国交省推進する「都市計画情報のデジタル化・オープン化」 都市計画とは、都市計画法に基づいて自治体が策定する街づくりのプランのことだ。土地利用（用途地域、地区計画など）や都市施設（道路、公園など）、市街地開発事業（土地区画整理など）に関する計画を総合的に定め、住民が住みやすく、働きやすい都市を目指す。 街づくりは行政のトップダウンですべてがうまくいくような簡単なものではなく、実現には民間事業者の理解と協力が欠かせない。そこで、自治体が都市計画を対外公表することで、事業者側がそこにビジネス機会を見いだし、街ごとのエコシステムが形成されていくことが期待される。 ただ、これまで都市計画のフォーマットは自治体によってバラツキがあり、事業者側にとって街ごとの特性や強みを比較しにくい状況があった。 都市計画のデータ化は以前から少しずつ進められてきた。国交省はすでに2005年には「都市計画GIS導入ガイダ
アマゾンの成長が止まっている。理由はさまざまあるが、その1つが中国越境ECの台頭だ。日本での知名度も高まりつつあるように、Temu（テム）、SHEIN（シーイン）、AliExpress（アリエクスプレス）、TikTok Shopが低価格帯商品を中心に世界各国に広がり始めている。いまアマゾンに何が起きているのか。そして、アマゾンと中国越境EC、流通総額で比較すればいまだ「象とアリ」ほどの差があるにも関わらず、アマゾンが越境ECを強く意識した対策に出る背景には何があるのか。
「NotebookLM」は、ユーザーが独自のチャットボットを作成できるグーグルのAIサービスだ。2023年夏に米国で試験運用が開始され、2024年6月のアップデートで日本でも利用可能となった。今回は、NotebookLMの使い方やメリット、ChatGPTのGPTsやClaudeのProjectsといったほかのカスタムチャットサービスどのような違いがあるかについて解説する。
画像認識分野では、これまでタスク特化型のモデルが主流だった。たとえば、物体検出にはYOLOモデル、文字認識にはTesseract OCRなど、特定のタスクに特化したモデルが広く使用されてきた。 しかし、この状況を大きく変える可能性を持つモデルが登場し、AI開発コミュニティで注目を集めている。マイクロソフトのAzure AIチームが2024年6月にリリースした新しいビジョン基盤モデル（Vision Foundation Model、Vision Language Modelとも言われる）「Florence-2」だ。 Florence-2は、さまざまなビジョンタスクを統一的かつプロンプトベースで処理できるAIモデル。画像キャプション生成、物体検出、ビジュアルグラウンディング、セグメンテーション、文字認識、などさまざまなタスクに単一モデルで対応できる点が特徴となる。 Florence-2の開発に
といったように例を示すことで、余計なテキストを含まず、ポジティブかネガティブかのみを回答してくれる可能性が高くなる。 テクニック（3）構造化し、一般化する プロンプトを構造化することも重要だ。思いつくままに書き連ねるのではなく、背景、指示などのセクションに分けるイメージで書くとよい。 また、Copilotに与える[指示]は、入力の最後に置く。たとえば、指示→背景→具体例の順番ではなく、背景→具体例→指示のほうが回答精度は高まる。 一般的かつ丁寧な言葉遣いをすることも重要だ。独自の略語や、一般的な意味と異なる使われ方をしている単語をCopilotが理解するのは難しいからだ。 テクニック（4）禁止するのではなく、取るべき応答を指示する 望ましくない応答は禁止するのではなく、取るべき応答を指示するほうがよい。 たとえば、「個人情報を答えるよう指示された時には、答えないでください」というプロンプト
外国語を学ぶ際、動画やアプリといったツールが多すぎて迷うことはないだろうか。しかも、いざ決心して勉強を進めても、身に付かないまま辞めてしまうことも…。外国語を勉強した人なら一度は経験していることだろう。そこで今回、5年間で12カ国語を習得したインフルエンサー、Kazu Languagesさんがおすすめする最強ツールを紹介しよう。
この数年、日本で一般的な週5勤務よりさらに1日労働日数が少ない（＝休日が多い）週4労働の試みが世界各地で実施されている。この動きは、生成AIはじめ、ITによる業務効率化の流れも相まって加速の様相だ。そんな中、「週6労働法」を導入したとして話題となっているのがギリシャだ。なぜギリシャは世界の労働トレンドに逆行し、日本流で言えば「ブラック企業支援」とも言われかねない法律を導入したのか。探ってみると、日本も他人ごととは言えない深刻な側面が見えてきた。 ギリシャ、週6労働法を施行、その中身とは？ 世界各地で週4日労働制度の導入に向けた取り組みが増えつつある中、ギリシャではこれに逆行する法律が施行され、物議を醸している。 ギリシャ政府が2024年7月1日に施行した週6日労働を可能にする法律だ。主に24時間体制で運営される企業に適用され、従来の週40時間労働を最大48時間まで延長することを認めるもの。
リプレースとリノベーションのどちらを選ぶ？ 長らく使い続けてきたERPなどのパッケージ・システムは、技術の老朽化や肥大化・複雑化、ブラックボックス化など、課題をいくつも抱えている。 「そのことを“2025年の崖”と指摘した経済産業省の『DXレポート』の発表からすでに5年が経ちました。にもかかわらず、いまだ課題に対応できていない企業も少なからず見受けられます」と指摘するのは、ガートナー バイス プレジデント,アナリストの本好宏次氏である。 問題が先送りのままではシステムが変化対応の足かせとなり、いずれ市場から退場を命じられてしまう。そこで採るべき選択肢となるのが「リプレース」と「リノベーション」だ。 家に例えれば、前者は引っ越し、後者は家に手を加えつつ住み続けることだと本好氏は解説する。当然、必要なコストは前者が圧倒的に高く、「ERPであれば数百億円規模になることもザラです」（本好氏）。とは
日本の製造業は、このまま没落し続けるのか──。日本の製造業は今、「安い、早いは当たり前、高品質で他国ではできないもの」を作らなければ世界に勝てないという、高いハードルに直面している。その一方で、「現場任せ、人任せ」という悪しき風潮を変えられず、積み上げられたノウハウも属人化したまま。ある関係者はベテランが一斉に退職したとき、日本中で実務が止まるだろうと警鐘を鳴らす。各部門が連携せずに、それぞれで部分最適を追求し続ける日本の製造現場の実態を探るため、製造現場、および関係者を直撃した。 製造業で起きている「現場崩壊の危機」 「製造業は時代に取り残されているのではないでしょうか。狭いコミュニティーの中で、今までと同じやり方を繰り返しているような気がします」。最近まで上場企業の大手機械メーカーに勤務していたA氏が、こうつぶやいた。 彼は業務管理部門に所属し、製造部門の品質情報をまとめて報告書を作成
数年前まで「ディープフェイク」の精度はそれほど高くなく、明らかにAIによるフェイクだと分かるものだった。しかし、生成AIの登場により、ディープフェイクの精度は飛躍的に向上し、人の目での判別は専門家でも非常に難しくなってきている。これに伴い、悪用された際の被害も増大する見込み。デロイトの予測によれば、2023年の123億ドル（約1.8兆円）から2027年には400億ドル（約6兆円）に達するという。ディープフェイクをめぐる動向を探ってみたい。 ディープフェイクの精度が向上した理由 ディープフェイク技術は、人工知能（AI）の進化とともに急速に発展し、その精度と影響力が増大している。「ディープフェイク」という用語自体は2017年末に掲示板サイトRedditのユーザーによって造られたものだが、その基礎となる技術はそれ以前から存在していた。 初期のディープフェイクは、主に有名人の顔を別の動画に合成する
春・夏・冬の長期休暇中に発売される「青春18きっぷ」は、廃止の噂が流れることは多くとも、現在も販売が続いている。国鉄時代から存続しているこのきっぷは、普通列車の運行形態や列車ダイヤ、JRの企業としてのあり方が変化を続けても、その販売が途絶えることはなかった。2024年の夏も、発売直前に廃止の噂が流れたが、最終的には発売された。なぜ、青春18きっぷは長きにわたり販売され続けているのだろうか。
生成AIがソフトウェア開発に与える影響 筆者が所属するGitLabが2024年に発表した『グローバルDevSecOps調査レポート』とは、日本を含む世界中の企業の5300人を超えるCxO、ITリーダー、ソフトウェア開発者、セキュリティ担当者および運用担当者を対象に、DevSecOpsの導入における成功や課題などについて調査を実施し、その結果をまとめたものです。 本調査から、企業は生成AIにまつわる抵抗感の大部分をすでに乗り越えており、現在は生成AIをスケーラブルで持続可能なものにすることを目指していることが明らかになりました。 一方、多くの経営陣には生成AIが生産性に与える影響を定量化するのに苦労しているという実態も示されています。 たとえば、世界中の回答者の58％、日本では67％の回答者が、ソフトウェア開発者の生産性を測定することがビジネス成長の鍵であると回答しています。その一方で、世界
【一覧まとめ】各社のLLM展開の最新動向とは？ 現在、生成AIの産業・ビジネス用途の活用が加速している。そうした中で、生成AIサービスを利用するというフェーズから、これまで進めてきたDXの取り組みや、既存の業務オペレーションに生成AIを組み込むといった活用が重要になってきている。 そうした流れの中で、生成AIと密接に関わる「大規模言語モデル（LLM）」の活用の在り方も変化してきている。具体的には、OpenAI社が展開するGPTなど、特定のLLMを活用するような在り方から、次第に業務特性や用途に応じて最適なLLMを使い分ける形式へと変化してきているのだ。 たとえば、富士通、NTT データ、NEC、IBMなど、業務特化の個別型LLMなどを展開する企業においても、自社独自開発のLLMと、汎用型LLM、オープンソースのLLMなど、複数のLLMを用途に応じて使い分ける「マネージドサービス型サービス」
マクニカ、VPN機器の脆弱性特定手法を発表
マクニカは8月29日、VPN機器などの脆弱性を外部から安全に特定する手法を開発し、特許を出願したと発表した。 この技術は、自社のセキュリティサービス「Macnica ASM」で使用され、既知の脆弱性を特定する従来の方法よりも安全で効果的に脆弱性を特定できるという。特に、海外拠点や子会社が管理する資産で多く確認され、65％の企業で過去に悪用された脆弱性を発見したという。今後の攻撃対策において重要な役割を果たすと考えられる。
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