その他データ分析関連 の特集記事一覧

「ChatGPT」業務利用の失敗談　仕事で使っている人に聞いてみた

「ChatGPT」に始まり、Microsoftの「Copilot」やGoogleの「Bard」など、多くのテック企業が生成AIに本腰を入れている。一方のユーザー企業は、まだ活用にまでは至っていないのが現状だろう。実際に、仕事で生成AIを利用している人に障壁となったポイントを聞いた。

AIで出遅れたApple、企業買収の裏にある思惑とは？：752nd Lap

2011年に発売された「iPhone 4S」から音声アシスタント「Siri」が標準で搭載されるようになり、世界に大きなインパクトを与えた。一方で、AI開発においては「出遅れ企業」と言われている。そんなAppleがひそかに考えていることとは？

アクセンチュアが提言する　生成AI「業務システムへの組み込み」以外の効果

生成AIをビジネスで本格的に活用する企業が増えている。ビジネスで成果を出すための活用にするためのヒントを、アクセンチュアやAWS、慶應義塾大学の宮田裕章教授の発言から探る。

「2027年までに成果を生み出せなくなる企業」の特徴は？　ガートナーが提言を発表

ガートナーによると、ある特徴のある企業の8割は、2027年までに成果を生み出せなくなるという。さらに、この特徴に関連した要素を持つ企業の9割は従業員のスキル格差が拡大し、組織内外で混乱や断絶が生じるとみている。こうした特徴を払拭するために、何をすべきか。

生成AIを一番恐れている世代が判明　企業が取り組むべきサポートは

多くの従業員は職場で生成AIを今以上に使いたいと考えている。その一方、近い将来自分の役割を生成AIに奪われることを懸念する人もいる。

AI開発者「知らぬ間にデータが盗まれました」　このファイルにはご用心：750th Lap

ここ数年でAI技術は著しく発展している。新たなアルゴリズムや手法が次々と登場し、エンジニアや研究者はその動向を追い続けている。その裏で、データを盗み取ろうとする厄介な脅威が発見された。

トヨタの情シスはDXにどう取り組んでいる？　事例に学ぶ「成功するDXの進め方」

トヨタの情シスはDXにどう取り組んでいるか――。NECの自社事例やITRのDXに関する調査結果と合わせてチェックすることで、日本企業のDXの現在地が見えてくる。

7兆円超の損失につながる“悪いエクスペリエンス”という大問題　回避策は「Xデータ」とAI

SAPの傘下を離れた後もエクスペリエンス管理（XM）の領域をけん引するQualtrics。AIによる製品強化を軸にした2024年の戦略で目指すものとは？

生成AIの使用率が1年で2倍以上に　業界別、世代別の利用率は？

生成AIの利用率は伸び続けており、半数以上のプロフェッショナルが職場でChatGPTやその他のAIツールを使用している。業界別、世代別の利用率を確認してみよう。

暴走する「ChatGPT」に世界中から大苦情　その原因とは？：749th Lap

時々「ChatGPT」は、まるで人間が発狂したかのような反応を見せることがあるという。質問しても返ってくるのは支離滅裂な回答ばかり。なぜ、そんなことが起こるのか。

ChatGPTの新機能　「記憶」を自在に扱う（第10回）

OpenAIはChatGPTとの会話を改善するために、新たに「記憶」機能を追加した。記憶機能はどのように役立つのだろうか。

企業で使う「ChatGPT」　機密情報をどう扱うべきなのか

個人はもちろん、企業においてもChatGPTのような生成AIの利用が広まっている。だが、企業内には外部に持ち出されては困るさまざまなデータがある。これらのデータを生成AIで分析すると何が起こるのだろうか。

怪しい情報でも「ガセネタか本当か」をネットで確かめてはいけないワケ：746th Lap

インターネットには正しい情報だけでなく、フェイクニュースなどの誤情報も多い。そうした情報を見つけるとついネットで「本当かどうか」を確かめたくなるものだ。

苦手な「プログラミング」を助けてくれるChatGPT　まずはExcelから（第9回）

OpenAIが公開した初歩的な「ChatGPT」向けのプロンプトを紹介しよう。今回はプログラミングにChatGPTを使う例だ。

生成AI機能「Microsoft Copilot」で仕事はどう変わる？　利用例と実践的な活用法

MicrosoftがリリースしたAIアシスタント機能「Microsoft Copilot」。聞いたことはあるが、実際にどんなシーンで活用できるのかを具体的にイメージできない人も多いはずだ。本稿では、Microsoft Copilotの基礎解説と活用法を紹介する。

ChatGPTのOpenAIが知られたくなかった「あること」とは？：745th Lap

OpenAIはもともと非営利団体で、独立した研究機関だった。「人類に利益をもたらすAI開発」を掲げ、真剣にAIと向き合っていた。そんな理想を掲げる同社が、ある問題行動で非難を浴びている。

すぐに使えるChatGPT　テキストデータの分類や評価をお願いしよう（第8回）

OpenAIが公開した初歩的な「ChatGPT」向けのプロンプトを紹介しよう。今回は文章を与えてChatGPTに分類をお願いしたり、評価してもらったりする例を主に取り上げた。

初心者向け、コピペで使えるChatGPTプロンプト（第7回）

OpenAIは「ChatGPT」に与える短い問いかけ（プロンプト）の実例を多数公開した。これを紹介しよう。ごく簡単なプロンプトが公開されており、今からChatGPTを使い始めるというユーザーに向く。

Excel“104万行の壁”を越えろ　Power Query活用のススメ

Excelには約104万行の行数制限があるが、Power Queryを使えばこの上限を超えられるらしい。本当なのだろうか。ChatGPTで生成したテストデータで挑む。

「ChatGPT」で今すぐ使える25のプロンプト術（番外編、その1）

「ChatGPT」などの生成AIから役に立つ応答を引き出すには、どのようなプロンプトを与えるのが最善なのだろうか。Microsoftが勧める25のプロンプト術を紹介する。

Google「Bard」は“おしゃべり”好き？　専門家が危ないと叫ぶトラップとは：732nd Lap

2023年5月に日本語版の提供が始まったGoogleのチャットAI「Bard」。期待が集まる一方で、「Bardには問題がある」とある専門家は警鐘を鳴らす。

生成AIでビジネスはどう変わるのか　300社を支援したエバンジェリストが語る

「ChatGPT」などの生成AIの登場で、AIのビジネス活用が加速している。生成AIが登場する前と後では、ビジネスにおけるAI活用にどのような変化があるのか。

すぐにマネできる、ChatGPTから欲しい回答を引き出すテクニック（第6回）

「ChatGPT」に与える問いかけ（プロンプト）が適切でないと、求める回答は得られない。ではプロンプトが適切かどうかはどうすれば分かるのだろうか。

ChatGPTの「ウソ」を暴くツールが登場

ChatGPTはユーザーのどのような問いかけに対しても自然で流ちょうな文章を返してくる。だが、課題もある。内容に「ウソ」が含まれている場合があるのだ。これを解消するのに役立つツールが開発された。

Ctrl＋C／Vより便利なコピペ法って？　「意外と使う」Excelショートカット一覧

キーマンズネットの読者調査結果を基に、Excelの「よく使うショートカット」「意外と使うショートカット」を紹介する。

コレだけは覚えておきたい「Excel関数」　よく使う＆意外と使うものを集めてみた

キーマンズネットが実施したExcelの利用状況に関する調査を結果を基に、業務で「よく使う関数」と「意外と使う関数」を紹介する。

生成AIで進化する「Azure AI」は何に役立つのか

アプリケーション開発者やデータサイエンティストなどに対して幅広いAIサービスを提供しているMicrosoft Azure AIが、生成AIによってさらに進化した。

画像生成AIブームの火付け役「Stable Diffusion」は何がすごいのか

2022年にリリースされ、日本でも注目されている画像生成AI「Stable Diffusion」。性能が進化するとともに、広告やプロダクトデザイン、建築など各分野での活用事例が出てきた。

なぜ生成AIは使いものにならないのか？　12.2％の人たちの見解

AI市場を再活性化させると生成AIに期待が集まる一方で、「今は使い物にならない」との判断を下すユーザーもいる。ビジネスパーソンの率直な評価はどうだろうか。

ChatGPTに夢を見すぎたユーザーの失敗　「生成AI」業務活用のトホホな体験談

OpenAIの「ChatGPT」に始まりGoogleの「Bard」など、大手テック企業のみならず、多くのITベンダーが参入する生成AI市場。今後ユーザー企業での活用は進むのだろうか。

企業はデータ活用を制限しすぎ？　データの価値を最大化するガバナンスを解説

データガバナンスには攻めと守りの二つの側面がある。「攻め」のデータガバナンスには、データ利用の効果を最大化する狙いがあり、「守り」のデータガバナンスには、データ利用のリスクを最小化する狙いがある。企業が実践すべきデータガバナンスとは。

話が長い人はChatGPTも使えない？　正しい命令文の書き方（第3回）

「ChatGPT」に何か質問すると、すぐに回答が返ってくる。だが、質問が複雑だったり、場合分けがあったりすると期待した回答を得られないことがある。どうすればよいのだろうか。記事の後半では、ChatGPTで役立つ「小技」も紹介した。

今さら「Windows 3.1」に“新たな”16ビットアプリが登場だって？：717th Lap

懐かしのOS「Windows 3.1」。さかのぼること約30年前にリリースされ、2001年にサポート終了を迎えた。だが、今になってWindows 3.1の“新たな”アプリがリリースされたという。

使えない「ChatGPT」　ウソをつくのはやめてもらえますか（第2回）

「ChatGPT」などの生成AIが人気を集めている。「使えない」「回答が信用できない」という声がある一方で、「生産性が上がった」「重要な仕事に専念できるようになった」という声もある。なぜ評価が分かれるのだろうか。

生成AI、ビジネス利用の実態と企業の意向　今後利用が進む業種は？

「ChatGPT」に代表される生成AI。ITベンダーは製品やサービスに組み込むなど活用に意欲的だが、ユーザー企業は今後の活用をどのように考えているのだろうか。

使えない「ChatGPT」　使い方が悪いのでは？（第1回）

「ChatGPT」などの生成AIが人気を集めている。「使えない」「回答が信用できない」という声がある一方で、「生産性が上がった」「重要な仕事に専念できるようになった」という声もある。なぜ評価が分かれるのだろうか。

仕事でChatGPTが“使える”と思った時は？　ユーザーが答えた活用シーン、トップ5

ChatGPTはプライベートのみならず、ビジネスでの活用も期待されている。全国のユーザーを対象に、仕事で“使える”と思ったChatGPTの活用シーンを尋ねたアンケート結果が発表された。

Google Bardが画像生成AI「Adobe Firefly」と連携　何ができるのか？

Adobe FireflyとGoogle Bardが連携するようだ。他の画像生成AIと比べて、Adobe Fireflyは何が優れているのだろうか。

ChatGPTの業務利用の是非　あるコールセンターでウケなかった理由は？

ある企業は、顧客の問い合わせ受付をするAIチャットbotを構築する際「ChatGPTは、とてもじゃないが採用できない」と判断した。ChatGPTの業務利用の是非をめぐる議論と事例、さらに「GPT-4」のリスクについて紹介する。

安全にChatGPTを使いたい企業は必ず見るべき「生成AIの利用ガイドライン」とは？

日本ディープラーニング協会がAIを活用する企業や自治体に向けて「生成AIの利用ガイドライン」を公開した。生成AIを業務で使う上で必ず考慮すべきポイントが盛り込まれているという。AIの権威である松尾 豊氏らが提供の背景やその内容について説明した。

「ChatGPT」で弾みがつくAI市場、第4次AIブームも本格化か？

Microsoftのサティア・ナデラCEOは、2022年11月来日時に「2025年には世界中のデータの10％がジェネレーティブAIから生成されるだろう」と語った。「ChatGPT」に代表される生成系AIブームによって、その通りの未来となるのだろうか。

AIは世代も超える？　40年前のDOSマシンで「ChatGPT」を動かした猛者：707th Lap

約40年前に発売されたオールドマシンでもChatGPTは動くのだろうか……。ひょんな思い付きから、実際にChatGPTとのチャットに成功した猛者が現れた。技術的な課題をどうクリアしたのだろうか？

ユーザーが選んだ「Excel」の時短に役立つ便利機能10選

XLOOKUPやVLOOKUPなどの関数や、ファイル操作や書式、シート操作など、Excelには数えきれないほどの機能がある。それらをどこまで理解できているだろうか。

企業を取り巻く「データ環境の7つの変化」からガートナーが導き出す答え

ガートナーが語る「企業を取り巻くデータ環境の7つの変化」から、企業がより大きなビジネス上の成果を獲得するために取り組むべきことがみえてくる。

流行りの「ChatGPT」がコールセンターでウケなかった理由

Open AIが開発した大規模言語処理モデル「ChatGPT」。さまざまなAI向けベンチマークだけでなく、人間向けの知能テストでも高得点をたたき出す。しかしある企業は、顧客の問い合わせ受付をするAIチャットbotを構築する際「ChatGPTは、とてもじゃないが採用できない」と判断した。一体なぜ……？　後半では筆者が、AIとライター職の今後について徒然なるままに語る。

GPT-4とは？　GPT3.5からの進化とOpen AIが指摘した生成AIとしてのリスク

GPT-4はGPT-3.5から何が進化し、どのようなリスクを抱えているのか。

企業におけるデータ利活用の実態（2022年）／前編

デジタル化が進んだことで、データ利活用の重要性は高まっている。しかし十分に利活用できている企業は多くないようだ。利活用が進まない背景や、活用が進むデータの種類など、企業の実態を調査した。

脳のコピペ作業が始まった？　脳情報通信の最新トレンドとは

人間の脳活動データをAIに学習させることで、考えたこと、感じたことがそのまま誰かに伝わる世界を実現できるかもしれないーー。脳情報通信の最新トレンドと社会実装における留意点などを整理した。

Microsoft、サティア・ナデラCEOが語る、今後のビジネスを握る「6つのカギ」とは

Microsoftのサティア・ナデラCEOは、2022年11月16日に開催された日本マイクロソフト主催イベントのオープニングセッションに登壇した。インフラやデータ、AI、働き方など6つの領域に分けて、企業事例を交えながら今後重要となるテクノロジーについて語った。

2023年の技術トレンドを大予測　押さえておくべき注目の10大テクノロジー

経済や社会の混乱が続く中で組織を強化し、変化に順応させるためには、今のシステム環境をどう変え、どのようなテクノロジーが必要となるのか。2023年以降で重要となるだろう10のテクノロジーについて解説する。

日本がGoogleやIBMをしのぐ量子の世界　“冷却原子型”国産技術の実力

日本の分子科学研究所が単一原子レベルで世界最速の2量子ビットゲート（制御ゲート）を実現、400量子ビットを達成した。これはGoogleの世界最速動作記録を塗り替え、IBMの量子プロセッサをはるかに上回る可能性を持つという。

AI資格「G検定」に、知識ゼロのド素人が約2カ月で合格した方法

ビジネスパーソンに人気のAI資格「G検定」。約2カ月間（本腰入れたのは20日）でG検定を取得した体験者による効率的な勉強方法やおすすめの参考書などをまとめた。11月の2022年第3回の試験に向けて何から始めたらいいのか。またG検定以外にもAIの基礎知識を身に付けられる資格も紹介する。

環境改善事業投資「グリーンボンド」とは？　環境省のガイドラインや利回りなどを基礎から解説

気候変動問題への取組みを債権発行による資金調達で加速する「グリーンボンド」とは何か。ブロックチェーンを活用したスキームや、環境省によるグリーンファイナンスに関連する政策などを基礎から解説する。

多摩都市モノレール、複雑怪奇な列車ダイヤと車両運用をAIで最適化

東芝インフラシステムズと東芝は、多摩都市モノレールの列車ダイヤと車両運用をAIによって最適化し、2022年3月12日のダイヤ改正にその成果を適用した。運用コストを年間5％程度削減可能だという。

羽田空港が提案“1億通り”の過ごし方　日本空港ビルデングの新戦略とは

日本のハブ空港である羽田空港で、日本空港ビルデングは新たなマーケティング施策に取り組む。顧客一人一人に合わせた1億通りのおもてなしを実現する、その戦略とは？

企業における「AIのコンプラ違反」は誰の責任か？

IBMはAI倫理に関する調査レポート「AI倫理の実践 - 信頼できるAI実現へ、全社的取り組みを」を発表した。調査結果から、“AI倫理に責任を持つ役割の根本的な変化”が明らかになった。

創業100年ヤマト、DX推進を支える人材の育成方法がすごい

創業100年を迎えたヤマトホールディングスは、2020年からデータドリブン経営を掲げている。データドリブン経営を支えるデジタル人材の育成方法や人材配置の工夫について聞いた。

LINEが無料日本語文字起こしアプリ開始　複数話者の議事録作成も可能

LINEは無料のAI音声認識アプリ「CLOVA Note」（クローバ・ノート）のβ版の提供を開始した。アプリをインストールして録音ボタンを押せば誰でも簡単に利用できる。複数話者を分離した議事録の作成も可能だ。

AI契約書レビューサービスをどう選ぶ？　機能と選定ポイント、利用の注意点

企業が取り交わす契約書に潜むリスクを特定して修正を補佐し、品質の高い契約書の作成をサポートする「AI契約書レビューサービス」。一人法務から大企業の法務部門まで、それぞれが抱える課題の解決を支援する。サービスの特徴と主な機能、製品選定時のポイント、活用メリットなどを紹介する。

テレワークして分かった「本当に理想的な働き方」とは

テレワークで経験値を得た企業は、自社にとってさらに最適な働き方を模索し始めている。従業員と組織にとって、本当に理想的な働き方とはどのようなものか。寄せられた意見からその答えを探る。

「G検定」「E資格」とは？　難易度や合格率、問題の傾向を解説

AI（人工知能）を有効に活用できる人材の育成を目的として日本ディープラーニング協会が主催するもので、ゼネラリスト向けの「G検定」とエンジニア向けの「E資格」に分かれる。

リニア開通やSDGsが起爆剤になるか　専門家が語る国内地域別IT支出の予測動向とは

世界的に新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響が続くなか、国内における地域別のIT支出動向はどんな状況にあるのか。地域別IT支出の予測について見ていきたい。

法人向けAI翻訳サービスとは？　特徴と選定ポイント、運用の注意点を徹底解説

近年、AI翻訳サービスの精度が飛躍的に向上し、業務での利用を考える企業もあるだろう。市場では無料ツールも提供されているが、業務利用するにあたって注意点がある。法人向けAI翻訳サービスの特徴と選定ポイント、運用の注意点、事例を徹底解説する。

2022年のIT業界動向展望、3割の組織で起きる“さよなら上司”とは？

ガートナーは2022年以降のIT部門とユーザーに影響を与える展望を発表した

デジタル人材育成の指針として期待される 「Di-Lite」って何？

社会と個人生活の隅々にまでデジタルが浸透する一方で、デジタル人材の不足が深刻化する。産業界でデジタル人材に必要とされる「デジタルリテラシー」を定義しようと「デジタルリテラシー協議会」が誕生した。同協議会が推進する「Di-Lite」の意味するところとは。

プレステ4を使った“新しい”お金の稼ぎ方を発見？：623rd Lap

とある場所で「PlayStation 4 Pro」が大量に発見された。話を聞くと、あることにPS4 Proを使えばカネになるという。それも、転売ではない方法で。一体どういうことか？

議事録作成の時間を約7割も削減　飛島建設がAI音声認識の実体験を語る

飛島建設は、取引先との定例会議の議事録作成に時間と労力がかかりすぎるという悩みを抱えていた。AI音声認識を活用して議事録作成を自動化しようとしたが、当初は認識の精度がイマイチだったという。しかし、あるブレークスルーによって、最終的には議事録作成の時間を約7割削減した。どのようなブレークスルーがあったのか。

G検定受験者の特性は？　受験した目的は？【2021年調査】

日本ディープラーニング協会は、G検定の試験実施レポートを公開した。どのような年齢層や業種、職種の人が受験しているのか。どのような目的で受験を決めたのか。

AIモデルをブラックボックス化しない「バイラテラルAI」とは？

ディープラーニングで学習したAIモデルは、「なぜそのような出力結果になるのか」が説明できないのが弱点だ。それに対して、人間と機械（AI）が対話を繰り返しながら機械制御に役立つモデルを導き出し、出力結果を明確に説明可能にするのが「バイラテラルAI」だ。いったいどんな仕組みで、何に役立つのだろうか？

「遊戯王」サポートアプリの秘密、1万枚のカードを瞬時に読み込むAWS活用術とは

「世界で最も売れているカードゲーム」としてギネス認定された「遊戯王OCG」には、カードの分類やデッキの構築をサポートする公式アプリがある。1万種を超えるカードを読み込んでデータ処理する仕組みは、どのように構築されているのか。

コロナ禍の影響は？　富岳は？　AIシステム市場の行く末

IDC Japanは、国内AIシステム市場の予測を発表した。2020〜2025年の年間平均成長率を25.5％と見込み、2025年の市場規模は4909億8100万円になると予測する。成長をけん引するものとは。

「モンハンやろうぜ！」機械学習AIでユーザーを呼び戻す、カプコンのデータ活用

スマートフォンゲームは無料で始めていつでもやめられるため、ユーザーの離脱が進むとサービスを継続できなくなる。カプコンはゲームを盛り上げ続けるために機械学習によるデータ分析に取り組んでいる。

話題のAI資格「G検定」とは？　数学苦手の記者が育休中に受けてみた

AI（人工知能）の基礎的な知識が身に付くとして認知度を上げているG検定。数学苦手の“ド文系”で、育児休暇中の記者が受験してみました。20日で挑んだ際の勉強方法やおすすめの参考書、受験のメリットをまとめます。

凸版印刷のAI校閲・校正支援システムで制作業務を効率化

凸版印刷は、「AI校閲・校正支援システム」の機能を強化した。Googleが開発した自然言語処理モデル「BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）」を採用している。

AIが作った日報は本当に“使える”の？　一挙手一投足を見逃さない「日報AI」とは

AI（人工知能）が人間の動作を分析し、その作業内容を判別して日報に記入する煩雑な日報作業をどれほど軽減できるのか。

「魂のデジタル化」で亡くなった人をよみがえらせる？　Microsoftの特許技術とは：598th Lap

亡くなったあの人をデジタルで再現できるとしたら――？まるでSFのような技術が特許を取得しているという。

AIが文豪になる日は来るのか？　「日本語特化汎用言語モデル」が描く世界

AIが人の創作と見分けがつかない文章を生成できることを証明したGPT-3の衝撃冷めやらぬ今、LINEとNAVERが「日本語特化汎用（はんよう）言語モデル」の共同開発を公表した。それはいったいどのようなものなのか、何を目指しているのか。現時点での到達点を取材した。

対策待ったなし？　日本にも迫るディープフェイクの脅威：586th Lap

欧米を中心に世間を賑わせているディープフェイクが日本でも脅威となり始めた。一体、何が起こっているのだろうか？

IBMが量子コンピュータの新ロードマップを公開、いったい何がすごいのか？：580th Lap

IBMは新たに量子コンピュータの開発ロードマップを公開した。最近よく聞く量子コンピュータだが、いったい何がどうすごいのだろうか？

AIの精度を保証する「機械学習品質マネジメントガイドライン」とは？

人の生死や資産に直結する領域にまで手を伸ばそうとしているAIだが、その判断や予測の精度を左右する機械学習の品質については気掛かりなところ。そこで登場したのが、世界でもほとんど例のない、汎用的な品質管理ガイドラインだ。

中小企業庁の本気度は？　「中小企業デジタル化応援隊事業」とは

テレワークやECなどに関心があっても、ノウハウがなく導入に至らない中小企業を支援するために、中小企業庁は「中小企業デジタル化応援隊事業」を開始した。

乱立する国内のデータ事業者、データビジネスの最新の傾向とは？

IDC Japanは2020年8月20日、国内企業の「データエコシステム」に対する取り組み状況を調査した結果を発表。IDCはエコシステムを構成する具体的な企業を挙げ、3つの傾向を解説した。

世界一を取り戻した国産スパコン「富岳」とは？

2020年6月22日、日本のスーパーコンピュータである「富岳（ふがく）」が性能で世界No.1の座についた。これは2011年の「京（けい）」以来の快挙。今回は「富岳」の実像を紹介する。

改善傾向を見せるIT市場、新型コロナの影響は2020年下半期以降どうなる？

IDC Japanは、新型コロナウイルス感染症拡大の影響によるIT市場予測の、上方修正を発表した。2020年5月7日の予測からインフラストラクチャ関連が最も大きく改善した。

国内大手企業でもAI活用に足踏み　「先駆的利用」はわずか7.6％

IDC Japanは、国内大手ユーザー企業を対象に企業のAI活用を調査を。結果を分析したところ、AIを先駆的に活用できている企業はわずか7.6％にとどまることが分かった。

「インクルーシブな社会」を本気で作る人たち――五感とAIは人類をどう変えられるか

移動の自由をどんな人にも。昭和の時代にはSFの話だった世界を実現しようと複数の企業や研究機関が法人を立ち上げた。3カ年で形を作るという。視覚障害の困難をコンピューターが感覚器官と視覚から支える、現実的なアイデアの話を聞いてきた。

AI、RPAで不動産の「2大闇作業」を変えた――オープンハウス情シスの奮闘

不動産業界の旧態依然とした業務から脱却を図るオープンハウス。AI・RPAを活用した3つのプロジェクトは、現場の業務を劇的に変えた。情シスが挑むプロジェクトの舞台裏とは。

ディープラーニングを用いたAIは企業に浸透するのか

ディープラーニングを中心に盛り上がってきた第3次AIブーム。ディープラーニングを活用したAI企業システムが汎用（はんよう）化される日は来るのだろうか。

AI導入「必要」86％、実際の導入率は18％……RPAと混同する声も

「AI」ブームの盛り上がりは衰えを知らず、2019年も技術導入から開発、人材育成など多方面で話題が盛り上がった。調査では、現場のAI利用もさらに現実味を帯びていることが分かった一方で、AIに対する誤った認識も浮かび上がった。

「粘菌アルゴリズム」とは？　避難経路を粘菌から学ぶスゴ技

災害が発生した場合、現在の場所から一番早く到達できる避難番所はどこか？　自宅からでも迷ってしまう避難場所と移動経路を短時間に探してくれる技術に、新しく「粘菌アルゴリズム」が追加された。GIS（Geographic Information System）との組合せで複数経路を一度に探索可能なその新手法とは？

最新調査レポート：日本企業はどこまでデータを使いこなせているか

読者に聞いた「データ活用」の本当のところ。データ活用といっても、そのもとになるデータのありかを全て把握できている企業はどのくらいあるのだろうか。IT化やデジタル変革が叫ばれる中、実際の日本企業の「足元」はどのくらい準備ができているだろうか。調査では二極化する企業の実態が明らかになった。

AIがPoCで止まる――費用は100分の1、PoCは15分、嘆きから生まれたAI分析ツールとは

「AI導入は数億単位の費用がかかる」「ツールが難しい」「長期のPoCで取り組みが止まる」――こうした常識を覆し、費用は通常の100分の1程度、現場ユーザーでも活用でき、1回のPoCを15分にまで短縮したAIの分析ツールがある。

AI人材はどこにいる？

日本ではAI人材が枯渇しているとはよくいわれていることだが、そもそもAI人材とはどのような人々を指すのか。またAI活用を進めている企業は、どこから人材を得ているのか。

データ分析は優先事項ではない？　日本企業のホンネ

データは企業の資産であり、その活用や企業の成長を左右するといわれるが、意外にも企業によってはデータ分析の価値がそれほど認識されていないようだ。一体なぜか。

経営者の2割、現場の半数がデータに無頓着、データ活用の「さびしい」実態

クロス・マーケティングが実施した「企業のデータ活用に関する実態調査」によると、就業者の多くがデータに触れていなかったり、データを活用できていなかったりすることが分かった。

“セクシー”からは程遠い？　データサイエンティストのぶっちゃけ話

何だか難しいイメージのある「データサイエンス」。そもそもAIとは何が違うのか。自社で実践する際のポイントは？　宇宙物理学を研究していたデータサイエンティストが、華やかに見える職業イメージとのギャップや業務の苦労話を通じて、データサイエンスのツボを余すところなく解説した。

6割以上が「信頼できるのは上司よりもロボット」、マネジャーの役割とは

日本オラクルが発表した「職場におけるAI（人工知能）」に関する調査結果によると、「マネジャーよりもロボットを信頼する」と回答した割合は64％に上った。マネジャーに新たに求められる役割とは。

自社でできる、かしこいAIの育て方――画像認識の2事例に見る

AI画像認識は魔法のつえではなく、その頭脳を育てるには労力がかかります。さらにその工程をベンダーに任せきりにしては、現場で活用できるレベルにまでAIを育てることは不可能です。「自社で頭脳を育てるなんて無理」「うちにAIスキルを持った人材はいない」――その打開策とは。

AI画像認識の導入はベンダー任せでいい？　現場が必ずやるべきこと

AI画像認識の導入や活用において、必要な作業をベンダーに丸投げしては期待した効果が得られないまま取り組みが頓挫したり、システム改修のたびに多額のコストが発生したりしてしまいます。現場で必ず行うべきこととは何でしょうか。キーワードは、「内製化」ではなく「DIY（Do It Yourself）」です。

プロセスマイニングとは？　RPAとの関係、効果、製品選定や運用のポイント

業務効率化の特効薬として期待を寄せられるRPAだが、導入に伴う業務の棚卸しには多くの企業が苦労している。この問題を解決に導く「プロセスマイニング」という手法がある。一体どのようなものなのか？　概念や効果、製品選定のポイント、導入の注意点を解説する。