米国では近年、製造業の空洞化が社会的・政治的分断を生み、地政学的にも不安定な状況を招いている。しかし2022年8月に成立したCHIPS法を境に、半導体など製造業の国内回帰・外資誘致の動きが加速している。TSMCやインテル、GlobalFoundriesなどが数百億ドル規模の投資を発表している。 この流れを受け、製造スタートアップへの関心も高まっている。米国製造業でいま何が起こっているのか、半導体分野の動向、そして製造スタートアップをめぐる動きを追ってみたい。

商品やサービスを選定する上で、利用者のレビュー（口コミ）の重要性が高まる一方、その信頼性が問題視されている。直近では、Googleマップに投稿された口コミにより利益が侵害されたとして、全国の医師らがグーグルを集団提訴したほか、世界最大のECサイトのアマゾンの商品レビューにはサクラやステマが横行し、それを見抜くための専用サイトすらある状況だ。レビューの真贋を判定することは容易ではないが、レビューを提供するプラットフォーマー側にも一定の責任が求められつつある。こうした中、Web3スタートアップKarma3 Labsが開発した分散型評判プロトコル「OpenRank」は、レビューや口コミの信頼性を担保する画期的な仕組みと話題を集めている。その革新的なアプローチを解説しよう。

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（追記：最新のLlama 3（ラマスリー）については別記事を参照のこと）。

生成AIの導入は、マーケティングやコンサルティングが先行する状況だ。しかし、2024年からは金融業界でも生成AIへの支出が増加し、さまざまな取り組みが開始される見込みとなっている。特に注目されるのは、ファンドマネジメントやM&Aなどの専門領域をターゲットとする生成AIアプリケーションの登場と、それらがもたらす生産性へのインパクトだ。金融産業における生成AI活用の現状はどうなっているのか。金融サービス向けAI企業をうたうMetalなどの登場と合わせて、その動向を探ってみたい。

OpenAIの最大のライバルとして知られるAIスタートアップ、Anthropic（アンソロピック）が新しいAIモデル「Claude 3」シリーズを発表した。最上位モデルの「Opus」は、OpenAIの「GPT-4」やグーグル「Gemini」を凌ぐ性能を発揮し、数学的推論力やエキスパートレベルの知識を評価する学術的ベンチマークでトップスコアを記録したという。Claude 3シリーズは、画像入力にも対応しており、法律サービスや金融分析、物流、品質保証などの分野での活用が期待されている。本記事では、Claude 3シリーズの評価を紹介するとともに、実際に日本語でのパフォーマンステストを検証し、GPT-4を超えるとされるその実力を探る（追記：2023年4月3日 各社モデルの価格表を追加）。

ChatGPTが公開されて以降、世界を席巻している生成AI。世界のテック企業が生成AI関連のサービス開発に力を入れる中、アップルも生成AIへの取り組みに注力している。iPhoneをはじめとする強力なプロダクトを抱えている強みを持つ同社は、その強みを生かした「2本柱」の戦略で生成AI分野における成功を狙う。一体その戦略とはどのようなものか。最新動向と併せて解説する。

コンサルティング大手のアクセンチュアが、AI関連投資の一環として、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」の買収を発表した。生成AIの進展を見据えて、AI分野の人材育成に力を入れる方針だ。買収金額は明らかにされていないが、同時に発表した「LearnVantage」と呼ばれる学習プラットフォームの構築に3年で10億ドルを投じると表明している。買収による同社の狙いと今後の展望を追ってみたい。

生成AIが得意とするのはテキストや画像生成だけではない。プログラムのコード生成も得意分野の1つ。この2年ほどで「コード生成AI」領域の研究開発が進み、コード生成の精度は大きく改善、現在はユーザー獲得をめぐる競争が激化している。コード生成AIの進化の過程を鑑みつつ、Stability AIの「Stable Code 3B」などの最新モデルはどれほどの実力を持つのか、その現状を探ってみたい。

流通・小売業のAI関連の取り組みはやや出遅れており、これから投資額が増えていく見込みだ。課題も多い中で、流通・小売業はどのような用途でAIや生成AIの活用を進めようとしているのか。NVIDIAやForrester Research、英国のEコマース業界団体IMRGとアドビの調査からその動向を分析した。日本でも流通最大手のイオングループが生成AI活用に乗り出しており、活用の機運はますます高まりそうだ。

マーケティングやコンサルティング業界が先行する生成AI活用だが、製造業でも大手企業による取り組みが本格化しつつある。42万人以上の従業員を持つドイツ・ボッシュは、生成AI活用で既存のAIプロジェクトの生産性を大幅に高める計画を明らかにし、いくつかの工場で実際にプロジェクトを始めている。生成AIを活用することで、通常半年から1年はかかるAI開発プロジェクトを数週間にまで短縮することを狙うという。具体的にどのように生成AIを活用しようとしているのか、ボッシュの取り組みを探ってみたい。

時価総額でグーグルとアマゾンを超えたNVIDIA。マグニフィセント7の一角として、世界中が同社の投資動向に高い関心を寄せている。直近の同社の大型投資となるのがマレーシア投資だ。2023年12月、マレーシアを訪れたNVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、同国がAI領域の製造ハブになる可能性があると指摘、同国の複合大手と提携し、スーパーコンピューターの構築や大規模言語モデルの開発を進める計画があるとも報じられている。半導体やAI領域でなぜマレーシアが注目されているのか、その理由を探ってみたい。

生成AIの利用が急増している。しかし、依然として生成AIに関する懸念はつきまとっており、生産性を改善しつつリスクをどう下げるのかが多くの企業のトピックとなっている。特に注目される「情報漏えい」をどう防ぐのか。続々と登場する新ソリューションを紹介しよう。