ジェネレーティブAI（生成AI）の代表格、ChatGPTは公開から3カ月ほどで、「MBA最終試験の解答がB（合格レベル）評価を獲得」「米司法試験の解答が上位10％のスコアを獲得」「日本の医師国家試験に合格」したほどの実力を持つ。あまりのスピードの速さに「生成AIスキルが陳腐化するのでは」と憂慮する声もある。では陳腐化しない生成AIスキルとは何か？ 本稿ではアクセンチュア 執行役員 AIセンター長 保科 学世氏が提唱する2018年から現在も古びない「AIとの8つの融合スキル」を紹介する。「人間がAIを補完するスキル」「AIに人間の力を拡張させるスキル」「人間とAIのハイブリッド活動」に分けてそのポイントを確認しよう。

生成AIの可能性を広げる「ベクトルデータベース」への関心が急速に高まっている。ベクトルデータベースとは、生成AIが扱う非構造化データの格納・管理・照会で利用されるデータベースのこと。ここではベクトルデータベースの基本をわかりやすく解説するとともに、生成AIの普及において、どのような役割を果たすのか、注目される理由などと合わせて紹介しよう。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用し

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

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

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。

生成AIでDXは進化する？ 先進AI企業「4社」のホンネ、活用の失敗事例と現実解とは 2022年11月にChatGPTが公開されて以来、生成AIが注目されている。生成AIサービスを業務の中で使用するだけでなく、自社サービスの機能にも生成AIの活用を考える企業も増えてきた。しかし、生成AIを活用するには前提知識や慣れも必要となり、業務に生かし切れていない企業も多い。生成AIサービス活用の現状や、生成AIをDX活用する際のポイント、今後の企業における生成AIの活用について、ベイカレント・コンサルティング チーフエキスパートの小峰弘雅氏、Spiral.AI 代表取締役 CEOの佐々木雄一氏、エクサウィザーズ 常務取締役の大植択真氏、Algomatic 代表取締役CEOの大野峻典氏、ノンフィクションライターの酒井真弓氏（モデレーター）が語った。

まず、近年主流のディープニューラルネットワーク（DNN）を利用したAIは、機械学習によって特定のタスクに特化した「学習モデル」が作られ、そこから用途に応じて学習を重ねてモデルが分化するような形で応用範囲を広げてきました。 こうしたAIはある種の「タスク特化型のAI」として特定のタスクには極めて優秀な成績を収めますが、それ以外のタスクに関してはうまく働きません。画像モデルのAIは画像認識で、音声モデルは音声認識のように、綺麗に使い分けられていました。 それに対して「1つのAIに画像モデルと音声モデルを組み込んだAI」のような従来は単体で使われてきたAIを組み合わせたAIが登場するようになりました。広義ではこのようなAIもコンポジットAIと呼べますが、このような「DNNの学習モデルを複合したAI」というのはそれほど珍しくはありません。巨大なニューラルネットワークの中に複数種類のモデルが混ざって

セールスフォース主導、グーグル、アマゾン、NVIDIAらから調達 生成AI領域ではさまざまなスタートアップが存在するが、現時点の認知度や収益規模を見ると、OpenAIが他を圧倒する状況だ。 The Informationが2023年8月29日に報じたところでは、OpenAIの収益は昨年2,800万ドルにとどまるものだったが、ChatGPTをリリースして以来、収益は急拡大しており、現在月間8,000万ドル以上に達したという。このペースを維持できると、今後12カ月の収益規模は10億ドルに達する見込みだ。OpenAIの評価額は270億ドルと報じられている。 このOpenAIを追うのが、Anthropic、Inflection AI、Cohere、Adeptなどの競合スタートアップだ。資金調達額では、OpenAIが113億ドルを調達したのに対し、Anthropicが16億ドル、Inflection

画像生成AI二強の最新動向 マイクロソフトの検索エンジンBingで画像生成機能が追加されたほか、デザインプラットフォームCanvaでも画像生成が可能になるなど、生成AI技術を活用した画像生成ツールが身近な存在になりつつある。 この画像生成領域を牽引してきたのは、Stable Diffusionを展開するStability AI（ロンドン拠点）とMidjourneyを展開するMidjourney, Inc（サンフランシスコ拠点）の2社だ。 ChatGPTの開発企業として知られるOpenAIも画像生成AI「DALL-E」を開発しているが、現時点では、画像のクオリティでStable DiffusionとMidjourneyには及ばず、後塵を拝する状況となっている。そんな中、Stability AIが最新の画像生成モデルをリリース、画像クオリティがさらに向上したとして注目を集めている。 Stabi

マッキンゼー・アンド・カンパニーは、日本企業のDXの現状と課題についてまとめたレポート「日本企業の再成長に向けたDXの提言」を発表した。そこでは、現在の日本企業のDXを評価しつつも、現状に留まることのリスク、今後取り組むべきテーマが示されている。ここでは、マッキンゼー・アンド・カンパニー　パートナー／マッキンゼー デジタル 日本統括リーダーの一人、黒川 通彦 氏に、同レポートの内容について話を聞いた。

現在、世界中で大きな話題を集めているChatGPTだが、はたしてこの技術は製造業の現場やロボットにどれほど影響を与えるのだろうか。大阪大学大学院 基礎工学研究科 システム創成専攻（豊中キャンパス）教授 兼 国際電気通信基礎技術研究所（ATR）フェローの石黒浩氏はAIによって人間のようなロボットが登場しはじめれば、「日本が再び世界の製造の中心として復権していくチャンスが訪れる」と語る。石黒氏に製造業の未来を聞いた。

企業におけるジェネレーティブAI（生成AI）の活用模索が本格化している。小売業界では、アマゾンやウォルマートなど業界最大手が積極的な姿勢を示しており、他の業界に先駆け、生成AIが普及する可能性が見えている。小売業界で加速しつつある生成AI活用、その最新動向を追ってみたい。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用した「リアルタイム・プロダクション」の実験的取り組みでVRコンテンツを

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ジェネレーティブAIツールである「ChatGPT」。同じ土俵では競合は少ないものの、翻訳、要約、ライティング、コーディングなど各機能に特化して見ると、競合は多数存在する。どのような競合がいるのか、4つの特化型ジェネレーティブAIの現状を探ってみたい。 細谷 元 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用した「リア

コロナ禍では店舗の休業を余儀なくされるなど、受難の時期を経たJ.フロントリテイリング。再成長を目指し、データとデジタルテクノロジーを軸に新たな顧客接点を創る取り組みを次々に繰り出している。グループ各社とともに進める「リアル×デジタル戦略」のもとメタバース・Web3を取り入れた施策の事例や、それらのアクションを支えるデジタル人材育成の考え方について、グループデジタル統括部長の林直孝氏に話を聞いた。

【世界】年50％成長、2030年には200兆円超え？ メタバースはすでに、ソーシャルネットワーキングやオンラインビデオゲーム、ライブエンターテイメントの分野で広く普及しています。消費者向けアプリケーションにおいてXR（AR〈拡張現実〉/VR〈仮想現実〉/MR〈複合現実〉）デバイスの使用が増えると、メタバース市場はさらに成長するでしょう。 さらに、特に日本や中国、米国、ドイツ、韓国などの国々で、さまざまなアプリケーションにおける新しいXR技術の採用が増加しており、これは市場の成長を促進させるもう1つの要因です。 MarketsandMarkets社は、メタバース市場が2022年に618億米ドル（約8.4兆円）、2027年には4,269億米ドル（約58.2兆円）に達し、この間、年平均成長率（CAGR）は47.2％に上ると予測しています（図1）。

およそ10年前、世界はビッグデータに沸き、データによってあらゆる産業や生活領域で革命が起きるとされていた。実際、それは起きており、ビジネスの競争力を飛躍的に高めるなど多くの面で効果を発揮した。だが昨今、ビッグデータにはプライバシー面や分析の精度面などで問題があると指摘され、データの質が問われるようになってきた。そこで注目されているのが、少量のデータで高精度の解析を可能にするスモールデータの活用である。これらは、アマゾンを巨大EC企業に育て上げたジェフ・ベゾス前CEOも実行していたことだ。本稿では、ビッグデータの先に起きるデータ活用の変化を探る。 米NBCニュースの東京総局、読売新聞の英字新聞部、日経国際ニュースセンターなどで金融・経済報道の基礎を学ぶ。現在、米国の経済を広く深く分析した記事を『週刊エコノミスト』などの紙媒体に発表する一方、『Japan In-Depth』や『ZUU Onli

リテール、エンタメなどさまざまな分野で試行錯誤が続くメタバースの取り組み。観光分野でも消費者のメタバース利用への関心が高く、ディズニーなどの企業からバリなど行政が推進するものまで、さまざまなプレーヤーによるメタバース取り組みが増えている。そんな観光分野における新常識を探ってみたい。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用した「リアルタイム・プロダクション」の実験的取り組みでVRコ

近年、さまざまな分野の企業が、新たなビジネスチャンスを求めて、メタバース空間での事業開発を進めている。なぜメタバースが注目されているのか。メタバースの定義や歴史などの基本的な知識から盛り上がっている背景や現状について、サービスの先進事例も交えて、アビームコンサルティング 金融ビジネスユニット マネージャーの内田悠介氏に話を聞いた。

AI戦略で求められる4つの柱とは AI戦略を策定する上で重要なのが、「ビジョン」「リスク」「価値」「導入」という4つの大きな柱だ。 「ビジョン」における大きな目標は、ビジネス戦略やデジタル化目標との整合していくことにある。 たとえば、すでにあるビジネス戦略にAIを当てはめればいいわけではなく、AIの特性を生かしたビジネス戦略を練り上げる必要がある。さらにそのビジョンを具体的なビジネス価値に転換していくためには、その成果を定量的な指標で評価することも忘れてはならない。 たとえば、ビジネス上の目標が「顧客満足度の向上」ならば、組み込むべきAIのユースケースは仮想顧客アシスタント（チャットボット）やネクスト・ベスト・アクションなどが考えられる。 その場合の評価指標は、顧客満足度指数やネット・プロモーター・スコア（NPS）などが適当だろう。定量的な目標に加え、それを「いつまでに」達成するか、スケジ

2022年のメタバースはハード、ソフト、サービスの各面で良くも悪くも話題になったが、2023年以降はどうなるのだろうか。メディアを見ると、いまだにセカンドライフの“失敗”やメタ社の失速を根拠にメタバースに対して冷笑的な記事やコメントは少なくない。しかし、筆者はメタバースの要素技術はすでに一部で実用段階に入りつつあり、このまま徐々に社会に浸透していくと予想している。今回は2023年新年の特別編として、メタバースがセカンドライフの“二の舞”にならないと筆者が考える理由を挙げていく。