何を間違ったか私は新卒の就職先にITコンサルを選んだんですが、コンサル業界では当時（2019年頃）、DX（デジタルトランスフォーメーション）ブームの全盛期でした。 転職するまでの5年間に（業界は偏っていたものの）色々なプロジェクトを垣間見させてもらいましたが、その時に常々このDXブームに対して思っていた事があります。 DXって基本的に無理ゲーじゃない？と そもそもDXを成功させるためには何が必要なのか（私はバリバリ仕事を頑張って出世街道を歩んでいたわけではなく、のほほんと技術屋さんとして好き勝手働かせてもらっていたため、あまり偉そうな事を言える立場ではない、という前置きを置いた上でこの後の話は聞いてもらえればと思います） そもそもDX（最近だとAI導入も含まれる）を成功させるためには何が必要なのか？ 最先端のAI技術？難しい課題を突破できる技術力？最後までDXをやり遂げる根性？ いいえ、そ
1. 概要令和7年（2025年）6月20日（金）に「データガバナンス・ガイドライン」を公開しました。 本ガイドラインは、企業経営者を対象に、保有するデータを最大限に活用することでDXに取り組み、Society 5.0に向けて企業価値を向上していくための、データガバナンスの重要性と実践における要点をまとめたものです。 2. 資料今回策定したドキュメントは以下の通りです。 データガバナンス・ガイドライン（PDF／1,253KB）また、本ガイドラインの参考資料は以下の通りです データガバナンス・ガイドライン（概要）（PDF／295KB）3. 参考情報国際データガバナンスアドバイザリー委員会国際データガバナンス検討会
透明性を高める公開ロードマップ 利用者との信頼構築のためにも、現在運営として何を考えているかわかるよう、機能ロードマップもSlackのリスト機能を活用して公開しています。 v0 (Vercel社が提供する生成AIによって画像・自然言語からUIコードを生成するツール)を使ったプロトタイプなどを使い、ここでやり取りすることにより、各部署/グループ会社のAI活用推進者とも連携をとりつつ、個々のステークホルダーとのやり取りが断片化しないように合意形成を進められます。 OpenView Partners （PLGの提唱企業）によるNotionなどの事例 継続的なカスタマイズ開発 私たちのプロジェクトでは、Difyをシングルテナントのまま、全ユーザーが自由な相手を選べるReBAC（関係ベースのアクセス制御）のアプリ共有機能を独自に実装しました。これにより、利用者ごとの組織・利用形態に合わせた柔軟にアプ
はじめにChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの方が業務改善への活用に関心をお持ちのことと思います。 しかし、個人レベルでの活用は進んでも、チームや組織全体での業務改善となると、期待したほどの成果が得られていないケースも少なくないのではないでしょうか？ 本稿では、私自身が直近で携わった複数の生成AI活用プロジェクトの経験をもとに、業務改善を進める上でのポイントや注意点を備忘録としてまとめました。 基本的な内容も含まれますが、実践に基づいた観点から整理していますので、これから取り組む方、すでに取り組んでいるが課題を感じている方のご参考になれば幸いです。 生成AIを活用した業務改善に興味がある人はまず30分お話してみませんか？ 以下のフォームにご回答いただいた方と生成AIを活用した業務改善についてお話する時間を設けれればと思います。 また、フォームに回答した方には私が業務改善の
企業の生成AI（人工知能）活用がいよいよ本格的な実用段階に入った。生成AIブームに最初に火が付いたのは2023年。当初は米Microsoft（マイクロソフト）の「Azure OpenAI Service」などの生成AIサービスを活用し、全社向けに生成AIのチャット環境を展開する企業が相次いだ。ブームに乗り遅れまいと、とりあえずは導入してみるという姿勢の企業が多かった。 それから2年。汎用的な用途だけでなく、マーケティングやコールセンターなど業務に特化した生成AIシステムの導入が広がってきた。生成AIが企業の業務プロセスに戦略的に組み込まれるようになった。キリンホールディングス（HD）や富士フイルムHDなど多くの企業が本格導入に乗り出している。本特集では先進20社の取り組みから、生成AIを活用した業務効率化・高度化のノウハウを探った。 「生成AIファーストを業務の大前提にする」――。セブン＆
ノーコード・ローコードツールはソフトウエア開発を容易にしたが、カスタマイズ性が低い。生成AIを活用したコーディング支援サービスの登場がそんな状況を一変させた。新たなコード自動生成サービスが続々登場し、ユースケースを広げている。 プログラミングの知識がなくてもアプリがつくれる――。コード自動生成技術の歴史は、そんな未来を予感させ続けてきた。UML（統一モデリング言語）モデルの発展、BPM（ビジネスプロセスマネジメント）ツールによるモデリングとコードの自動生成、ノーコード・ローコード開発ツールなど、生成AI（人工知能）以前にも様々なコード自動生成のアプローチがあった。 特にノーコード・ローコード開発ツールは、ソフトウエア開発のハードルを下げている。「プログラミングの知識がなくても、ビジュアルなGUIの操作だけでアプリケーションがつくれる」。そんな触れ込みで多くのツールが登場、あるいはリブランデ
最大の懸念は、進展の速いＡＩ技術に対する活用熱意の後退だ。企業ではプロジェクトの成果が可視化しづらいと継続投資が難しくなる。また、日本の企業文化では成功事例を囲い込む傾向にあり、社会全体としての変化につながりにくいと述べた。政権交代や政局の混乱により、ＡＩ政策への関心が薄れる可能性もあるとみている。 労働力不足が深刻化する日本では、ＡＩ戦略の可否が経済の維持に直結する重要課題となっている。経済産業省はこれを「2025年の崖」と位置付け、デジタル化への体制が整わなければ25年以降、年間12兆円の経済損失が生じる可能性を指摘している。 国内では、著作権の問題や偽情報、判断プロセスの信ぴょう性などを巡り、ＡＩ技術に対して懐疑的な見方もある。松尾氏は、技術利用に当たっては試行錯誤をして成果につながるまでやり遂げられるかが問われており、日本社会が「変化を当たり前」と捉えて官民一体で推進する意識変化が
欧米企業を中心に、経営判断の際に生成AI（人工知能）を活用しようという動きが活発になってきたようだ。念のために言っておくが、生成AIに経営判断を丸投げしようというわけではないぞ。経営判断の精度を高めるため、様々なデータを基に生成AIに今後の事業見通しの予測などをさせて、根拠の1つとして活用しようというものだ。別に驚くような話じゃないよね。常識的に考えても当然のことだ。ところが、日本企業の経営者にはそんな芸当は絶対に無理なんだよね。 日本企業の経営者に生成AIを活用する能力がないという意味ではない。いや、本当に能力がないのかもしれないが、そもそも生成AIを経営判断に活用できる前提条件を、大半の日本企業は満たせていないのだ。多くの欧米企業ではERP（統合基幹業務システム）などによって、経営陣は経営判断に必要なデータを必要に応じてリアルタイムに把握できる。これによりスピーディーな意思決定を実現し
Microsoft CopilotやGemini、Claudeなどの生成AIサービスを業務で活用しようと意欲的な企業がある一方で、活用に慎重な姿勢を見せる企業もある。関心はありながらも活用まで至らない理由はどこにあるのだろうか。 「生成AI元年」と呼ばれた2023年から1年以上が過ぎた現在、企業における生成AIの業務活用はどこまで進んだのだろうか。 キーマンズネットが実施した「生成AIの活用意向と利用状況」に関するアンケート（実施期間：2024年5月24日～6月7日、回答件数：219件）から、後編となる本稿では業務活用の課題やトラブル事例、利用中または利用を検討している部門と用途について調査した結果を紹介する。 生成AIは便利だけど、結局二度手間 企業が直面した切実な問題 生成AIを業務で「利用している」と回答した割合について2023年は11.6％、2024年は26.5％と前年比14.9ポ
編集・発行元 独立行政法人情報処理推進機構 発行日 2021年12月1日 サイズ A4 ページ数 386ページ ISBN 978-4-905318-76-7 定価 3,300円（本体価格3,000 円＋税10％） DX白書2021 日米比較調査にみるDXの戦略、人材、技術 企業を取り巻く環境は目まぐるしく変化しており、将来の予測が困難となっています。そのため、企業にとって新たな事業環境にあわせた事業変革は優先度の高い取組事項となっています。このような中、企業は環境変化への迅速な対応や、システムのみならず企業文化をも変革していくDX（デジタルトランスフォーメーション）への取組が必要となっています。 IPAはIT社会の動向を調査・分析し、情報発信するため、2009年から「IT人材白書」、2017年から「AI白書」を発行してきました。昨今、DXの進展に伴い、ITとビジネスの関係がさらに密接となっ
DX推進のキーテクノロジーとなるのは「AI」です。実際に、世界有数のデジタル企業はAIを活用してビジネスを成長させています。最近では、プログラミングコードを書かずにAIを構築できるツールも生まれ、AIの活用は急速に拡大しています。 ところが、日本国内を見れば、AIをうまく取り入れられない企業が多いのが実態です。AIをうまく活用するにはAIを「使いこなす」人材が必要ですが、日本にはそういった人材が著しく不足しており、外部から調達をしたくても採用できないという状況にあります。外部に人材がいなければ、育てるしか方法はありません。 そこで本連載では、ZホールディングスのZOZOでさまざまなAIプロジェクトを推進しながら、SaaS型人材育成サービスを手がけるGrowth X社（コラーニングから商号変更）でAI戦略アドバイザーを務める野口竜司（Growth X AI戦略アドバイザー、ZOZOテクノロジ
TOP > Topic Keywords > JDLA DL for DX > 松尾豊氏が監修した無料AI講座「AI For Everyone」開講、Courseraで60万人以上受講する講座が日本版に 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は5月6日、新講座「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」を開講した。受講料は無料。ただし、受講修了証の発行を希望する場合はオンライン講座プラットフォーム「Coursera（コーセラ）」に49ドルの支払いが発生する。 JDLAは本講座を「すべてのビジネスパーソンに向けた、人工知能（AI）／ディープラーニングについてまず『知る』ための無料エントリー講座」と位置づける。AIの基礎を学びたい人、今の組織をAIが使いこなせる組織に変えたい人など、理系文系はもちろん、肩書きや職種問わず、受講できるとしている。 本講座
三井住友フィナンシャルグループ（FG）が最先端AI（人工知能）の活用にアクセルを踏む。 自然言語処理に特化したAIである「BERT」をベースにしたAIシステムをこのほど開発した。SMBC日興証券ら2社のコールセンターの照会応答支援業務を皮切りに、三井住友銀行（SMBC）をはじめとするSMBCグループ全体で活用する。同AIシステムの外販も視野に入れており、国内金融機関にBERTの導入が加速する可能性がある。 コロナ禍で重要性高まるコールセンター、総コスト2割削減へ 新たに開発したのはコールセンターの照会応答業務を支援するAIシステムだ。顧客からの電話やメールを受けたオペレーターが端末に検索用の文章を入力すると、対応する回答を掲載した社内FAQ（よくある質問と回答）のWebページやPDF文書を表示。オペレーターが顧客の問い合わせに素早く正確に答えられるようにする。 AI技術ベンチャーの米All
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く