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  • 2019/04/09 掲載

「誰もがデータを扱える基盤」を作るには？データの民主化・AI活用に向けた次の1歩(2/2)

連載：実践！AIドリブンな組織を作る5ステップ

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AI・人工知能・機械学習

AI活用 実践編：はじめの一歩、「データ整備」の基本的な考え方とは

ビジネスに関するさまざまなデータをAIに活用し、意思決定の支援に役立てることが多くの企業にとって目下の急務となっている。こうした中で、AI活用を現実のものにするためには、社内でどのような活動が必要なのだろうか。本連載では、データ分析・AI活用サービス企業mynet.aiの執行役員および代表の3名が、AI活用を大々的に始める前に取り組むべき社内のデータ活用のための準備とリテラシー向上について解説していく。

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AI・人工知能・機械学習

AIプロジェクトはなぜ「失敗」するのか？ 実例からみる現実的な対応策

最近になって、AI（人工知能）のPoC（概念実証）に関する記事、さらにはAIプロジェクトの失敗に言及する記事が増えてきた。私は2016年からこの問題を語り続けてきたが、中にはビジネス側とシステム側の対立を煽り、ビジネス側を勉強不足と切り捨てるものも見受けられる。しかし、万人がビジネスとAIを深く理解した、超人になることは現実的ではない。異なる強みを組み合わせ、1人ではできないことを成し遂げてこそ、組織は価値あるものになる。本稿はAIプロジェクトの失敗例を通じて、つまづきやすいポイントを提示するとともに、発注するビジネス側が何をしなければならないかを明確にしていきたい。

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AI・人工知能・機械学習

人工知能のビジネス活用方法、AIエンジン20＋6種のポジションをまとめて理解する

最近特に注目される人工知能（AI）だが、多くの誤解を生んでいるテーマでもある。現在、人工知能を検討している企業、もしくは今後そこに向かっていく企業が、着実に次のステージに入るためには、まず基本的な誤解を払拭しておかなければならない。また、人工知能の世界は人材の獲得競争になっていることを理解する必要がある。ガートナー リサーチ バイスプレジデント 兼 最上級アナリストの亦賀忠明氏が、人工知能のビジネス活用で頓挫しないためのポイントを解説する。

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AI・人工知能・機械学習

人工知能（AI）開発の基本、データの準備からシステムへの組み込みはこう進めればいい

現在、人工知能（AI）は3回目のブームを迎えています。今回のブームでは、AIのビジネス利用も急速に拡大し、社会に対して大きな影響を与え始めています。ではそのAIを活用したシステム開発はどのように行えばよいのでしょうか。『図解 人工知能大全』の著者である野村総合研究所 古明地 正俊氏と長谷 佳明氏に「AI開発の流れ」を解説してもらいました。

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AI・人工知能・機械学習

東大教授が教える“わかったつもり”の生成AI、「仕組みと問題点」「得意・不得意」

東大教授が教える“わかったつもり”の生成AI、「仕組みと問題点」「得意・不得意」 生成AIの登場によって、さまざまなコンテンツの作成が容易になり、業務の効率化や生産性の向上などの効果をもたらしている。不要となる業務が出てくる一方、新たな業務のニーズが生じるなど、雇用形態も大きく変化しつつある。進化し続けているAIが、社会構造をどのように変えていくのか。人間とAIとの理想の関係とはどのようなものなのか。東京大学次世代知能科学研究センター教授の松原仁氏が解説する。

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AI・人工知能・機械学習

オープンソース大規模言語モデルまとめ、メタのLlama 2が「超重要になる」ワケ

オープンソースのLLM（大規模言語モデル）がこれまでにないほど大きな注目を集めている。OpenAIのGPTモデルなどクローズドな大規模言語モデルが圧倒的なシェアを有する状況だが、それらに匹敵するオープンソースのLLMの開発が進んでいる。メタの「Llama 2（ラマツー）」を筆頭に、日本でもそれをベースにした日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-13b」が公開された。直近ではメタに対抗して、Databricksも「DBRX」をリリース。オープンソースLLMとは何か、クローズドモデルに比べてどのような利点があるのか。オープンソースLLMが注目される理由を探ってみたい。

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AI・人工知能・機械学習

これからのAI活用の“主役”？ カスタマイズも自由自在「基盤モデル」のスゴい実力

生成AIがビジネスに大きなインパクトを与え、多くの企業が業務に活用する取り組みを加速させている。しかし自社ビジネスの課題に合致した生成AI活用については、まだ明確に見えていない企業が多いのが実情だろう。そこで注目されるのが「基盤モデル」だ。企業特有の要件に応じたAIに育てることも可能なプラットフォームがどのようにビジネスを変えていくか、事例などを交えその可能性を探る。

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AI・人工知能・機械学習

Gemini Advanced・ChatGPT Plus・Claude Pro徹底比較、課金するならどれがいいか？

グーグルが提供する生成AI「Gemini」の有料版「Gemini Advanced」がリリースされた。無料で利用できる「Gemini」と「Gemini Advanced」の精度には、どの程度の差があるのだろうか。スピーチ原稿や議事録、画像認識などさまざまな用途で比較してみた。さらに、Gemini Advancedと競合サービスであるChatGPTおよびClaude 3の有料版とも出力結果も比べてみると、各モデルの特徴が見えてきた。課金するなら、どの生成AIサービスを選べば良いのだろうか？

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AI・人工知能・機械学習

死傷者は最多の13万人超…なぜ「労災」は減らないのか？ AI・生成AIを活用すべき理由

労働現場での災害・事故（労災）が後を絶たない。これまで労災の減少に向けて国では計画を策定し、企業も取り組みを続けてきたが、厚生労働省が公表した2022年の労働災害発生データを見ると、死傷者数は過去20年で最多を記録している。そこで現在、特に作業時に物理的な危険が伴う製造業や建設業を中心に注目を集めているのが、データとAI・生成AIを活用した新しい労働環境をつくる取り組みだ。

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AI・人工知能・機械学習

【実録】社内ChatGPT構築方法の詳細、失敗した点と盲点すぎた「成果の出し方」

筆者の所属するSaaS企業「manebi」では、Google Workspace、Jira、Confluence、ジョブカンや顧客請求ロボといったツールを活用しています。こうしたツールについて、「あれ？ これってどう使うんだっけ？」といった場合、従来は結局「人に聞いたほうが一番早い」という状況にありました。こうした問題を解決するため、取り組んだのが、全社で導入しているチャットツールSlackを通して、生成AIと連携し、気軽に疑問を聞いて答えてくれる社内ChatGPT（通称、manebiGPT）の構築です。技術的な難しさ、思いのほか手こずった点、そして「こんなに成果が出るとは？」と驚いた成功体験まで、ありのままに紹介します。

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Slack AI Day

Slack AI の日本語ローンチを祝し、革新の軌跡を振り返り、未来への一歩を踏み出す特別なイベントを開催します。 「コミュニケーションの先の未来を再定義する」というテーマのもと、Slack はメッセージングツールから AI を活用した強力なプラットフォームへと進化しました。 私たちの働き方を根本から変えるこのプラットフォームでは、CRM やアプリケーションの複数同時活用が可能で、 あらゆるデジタル業務が Slack を通じて円滑に進行します。 また、AI の強化により、過去の会話や見落としていた情報を活用して、ワンクリックで最適なコミュニケーションを実現することができます。 この記念すべきイベントでは、「新しい働き方」と業務における生成 AI の活用に焦点を当てます。 Slack AI を通じて、私たちは日常の業務プロセスを根本から変革し、生産性の飛躍的な向上を目指します。 AI とオートメーションの融合が、時間を要する従来のプロセスを一新。 Salesforce の Customer 360 と連携した Slack で働き方が劇的に変わります。 Slack を愛用し続けてくださる皆さま、そしてこれから Slack をご利用してくださる皆さまと共に、AI による業務効率化の新時代を創ります。 進化を遂げた Slackと一緒に、未来の働き方を再定義し、その可能性を探求しませんか？ 【このような方におすすめです】 ・業務における生成 AI の活用を模索している方 ・より効率的な働き方・チームコミュニケーションを模索している方 ・Slack でできることを知りたい方、Slack の利用を検討している方 ・Slack を使っているけど、"コミュニケーション" 以外の新しい利用価値を知りたい方 ・部門・プロジェクトごとの部分的な Slack 利用から組織全体へ広げていきたい方 ・Slack 無償版から有償版へ切り替えたい方
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