国交省GISデータ「全公開」の衝撃、企業はどう活用すればいいのか？
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
AI時代に「もはや必須」のデータ活用、理想的組織の「作り方」をガートナーが解説
今「D&A組織」に求められていることとは 生成AIの重要性の高まりを背景に、人の働き方やチームのコラボレーション、業務プロセスのあり方が大きく変わりつつある。 たとえば、各種AIやRPAなどの最新技術を活用した新時代の自動化であるハイパーオートメーション。そこで目指すのは、人による単純作業の自動化の先にある、人の判断の自動化と複数タスクのオーケストレーションによる一連のプロセスの自動化、さらに、自動化の範囲が社外の取引先や顧客にまで拡張することでの抜本的な業務改革だ。 こうした状況について、「データ活用に乗り出す部門の増加は確実です。では、増加・多様化し続ける現場の要望に現状のD&A組織で果たして適切に対応していけるのでしょうか。D&A組織のリーダーには、その観点からの体制や能力のチェックが、自身の職責を果たすためにも急務となっています」と強調するのは、ガートナー シニア ディレクター ア
生成AIで検索市場が大変革、グーグル対抗の「Perplexity」が月40％も大躍進のワケ
生成AIの登場により、検索市場が大きく変わろうとしている。米国ではグーグル対抗のAI検索エンジン「Perplexity」の検索から流入するトラフィックは毎月40％増加していることが判明。日本でもソフトバンクと連携して本格参入することが明らかになった。これに対抗してグーグルも生成AIを活用した検索システム「Search Generative Experiences（SGE）」を利用者全員に早期に展開する見込みだ。生成AIによる検索が増えるとSEO（Search Engine Optimization）にどのような影響が出るのかは多くのデジタルマーケターが注目するところ。生成AIの登場で、検索市場に何が起きるのか。
Microsoft Copilotが製造現場をガラッと変える理由、「製造×生成AI」衝撃の効果
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。
日本発データ共有圏「ウラノス・エコシステム」とは？トヨタ・ホンダも力を注ぐ理由
現在、欧州を中心に活発に議論されているテーマに「データ共有圏（Data Space）」がある。これは、企業・団体など複数の主体が垣根を超えてデータを共有し、業界の発展に向け連携する動きで、代表的な組織としてGAIA-X（ガイアX）やCatena-X（カテナX）などがある。日本でも経産省がデータ共有に向けた取り組みを「ウラノス・エコシステム（Ouranos Ecosystem）」と命名し活動を推進しているほか、2024年2月にはデータ共有を推進する企業として、トヨタ自動車やホンダなど国内自動車メーカー14社と、自動車部品・蓄電池の業界団体が参画する「自動車・蓄電池トレーサビリティ推進センター」が誕生した。今回は、「ウラノス・エコシステム」と「自動車・蓄電池トレーサビリティ推進センター」を分かりやすく解説する。 そもそも「データ共有圏」とは何か？ 欧州で活発に議論されているデータ共有圏とは、企
アクセンチュア流「タイパ最強」の生成AI活用術、プロンプト書き方4原則とは？
前回はなぜChatGPTがもっともらしい文章を生成できるのか、ジェネレーティブAI（生成AI）の原理を説明した。ChatGPTに代表される言語生成モデルだけでなく、画像生成や動画生成、音声生成とバラエティに富んだ生成AIがあることも解説した。この手の流行りの技術は個人向けで盛り上がっても、社会実装にまで至らないことも多い。一方、飛躍的な進歩を遂げた生成AIは企業向け、さらには公共サービスまで幅広く活用され始めている。今回はビジネスでの活用法に踏み込んでいこう。「タイパ」が非常に優れた本場米国での使われ方とは何だろうか。 ホワイトカラーのあらゆる業務を強力サポート 言語だけでなく画像や動画、音声という人間の五感に近い能力を兼ね備えた生成AIを、既存サービスに組み込む動きが盛んに行われている。検索業界の2強である米グーグル社と米マイクロソフト社は生成AIをこぞって導入し、これまでとはまったく異
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
アジャイル開発はなぜ失敗するのか？ ガートナーが絶対押さえるべき6つのポイント解説
そもそも、アジャイル開発とは何か。片山氏は「正解がわからない状態で、正解に近づくためのアプローチであり、手法としてはインクリメンタル（徐々に増加する）とイテレーティブ（反復）、つまり、少しずつ繰り返しながらビジネス価値を上げて提供するアプリケーションを開発する点が特徴です。その考え方は複雑だったり、難しかったりするわけではありません」と説明する。 また、ウォーターフォール型開発との違いについて、片山氏は「ウォーターフォール型開発では決められたゴールを目指して直線的に進んでいくのに対して、アジャイル開発では試行錯誤を繰り返しながらゴールに近づくことを目指します」と解説する。 「ある程度の規模を持つシステムを開発する場合、アジャイル開発のほうが工数もかかることがあります。アジャイル開発の特徴が決して『早い』『安い』ではないと理解しておくことが非常に重要です」（片山氏） 片山氏によると、実際のア
ChatGPTで変わった優秀人材像、ただしプロンプト技術だけでは「通用しない」ワケ
生成AIが影響しやすい職種 オープンAIと米ペンシルバニア大が2023年3月に共同発表した論文では、大規模言語モデルは「インターネットやトランジスタ、エンジン、電気などに匹敵する数十年に一度の技術」と位置づけられています。 生成AIの登場によってこれまで人間が手がけてきた仕事はどの程度、自動化されることになるのでしょうか。 ゴールドマン・サックスの分析では、米国内の現在の作業タスクの1/4がAIによって自動化される可能性があるといいます。特に事務系（46％）と法務系（44％）の職業でその割合が高く、建設業（6％）やメンテナンス業（4％）といった労働集約的な職業ではその割合が低いとされています。 事務サポートや法務など、決まったルールや過去の事例に基づいて進められるような業務においては、AIに取って代わられる作業の割合が特に大きいといえるでしょう。
ChatGPTの類似サービス・競合20製品まとめ、凄まじき「特化型生成AI」の進化
700社以上存在する「テキストベースのジェネレーティブAI市場」 ChatGPTの登場で、ジェネレーティブAI（または生成AI）への関心が爆発的に高まっている。Statistaのまとめによると、ChatGPTが登場した2022年11月からグーグル検索における「ジェネレーティブAI」への関心が徐々に高まり、関心度合いの指数は2023年2月に過去最高となったことが判明した。 現在、ChatGPTがジェネレーティブAIの代表格のような存在となっているが、ジェネレーティブAI市場には多種多様なプレーヤーがおり、ジェネレーティブAI認知の高まりとともに、今後競争が激しくなることが予想される。 ChatGPTは、チャット、文章生成、翻訳、コーディングなどさまざまなタスクをこなす万能型のAIツールだが、市場にはそれぞれのタスクを専門とする特化型AIツールが多数ひしめき合っている。Venturebeatの
オードリー・タン氏が日本人のために「デジタルとITはまったく別物」と語る理由
コロナ禍で国の役割が増し、ワクチン接種をはじめとするさまざまな施策を進める中で、世界中から注目が集めたのが台湾のシステムでした。それを主導したのが、台湾のデジタル担当大臣であるオードリー・タン氏です。そのタン氏は日本人のために「デジタルとITは別物」と説明したといいます。なぜ、タン氏はこの2つを分けて語ったのでしょうか？ 『まだ誰も見たことのない「未来」の話をしよう』より一部抜粋して紹介します。 オードリー・タン 台湾のデジタル担当政務委員（閣僚）、現役プログラマー。1981年4月18日台湾台北市生まれ。15歳で中学校を中退し、スタートアップ企業を設立。19歳の時にはシリコンバレーでソフトウエア会社を起業。2005年、トランスジェンダーであることを公表（現在は「無性別」）。アップルやBenQなどのコンサルタントに就任したのち、2016年10月より、蔡英文政権でデジタル担当の政務委員（無任所
Windowsコンテナをわかりやすく解説、Linuxと比べて何か優れているのか？
マイクロソフトは2020年9月末、AzureのPaaSの1つである「App Service」において、Windowsコンテナの正式サポートを発表しました。同サービスのLinuxコンテナ正式対応から3年後のことです。ようやく運用環境で利用できるようになったわけですが、Windowsコンテナでなければならない理由とは何なのでしょうか？ AzureのDocker関連サービスはLinuxが先行 Microsoft Azureの「App Service」は、WindowsまたはLinuxのアプリ実行環境を提供するPaaS（サービスとしてのプラットフォーム）型のクラウドサービスです。アプリのためのさまざまなランタイム環境が用意されているのですが、Docker対応のLinuxまたはWindowsコンテナをデプロイして実行することも可能です。このコンテナ対応のサービスを「Web App for Conta
AWSはなぜ「Elasticsearch」の独自ディストリビューションを公開したのか
AWSは、オープンソースの高速な検索エンジンとして活用されている「Elasticsearch」の独自ディストリビューション「Open Distro for Elasticsearch」を公開しました。 ITジャーナリスト／Publickeyブロガー。大学でUNIXを学び、株式会社アスキーに入社。データベースのテクニカルサポート、月刊アスキーNT編集部 副編集長などを経て1998年退社、フリーランスライターに。2000年、株式会社アットマーク・アイティ設立に参画、オンラインメディア部門の役員として2007年にIPOを実現、2008年に退社。再びフリーランスとして独立し、2009年にブログメディアPublickeyを開始。現在に至る。 Elasticsearchはオランダに本社を置くElastic社が中心となり、オープンソースとして開発されている検索エンジンです。 検索エンジンのライブラリとし
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
「Devin」とは何か？もうITエンジニアは不要か？コーディングから実装まで「人要らず」の実力
ChatGPT以前のソフトウェア開発は「石器時代」、プログラミングが劇的大変化のワケ
トラブル急増中、アジャイル開発の契約で「大失敗」を防ぐ5つのポイント
Microsoft Teams無償版をレビュー、SlackやG Suite､LINEとどう違う？有償版との差は？ ｜ビジネス+IT