AWS Lambdaとは AWS Lambda（以下Lambda）はサーバレスコンピューティングサービスです。オペレーティングシステム（以下OS）などのインフラストラクチャの管理が不要で、利用者はプログラムコードを準備し、Lambdaにアップロードするだけで実行できます。 サーバレスという言葉になっていますが、実際に稼働するサーバが無いというわけではなく、AWS側で実行基盤が管理されるため利用者の管理するサーバが無いということになります。利用者はインフラ部分の管理をAWS側に任せられるため、ビジネスロジックに関わるコード開発に集中できます。 現時点でLambdaは次の言語をサポートしています。 これ以外の言語を使用する場合は、カスタムランタイムという機能を使用して実装可能です。また、2020年12月にはコンテナイメージのサポートも開始し、利用者が作成したコンテナイメージをLambdaへデプ
軽自動車のEVが好調だ。 全国軽自動車協会連合会（全軽自協）の統計によると、日産サクラは2023年の年間で3万7140台が販売された。 昨年最も売れた国産EVとして話題となったサクラは、2023年5月に発売されたハイトワゴン型の軽EVである。日産と三菱自動車の合弁会社であるNMKVが企画開発した車種で、同じ規格を持つ「兄弟車」として三菱自動車からはeKクロスEVが発売されている。 両車は発売からわずか2カ月で2万8000台の受注を得ており、1カ月で1万台以上という数字は、国内新車販売でかなり上位の売れ行きだと言える。 両車併せての累計販売台数は現在、7万2500台を超えている。ことにサクラは、軽自動車販売においても、年間を通じて月別販売台数（月販）3000台を超えており、全国軽自動車協会連合会（全軽自協）が公表した最新の新車販売台数でも15位以内に存続する状況となっている。 軽自動車販売で
1950年京都市生まれ。1974年大阪大学理学部生物学科卒、1979年同大学院博士課程修了、理学博士。1980年名古屋大学、および神戸大学の研究生、1985年フランス国立科学研究所研究員。1991年岡崎国立共同研究機構基礎生物学研究所助手、1997年同助教授、1999年京都大学大学院理学研究科教授、2016年同名誉教授。2016年甲南大学理工学部教授、2019年同特別客員教授、2021年同名誉教授。2022年奈良国立大学機構理事（非常勤）、2023年奈良先端科学技術大学院大学理事（非常勤）。2014年11月紫綬褒章。2023年瑞宝中綬章。2024年みどりの学術賞。 ──（大隅基礎科学創成財団 理事 野間 彰氏）西村さんは、これまでに多くの基礎研究をされ、数ある功績を残してきました。その中でも印象的な研究についてご紹介ください。 西村 いくこ氏（以下、西村氏）：心に残っているのはどれもそうで
日本人の能力は「世界の最低水準」 前回、人口当たりの論文数を見ると、日本の成績は極めて悪いことを示した。指標によっては、世界最低に近い。日本の成績が望ましくないのは、これに限ったことではない。さまざまな国際競争力ランキングが公表されているが、日本の成績はおし並べて悪い。 たとえば、スイスのビジネススクールIMDが作成する国際競争力ランキングや世界人材ランキング、世界デジタル競争力ランキング、そしてEF EPI英語能力指数ランキングなどで、日本の成績が極めて悪い。 こうしたものを見ていると、日本人の能力がもともと低いのではないかと、悲観的な気持ちになってしまう。 しかし、決してそんなことはない。その証拠に、小中学校レベルでの学力テストの国際比較を見ると、日本の成績は極めて高いのだ。 OECD（経済協力開発機構）が行っているPISA（Programme for International St
そもそも、経営企画部門はどんな仕事をしているのだろうか。 企業によって具体的な内容は違うが、一般的にその業務範囲は、企業の戦略立案や中長期の経営計画作成のほか、社員がパフォーマンスを発揮できるように組織を管理・運営するマネジメント・コントロール、取締役会の事務局などトップマネジメントに直結した事務的業務など多岐にわたる。 この「経企」を設置する習慣が日本だけに定着するまでには、ややこみいった歴史的経緯がある。 日本では第2次世界大戦後の1950年代、当時の通産省によって米国企業の「コントローラー制」を導入し、日本企業の経理財務部門にコントローラー機能を持たせることが検討された。 米国におけるコントローラー制とは、CFO（最高財務責任者）の下で財務計画立案や財務データ分析などを担う財務管理担当者を指す。ただ、借入金の依存度が高かった当時の日本企業の経理部門では、新たな業務を担当するほどの余裕
誤ちを犯すAI、なぜ男性や白人を“ひいき”してしまうのか
さまざまなトラブルの元となる「偏見」は、人間だけではなくAIにも起こります。これはAIのバイアス（偏り）というもので、前回説明したように、AIのアルゴリズムや学習プロセスに問題があると偏った情報によって誤った判断基準が形成されるのです。この問題はAIの運用方法によっては致命的な欠陥になりかねません。なぜなら、AIはどんな状況でも同じ基準で物事を判断するためです。現実世界で起きている「AIの偏見」事例とその社会的背景を考察していきます。 合同会社Noteip代表。ライター。米国の大学でコンピューターサイエンスを専攻し、卒業後は国内の一部上場企業でIT関連製品の企画・マーケティングなどに従事。退職後はライターとして書籍や記事の執筆、WEBコンテンツの制作に関わっている。人工知能の他に科学・IT・軍事・医療関連のトピックを扱っており、研究機関・大学における研究支援活動も行っている。著書『近未来の
製造現場を変える技術（1）：マイクロソフト マイクロソフトは、「Accelerate industrial transformation with AI」をコンセプトに掲げ、インダストリー領域における生成AIの利用について、具体的なメリットとともにショーケースデモを展開していました。 たとえば、KUKAのショーケースでは、ロボット制御のプログラム変更を「Microsoft Copilot」に実施してもらう流れが展示されていました。具体的には、変更希望内容を自然言語で入力すると、Copilotがライブラリを参照し、関数変更案などをレコメンドしてくれるほか、提案されたプログラムを仮実装・シミュレーションし、問題なければ本実装するという仕組みです。つまり、関数などを覚えていなくても要求伝達と確認だけで作業が済むようになるのです。
富士通は2030年度末（2031年3月）にメインフレームの製造・販売から撤退することを明らかにした。60年以上に及ぶとも言われるメインフレームの歴史が幕を閉じることになる。日本のコンピュータ業界の中心であり続けたメーカーの国産メインフレーム事業の終焉に期日が切られた格好だ。コンピュータ黎明期から築き上げられてきた“歴史あるシステム”から、時代の流れを受けてスムーズにクラウドに移行することは、基本的には建設的な話である。しかし、近年クラウド化によるメリットが強調される中、その流れに乗ることのできない事情を抱える業界も多くあるようだ。 製造業向け基幹系システムの開発を経験後、企業ITの編集、ライター業に従事。ファイナンス、サプライチェーンなど、企業経営の知識を軸にした執筆に強みを持つ。インダストリー4.0など新たな技術による製造業の世界的な変革や、Systems of Records（SoR）
はい。2025年の崖を乗り越える人材とも関係してきますが、日本の産業構造は、ユーザーに、ITエンジニアの全体のうち、大抵7割がベンダーに所属していて、3割がユーザー企業に所属しています。 この比率は米国の場合は7対3、ヨーロッパでも5対5ぐらいと ユーザー企業が自分たちでエンジニアを抱えています。2025年以降のためにこうした構造の変革にも言及しています。 ──そうした構造もあり、米国ではソフトウエア開発の内製化が進んでいる一方で、日本では内製化が進んでいないですね。 米国の場合はシステムを構築する場合、多くのエンジニアを集めて構築し、一段落したら解雇してまた別のプロジェクト単位で雇用することが普通です。日本の場合、雇用はなるべく守るのが慣習です。最初から人材を抱えられないので、ベンダーに「外出し」しているというのもあります。 日本はユーザー企業側にITエンジニアが少なく、ITリテラシーが
絶対王者グーグルの支配が続く検索エンジン市場だが、生成AIの登場で大きな変化を伴うことになりそうだ。ガートナーが2月19日に発表した予測によれば、2026年までに検索エンジンのボリュームは25％も減少するという。こうした中でグーグルへの挑戦を明言しているスタートアップ企業が「Perplexity（パープレキシティ、略称パープレ）」だ。Perplexityとは、AI チャットボットを活用した調査および会話型検索エンジン。同社にはNVIDIA、ジェフ・ベゾス氏、YouTubeの元CEOなど大物も出資ラウンドに参加しており、検索市場を攻めるマイクロソフトとも戦っていくことになる。果たしてその実力とポテンシャルとはいかなるものか。実際にPerplexity、グーグル、ChatGPTの3つのサービスを試して結果を比較した。
震災についてポジティブな記事を発信できるからか、マスメディアも好意的な受け止めだ。イカキングは、2,740万円の総事業費のうち2,500万円は新型コロナウイルス対応として国が地方に配った2020年度の地方創生臨時交付金で作られている。 ムダ遣いとの批判が殺到したが、世界中に笑い物にされた能登町は「経済効果」なるものを6億円と算出し、批判を弾き返した格好となっている。しかし、その実態をきちんと見れば、その効果はデタラメなものであることがわかる。 莫大な税金を投入しなくてはいけない国家的なイベントがあると「経済効果」なるものが発表される。しかし、この経済効果について、アカデミズムの世界では「眉唾」と指摘をよく受けている。 要するに、ありもしない経済効果を積み重ね、実際には起きるネガティブな効果を無視して算出される「経済効果」は、ほとんど信じることはできないということだ。 大阪万博から見るイベン
岸田総理へ提言、日本が「低賃金から脱却する」たった一つの方法
岸田自民党新総裁は、格差是正により中間層を復活させる「令和版所得倍増」を掲げた。日本国内では、大企業と零細企業の間で資本装備率に大きな差がある。これが日本の賃金が国際的に見て低い原因でもあり、国内賃金格差の原因でもある。しかし、資本装備率を平準化するためには膨大な投資が必要であり、不可能に近い。今回は、これを解決する方法について提言したい。 1940年、東京に生まれる。 1963年、東京大学工学部卒業。 1964年、大蔵省入省。 1972年、エール大学Ph.D.（経済学博士号）を取得。 一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを歴任。一橋大学名誉教授。 noteアカウント：https://note.com/yukionoguchi Twitterアカウント:@yukionoguchi10 野口ホームペー
今どき、6時間も待機させられるって……ありえないでしょう！？──ある運送会社配車担当者の愚痴である。聞けば、ある集荷現場で、6時間以上の待機時間が発生したらしい。「俺がその会社の人だったら、集荷現場に手伝いに行って、1分でも早く待機を解消させる」と彼は憤慨する。6時間はさすがにひどすぎるが、それでもいまだに長時間の荷待ち（配送先・集荷先の都合でトラックが待機させられること）は横行している。そしてそれが、ドライバーの長時間労働の1つの要因となっている。こうした現状に対して政府は先日、「荷待ち・荷役作業等時間の2時間以内ルール」を発表した。いよいよ国も本腰を入れたわけだが、これは実現可能なのだろうか？
マイクロソフトによるとWindows 10の後継OSはしばらく登場せず、大型アップデートによって常に最新OSに保つという。これは2015年のWindows 10の発売以降、年に2回のペースで行われており、トータル9回も提供されている。そして、2020年5月27日にはその最新版である「Windows 10 May 2020 Update（May 2020 Update）」（バージョン2004）がリリースされた。数多くの新機能が追加されているが、現在はWindows Updateで自動適用されないのも特徴的だろう。ここでは何が強化されたのか、更新の仕組みとあわせて紹介しよう。
オープンソースのLLM（大規模言語モデル）がこれまでにないほど大きな注目を集めている。OpenAIのGPTモデルなどクローズドな大規模言語モデルが圧倒的なシェアを有する状況だが、それらに匹敵するオープンソースのLLMの開発が進んでいる。メタの「Llama 2（ラマツー）」を筆頭に、日本でもそれをベースにした日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-13b」が公開された。直近ではメタに対抗して、Databricksも「DBRX」をリリース。オープンソースLLMとは何か、クローズドモデルに比べてどのような利点があるのか。オープンソースLLMが注目される理由を探ってみたい。 オープンソースのLLMが注目される理由 2023年はChatGPTを筆頭にコンシューマー向けの生成アプリケーションが広く普及した年となった。 一方、企業における生成AI利用は大きく2つのアプローチにより進展
全体の結果では、セールスフォース・ドットコムが提供するPardot が首位となりました。Pardotは、DataSign が過去に行った調査でも2017年12月以降首位を走り続けており、2位以降との差を拡げる独走状態が続いています。 Pardotに続くHubSpot、Marketoも海外勢ではありますが、国産ではBowNow、SATORI、リストファインダー、Kairos3、KASIKAといったところが上位に食い込んでいます。 その中でも、クラウドサーカス社が提供するBowNowは急速にシェアを拡大し、公式発表では導入実績が6,900社を超えたとあります。2017年半ばにフリープランを開始するなど利用者の導入障壁が低いとはいえ、同サービスの急拡大は市場にマーケティングオートメーションサービスが浸透してきたことを象徴しているように感じます。 次ページでは都道府県ごとの結果をお見せしますが、そ
2カ月でユーザー1億人を達成したといわれるChatGPT。公式プラグイン「ChatGPT Plugins」によって、ChatGPTの弱点の1つ、リアルタイム情報を参照できるようになり、ユーザー数はさらに増えるかもしれない。リアルタイムデータを参照し、最新情報を加味したアウトプットを生成することでこのプラグインを活用する企業のビジネスが「根底から変わる」可能性もある。公式プラグインを先行活用したサービスをリリースしたExpediaやShopifyなど11の大手企業の新サービスについて、活用方法とともに詳しく見ていきたい。 公式プラグインとは？ 何が違うのか ローンチ後5日でユーザー100万人、2カ月後に1億人に達したChatGPT。2月の時点で、ChatGPTのWebサイトへの月間の訪問回数は6億回に達したといわれている。 驚異的な数字だが、その後もさらに伸ばしている。ChatGPTの開発企
本日2022年2月26日、VTuberのパイオニア「キズナアイ」がラストライブを行い、次のアップデートのために無期限活動停止となる。YouTubeのスパチャ（投げ銭）ランキングで「ホロライブ」が世界トップ10のうち9つを独占しながら1位の「潤羽るしあ」は突然の契約解除。それでも、VTuberシーンの加速は止まらない。今回はVTuberがなぜこれほど盛り上がっているのか、メタバースのキラーコンテンツになりうる理由などを考察していこう。
グローバルの電気自動車（EV）市場で米国テスラとしのぎを削っているのが、中国の自動車メーカーBYDだ。主に中国市場での販売がメインながら、2022年のバッテリーEV（BEV）の販売台数ではテスラ131万台に次ぐ91万台で世界2位。2023年1月には日本でも「BYD ATTO 3（ビーワイディーアットスリー）」を投入、たった4カ月半で463台受注の好スタートを切った。BYDはなぜこれほど躍進できたのか。BYD Auto Japanの代表取締役社長 東福寺厚樹氏に直撃した。
米テック大手グーグルが、金融の新プロジェクト｢Cache｣において、複数の金融機関と提携することを打ち出した。銀行にとっては自行のフィンテックアプリをグーグルが保有する月間10億人のアクティブユーザーに推薦してもらえるメリットがある一方、グーグルにも大きなメリットが存在する。本記事では「Cache」を軸に、金融領域におけるグーグルの今後の見通しを探る。これは将来「グーグル銀行」が誕生する前触れなのだろうか──。 米NBCニュースの東京総局、読売新聞の英字新聞部、日経国際ニュースセンターなどで金融・経済報道の基礎を学ぶ。現在、米国の経済を広く深く分析した記事を『週刊エコノミスト』などの紙媒体に発表する一方、『Japan In-Depth』や『ZUU Online』など多チャンネルで配信されるウェブメディアにも寄稿する。海外大物の長時間インタビューも手掛けており、金融・マクロ経済・エネルギー・
G7で最も貧しい国となってしまった日本。しばしば「日本病」とも言われるが、その日本病から脱却するには「なぜ日本病に陥ったか」の原因を明らかにすることが必要だ。間違った政策を続ければ、近い将来、G7諸国以外の“ある国々”にも豊かさで逆転されることになるだろう。 1940年、東京に生まれる。 1963年、東京大学工学部卒業。 1964年、大蔵省入省。 1972年、エール大学Ph.D.（経済学博士号）を取得。 一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを歴任。一橋大学名誉教授。 noteアカウント：https://note.com/yukionoguchi Twitterアカウント:@yukionoguchi10 野口ホームページ：https://www.noguchi.co.jp/ ★本連載が書籍化されました
ジェネレーティブAI（生成AI）の代表格、ChatGPTは公開から3カ月ほどで、「MBA最終試験の解答がB（合格レベル）評価を獲得」「米司法試験の解答が上位10％のスコアを獲得」「日本の医師国家試験に合格」したほどの実力を持つ。あまりのスピードの速さに「生成AIスキルが陳腐化するのでは」と憂慮する声もある。では陳腐化しない生成AIスキルとは何か？ 本稿ではアクセンチュア 執行役員 AIセンター長 保科 学世氏が提唱する2018年から現在も古びない「AIとの8つの融合スキル」を紹介する。「人間がAIを補完するスキル」「AIに人間の力を拡張させるスキル」「人間とAIのハイブリッド活動」に分けてそのポイントを確認しよう。
2010年代、数十年先の未来における社会やテクノロジーのトレンドや見通しを模索・イメージするといった「未来洞察」がブームとなりました。この際につくられたトレンドや未来予測は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）がもたらす変化（ニューノーマル）と照らしあわせ、今こそアップデートして、引き続き活用されることが期待されます。いよいよ2021年が幕開ける中、本コラムでは、IT・デジタル分野のコンサルタントとして、先端テクノロジーのトレンド・ビジョンの予測を長年行ってきた筆者が、過去に自身が考案した「デジタルテクノロジーがけん引する未来像」に対して実際にニューノーマルの影響を加味したアップデートを行うことで、改めてデジタルテクノロジーによる未来の姿を展望します。（「先進デジタルテクノロジーがもたらす未来」のチャートPDFを提供）
テック大手の決算が出そろった。今回の注目の的は、前年同期比で利益が200％増となったメタだ。株式市場も大きく反応し、株価は一時20％も急騰する場面があった。しかし、マーク・ザッカーバーグCEOが社名変更までして始めた「メタバース」はあまりぱっとせず、X（旧Twitter）の代替アプリとして注目された「Threads」もその後あまり話題にのぼらなくなってきた。メディアからも数多くの批判にさらされていたメタがなぜここまで急伸したのか、その理由を探ってみたい。 増収増益、四半期利益は3倍に 米テック大手の2023年10～12月期と通年決算が出そろったが、今回特に注目されたのはメタだ。営業利益率が大幅に上昇、また四半期利益が前年同期比の3倍に拡大した。これを受けて時価総額ですでに1兆ドルに達していたメタの株価はさらにそこから一時20％以上急騰するなど市場でも大きな反応を招いた。 いったいどのような
画像生成AIの存在はすでに当たり前のものになりつつあります。広告やメディアに掲載されているイラストや写真のほか、私たちが普段使っている検索エンジンやブラウザにも搭載されるようになり、気軽に新しい画像を作れるようになりました。このような画像生成AIの急速な普及の背景にあるのが、画像生成AIの学習モデルに採用された「拡散モデル」の存在です。現在、ほとんどの画像生成AIサービスに採用されている「Stable Diffusion」もこの拡散モデルの1つです。本記事では、拡散モデルとは何か、仕組みや事例についてやさしく解説していきます。 合同会社Noteip代表。ライター。米国の大学でコンピューターサイエンスを専攻し、卒業後は国内の一部上場企業でIT関連製品の企画・マーケティングなどに従事。退職後はライターとして書籍や記事の執筆、WEBコンテンツの制作に関わっている。人工知能の他に科学・IT・軍事・
最終回に視聴率が上がる TVerが2015年10月にサービスを開始した際、その狙いは概ね3つあった。ひとつは、「海賊版コンテンツの不正コピーの防止・対抗」、次に「5局の番組がまとめて探せて見られるという利便性」、そして「TVから離れた若年層に、TVのコンテンツに触れてもらう」だ。前回言及した「若者にTVerが見られている」という現状からして、3つ目に関しては達成されたと考えてもよいのだろうか。しかし大手広告代理店・A氏の見方は少し違う。 「むしろ0が1になったのだと思います。かつての若者が一度TVから離れて今戻ってきたわけではなく、もともと特にTV好きではなかった現在の若者が、TVerの普及によって『TVコンテンツの面白さを知った』と言ったほうが正確ではないでしょうか」（A氏） 一方のB氏はTVerの功績を、ドラマ視聴における「後追い層」の出現だとする。 「TVer登場前のドラマ視聴率は、
すでに多くの人々が利用するYouTubeには、もはや成長の余地はあまり残ってない、「オワコンだ」という人も一部にはいる。しかし、それを覆すような最新データがピュー・リサーチ・センターから発表された。それどころか収益成長率では、あのネットフリックスに並ぶ可能性さえあるとの調査結果も出ている。そうしたYouTubeの止まることを知らない成長の背景には「テレビを通じた視聴の増加」がある。スマホではなく、テレビでYouTubeを見る人が増えているということだ。この動向に戦々恐々とするのは、言わずもがな旧来のテレビ業界である。「YouTubeはテレビで見る時代」の到来で起きる、動画メディア市場の激変をお伝えする。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガ
世界の主要調査会社250社以上とパートナー契約を結び、日本をはじめとする世界各所で市場調査レポートを提供している。パートナーが発行するレポートは複数産業の約10万点におよび、毎月2000点超の新刊が発行されている。レポートの販売のほか、提携先への委託調査の仲介も実施している。 企業URL：https://www.gii.co.jp/ 主要ベンダー5社のクラウド市場シェア IoTアナリティクス社の市場モデルによると、パブリッククラウドへの支出は2020年の1,090億米ドル（約16兆円）から2022年には2,060億米ドル（約30兆円）へとほぼ倍増（89%増）しています。 また、マクロ経済環境の減速により、クラウドの成長率は2021年の40％超の水準から低下したものの、2023年第1四半期も、ほぼすべての主要クラウドが引き続き前年比2桁の成長を達成しています。 AWSは前年比16％増、マイク
ライターとして海外のスタートアップやECサイトの戦略を分析する記事を多数執筆。企業サイトのコピーライティングやIオウンドメディアの記事の企画・執筆も行っている。 Allegro.ai：機械学習のプラットフォーム Allegro.aiは機械学習のオープンソースツールを提供している企業です。 同社のプラットフォームを使えば、機械学習によるコンピュータビジョンを、自立走行車やドローン、医療、セキュリティなどの分野に活用できます。さらに、データ管理からモデリング、デプロイ、設置、持続的な学習まで一元的に管理可能です。パートナー企業にはボッシュ、IBM、サムスン、インテル、マイクロソフトなどの企業が存在します。 http://allegro.ai/ ASKA Drive & Fly, by NFT：飛行する電気自動車 垂直離着陸で飛行もできる電気自動車「ASKA」を開発している企業。ハイブリッドエン
熊倉 広将氏（以下、熊倉氏）：アジャイル推進室が2022年4月に新設された背景について聞かれることがあります。実はりそなグループアプリのDLは500万件を突破するなど最大のチャネルであり、そこに付随するプロジェクトもいろいろ出始めています。 オープン・イノベーション共創拠点「Resona Garage」という場所で開発していますが、今後より体制を強化し、スピードを上げたグループの開発運営を担うために、アジャイル推進室ができました。 後藤 一朗氏（以下、後藤氏）：2018年2月、アプリのリリース段階では、アジャイル開発手法は我が社の中でかなりチャレンジングな取り組みでしたので、組織化するまでの状態ではありませんでした。しかしそれから4年半が経ち、アジャイルプロジェクトの全工数が当社側とパートナー企業側と合わせて100人規模になってきたため、組織的な対応が課題になってきたということです。 では
ユーザーと自然なやり取りができるChatGPTが話題だ。適切に質問すれば、コードやSQL文も作ってくれる。一方で、この技術を悪用すればセキュリティが脅かされるのではないだろうか？ AIをセキュリティに応用する議論は今に始まったことではない。古くはセキュリティベンダーのESETが発見的アルゴリズムをアンチウイルスソフトに導入していた。Gmail他のスパムメールフィルタにも、統計的な検知アルゴリズムが使われていた。だが現在は、攻撃者も積極的にAIを活用しているのだ。 敵対的強化学習の成果がAIの用途を広げる 機械学習理論がAI研究に大きな進歩をもたらし、GPUのような演算プロセッサおよびニューラルネットワーク技術がそれを加速させた。近年は敵対的強化学習が成果を上げ、絵画やイラスト、文章までAIがかなりの精度で生成できるようになった。 2022年11月にOpenAIがリリースしたChatGPTは
AIトレーニングとデータ漏えいリスク 生産性改善やコスト削減の可能性を裏付ける調査は多数発表されており、企業における生成AI活用機運は拡大の一途だ。 しかし、生成AIに関するリスク懸念が完全に払拭された訳ではなく、生成AIを活用する上でのリスクを下げるための取り組みを模索する動きも活発化しつつある。たとえば、生成AIが嘘をつく「ハルシネーション」問題に対しては、RAG（Retrieval Augmented Generation）アプローチを用いるなどの対策が講じられている。 企業が懸念する主要リスクの1つとなるのが「データ漏えい」だ。生成AIに機密情報を入力してしまうと、その情報がAIのトレーニングに利用され、他のユーザーが利用した際のアウトプットとして生成される可能性がある。 ChatGPTが登場した当初、いくつかの企業で社内におけるChatGPT利用を禁止する動きがあったが、その主な
イギリスから富裕層大量流出、その理由 イギリスから富裕層が大量に流出している実態が、新たな調査で明らかになった。Henley＆Partnersが2024年6月に発表した「Henley Private Wealth Migration Report」で、2024年はイギリスから9500人の富裕層が純流出すると予測されている。 この数字は、2023年の4200人から2倍以上に増加しており、過去最高を更新する見込みとなる。2024年に最大の純流出が見込まれているのは、1万5200人の中国。イギリスは、この中国に次ぎ、世界2番目の純流出国になる。 かつてイギリス、特にロンドンは、世界の超富裕層にとって主要な移住先として人気を博していた。1950年代から2000年代初頭にかけて、ヨーロッパ本土、アフリカ、アジア、中東から多くの富裕層がイギリスに移住していたという。しかし、この傾向は約10年前から逆転
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若者は「ゼネラリスト」を求める企業を辞めるべき、これだけの理由
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情報処理推進機構（IPA）は2020年2月、「AI白書2020」を公表した。同白書はAIの技術や利用動向、制度政策などの最新動向を網羅的に解説したもので、2017年、2019年に次いで3回目の制作となる。同白書によると、ユーザー企業525社を対象にしたAI利用実態調査では、AIを実導入している企業はわずか4.2％にとどまっているという。同白書で明らかになった日本企業のAI導入の実態を踏まえて、なぜ遅れてしまっているのかを考察する。 日経BP社で日経コンピュータ副編集長、日経ウォッチャーIBM版編集長、日経システムプロバイダ編集長、主任編集委員などを歴任し、2010年1月からフリーのIT産業ジャーナリストとして活動を始める。2004年度から2009年度まで専修大学兼任講師（情報産業）、2012年度から一般社団法人ITビジネス研究会代表理事を務めるなど、40年にわたりIT産業の動向をウォッチす
小売業は歴史的にITと関係が深い。1970年代後半から1980年代にPOSレジシステムは急速に普及し、在庫管理、発注管理などと関係してきた。2000年以降はECによって消費者の行動を変化させた。 最近ではさまざまなAIベンダーが小売向け AI ソリューションをそろえてきている。典型的なものとして、店内の顧客導線の可視化、不審者・万引きの検出、需要予測、商品棚の欠品の検知、店員のシフトの最適化などがある。 今回取り上げるA社は小売業を営んでいる企業だ。店舗だけでなく、ECやデジタルマーケティングなど、テクノロジーの活用にも力を入れていることで知られている。近年ではオムニチャネルに早くから取り組んでいた。 A社の経営層は2018年のAmazon Goの登場で危機意識を持った。EC最大手のアマゾンが実店舗のビジネスを手掛けることによって、産業構造が変化する可能性に気づいたのである。 そこで自社が
2002年、国際金融小説『マネーロンダリング』でデビュー。同年、「新世紀の資本論」と評された『お金持ちになれる黄金の羽根の拾い方』が30万部を超えるベストセラーに。06年『永遠の旅行者』が第19回山本周五郎賞候補。『言ってはいけない 残酷すぎる真実』で2017新書大賞受賞。 金融庁2,000万円問題とは何だったのか 2019年6月、金融庁が老後に備えて2000万円の金融資産必要だという趣旨の報告書を発表し、大きな話題になりました。この報告書が注目を集めたのは、国民がこれまで漠然として抱いていた不安が、はっきりと目の前に現れたからだと思います。 「人生100年時代」では、60歳で定年して100歳まで生きるのですから、退職後の人生は40年もあります。40年というのは、20歳の人が60歳になるまでと同じ長さです。こんなに長い「老後」を本当に年金だけで安心して暮らしていけるのか、誰もがひそかに不安
オンプレミスのほうが安価に見える「6つ」の理由 「ガートナーの調査によると、オンプレミス環境よりもクラウドのほうが安いという結果が出ています。その理由をこれから説明しますが、例外はたしかに存在します。しかし、実際の例外よりも、例外であると思い込んでいる人のほうが多いことを伝えなければいけません」と語るのは、ガートナー シニア プリンシパル アナリストのオータム・スタニシュ氏だ。 「例外となるのは、オンプレミス環境以外では動かせない特別なワークロードの場合のみです。ただ、多くのワークロードは残念ながら、そうした特別なものではないことのほうが多いのです」（スタニシュ氏） そこで、スタニシュ氏は「なぜ、オンプレミスのほうが安価に見えるのか？」という質問に対して、次の6つの理由があると説明する。 まず1つ目は、「比較が間違っている」点だ。 オンプレミス環境とクラウドを比較する際に、「仮想マシンを動
この記事のポイント 1.ツールを使って検索キーワードを調べる これからYouTubeをはじめる場合、「YouTube検索」からの流入が重要。 YouTube検索結果の動画表示順序は、「動画の新しさ」と「ユーザーの行動傾向」のバランスで決まる。 キーワードを調べるには、オートコンプリート機能や外部ツールが役に立つ。 2.キーワード検索量を調べる キーワードの検索量と興味の強さは反比例する傾向にあるため、多ければ多いほど良い、というわけではない。 ユーザーのシチュエーションを考慮してキーワードを分類・調査する。 3.検索キーワードの「使われ方」を調べる GoogleとYouTubeではキーワードの検索結果が異なる。 YouTubeでは、検索キーワードが本来の意味とは違う使われ方をすることもあるので注意する。 キーワードを調べることで、ユーザーがその単語に対して抱く連想イメージまで、まとめて知る
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AWS Lambdaの使い方をやさしく解説、関数実行や権限設定の基本を押さえる
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