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。

開発と運用の最適化を目指す「DevOps」に注目が集まっている。古くからある言葉ながら、DXを旗印に、企業は伝統的な開発手法からの転換が求められており、実際にDevOpsを実践する企業が増加していることが背景にある（さらに近年ではこれにセキュリティ要素を取り入れて「DevSecOps」ともいう）。このDevOpsの推進を支援するのがDevOpsツールやDevOpsプラットフォームと呼ばれる製品群だ。この市場では、マイクロソフト傘下のGitHub、GitLab、Atlassian（アトラシアン）らが各社異なった戦略を描いている。DevOpsツール・DevOpsプラットフォームの基礎から各企業の製品までわかりやすく解説する。

絶対王者グーグルの支配が続く検索エンジン市場だが、生成AIの登場で大きな変化を伴うことになりそうだ。ガートナーが2月19日に発表した予測によれば、2026年までに検索エンジンのボリュームは25％も減少するという。こうした中でグーグルへの挑戦を明言しているスタートアップ企業が「Perplexity（パープレキシティ、略称パープレ）」だ。Perplexityとは、AI チャットボットを活用した調査および会話型検索エンジン。同社にはNVIDIA、ジェフ・ベゾス氏、YouTubeの元CEOなど大物も出資ラウンドに参加しており、検索市場を攻めるマイクロソフトとも戦っていくことになる。果たしてその実力とポテンシャルとはいかなるものか。実際にPerplexity、グーグル、ChatGPTの3つのサービスを試して結果を比較した。

ChatGPTが登場した当初、生成AIは学生の不正行為を助長するのではないかという懸念が教育関係者の間で広がった。しかし、2024年2月時点、日米ともに教育関係者の間で生成AIツールの可能性を模索する動きが活発化しているという調査結果が出ている。たとえば、米アリゾナ州立大学は明確な狙いを持ってOpenAIと提携、状況は大きく変わってきている。高等教育における生成AI利用活用の動向をお伝えしたい。

OpenAIが発表した動画生成AI「Sora」の驚くべきクオリティが大きな話題を呼んでいる。こうしたAI技術の進化に伴い、ディープフェイクや音声クローン技術も大きく向上している。2024年は、これらの技術が選挙や大型イベントでの詐欺・ディスインフォメーションなどに悪用されるケースが急増するとみられており、セキュリティベンダーの商機にもなりそうだ。ディープフェイクと音声クローン技術はどのような進化を遂げているのか、またどのような悪用リスクが想定されるのか、対策の状況と合わせてまとめた。

ChatGPTの登場以降、社会で存在感を増しているAIだが、すでに労働市場にも多大な影響を与え始めている。米国では、AI関連の職種とその他の職種では給与水準において「すさまじい格差」が生まれてきており、今後欧州などほかの地域にもその差が波及していくのかが注目される。最新動向をもとに、AIが労働市場へもたらす影響について解説する。

多くの企業において生成AIを任意のタスクに特化させ活用したいという機運が高まっている。この文脈で最近注目度が高まっているのが「ファインチューニング（Fine-tuning：微調整）」だ。生成AIのカスタマイズにおいては、これまでRAG（Retrieval-Augmented Generation）によるアプローチが主流だったが、関連ツールやサービスの充実によりファインチューニングを選ぶケースが増えている。ファインチューニングとはどのようなものなのか、RAGとの違いを含め、活用例と注意点をお伝えしたい。

ChatGPTが登場して間もないころ、動画生成AIの初期モデルがリリースされて注目を集めたが、クオリティの低さに落胆の声が相次いだ。しかし、約1年が経過しようとしている現在、動画生成AIは目覚ましい進化を見せ、マーケティングやデザイン分野などで実際に利用できる水準にまでクオリティは高まっている。現在、動画生成AIはどのような実力を持つのか、その現状を探ってみた。

テック大手の決算が出そろった。今回の注目の的は、前年同期比で利益が200％増となったメタだ。株式市場も大きく反応し、株価は一時20％も急騰する場面があった。しかし、マーク・ザッカーバーグCEOが社名変更までして始めた「メタバース」はあまりぱっとせず、X（旧Twitter）の代替アプリとして注目された「Threads」もその後あまり話題にのぼらなくなってきた。メディアからも数多くの批判にさらされていたメタがなぜここまで急伸したのか、その理由を探ってみたい。

2023年の生成AIトレンドでGPU（画像処理半導体）需要が爆発的に伸び、「NVIDIA一強」ともいえる状態となった。しかし、2024年は“最大のライバル”のAMDがコストでもAIパフォーマンスでも上回ると主張する「MI300シリーズ」を投入。PC／モバイル向けのAI半導体でもインテルやクアルコムらによる新発表が相次いだ。多極化・波乱が予想される2024年のAI半導体市場の動向を追った。

セキュリティやコンプライアンスへの要求が高まっている。シリコンバレーのセキュリティユニコーン企業Vantaの調査によると、顧客・投資家・サプライヤーから、自社の取り組みを証明してほしいという問い合わせが66％も増加しているという。一方、セキュリティ・コンプライアンス対策を改善する必要があると答えた企業も2/3にのぼった。重要性を認識しつつも、人員や予算の制約により、対応しきれない企業が続出しているのが実情だろう。こうした問題に「AIを活用した自働化」で飛躍する企業が現れてきている。

生成AIの可能性を広げる「ベクトルデータベース」への関心が急速に高まっている。ベクトルデータベースとは、生成AIが扱う非構造化データの格納・管理・照会で利用されるデータベースのこと。ここではベクトルデータベースの基本をわかりやすく解説するとともに、リレーショナルデータベースとの違い、生成AIの普及において、どのような役割を果たすのか、注目される理由などと合わせて紹介しよう。