2027年までに「PoC」という言葉は使われなくなる　ガートナーが提言：「上司が何も勉強せず、成果ばかりを求める例が散見される」 ガートナージャパンは、新しいテクノロジーの採用方法やエンジニアの役割変化などについての展望を発表した。エンジニアに求められるスキルや役割が歴史的な転換の時を迎えており、今後は「企画の手配師的な人ではなく、好奇心指数が高く、テクノロジーを自ら経験したり、テクノロジーの勘所を押さえられたりする人が求められる」としている。

はじめにクレディセゾンに来てちょうど５年が経ったので、これまでの取り組みをまとめてみようかと思う。書き進めていくうちにとても長くなってしまったので、1年につき3トピックに絞ってあとはカットした。それでも5年分なこともありかなり長くなったので、目次から各トピックに飛んでもらえればと思う。社内の関係者も読むかもしれず、「自分のやったことが載ってない！」と思うこともあるかもしれないが、内製開発案件だけでも53案件あり全部載せるととんでもない量になるので許してほしい。それから、振り返ってまとめると退職すると勘違いされるかもしれないけれど、退職するわけではありません！ 2019年：ゼロからのスタート1-1. 内製開発エンジニア募集を始める「日本のそれなりの規模の事業会社の中に、内製開発チームを立ち上げることはできるのだろうか？」 2019年3月、クレディセゾンに来たばかりの私にとってはこの質問への答

電通グループは2024年1月24日、Amazon Web Services（AWS）との連携を拡大し、生成AI（人工知能）サービス「Amazon Bedrock」および、基盤モデルの学習と推論のための基盤「Amazon SageMaker」を採用した。これらを導入することで顧客の事業成長およびデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進を支援する。 Amazon Bedrockはフルマネージド型の生成AIサービスだ。さまざまなAIモデルを選択およびカスタマイズし、適切なモデルを使った柔軟性の高いシステムを構築できる。これによって自社に適したAIモデルを開発して業務効率化を支援する。 Amazon SageMakerはフルマネージド型のML（機械学習）サービスだ。機械学習モデルの構築や訓練、デプロイするためのツールを提供する。これを利用することで容易に機械学習モデルを開発してスケーラブルな

生成AI導入プロジェクトするとき、最初にCFO（最高財務責任者）と話をつけるのオススメ…というお話。特に経営層の関心を引くことが難しいとき。 「AI導入したいんけど、経営陣にどうアピールすればいいかわからん」 コンサルとか顧問とか投資先で、そんな相談を受けたら「序盤でCFOと仲良くなるとよいで」というアドバイスをしてる。あるいはCFOでなくても、部署の財務を握ってる人。 最初にCFOに会うまず初手で「弊社の利益損失計算書（P&L）、貸借対照表（BS）やその他の管理会計の領域において、AI開発プロジェクトでどのように貢献できるか」とCFOに相談する。 通常、技術者やプPMが財務面に関わる提案をしてくれることは少ない。のでCFOは割と嬉しくなって、ちゃんと時間を割いてくれる。なんなら「コイツは経営を意識できるエンジニアだぞ」と、将来の幹部候補にもなる。 PSとかBSみたいな呪文はざっくり言うと

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、今後より一層の発展・需要拡大が見込まれる生成AI技術分野への取り組み強化に向けて、全社員を対象に「生成AI徹底理解リスキリング」を開始し、全社的なAI人材育成をより強化してまいります。 ■背景 現在、生成AI技術は急速に進化し、あらゆる産業・ビジネスにおいて活用が拡大しています。サイバーエージェントにおいても、2016年にAI研究組織「AI Lab」を設立、2023年5月には独自の日本語LLM（大規模言語モデル）を開発・一般公開し、当社が提供するサービスに生成AIを実装することで広告効果の改善・業務生産性向上を実現するなど、生成AI技術の研究開発に取り組んでまいりました。 2023年4月には広告オペレーションにおける作業時間短縮を目的とした「ChatGPTオペレーション変革室」を

企業が生成AIを生かすための勘所とは何か。生成AIは企業にとって一体何者なのか。AWSで生成AI事業を担当するバイスプレジデントの発言から解き明かす。 企業が生成AI（人工知能）をビジネスに生かすための勘所とは何か。アマゾンウェブサービスジャパン（以下、AWSジャパン）が2023年10月3日に都内ホテルで開いた生成AIに関する記者説明会で、米Amazon Web Services（以下、AWS）で生成AI事業を担当するバイスプレジデントのヴァシ・フィロミン（Vasi Philomin）氏が興味深い話をしていたので、今回はその内容を取り上げる。 生成AI活用に向けた「AWSの3つの提言」 「2023年は、世界中が生成AIに席巻された。この新たなテクノロジーは、本格的なデジタル社会の到来に向けてこれまでにない顧客体験をもたらす可能性を十分に秘めている。Amazonグループはこれまで25年以上に

連載：生成AIスタートアップの挑戦 ChatGPTをはじめとする生成AIに注目が集まる中、多くのスタートアップ企業が生成AIビジネスに参入している。新興企業は新たな技術を武器に、既存のビジネスをどう変革していくのか――。 これまでの掲載 エクサウィザーズ Spiral.AI リーガルスケープ ABEJA 今後の掲載予定 AI inside（本記事）、オルツ、リーガルアイ ※順不同、今後も追加予定 生成AIビジネスに参入した新興企業を紹介する連載「生成AIスタートアップの挑戦」。 第5回で取り上げるのは、AIエージェント「Heylix（ヘイリックス）」を開発・提供するAI inside（東京都渋谷区）だ。Heylixは、生成AI・予測AI・画像認識AIなどのテクノロジーを掛け合わせて、ユーザのあらゆるタスクを自律的に支援してくれるAIの相棒「Buddy（バディ）」を生成する。ユーザーはバディ

パーソルイノベーションが展開するリスキリング支援サービス「学びのコーチ」は9月25日、全国の企業に勤める人を対象に実施した「リスキリング」に関する定点調査を発表した。今回の調査は3回目で、対象人数は 662人。 回答者が所属している企業において、「直近1年の間で、従業員のリスキリング施策に関する取り組みを行いましたか？」と尋ねたところ、「実施した」と回答した人は、前回の41.6％に対して、49.1％と増加し、今後も伸びていくことが予想されている。 直近1年の間で、従業員のリスキリング施策に関する取り組みを行いましたか？　引用：「リスキリング」に関する定点調査 企業規模別の回答を見ると、中小／スタートアップ企業に勤めている人の「実施した」との回答が、前回は28.0%だったところ、今回は40.5%となり、中小企業やスタートアップ企業の実施率が大幅に増加していることが分かっている。 また、企業で

Generative AI センター センター長の吉田順氏は、「生成AIに関する議論が、少し前のDXで良く見られた技術ありきのアプローチに陥ってしまっているのではないか」と形容した。では、日立はそうした状況を避けるためにどういう取り組みを行っているのか。同氏に、日立グループの生成AI活用の現状を尋ねた。 単に「生成AIを使いたい」じゃない Generative AI センターは日立グループ内外での生成AI活用の推進活動を担う組織だ。社内向けでは従業員による業務内での、社外向けでは顧客への事業展開の中でそれぞれ生成AIを利用していくことを目指している。 まず、社内向けの取り組みを見ていこう。日立はマイクロソフトが提供する「Azure OpenAI Service」を介して、ChatGPTベースの利用環境を構築しており、現在、日立グループ従業員の内、2万人弱がこの環境を使えるようになっている。

「やりたいことを言語化する」以外で、生成AI活用に必要なスキルとは　経済産業省が資料を公開：従来のスキルも引き続き重要 経済産業省は「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」を取りまとめた。生成AIをDX推進に利用するためには「全社的なビジネスプロセスや組織の変革につなげることが重要だ」としている。

データ活用において「システムが分散しているかどうか」はそれほど影響しない　あずさ監査法人：最も不足しているスキルは「企画力」 あずさ監査法人は、DX推進の実態やDXを推進する上での課題に関する調査の結果を発表した。それによると、最もDXが進んでいる企業はDX戦略を経営ビジョンの柱として掲げている割合が高いことが分かった。

データ分析とは具体的にどのようなことをするのか？　全くイメージが湧かない人、自分ではやってみたことがない人に向けて、気軽な疑似体験を通してデータ分析の雰囲気をお伝えします。具体的には、データを整理／変換し、グラフを作成して統計量も計算。さらにデータから次の数値を予測してみます。 連載目次 最近は、質問に答えてくれるChatGPTなどの文章生成AIや、指示したテキストからイラストが作成できるStable Diffusionなどの画像生成AIが大きな話題ですよね。そういった一般社会で注目される話題の裏で、企業の中やビジネスパーソンの間ではリスキリングやDX（デジタル・トランスフォーメーション）が急激に進んできています。 ある調査の結果によると、この1年で驚くべき変化が起きていました。リスキリング対象者層において「リスキリングに既に取り組んでいる」人が、2022年時点ではわずか1.4％だったのに

株式会社みずほフィナンシャルグループ（以下、みずほ）と富士通株式会社は、富士通が有する生成AIの活用を通じて、みずほのシステム開発・保守フェーズにおける品質向上やレジリエンス向上を目指す実証実験を、2023年6月19日から2024年3月31日まで、共同で実施する。 両社は今回、みずほのシステムの開発プロセスにおいて、設計書の記載間違いや漏れを生成AIで自動検出し、システム開発の品質を向上させることを目指す。 今回の実証実験で活用する生成AIは、生成AIコアエンジンに、富士通が保有するエンジニアの知識とノウハウを組み合わせたものだ。 また、両社は、生成AIを活用することで改善された設計書から、テスト仕様書を自動生成する技術も共同で開発していくとしている。 さらに、ソースコードの生成やシステムの開発、保守に関連する作業について、生成AIを活用した技術による品質・レジリエンス向上を目指して、検証

ChatGPTなどの生成系AIは「成熟期に差し掛かっていたAI市場を変えるかもしれない」　IDC：2023年は対2021年比27.0ポイント増の見込み IDC Japanは、国内AIシステム市場の予測を発表した。2022年の市場規模は、対2021年比35.5ポイント増の3883億6700万円。2023年は、対2021年比で27.0ポイント増の4930億7100万円になる見込みだという。

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AI白書によると、日本では平均して米国の7分の1程度しかAI導入の効果が出ていません。特に「製造工程、製造設備」、「データ分析の高度化」の売上向上効果は10分の1以下に留まっています。機械学習の活用に携わる身としては2022年最も衝撃的なデータでした。え、でもそれってほんとなの?なんでなの?という疑問を本記事で深掘りするとともに、解決策を考えてみたいと思います。 日本では平均して米国の7分の1程度しかAI導入の効果しか出ていないAI白書2022ではAI導入の効果を日米の企業にヒアリングをしています。AIの導入で「5%以上の売上増加」があったと回答した日本の企業数は米国の1/4~1/11になっています(下図左)。特に「製造工程、製造設備」では1/10、「データ分析の高度化」では1/11です。「10%以上のコスト削減効果」があったと回答した日本の企業数も同程度の差があります(下図右)。同じ「A

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