍵として、RAGやファインチューニングの技術がどのように重要性を増しているのか、その具体的なメカニズムやユースケースを詳しく解説します。また、今後の課題と

2023年8月21日からNTTドコモグループ3社（株式会社NTTドコモ、NTTコミュニケーションズ株式会社、NTTコムウェア株式会社）は、NTTドコモが開発した「大規模言語モデル（LLM） 付加価値基盤」を使い、生成AIの社内活用の実証実験を開始することを発表した。 具体的には、業務における専門性の高い問い合わせに対し、社内ルールやマニュアルをベースにLLMが生成した文章で回答を行うなどの業務での活用を試し、法人顧客との検証を経て、2023年度中のサービス提供開始を目指す。 現状の基盤の機能に加えて今後は以下を目指すという。 ドコモが保有するビッグデータや音声認識/画像認識などのAI技術との統合 機微情報の外部送出フィルタリング機能や LLM からの不適切回答のフィルタリング機能を追加 Azure OpenAI Serviceだけでなく、NTT研究所が独自に開発する分野特化型のLLMなど、

2023年2月2日に渋谷ストリームホールにて、メタバースにおけるテーマごとのセッションと各企業ごとの展示会を軸とした、「MetaverseJapanSummit(メタバースジャパンサミット)2023」が開催されました。 本サミットは、web3という新しい時代の原動力が加速する今、メタバースが急激に拡大する可能性を秘めているとし、「地方創生×メタバース」を掲げ、教育、医療、SDGs、観光、スポーツなどの幅広い分野のテーマについてセッションを行いました。 デジタル技術が格段に進歩し、さらにwith/afterコロナの新たな生活様式が広がり始めた現在、主催であるMetaverse Japan (メタバースジャパン)は地域をメタバースでどう活性化し自治体とのハブを築くことを目的に、「地方創生×メタバース」の未来と課題を議論し学ぶ場を提供しました。 本記事では、サミットで行われた2つのセッションに焦

はじめに 2022年はDALL-E 2を嚆矢として画像生成AIが登場・普及して、まさに「画像生成AI元年」と呼ぶにふさわしい年でした。2023年になってChatGPTが大きく注目されていますが、テキストから動画あるいは3Dオブジェクトを生成する次世代生成AIの登場も期待されています。そこでこの記事では、次世代生成AIの先駆事例を紹介します。 3Dオブジェクト生成AI Googleの「DreamFusion」 Googleは2022年9月29日、テキストから3Dオブジェクトを生成するモデルDreamFusionを発表しました。同モデルを使えば、例えば「リュックを背負った豚」のような初めて生成される3Dオブジェクトを制作できます。 DreamFusionの特筆すべき特徴は、学習データにテキストと3Dオブジェクトをペアにしたデータセットを用いていないことです。同モデルは3Dオブジェクトを生成する

最終更新日： 2023年2月16日 現在では音声サービスとして、対話型チャットを体験している方も多くいると思います。 多くの人にイメージし易いのはソフトバンク開発のペッパー君が思い浮かぶ人もいるのではないでしょうか。 今回はそんな対話型AIについて実際にどのようなシステム・サービスなのかをじっくり解説します。そしてまだ見ぬ進化、将来性について追及していきましょう。 対話型AIとは 対話型AIとは、音声入力やテキスト入力を認識して応答してくれるシステムです。 主にコミュニケーションを必要とするマーケティング、セールス、カスタマーサービスで使われています。 対話型AIはディープラーニングのアルゴリズムを使用し、特に自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）をシステムに統合することが精度をあげるポイントです。これにより人の言葉を正確に認識できます。 対話型AIの種類 対話型AIは、大きく分けて「チ

はじめに AI研究分野のひとつとして会話AI開発があるのは周知の通りですが、2022年末にOpenAIがリリースした「ChatGPT」によって、この分野の研究がさらに前進したと認知されています。同AIはリリースされるとすぐに大きな反響を呼んだのですが、実のところ、OpenAI以外の大手テック企業も会話AIを開発しており、その成果はいずれも注目に値します。そこでこの記事では、技術的に最先端なさまざまな会話AIを紹介していきます。 GPT-3から正当進化した「ChatGPT」 人間が評価した報酬によって強化されたChatGPT OpenAIは2022年11月30日、従来より人間らしく会話できる会話AIモデル「ChatGPT」を発表し、同モデルを試用できるWebページも公開しました。同モデルはその名称が示す通り、GPT-3をアップデートすることで誕生しました。同モデルを紹介したOpenAI公式ブ

HOME/ AINOW編集部 /ChatGPTはソフトウェアエンジニアリングを変えるだろう ― しかし、あなたが望んでいるような仕方ではない 著者のChristopher Tomich氏はオーストラリア在住のソフトウェアエンジニアで、Microsoftオーストラリア法人に勤めています（同氏の経歴は同氏のLinkedinページを参照）。同氏がMediumに投稿した記事『ChatGPTはソフトウェアエンジニアリングを変えるだろう ― しかし、あなたが望んでいるような仕方ではない』では、ソフトウェア開発業務に対するChatGPTの影響が論じられています。 2022年12月にリリースされたChatGPTに興味をもったTomich氏は、同AIにソフトウェア開発に関する質問をしたり、簡単なメモアプリの開発について尋ねたりして同AIの有効性を検証しました。その結果、同AIはソフトウェアエンジニアを代替す

最終更新日： 2022年12月6日 DXとは企業がデジタル技術を活用により、組織や経営を改革し、市場で優位性を保つことを指します。 しかし「どうDXを進めればいいのか分からない」「参考になるような事例を知りたい」という方もいらっしゃると思います。 こちらの記事ではDX推進企業の取り組みやDXの概要、業界別の成功事例まで解説します。 【この記事で分かること】 DXとは 業界別DXに成功した企業一覧 DX推進のポイント DX推進に役立つツール・サービス DXとは 経済産業省は、DXを以下のように定義づけています。 “企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること“ 言い換えると、DXとは「環境変化に対応し、市場

最終更新日： 2022年10月30日 デジタル化が急速に進む昨今、AIはDX推進において欠かせない要素となっています。 しかし「AIとDXの違いが分からない」「AIの導入方法が分からない」という方も多いのではないでしょうか。 こちらの記事では、DXとAIの違いから、DX推進におけるAIの活用事例・導入時のポイントなどを解説します。 DX・AIの違いとは デジタル技術の発展に伴い、近年「DX」「AI」という単語を耳にする機会が増えてきました。しかし「DXとAIの違いが分からない」「両者の関係性は何か」と悩む方もいらっしゃると思います。 DXは「データやデジタル技術の活用を前提とした経営や組織体系の改善を行い、環境変化の中でも成長し続けること」を指します。対して、AIは「人間の行動や思考を、人間の代わりに実現する技術」です。 DXにおけるデジタル技術には「IoT」や「AI」などが含まれます。つ

最終更新日： 2022年10月24日 アトピヨ合同会社は、アトピーを持つ方々を対象とした匿名の画像共有型アプリ「アトピヨ」内のデータを継続的にビックデータ解析をすることで、新しい悪化因子を明らかにし、いまだ満たされていない医療ニーズの発見を目的として、京都府立医科大学大学院医学研究科医療レギュラトリーサイエンス学と共同研究を開始しました。 背景 アトピー性皮膚炎は、増悪と軽快を繰り返す掻痒のある湿疹を主病変とする疾患と定義されています。 治療方法は以下の３点が基本となります。 薬物療法 皮膚の生理学的異常に対する外用療法・スキンケア 悪化因子の検索と対策 実臨床において、症状の程度を評価することは身体診察によって可能になりますが、罹患することで生じる仕事や恋愛といった患者の日常生活上の悩みを短い診察時間の中で医療者が把握することは容易ではありません。また医療機関を定期的に受診していない患者

最終更新日： 2022年10月12日 「DX Criteria」とは、企業のDX推進度合いを診断できる評価システムであり、最近注目を集めています。 そこで、「DX Criteriaの活用法・活用例を知りたい」という方もいらっしゃるのではないでしょうか。 この記事では企業のDX推進に役立つ「DX Criteria」の概要や活用方法を詳しく解説します。 「DX Criteria」は「DX基準」とも呼ばれ、日本CTO協会が企業のデジタル技術活用のために必要な要素を記したガイドラインを指します。 DX Criteria アセスメントシートは320項目(＋8項目)の質問があります。こちらに回答することで、自社のDX進捗度を多角的かつ定量的に把握でき、自社の現状や強み・弱みを分析できます。 またDX Criteria アセスメントシートは無料で利用可能なため、余計なコストをかけたくない企業にもおすすめ

機械学習を学ぶ上で、統計学は切っても切り離せない存在であると同時に、内容が似ていることか境目のわからないものとされています。 では、重回帰分析は本当に機械学習手法でしょうか？ 機械学習的手法と統計学的手法の目的をハッキリとさせることで、うまく使い分けていきましょう！ 本記事では、機械学習と統計学の違い、統計学の必要性、おすすめ書籍を紹介しています。 機械学習と統計学（統計解析）の違い 機械学習と統計学には、はっきりとした違いがあります。 文字通りに捉えると、「機械学習」は、機械が自動的に学習するものであるのに対し、「統計学」は、データのルールやパターンを統計的に判断するものだと言えます。 ここでいう“統計的に”とは、確率的に正しいかどうかを判断するという意味です。 ▼AIについて詳しく知りたい方はこちら

HOME/ AINOW編集部 /シリコンバレー発AIテクノロジーカンパニーパロアルトインサイトと、株式会社リンガーハットが、緊急事態に対応する需要予測システムを共同開発 最終更新日： 2022年8月25日 パロアルトインサイトLLC（本社：シリコンバレー、CEO：石角 友愛）は、長崎ちゃんぽん専門店「リンガーハット」を運営する株式会社リンガーハット（本社：東京都品川区、代表取締役社長兼CEO：佐々野 諸延）と、緊急事態等に対応する需要予測システムを共同開発しました。 また、このシステムをベースとした「自動発注アプリ」、および「店舗シフト管理アプリ」をショップス市川店、川崎稲田堤店の2店舗で2022年8月よりテスト運用を開始します。さらに、2022年から23年にかけて、全国約700店の「リンガーハット」及び「とんかつ濵かつ」での本導入を予定しています。 この需要予測システムを応用した店舗シフ

はじめに 2021年頃から「データ中心のAI」という新しいAI開発思想が提唱されるようになりました。この記事では、従来の「モデル中心のAI」の問題点を確認したうえでデータ中心のAIの概要と動向をまとめて、データ整備に関する具体的なノウハウを紹介します。 92%のAI実務家が遭遇した「データカスケード」問題 従来のAI研究開発において重視されてきたのは、AIシステムの中核となる（機械学習モデルのような）AIモデルでした。AI開発者はAIシステムの精度を目標値まで向上させるために、AIモデルに対してさまざまな技法を駆使するのが慣わしでした。 こうしたなか2021年5月、Googleの調査チームは今まで当たり前に考えられたきたAIモデル中心の開発思想を批判的に検討した論文『「誰もがデータではなくモデルについての仕事をしたがっている」：ハイステークスAIにおけるデータカスケード』を発表しました。同

最終更新日： 2022年6月9日 近ごろAIが私たちの生活に影響を与える中で、「機械学習」や「ニューラルネットワーク」という言葉をビジネスの場や学校で聞く方もいるのではないでしょうか。 みなさんは、この「機械学習」と「ニューラルネットワーク」の違いや関係性について理解できていますか。 この2つの用語は紛らわしく、混同しやすいため、それぞれのイメージをしっかり掴むことが大切です。 そこで本記事では、「機械学習」と「ニューラルネットワーク」の違いやそれぞれのアルゴリズムを詳しく解説することによって、みなさんの理解を深めていきます。 さらに記事の後半では、「機械学習」と「ニューラルネットワーク」それぞれを学べる書籍や活用事例についても解説しているので、ぜひ最後までご覧ください。 機械学習をおさらい まず、機械学習のおさらいをするためにその定義を説明します。 機械学習(Machine Learni

最終更新日： 2022年4月9日 AIに関するさまざまな動向を理解することは大切です。 AIは技術革新が著しく、あらゆる業界でAIの重要性が増加しています。 実際、野村総合研究所は、今後の15年で既存の仕事の49%が不要になると発表しています。 身近な業界におけるAI活用の最新動向を知っておくだけでも、キャリア選択の幅が広がるでしょう。 あらゆる業界でAIの必要性が増加 深刻化する人手不足 現在、日本が抱える問題として深刻な人手不足があります。 実際、帝国データバンクが2019年４月に実施した調査によると、国内で正社員が不足している企業は50.3％にも登るそうです。 そして、今後人手不足はさらに深刻化すると言われており、将来的な日本の国力の低下が懸念されます。 ▶DXで働き方改革を実現するには？実現までの4つのステップから事例まで紹介>> AIを活かして業務を効率化 そのような深刻な人手不

株式会社ALBERT（以下、ALBERT）が、2021年6月にSBIホールディングス株式会社（以下、SBIグループ）と資本業務提携し、産業間におけるAI・データの利活用を促進する「CATALYST戦略」にさらに注力すると発表しました。 具体的な提携内容として、次の7つの項目が発表されました。 SBI グループの先進技術領域における、ビッグデータおよびAI を活⽤した既存事業の⾼度化、新規サービスの企画検討および開発 SBI グループの先進技術領域における、AI プロダクト、AI システムの共同企画の検討および開発 SBI グループとALBERT の連携による、横断的な業種を対象とするビッグデータを活⽤した新たなビジネスソリューションの企画検討および開発 SBI グループの幅広い事業領域における実績とノウハウの活⽤による、ALBERT が展開する「CATALYST 戦略」の更なる推進 SBI