三菱UFJ信託銀行は2024年2月19日、情報銀行サービス「Dprime」の提供を2024年5月20日に終了すると発表した。利用者から提供されたパーソナルデータを同社が依頼のあった企業に提供し、利用者が対価としてポイントなどをもらえるサービスだった。サービス終了の理由は「個人ユーザーの情報管理不安を起因とする積極的な活用が進まず、企業・団体などに対する既存のリサーチ業界との差別化も難しい中、長期にわたる事業の継続は困難」（リリース）と判断したためだという。 2月19日に新規会員登録及び登録済み会員の本人確認申請を停止し、2月29日にアプリケーション内でのポイント付与を終了する。3月5日に1ポイント以上のポイントを保有する利用者に端数ポイントを交換に使えるようにするためのポイントを付与する。三菱UFJ信託銀行は5月20日までにポイントを交換するよう呼びかけている。個人情報については、サービス

本連載で繰り返し訴えてきたのは、データ分析にまつわる「誤解」だ。データ分析で重要なのは、ビッグデータや統計学ではなく、「問題」「問い」「仮説」を発見する力である。しかし、実際に実践してみると、同じ事実でも人によって異なる「問題」にたどり着く。筆者はそのことに気付かず、過去に定量データの分析で大失敗を味わったことがある。その理由は「観察力」と、物事を認知する「フレーミング」にある。 同じ事実でも人によって異なる「問題」にたどり着くことがある。その理由は「観察力」と、物事を認知する「フレーミング」にある（写真／yoshitaka／stock.adobe.com） この連載を読んでいる知人から久しぶりに連絡をもらい、昼食を共にした時のエピソードから話を始めたい。他愛もない話をしていると、急に知人が心配そうな表情で「松本さんって定量分析にすごく否定的ですよね？」と尋ねてきた。 筆者にそんなつもりは

Googleの研究チームが動画生成AI「Lumiere」を2024年1月24日(水)に発表しました。Lumiereではフレーム同士が自然につながった違和感の少ない動画を生成可能で、テキストや画像を入力して動画を生成できるほか、動画の一部分を指定して別の動画に置き換えたり、写真の一部分だけを動かしたりといった操作も可能です。 Lumiere https://lumiere-video.github.io/ テキストや画像を入力して動画を生成できるAIは数多く存在していますが、それらのAIの多くは「フレームを複数枚生成し、フレーム同士を補間する」という手法で動画を生成しているため、フレーム同士のつながりが不自然になりがちです。一方で、Lumiereは「動画全体のフレームを一度に生成する」という手法を採用しており、フレーム同士のつながりが自然で違和感の少ない動画を生成可能。生成可能な動画のフレー

こんにちは、富士通で生成AI推進を担当している淺間です。 生成AIの業務利用において、非常に注目されているMicrosoft社の「Microsoft Copilot for Microsoft 365」（以下、Copilot for Microsoft 365）をご存じでしょうか。Teams、PowerPoint、 Outlookなど、おなじみのMicrosoftアプリケーションに生成AIを導入する強力なサービスとして話題です。 Copilot（コパイロット、飛行機の副操縦士の意味）と言えば、先日、Microsoftから発表のあった個人向けCopilot Proも記憶に新しいですね。 富士通は早期アクセスプログラムに参加し、2023年10月より本サービスのトライアルを実施してきました。 この記事では、トライアルの様子、ユーザー評価、厳選したユースケースなどを紹介したいと思います。 Copi

近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ

「データを大量に学習させたのが性能向上のキモだ」。NECデータサイエンスラボラトリーの小山田昌史主席研究員は、同社の大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の「cotomi」の性能を高める工夫をこう語る。小山田主席研究員は加えて、「限界はあるが、同じ量のデータをLLMに学習させても、（LLMの性能向上へ実質的に寄与する）正味のデータ量が変わってくる可能性がある」と指摘する。 NEC、NTTはいずれも、小さいLLMでもビジネスで利用できる性能を実現すべく、2つの方法でデータの「質」を高めている。ではLLMの性能を高める「質の高いデータ」とは何なのか。両社の工夫を見ていこう。 不要なデータや重複する記述を削除 前提として、米OpenAI（オープンAI）が2020年1月に発表した「スケーリング則（Scaling Laws）」によると、LLMの性能はそのパラメーター数を

GeminiとGemini AdvancedはWebブラウザーで提供するほか、Androidでは「Gemini」アプリを提供。iOSは既存の「Google」アプリに搭載する。 「Duet AI」も「Gemini」へ 「Duet AI」と呼称されていた生成AIサービスの一部も、名称をGeminiに統一する。「Gmail」や「ドキュメント」などのビジネスツールを生成AIで支援する「Duet AI for Workspace」は「Gemini for Workspace」にする。Google OneのAIプレミアムプランの加入者が使えるようになる。 コード作成の支援機能などが利用できる「Duet AI in Google Cloud」は「Gemini in Google Cloud」となる。 モデル名とサービス名を統一し、生成AIの主力ブランド・エコシステムの1つとしてGeminiを利用する格好

大手生活用品メーカーのライオンが生成AI（人工知能）を活用した「知識伝承のAI化」ツールの自社開発を進めている。同社がこれまで蓄積してきた技術文書や実験データなどから、必要な情報を対話形式で効率的に取得できるようにする。まずは同社の研究開発部門へ、2024年6月にも導入を目指す。

Copilot for Microsoft 365とCopilotの違い 昨年Bing Chatから名称が変更されたCopilotと、Copilot for Microsoft 365の違いを詳しく見ていきましょう。 Copilot for Microsoft 365の機能のひとつであるMicrosoft 365 Chatは、Copilotと同様に生成AIとチャットで会話ができる機能です。ユーザーインタフェースなど見た目がほぼ同じで、使い勝手もそれほど違いはありません。Microsoft 365 Chatが大きくCopilotと異なる点は、ユーザーからの指示への回答のために、Microsoft 365内に保存された情報にアクセスできるという点です。 たとえば、「Copilot for Microsoft 365のメリットは何ですか？」とそれぞれに質問してみます。Copilotは、学習済みの

国内大手ITベンダーが2024年、ついに大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）サービスの提供を始める。NTTは2024年3月に「tsuzumi（つづみ）」を、NECは2024年春ごろに「cotomi（コトミ）」をそれぞれ提供する予定だ。さらにソフトバンクも2024年内にLLMを開発するとしている。 NTTやNECが提供する国産LLMはいずれも、「大規模」言語モデルとはいえ米OpenAI（オープンAI）の「GPT」などに比べるとコンパクトにつくられている。実はこの規模を選んだことこそが、2社それぞれの見いだした勝ち筋でもある。果たして2社は「GPT1強」とも言える市場に変化を起こせるか。国内勢と海外勢の違いをひもときながら、2社の狙いを見ていこう。 「大規模」だけど「小さい」国産LLM これまでGPTをはじめとするTransformerベースのLLMは、パラメ

OpenAI社が2022年11月にChatGPTを発表してから1年以上が経ちました。 このChatGPTをはじめとする生成AIは、ビジネスにも大きな影響を与えると連日ニュースでも大きく取り上げられました。しかしながら2023年、生成AIをビジネスに利用する動きは一部の企業で見られましたが、社会全体では大きく進んだとはいえません。 そこにはさまざまな要因が考えられますが、大きく二つが挙げられるでしょう。一つは企業側が生成AIの導入に消極的であること。そしてもう一つは従業員側が生成AI利用に消極的であることです。前者の解決方法はさまざまなところで論じられていますが、後者に関してはあまり議論が行われてきたとはいえません。 そこで本記事では、後者の従業員の生成AI利用が進まないことの要因や、企業・従業員目線それぞれから課題に対して行うべき施策をSHIFT AI代表の木内翔大氏へのインタビュー内容も

鉄道事業（安全の取り組み） 鉄道事業（安全の取り組み）トップ JR西日本グループ鉄道安全考動計画2027概要 安全管理体制 安全管理体制に対しての第三者評価 福知山線列車事故後の安全性向上に関する取り組み 安全の取り組みの紹介 事故などの発生状況 お客様にご迷惑をおかけする事象への対策 お客様・沿線の皆様との連携 鉄道を支える人たち～社員紹介～ 鉄道安全報告書 踏切事故防止 安全研究所 鉄道事業（快適にご利用いただく取り組み） 鉄道事業（快適にご利用いただく取り組み）トップ CS向上の取り組み 技術開発の取り組み プロジェクト工事 JR WEST LABO 創造事業（物販飲食・不動産・SC・ホテルなど） 創造事業（物販飲食・不動産・SC・ホテルなど）トップ 物販飲食事業 ショッピング ホテル 住まい くらし 企業・IR・採用・法人向け情報 企業・IR・採用・法人向け情報トップ 企業理念・安

キリングループは、長期経営構想「KV2027」において、イノベーションを実現するために「価値創造を加速するICT」を重要な組織能力として掲げています。グループ全体でデジタルICTの技術を活用し、業務プロセスの効率化やお客様への新たな価値創造に取り組んでいます。グループのDX戦略を実現に向けて、全社でDXを推進するための具体的な取り組みについてご紹介いたします。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2023年9月22日「DX Forum 2023」より

2014年設立のスタートアップながら、新価値創造プロジェクトの実績は150社以上というNEW STANDARD（東京・世田谷）。それを可能にしたのがノウハウのメソッド化と、ミレニアル世代やZ世代に関するデータベースだった。 日経デザインの特集「次世代を担うクリエイティブチーム」第３回で紹介するチームは「NEW STANDARD」。2014年創業で、ブランドコンサルティングファーム、マーケティング&クリエイティブエージェンシー、シンクタンクという3つの事業を展開。創業10年目のスタートアップながら、アサヒビールやTOPPAN、アシックス･ジャパン、オルビス、ヤマハ発動機など、名だたる大手企業150社以上の新価値創造のプロジェクトの実績を持つ。 NEW STANDARDは元々、スマートフォンを軸にした、世界中から集めた新しい気づきや価値観と出合えるミレニアル世代及びZ世代向けライフスタイルメデ

「日本初のAI（人工知能）タレントCM」として話題になった伊藤園「お～いお茶 カテキン緑茶」のCM。前編では、AIタレントを生み出す過程やバズった契機などを紹介した。後編では、AIタレントを生み出す苦労や難しさ、CM制作にAIを使うメリットや可能性などを関係者に聞く。 2011年に、人間そっくりのバーチャルアイドル「江口愛実」が誕生。江崎グリコ「アイスの実」のCMでAKB48と共演して話題になった。当時は、そのCG技術の高さに驚きの声が上がるとともに、人間に近づけば近づくほど嫌悪感を抱く「不気味の谷現象」も取り沙汰された。 それから12年の間に“谷”を越えるほど進化したのが、AI技術だ。23年は、大日本除虫菊（金鳥、大阪市）が画像生成AIを活用して「キンチョール」のCMを制作。パルコ（東京・渋谷）はナレーションや音楽にもAIを使い、話題をさらった。そんな「AICM元年」に、「日本初のAIタ

近未来に生きる白髪交じりの女性が、軽やかな足取りでカメラに近づき、ペットボトルのお茶を差し出す。受け取ったのは、若さあふれる現在の彼女。お茶を飲んで笑顔になった彼女に、「未来の自分を、今から始める」というナレーションが重なる…。「日本初！AIタレントをCMに起用」として話題になった、伊藤園の「お～いお茶 カテキン緑茶」のCMだ。このCMはどのようにして生まれたのか。 「もともと当社には特定保健用食品の『カテキン緑茶』という商品がありました。それを『お～いお茶』ブランドの1つとしてポジショニングしたほうが分かりやすいだろうと、2022年9月26日に、『お～いお茶 カテキン緑茶』として新発売。23年9月4日に、茶葉の生命力を最大限に引き出すために、生成AIを活用した革新的なパッケージデザインでリニューアル発売しました」（伊藤園広告宣伝部の上條裕介氏） CMのメインターゲットに据えたのは、30～

実店舗の現場で生成AI（人工知能）を活用できるのは、「対顧客」の局面だけではない。“バックヤード（裏庭）”でこそ力を発揮する使い方もある。その代表例が、一般社団法人リテールAI研究会（東京・千代田）が作成・推進し、2023年10月から本格的に稼働し始めた業界共通商品マスター「J-MORA（ジェイモーラ）」だ。生成AIが小売りのバックヤードをどう変革するか追った。 従来、日本の小売りの店頭に並ぶ商品については、メーカー、卸、小売りがバラバラに、商品マスターと呼ばれるデータベースを作成・管理してきたのが実情だ。 データベースにほぼ同じ内容を重複して登録する必要がある 例えば、あるメーカーは自社の商品マスターに登録した商品の情報を、取り扱ってくれる卸の商品マスターのフォーマット向けに“打ち直して”送付する。卸は送られてきた情報に卸として必要な要素を加えて自社商品マスターに登録し直し、今度は取引の

TikTokの親会社であるByteDanceの研究チームが、テキストに忠実かつ高品質な動画を生成するAI「MagicVideo-V2」を発表しました。人間によるパフォーマンス評価では、MagicVideo-V2がテキストから動画を生成するその他の最先端AIよりも優れているという結果が得られたとのことです。 [2401.04468] MagicVideo-V2: Multi-Stage High-Aesthetic Video Generation https://arxiv.org/abs/2401.04468 MagicVideo-V2: Multi-Stage High-Aesthetic Video Generation https://magicvideov2.github.io/ MagicVideo-V2は、ByteDanceの研究チームが開発したテキストから動画を生成するAI

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day