キリンビバレッジは2024年3月12日、AI（人工知能）を活用した自動販売機オペレーションの最適化サービス「Vendy（ベンディ）」を導入すると発表した。Vendyは同日、ソフトバンクが提供を開始したAIサービス。商品を補充するための最適な巡回ルート計画や、設置先に応じた商品ラインアップを策定する機能を持つ。 2024年10月から、キリンビバレッジのグループ会社が管理する全国約8万台の自販機に向けて順次導入を開始する。品切れによる機会損失の低減や訪問時間の短縮により、約1割の業務効率化と約5％の売り上げ増の効果を見込む。 導入に当たり、ソフトバンクとVendyの共同実証を進めた。2022年から2023年にかけて首都圏の自販機、約2000台を対象に売り上げや在庫などの販売実績データを学習させた。AIに基づいて設置先ごとの棚割りや巡回ルートを策定しVendyの機能を検証した。 ソフトバンクはキ

生成AI（人工知能）を業務活用する際に、ユーザー企業がつまずきがちなポイントを指摘する本特集。第2回は「ハルシネーションをなくすのは難しい」「生成AIを業務自動化に活用するのは難しい」「ファインチューニングは難しすぎる」の3つを取り上げよう。 その4： ハルシネーションをなくすのは難しい 生成AIが抱える課題として最も広く認識されているのはハルシネーション（幻覚）だろう。生成AIがもっともらしい嘘を回答する問題だ。しかし「ハルシネーションをなくすのは難しい」。それが第4のポイントだ。 まず「ハルシネーションを根絶しない限り、生成AIは業務で活用できない」と考えること自体が、生成AIの業務活用を難しくするということを明言しておこう。「ハルシネーションは完全な悪ではない。今の生成AIは前提としてハルシネーションが発生してしまう。しかしユーザーが生成AIの出力を咀嚼（そしゃく）して利用するなら、

生成AI（人工知能）の業務活用を成功させるポイントとは何か――。そんな問題意識に基づき取材を始めた本誌が学んだのは、この分野にはまだ「成功法則」が存在しない、という厳しい現実である。 それでも過去1年間に生成AIのPoC（概念実証）が数多く行われてきた結果、企業がつまずきやすいポイントは判明してきた。生成AI活用の成功確率を高めたいのであれば、先行者が経験した「落とし穴」を避けるのが近道だ。本特集は生成AI活用で直面しがちな困難を、全3回の特集の中で9個紹介する。 その1： 生成AIを業務で活用するのはそもそも難しい 第1のポイントは「生成AIを業務で活用するのはそもそも難しい」だ。大規模言語モデル（LLM）は事前学習した知識などに基づいてテキストを生成する。しかし「現在のLLMは、Webなどに掲載された雑多な文書を中心に学習している。そのためLLMには『社会人の常識』が欠けている」。そう

企業システムを運営する上で、特定のITベンダーへの依存が高まる「ベンダーロックイン」は回避すべき状態とされてきた。他のITベンダーへの乗り換えが困難になって競争原理が働かず、費用が高止まりする懸念があるためだ。しかし、IT業界での人材不足やユーザー企業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みが進む昨今、その考えを改めてもよいかもしれない。 筆者がこう考えるようになったきっかけは、アクセンチュアがユーザー企業と共同出資で設立した、複数のIT子会社への取材だ。アクセンチュアはここ数年の間でコカ・コーラボトラーズジャパンやクボタ、資生堂、住友化学といった大手企業と、DXやデータ活用を目指す共同出資会社を次々と設立している。 国内のIT業界では以前、日本IBMやNTTデータなどのITベンダーがユーザー企業のIT子会社に株式の過半を出資して買収する動きがあった。これに対し、近年のア

あいおいニッセイ同和損害保険は2024年2月28日、生成AI（人工知能）を利用して被った損害に備える「生成AI専用保険」を、同年3月から提供開始すると発表した。 第1弾として、生成AIを使ったサービスの開発を手掛けるベンチャー企業、Archaic（アルカイック）のサービスに保険を組み込む形で提供する。同社のサービス導入費用1000万円につき、約10万円が保険料となる。 生成AIの利用により、社内の機密情報が外部に漏れた場合などを補償の対象とする。弁護士への法律相談や原因の調査費用などを、保険金として最大1000万円支払う。あいおいニッセイは2025年度をめどに、保険単体での販売も計画する。

卸売業や不動産業など、これまで小売業と取引してきたBtoB（企業間取引）企業が、デジタルやデータを活用して小売店の支援に乗り出している。 キーワードは「情緒」だ。卸売業でも消費者のデータを取得し、消費者に向けて自ら広告などを配信する企業が出てきている。一例が食品卸大手の三菱食品だ。 「情緒的価値を創造できる卸売業に挑戦する」。三菱食品の小山裕士執行役員マーケティング開発本部長はこう意気込む。情緒的価値とは消費者が商品を購入することによる幸福感やワクワク感などといった精神的な価値を意味する。

スウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が2004年に初めて「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を提唱して、はや20年。多くの日本企業がIT・デジタルを軸にした変革を重要課題と捉え、さまざまな施策に取り組んでいる。ただ、志高くDXに注力したものの、頓挫してしまうケースもここ最近は目立つようになってきた。 なぜDXは停滞してしまうのか。国内で活躍するプロCIO（最高情報責任者）・CDO（最高デジタル責任者）への取材を基に、DX推進のノウハウを学ぶ。 これまでの記事で触れた「強いIT部門を取り戻す」こと、「現場主導で変革を進める」ことに続き、DXを推進する上で欠かせない3つめのテーマとして見えてきたのが「マインドの変革」だ。 プロCIOは効果的なデジタル施策を実行するためにも、IT部門や会社全体の風土改革に力を注いでいる。大企業病的で旧態依然とした社風、縦割りで硬直化した

スウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が2004年に初めて「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を提唱して、はや20年。多くの日本企業がIT・デジタルを軸にした変革を重要課題と捉え、さまざまな施策に取り組んでいる。ただ、志高くDXに注力したものの、頓挫してしまうケースもここ最近は目立つようになってきた。 なぜDXは停滞してしまうのか。国内で活躍するプロCIO（最高情報責任者）・CDO（最高デジタル責任者）への取材を基に、DX推進のノウハウを学ぶ。 前回の記事で触れた「強いIT部門を取り戻す」ことに続き、DXを推進する上で欠かせない2つめのテーマとして見えてきたのが「現場主導」だ。DXというと一見、ITの担い手であるIT・デジタル部門が主役と思われがちだが、「それは違う」とプロCIOらは異口同音に答える。 「変革の主役は事業部門であることを意識しなければならない。IT部

スウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が2004年に初めて「デジタルトランスフォーメーション（DX）」を提唱して、はや20年。多くの日本企業がIT・デジタルを軸にした変革を重要課題と捉え、さまざまな施策に取り組んでいる。ただ、志高くDXに注力したものの、頓挫してしまうケースもここ最近は目立つようになってきた。 なぜDXは停滞してしまうのか。国内で活躍するプロCIO（最高情報責任者）への取材を基に、DX推進のノウハウを学ぶ。 日経クロステックが今回、事業会社で活躍するプロCIO10人を徹底取材したところ、DXを推進する上で欠かせないテーマの1つとして見えてきたのが「強いIT部門を取り戻す」ことだ。 「社員は優秀なのに、能力を生かし切れていない」「仕事の進め方が受け身になっている」「ベンダーに依存することが当たり前になっている」――。プロCIOは日本企業の現状の課題をこう吐露す

「コミュニケーションをよくしよう」「マネジャーがメンバーをきちんとフォローしよう」……。 そのような掛け声のもと、1on1ミーティング（以下1on1）を実施する企業が増えてきた。直属の上長とメンバー、あるいはメンターと新入社員が週に数回、30分ないし1時間程度時間を決めて、1対1の対面（またはオンライン）のミーティングを行う。IT企業やIT職種においても、1on1を義務化、あるいは不定期で実施する企業は少なくない。 1on1ミーティングそのものは良い仕組みである。マネジャーとメンバー、あるいはメンバー同士が対話をする。働く時間や場所、働き方、組織へのかかわり方、ひいては成果の出し方などの多様化が進む時代だからこそ、対話による景色合わせは重要である。一方で「名ばかり1on1」を乱発し、むしろ職場の空気をギスギスさせている残念な企業組織も多い。今回は残念な1on1をテーマに、職場コミュニケーシ

国産の大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の多くは、米OpenAI（オープンAI）の「GPT」をはじめとする海外勢と比べてパラメーター数が小さいのが特徴だ。ただしパラメーター数が小さいと、同じように学習した「大きいLLM」のように汎用的に言語を解釈することは難しい。一方で当然ながら、顧客企業の業務にきちんと役立つような、的確なフィードバックができるLLMでなければ採用してもらえない。 そこで国産の「小さいLLM」が採る戦略が、適用対象とする領域の絞り込みだ。領域を絞ったうえで、業界や業務内容ごとに「LLMをカスタマイズして提供する」（NTTサービスイノベーション総合研究所／人間情報研究所の宮崎昇主幹研究員）。NEC、NTT両社のLLMサービス戦略を解説する。 例えばNTTの「tsuzumi」は、適用対象の1つとしてメディカル領域に注目。商用提供前ながら、20

米OpenAI（オープンAI）は米国時間2024年2月15日、テキストの指示を基に最長1分の動画を出力できる生成AI（人工知能）「Sora」を発表した。一般公開せず、デザイナーや映画の制作者などだけにアクセスを許可。当面は専門家からモデルのフィードバックを受け付ける。同社は「AGI（汎用人工知能）を達成するための重要なマイルストーンになると考えている」とした。 Soraはテキストを動画に変換するAIモデルで、ユーザーのプロンプトを理解するだけでなく、「その指示が物理世界にどのように存在するかも理解している」（オープンAI）。高度な動画生成能力に加えて、最長1分という尺の長さも特徴。米Runway（ランウェイ）の動画生成AI「Gen2」は最長16秒、米Meta（メタ）の「Emu Video」は最長4秒にとどまる。 Soraが生成した動画の例。プロンプトは以下の通り。「暖かく光るネオンとアニメ

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

2024年1月1日、プログラミング言語Pascalの開発者、ニクラウス・ヴィルト氏の訃報が伝えられた。筆者が初めて習ったプログラミング言語はPascalだった。1979年に大学生となり、おそらく1年の時に学んだはずである。45年近く前、コンピューターのエンジニアになろうと意気込んでいた。 教えてくださったのは著名な森口繁一先生であり、森口先生が書いた教科書を読んだ記憶がある。ところが今、インターネットを検索してみると森口先生の著書『Pascalプログラミング講義』（共立出版）は1982年の出版となっている。講義を受けた時は別の本で学んだのかもしれない。そういえば構造化プログラミングに関する翻訳書を買った気がする。 四十数年前にもAI（人工知能）はそれなりに話題だった。自然言語処理と呼んでいたと思う。そちらのほうを勉強しようと『LISP入門』（培風館）、『Prologプログラミング入門』（オ

「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。

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

詳しく解説する前に留意点をお伝えしたい。記者は米国に駐在しており、アップル製品に利用する「Apple ID」などは米国居住の仕様となっている。今回発売されたのは米国市場向けの製品で、日本のユーザーが日本国内で使用しているApple IDを利用すると一部のアプリケーションが動作しないので注意されたい。 1＝高精細ディスプレーと驚くほどゆがみのないレンズ。歩き回っても違和感なし Vision Proを使用して最も驚いたのは、その高精細なディスプレーとゆがみのないレンズだった。初期設定ではパススルーモード（ゴーグルの外側が見えるモード）に設定されており、装着するとすぐに外部の映像がディスプレーに映し出される。 そのまま眼で見えている通りの世界とはさすがに言えないが、20mほど離れた距離にいた同僚の表情ははっきり読み取ることができた。 ディスプレーのドットは全く気にならなかった。アップルによれば、

PwCコンサルティングがまとめた「生成AI（人工知能）に関する実態調査2023 秋」によると、87％の企業が生成AIの社内・社外での活用、または検討に着手していることが分かった。