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# AI・人工知能・機械学習

(1595記事)
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コンプライアンス

PwC、デロイト、JPモルガンなど、コンサル・法務・財務・税務でも急拡大する生成AI活用

GAFAMなどのテック大手で、ジェネレーティブAI（生成AI）の開発と活用が急ピッチで進んでいる。この流れが波及しているのが、コンサルティングや法務・財務・税務などいわゆるプロフェッショナル企業だ。とある外資コンサルに勤める人に取材したところ「ChatGPTが我々の仕事を奪っている。いずれコンサル不要になるかもしれない」と危機感をあらわにする声もある。PwC、デロイト、JPモルガン・チェースの事例を中心に、プロフェッショナル企業での生成AIに関する取り組み動向を見てみよう。

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政府・官公庁・学校教育IT

ChatGPTがもたらす「教育」大変革、禁止か積極活用のどちらがよいのか

ChatGPTの本国である米国では、初等・中等教育においてAIツールを全面的に禁止する流れができている。一方、大学では学生からの反発もあり、全面禁止には踏み込めない状況だ。むしろ、AIツールの活用方法を模索するところが増えているといわれている。また、シンガポールや英国は、初等・中等レベルの教育現場でのAIツール活用に前向きな方針を発表するなど、教育でのAIツールに対する姿勢は多種多様だ。教育現場におけるジェネレーティブAI（生成AI）活用の現状を探った。

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ビッグデータ

データドリブンな意思決定は「本当に正しい」のか？ ガートナーが語る4つの手法と意義

ビジネス環境がますます変化する中で、データドリブンによる意思決定の動きがさらに加速している。当たり前のことだが、よく考えると生じる疑問の1つが、データドリブンにより「どれだけ判断精度を向上できるのか？」ということだろう。ガートナー バイス プレジデント,アナリストのガレス・ハーシェル氏が、意思決定における「合理的」「原理的」「協働的」「直感的」の4つ手法を解説するとともに、あるべき推進法を提言する。

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AI・人工知能・機械学習

AutoGPTとは何か？ ChatGPTを「さらに自動化」するツールの基本と具体的な使用方法

メール作成、翻訳など、ChatGPTとそのAPIを使うことでさまざまなタスクを自動化することが可能となった。一方、ChatGPTのさらなる自動化を目指すツールが登場し、注目されている。その代表格ともいえるのが「AutoGPT」だ。ユーザーは目標を入力するのみ。AutoGPTはChatGPTと連動し、その目標を達成するための行動を自ら考え、それらを実行していく。AutoGPTとはどのようなツールなのか、またそのインストール方法や使用方法を解説したい。

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新規事業

【独自】マッキンゼーに聞く「DXの成功レシピ」とは？ 日本企業が取り組むべき4つの重点領域

マッキンゼー・アンド・カンパニーが発表したレポート「日本企業の再成長に向けたDXの提言」では、日本企業が取り組んでいるDXの現在位置と課題について、日米の違いも交えて詳細に報告されている。このまま日本企業がDXを進めると、その行き着く先には何が待っているのか。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 氏が、レポートのデータを使いながらわかりやすく解説した。

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# AI・人工知能・機械学習のスペシャル（記事）

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AI・人工知能・機械学習

企業間紛争で18年活躍した弁護士が教える、リーガルテックを活用した契約書レビュー術

法務部門の人材が不足する企業では、企業間の契約書の作成を事業担当者や責任者が行うことが多い。しかし、業務開始後にトラブルが発生し、企業間で争うことになると、やはり専門的な知識が必要だったと痛感するだろう。こうした課題を受け、近年では法律とテクノロジーを掛け合わせたリーガルテックに注目が集まっている。本稿では、実際に発生してしまったトラブル紹介とともに、確認すべき契約書のレビューのポイントや対策方法について、実地経験が豊富な弁護士が解説する。

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金融業IT

日銀のDX調査担当が語る「金融業界×IT」のリアル、守り/攻めのトレンドを解説

コロナ禍でビジネスの前提条件が大きく変わった。企業はデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現することで、生き残りを図ろうとしている。もちろんこれは、銀行・信用金庫を中心とした金融業界にもあてはまる。昨今の金融業界におけるIT活用の潮流を、日本銀行 金融機構局 金融高度化センター 企画役 有田帝馬氏が語った。

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AI・人工知能・機械学習

早まった決断が社員を苦しめる？リーガルテック導入しても「逆効果」になる企業の特徴

昨今、契約業務における課題を解決する手段としてリーガルテックが注目されている。リーガルテックとは、法律に関するあらゆる業務を効率化するテクノロジーだが、近年、その市場が急速に伸びている。しかし、リーガルテックの導入を急ぎ、導入前よりも業務が複雑化してしまう企業もある。リーガルテック製品を採用しても効果がでない企業は、どのような特徴があるのだろうか。

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イノベーション

がんこ代表が挑む「研究者との二刀流」、飲食現場が超・効率化する“3つの研究成果”

多くの企業が本格的に推進し始めたDXだが、サービス産業ではなかなか進められず、生産性は低いままでいる。そんな中、大阪府を中心に和食レストランなどを手がけるがんこフードサービス 代表取締役 代表執行役員の新村 猛氏は、大学院の教授を兼任し、ロボットやAI、データなどを活用したサービス業の生産性向上について研究。そこで得た知見を自社の飲食店の現場に取り入れ、多くの成果を出している。では具体的にどのような研究を行い、現場で活用しているのだろうか。研究と経営の二刀流に挑む新村氏に話を聞いた。

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コンプライアンス

国際評価「最低ランク」…日本の司法DXは成功するか？一橋大学山本教授が大解説

世界銀行からも「司法のIT化」において最低評価を受けている、司法IT化後進国・日本にもようやく変化の兆しが表れはじめている。2022年5月に成立した改正民事訴訟法で民事訴訟のIT化に関する内容が盛り込まれたのだ。すでに争点整理の手続においてはWeb会議が普及しており、さらに2025年度中にはe提出、e法廷、e事件管理の「3つのe」が実現する予定だ。また、ODRを促進しAIを活用することで紛争解決全体のIT化を図る議論もされている。本記事では、一橋大学大学院 法学研究科 教授の山本和彦氏が、日本の紛争解決制度のIT化の現状や課題、そして未来予想図を解説する。

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AI・人工知能・機械学習

なぜ「データウェアハウス」と「データレイク」は衝突＆失敗する？シンプルな解決策とは

企業が競争力を持つためには、データ活用が必要不可欠となっている。そのためには、過去のデータの可視化と分析が得意な「データウェアハウス（DWH）」と、非構造化データも扱えることで機械学習や未来予測に適した「データレイク」、どちらもうまく活用することが重要だ。しかし、それぞれの特性や思想が大きく異なるため、双方を運用することは課題が多い。どうすれば「良いとこ取り」ができるのだろうか？

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# AI・人工知能・機械学習のホワイトペーパー

ホワイトペーパー
AI・人工知能・機械学習

ZOZO 事例：注文額が 2 倍超に、深層学習ベース「おすすめアイテム」推薦システムの実力

日本最大級のファッション EC「ZOZOTOWN」を運営する ZOZO。同社では商品情報やユーザーの行動履歴など膨大なデータを活用し、ML（機械学習）モデルの構築から運用まで自社で行っていた。だが、ZOZOTOWN の利用者に「おすすめアイテム」を推薦（リコメンド）する機能を実装する際、深層学習ベースの推薦技術が必要となったが、時間と工数、コストを要するため、独自に開発するのは難しかったという。本書では、ZOZO の推薦基盤ブロックのブロック長とエンジニアに、どのようにして推薦システムの実現成功へと導いたのか経緯を語ってもらった。

ホワイトペーパー
クラウド

データと AI 活用で驚きのカスタマーエクスペリエンスを創出

データの重要性が広く認識されるも、現状、データから価値を生み出せている企業はごく一部にすぎない。一例として、自動車メーカーのSUBARU（スバル）では運転支援システム「EyeSigh（アイサイト）」に人工知能（AI）や機械学習（ML）、ディープラーニングの各技術を搭載すべくアップデートを進めている。その取り組みにおいて、同社はクラウド テクノロジーを活用し、データ処理時間を数日間から 30 分へと短縮し、開発速度を向上させたという。本書は、これら日本・アジア太平洋地域における、データドリブン企業の取り組みと、その成果について解説する。

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AI・人工知能・機械学習

エヌビディアが解説：エンタープライズAIの可能性と導入を成功させるポイント

AIを活用して成果を挙げる企業が増えており、エンタープライズAIは実験的なものからビジネスの実用段階へと移行してきている。企業がAI活用を成功させるためには、現在のデータセンター環境でサポートでき、業界最高レベルのAIツールやフレームワークをサポートする「進化する柔軟なAIプラットフォーム」が必要だ。だが、AI導入にはさまざまな障壁が立ちはだかりIT戦略の策定は困難を極める。本書は、エンタープライズAIの導入を成功させるポイントや、既存のインフラを活用したままAIプラットフォームを構築する方法などについてAI革命の盟主となりつつあるNVIDIA（エヌビディア）が解説する。

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# AI・人工知能・機械学習の動画

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イノベーション

労働集約型サービス産業におけるサービス工学の実装 －DXを中心に－

サービス産業の労働生産性向上は喫緊の課題ですが、特に労働集約型サービス産業は「人がサービスを生産し、提供する」「サービスの需要発生と同時にサービスを生産しなければならない」という特性上、生産性向上は困難です。本公演では、サービス産業の生産性向上を実現するため、サービス工学の諸技術を社会実装する事例を紹介するとともに、その際にDXがどのように活用されたかをご紹介します。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2023年1月17日「DX時代のデータ活用・分析 2023 冬」より

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AI・人工知能・機械学習

全社員700人が自発的にデータ活用する世界へ！ データドリブンへの挑戦

当社は、全社員が自発的にデータを利活用し、業務改善や生産性向上、ボトムアップのデータ経営を実現するという目標を掲げ、データドリブンプロジェクトに取り組みました。本セッションでは、プロジェクトの立ち上げから企画、構築、活用、定着までに行ったことや注意点、活用の成果などについてお話します。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2023年1月17日「DX時代のデータ活用・分析 2023 冬」より

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