AIアシスタントの「Copilot」、実際の利用シーンから学ぶ具体的な使い方出典：日経PC21、2024年1月号 pp.66-71 「Windows 11最新版 徹底解説」を改題、編集 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） Copilot 何でも気軽に相談！質問の仕方と回答の利用法 前述の通り、2023 Updateの目玉はAIアシスタントの「Copilot」だ。ここからは、Copilotの具体的な使い方を、実際の利用シーンを挙げながら解説しよう。 この先は日経クロステック Active会員の登録が必要です
成否の鍵握る生成AIチューニング、丸紅は4つのLLMを併用できるチャットボット構築
出典：日経クロステック、2023年11月17日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 生成AI（人工知能）を効果的に利用するには、ビッグテックが提供するサービスをただ使うだけでは足りない。自社の業務やデータに合わせたチューニングが必要になる。先行企業はどのような施策を講じて生成AIを効果的に利用しようとしているのか。事例ベースで取り組みを見ていこう。 試行錯誤で回答の精度を上げる 丸紅ではデジタル・イノベーション室が中心となり、段階的に生成AIの活用を進めている。第1弾（Step 0と呼ぶ）として開発したのはチャットボットだ。セキュリティーを確保した上で丸紅専用のチャットボットを若手3人のエンジニアが中心となって構築。特徴的なのは、4つの大規模言語モデル（LLM）を併用できる環境を整えた点だ。米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス
2割強が生成AIを「業務に日々使用」、活用する層が多数派に
エクサウィザーズがまとめた「生成AI（人工知能）の利用実態アンケート」によると、「生成AIを業務に取り入れて日常的に使用している」と回答した人は20.3％だった。 調査は2023年8月、生成AI関連のセミナーの参加者368社518人に対してアンケート形式で実施した。 調査では生成AIの活用状況を5段階に分類。「業務に取り入れて日常的に使用している」をレベル5、「時々使用している」をレベル4とした。レベル4に該当する人は41.5％で、レベル5と合わせ、約6割が生成AIを活用していることが分かった。 一方レベル2に該当する「生成AIに関心はあるが、自ら試したことはない」と回答した人は9.1％、レベル1の「そもそも生成AIに関心がない」は0.2％で、生成AIを試していない層は計1割弱あった。 調査では導入の対象と生成AIの活用レベルについても尋ねている。全社的に生成AIを導入している企業において
AzureのAIサービスを総ざらい、自社の技術レベルに合うのはどれ？
適材適所でクラウドを使い分ける企業が増えている。ここで課題になるのがクラウドごとの違いだ。AWS（アマゾン・ウェブ・サービス）、Google Cloud、Microsoft Azureはサービスのラインアップが似ているが、用語やサービスの構造、利用できる機能などに差異がある。本連載ではテーマ別に各クラウドの特徴を取り上げ、違いを浮き彫りにしていく。第13回から第15回は、最近注目されている技術である人工知能（AI）をテーマに解説する。第13回はAzureを取り上げる。 昨今、人工知能（AI）を利用したソフトウエアは我々の生活のいたる所に導入されており、日常に深く浸透しています。IDC Japanの「国内AIシステム市場予測、2022年～2026年」 IDC Japanの発表 によると、2021年の国内AIシステム市場は市場規模が2771億円。2026年には8120億円まで拡大すると予想され
国内ITサービス市場、2026年に6.7兆円
※2021年は実績推定値、2022年以降は予測（出所：IDC Japan「国内ITサービス市場支出額予測：2021年～2026年」、2022年3月3日） IDC Japanがまとめた「国内ITサービス市場支出額予測：2021年～2026年」によると、国内ITサービス市場は2022年以降も緩やかに成長を続け、2026年には6兆7410億円に達する見通しだ。2021年の同市場は前年比3.2％増の5兆8713億円だった。前年に新型コロナウイルスの影響を受けたプロジェクトが正常化したことや、デジタルトランスフォーメーション（DX）関連の需要などが市場をけん引した。IDC Japanは2021～2026年度の年平均成長率（CAGR）を2.8％と予測している。
AI開発ツールが進化 保守フェーズも支援
出典：日経クロステック、2021年1月19日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 独自AIが爆発的に増えている背景には、開発ツールの進化がある。開発フェーズの全工程に加えて、運用保守フェーズもカバーするようになった。主要3社のAI開発ツールを例に特徴的な機能を紹介する。 AI開発には従来のアプリケーション開発と異なる特有の工程があるうえに、高度な専門知識が必要だった。これがAI開発を難しくする原因の1つになっていた。しかしAI開発ツールが進化したことでハードルが大幅に下がり、独自AIの開発ラッシュを生む一因となっている。 機械学習によるAI開発・運用の工程は大きく「学習データの作成」「モデルの開発」「モデルの運用保守」という3つのフェーズで構成される。 学習データの作成フェーズではデータを収集・加工したうえで、学習データを作成する。具体的には、画像1つひとつ
独自AIの開発ラッシュ 2021年は予算5割増
出典：日経クロステック、2021年1月19日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 医療、製造など業種を問わず人工知能（AI）の開発ラッシュが起きている。独自のAIはデジタルトランスフォーメーション（DX）に欠かせない手段となった。2021年のAI開発予算は5割増との調査もあり、爆発的に増える見通しだ。 年間約8000件の眼科手術を行う三栄会ツカザキ病院（兵庫県姫路市）はこれから手術する患者の目の左右を判別する独自のAIを2020年4月に眼科の全手術で導入した。同病院が持つ目の画像データを基に、深層学習で独自開発した。手術をする目の左右に取り違えがないか、看護師による目視での確認に加え、手術用の覆い布を顔にかぶせた患者をタブレット端末で撮影しAIで確認する。 医療安全の観点から現場の評判は上々だという。同病院の8割の看護師が「AIがあったほうがよい」とアンケー
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
出典：日経クロステック、2020年2月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味がある
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
