ホワイトペーパー AI・生成AI 「生成AI vs 生成AI」？ 巧妙化するサイバー攻撃の脅威と現実的な対応策 「生成AI vs 生成AI」？ 巧妙化するサイバー攻撃の脅威と現実的な対応策 2024/05/24 サイバー脅威は巧妙化が進み、近年では生成AIを用いた攻撃が増加している。しかし、生成AIはセキュリティ対策を強化する手段としても利用されるようになってきた。たとえば、セキュリティ対応にかかる多大な労力と時間を短縮できる。さらに、生成AIは膨大なデータの分析やパターン認識により異常を発見し、脅威を迅速に検知する能力を持つ。本資料では、生成AIによる脅威と、それに対する先進的なセキュリティ対策を3つのポイントで解説する。
ホワイトペーパー データセンター・ホスティングサービス 生成AIの影響で電力は4倍増？ データセンターの設計と運用に生じた新たな課題 生成AIの影響で電力は4倍増？ データセンターの設計と運用に生じた新たな課題 2024/05/20 生成AIの流行を機に、データセンターではワークロードに占めるAIの割合が大きくなっている。だが、生成AIはかなりの電力を必要とするため、ラックの電力密度も極度に高まってきた。2023年時点でAIによる電力需要は4.3GWに達していると言われ、2028年までには総需要が13.5GW～20GWになると予測されている。実に、わずか5年間で約3～4倍の電力が必要になるという。このような状況から、データセンターの設計と運用に新たな課題が生じている。この課題に、どのように対処すればよいのだろうか？
ホワイトペーパー AI・生成AI 生成AIのビジネス活用3つの課題、経験やノウハウ不足の企業が導入を進める方法 生成AIのビジネス活用3つの課題、経験やノウハウ不足の企業が導入を進める方法 2024/05/16 経営者を対象にした調査によると、多くのCEOは生成AIの活用に前向きだが、CEO以外の役員はAIに関する経験やノウハウ不足から、導入には慎重になっているという。実際、生成AI活用の成果は、従来型AIを活用した経験や実績に左右されるという声もある。こうした悩みを解決するのにうってつけなのが本資料だ。生成AIのビジネス活用で直面する3つの課題や、生成AIの導入を進めるためのポイントなどを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI データレイクハウスやDWHなど、「生成AIに必須」のデータ基盤とデータ管理戦略 データレイクハウスやDWHなど、「生成AIに必須」のデータ基盤とデータ管理戦略 2024/05/16 生成AIの出現により、データの価値がますます高まっている。高品質のデータを保有し、利害関係者の間でデータの信頼性を証明できる企業は、AI機能への投資収益率（ROI）を2倍に高めることができるという。しかし、多くの企業では独自データが欠如していたり、データを保有していてもそのデータ量が増加し、データのアクセスや管理、効果的な活用が困難となるといった課題に直面している。本資料では、こうした課題を解決するために最適なデータ基盤の構築、新たなデータ管理戦略について詳しく解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 生成AI時代に企業法務や法律事務所はどうあるべきか？ 必須となる「3つの準備」 生成AI時代に企業法務や法律事務所はどうあるべきか？ 必須となる「3つの準備」 2024/04/26 さまざまな業界で生成AIに注目が集まる中、法律業界でも生成AI活用への取り組みが始まっている。調査からクライアントとのやり取り、文書レビューなど、その用途はさまざまだ。しかし、多くの企業法務や法律事務所は、十分に準備が整っていないことから導入には慎重になりがちだ。また、生成AIにまつわるデータガバナンスやセキュリティ、法的リスクなどの課題も存在する。だが、それらを考慮した上で、法律業界はAI戦略を加速するべきだ。本書は、AIへの対応が必要になる理由やそのための取り組み、リスクを軽減して導入を進めるための方法などについて解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 【調査】生成AIの悪用でフィッシング攻撃増？ 最新トレンドから探るセキュリティ対策 【調査】生成AIの悪用でフィッシング攻撃増？ 最新トレンドから探るセキュリティ対策 2024/04/25 より狡猾なフィッシング攻撃が開発され、ブラックマーケットや生成AIツールを通じて容易にフィッシングキットが入手できるようになり、サイバー犯罪者はこれまで以上に簡単に企業の機密情報を侵害できるようになった。巧妙化が進み、検出やブロックが難しくなっていくフィッシング攻撃に対し、企業は最新の傾向を踏まえたうえで、現在のインフラを見直し、「ゼロトラスト」のセキュリティ対策を実行する必要がある。本書は、フィッシング攻撃についての調査・分析結果から、最新のフィッシングの傾向や詳細な手口、今後の予測やフィッシング対策について解説する。
ホワイトペーパー RPA・ローコード・ノーコード ITリーダーなら知っておきたい「生成AI」で自動化とローコードを劇的に強化する方法 ITリーダーなら知っておきたい「生成AI」で自動化とローコードを劇的に強化する方法 2024/04/24 変化する世界に対応するため、企業は継続的な改革を行わなければ生き残れない。CIO（最高情報責任者）などのITリーダーには改革を支援し、新たなデジタル収益を開拓するため、新しいテクノロジーを迅速に導入することが求められている。しかし、ITリーダーとそのチームの前に立ち塞がる障壁は多い。これらを乗り越えるためには、「自動化」と「ローコード」、そして「生成AI」が必要だ。本書は、現代のITリーダーの役割や課題、また、生成AIによって自動化とローコードをどのように推進するべきか解説する。
ホワイトペーパー RPA・ローコード・ノーコード アプリ開発速度は3倍に、生成AIによる「ローコード開発」3つの道筋 アプリ開発速度は3倍に、生成AIによる「ローコード開発」3つの道筋 2024/04/24 専門家によると、2025年までに7億5000万のアプリを作成する必要があるが、400万人の開発者が不足するという。解決するためには、開発者でなくても拡張性のあるアプリを迅速に開発できる、ローコード開発を取り入れることが必須となる。そのためには、生成AIとの連携機能や、ガバナンスや十分な管理、あらゆる従業員が安全にアクセスできる環境を整えなければならない。本書は、ローコード開発を実現し、イノベーションを迅速に進めるための3つの道筋を解説する。
ホワイトペーパー RPA・ローコード・ノーコード 「自動化」を拡張して収益2割増、生産性とイノベーションを加速する3つの方法 「自動化」を拡張して収益2割増、生産性とイノベーションを加速する3つの方法 2024/04/24 手作業による反復的なタスクなどを効率化するために「自動化」を進める企業が増えている。しかし、多くの場合は自動化のためのシステムとプロセスがサイロ化し、財務や人事などの重要なシステムと分断されている。そのため自動化は孤島のように孤立化し、プロジェクトを遅延させることもある。解決するには、社内全体のシステムやドキュメント、タスクなどにシームレスに接続するインテリジェントな自動化を実現することだ。本書は、自動化を拡張し、生産性とイノベーションを促進するための3つの方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【Q&A集】先駆的な組織に学ぶ、変化する顧客ニーズに対応してコストを削減する方法 【Q&A集】先駆的な組織に学ぶ、変化する顧客ニーズに対応してコストを削減する方法 2024/04/24 顧客が企業に寄せる期待は高まり続けており、企業はより優れた顧客体験の提供と同時に、コストの削減も求められている。しかし、その取り組みは容易ではない。先駆的な組織ではテクノロジーを活用して、新たな顧客期待の時代を大胆に切り抜けている。その具体的な方法について、本書は、企業が抱える課題ごとの解決策をQ&A形式にてまとめた。また、銀行や製造業、行政サービスなどのユースケースも解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AI主導のカスタマーサービス管理は「有り」か？ CX向上とコスト削減の矛盾を解消 AI主導のカスタマーサービス管理は「有り」か？ CX向上とコスト削減の矛盾を解消 2024/04/24 今日の顧客の要求は厳しくなっており、約70%はカスタマーサービス体験に不満があればブランドを乗り換えるという。しかし、多くのカスタマーサポートでは、人材不足や、顧客管理などのシステムの複雑化、プロセスやチームのサイロ化など、課題が山積みとなっている。従業員の作業を効率化し、顧客の要求にも迅速に対応するためには、カスタマーサービス管理を改善する必要がある。本書は、AIや自動化などを活用して、顧客体験（CX）の向上とコスト削減を両立するための3つの方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 初回解決率が30％向上、顧客体験を向上する「フィールドサービス管理」の自動化 初回解決率が30％向上、顧客体験を向上する「フィールドサービス管理」の自動化 2024/04/24 技術者が顧客の現場に訪問して作業や修理など行うフィールドサービスでは、技術者の到着が遅れたり、初回の訪問で問題を解決できなかったりすると、顧客の満足度はたちまち低下してしまう。これらの原因として、技術者の経験が欠如していたり、顧客の状況を把握できないまま、十分に計画を立てずに技術者を派遣していることなどが挙げられる。解決するためには、フィールドサービス管理を自動化により改善することが必要だ。本書は、フィールドサービス管理で自動化でどのように最適化するのか、3つの方法を解説する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 読者アンケート調査結果ダウンロード用データ（PDF） 読者アンケート調査結果ダウンロード用データ（PDF） 2024/04/23 ビジネス＋IT 編集部が作成した、アンケート調査結果（PDF、全14ページ）は下記の「ダウンロードボタン」からダウンロードいただけます。 記事本編はこちら【読者調査・PDF資料付】なんと75％が「生成AI」活用、票を集めた「用途や課題」は？
ホワイトペーパー AI・生成AI 金融業界の「生成AI戦略」6つの最新トレンド、2024年に注目すべき重要ポイントとは 金融業界の「生成AI戦略」6つの最新トレンド、2024年に注目すべき重要ポイントとは 2024/04/22 世界市場は回復の兆しを見せているが、金融業界は今後、大荒れの可能性をはらんでいるという。このような状況下で金融機関が生き残るためのカギとなるのが「生成AI」だ。独自の生成AIモデルを構築できれば、顧客体験の変革や業務の合理化、コストの削減など、競争力を強化し、新たな価値を創出することも可能になる。しかし、生成AIの実装には、最適な戦略を立てることが必須となる。本書では、2024年に金融業界で重要になる、生成AI戦略の6つのトレンドを詳細かつわかりやすく解説している。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 管理を怠るとすぐ「負債」に…AI 時代のデータを「資産」に変えるは？ 管理を怠るとすぐ「負債」に…AI 時代のデータを「資産」に変えるは？ 2024/04/17 企業にとって最も有用な資産であるはずのデータだが、適切に管理できなければ「負債」になる。データを保存したり、保護するのにも費用がかかる上に、データ侵害の金銭的損害は「平均 435 万ドル」とも推定され、万が一の際にはさらに多くの費用を伴うこともあるからだ。では、ライフサイクル全体にわたってデータをどう適切に管理すべきか？ 以下の資料は、データの価値を最大化するための戦略ガイドだ。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 【マンガ解説】Google Cloud の生成 AI は何がスゴイ？ 多彩なビジネスシーンでの活用例 【マンガ解説】Google Cloud の生成 AI は何がスゴイ？ 多彩なビジネスシーンでの活用例 2024/04/17 飲料メーカーのマーケティング部で、新人の武関の叫び声が響き渡る。先輩が定例報告会を欠席することになり、武関に報告を一任されたのだ。これまでの定例報告会では、売上予測などについて質問された際、先輩がその場でデータ ウェアハウスを操作し、SQL を叩いて答えていたが、武関には SQL のスキルはない。困り果てた武関が先輩からのメールを開いたところ、なんと PC から人が出てきて、「生成 AI を使ってみたら？」とアドバイスしてきた。本書は、Google Cloud の生成 AI がどのようにビジネスで活用できるか、マンガ形式で解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 生成 AI で進化する「BigQuery」、LLM 活用による新たなデータ分析体験とは？ 生成 AI で進化する「BigQuery」、LLM 活用による新たなデータ分析体験とは？ 2024/04/17 著しい進化を遂げている技術が台頭する中、特に時代を席巻しているのが最先端の AI 技術だろう。Google Cloud の各ソリューションには、さまざまな機械学習機能が組み込まれており、たとえば機械学習統合開発ソリューション「Vertex AI」だけでなく「AlloyDB」「Cloud Spanner」などでも Vertex AI を適用して、分析結果を幅広いアプリケーションで活用可能だ。以下の資料では、BigQuery 搭載機能の解説に加え、BigQuery と大規模言語モデル（LLM）で進化する新たなデータ分析の姿を、高度なユースケースでも手軽に活用できる方法を交えて紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 導入コスト「ゼロ」でも利用可能、これからの「AI警備システム」3つの特徴 導入コスト「ゼロ」でも利用可能、これからの「AI警備システム」3つの特徴 2024/03/29 AIを活用したさまざまな取り組みが進む中、防犯カメラとの組み合わせによる「AI警備システム」も本格展開され始めている。現在、施設に防犯カメラを導入しているものの、人手不足などの理由から、不審な行動を察知してから初動対応に移すまでに時間がかかってしまう、また、映像を保存しているだけで有効活用できていないというケースも少なくない。こうした場合、AI警備システムは導入コストをかけずに、異常行動発生時の対応を迅速化し、防犯以外のさまざまなシーンへの活用を可能にできる場合がある。本資料は、その詳細について事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI なぜエヌビディアが注目される？ 欧州発の大規模「生成AIクラスタ」の実力とは なぜエヌビディアが注目される？ 欧州発の大規模「生成AIクラスタ」の実力とは 2024/03/28 生成AIの人気過熱により、演算処理を行うGPU（画像処理半導体）の需要が高まっている。現在、世界で最も注目されているのがエヌビディアが提供しているデータセンタークラスのGPUだ。欧州のあるデータセンターでは、エヌビディアのGPUで構築された生成AIワークロードを導入した。この生成AIクラスタはこれまでの欧州にはないほどの規模で、生成AIモデル学習などの大幅なパフォーマンス向上に貢献しているという。本資料は、エヌビディアのGPUで構築されたクラウドAIコンピューティングがもたらす効果などを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 機械学習タスクを高速化、AIクラウドを低コストで導入する秘策とは？ 機械学習タスクを高速化、AIクラウドを低コストで導入する秘策とは？ 2024/03/28 AIと機械学習（ML）の高速化が多くの企業でテーマになっているが、そのためには通常、高速なGPUを搭載したインフラ基盤が必要となる。とはいえ、自社で構築するのはコストや技術面などの理由から容易ではない。そこで、クラウド上に構築されたAIインフラサービスを利用することで、これらの課題を解消し、AI/MLの学習と推論の大幅な高速化が可能になる。本資料では、AI向けのIPU（Intelligence Processing Unit）を搭載したAIクラウドインフラについて、導入事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI エヌビディアAI事例集：生成AIも推進、企業価値を高めるAI活用方法とは エヌビディアAI事例集：生成AIも推進、企業価値を高めるAI活用方法とは 2024/03/28 現在、さまざまな業界の企業がデータとAIを活用して、ビジネスのインサイトを引き出し、生産性を強化し、顧客体験を向上させている。本書は、公共部門や金融サービス、ヘルスケアや通信、小売などで行われている生成AIや翻訳AIなどによる業務の効率化やサービスの向上、サイバーセキュリティの強化など、成果を挙げているさまざまな事例を紹介する。また、エヌビディアによる最新調査に基づいた各企業のAI活用状況についても要点を解説している。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【生成AI最新トレンド調査】営業関係者1000人に聞いた、生成AIの活用状況 【生成AI最新トレンド調査】営業関係者1000人に聞いた、生成AIの活用状況 2024/03/22 営業分野においても生成AIの活用が進んでおり、見込み客へのメール作成や営業レポートの作成など活用方法は多岐に広がっている。また、顧客データと連携することで、1人ひとりの顧客に合った的確な営業戦略を策定し、新人担当者がトップクラスの担当者と同じような営業活動を行うことも不可能ではない。1000人を超える営業関係者への調査によると、半数以上の者が、生成AIは売上向上や顧客サービス改善に貢献している、もしくはその可能性があると考えているという。本資料は、調査結果を基に、営業活動への生成AIの活用状況や、直面している課題などについて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI バラバラのデータと生成AIの連携方法は？ 生成AI活用に必要な「3つのポイント」 バラバラのデータと生成AIの連携方法は？ 生成AI活用に必要な「3つのポイント」 2024/03/12 いま、多くの企業で生成AIの活用方法が模索されている。業務効率化を超えて、顧客体験の向上などへと活用の幅を拡げるためには、社内のあらゆるデータを接続する必要がある。しかし、企業ではデータがサイロ化したシステムに保管されており、大半のアプリケーションが統合されていない。このような環境下で生成AIの導入を成功させる「3つのポイント」とは？ 生成AIを導入だけで終わらせないための指針となる基本的なステップについて解説する。
ホワイトペーパー クラウド 「デジタルファースト」なビジネス爆速成長の秘訣、3つのステップで実現する方法とは 「デジタルファースト」なビジネス爆速成長の秘訣、3つのステップで実現する方法とは 2024/03/12 デジタルファースト戦略に取り組む企業が増えることに伴い、デジタルサービスに対する需要が急増している。しかし、多くの場合、予算が需要に追いつかず、無数のレガシーツールのサポートに予算が使われるなど、IT環境の複雑化が進んでいる状況だ。また、チームのサイロ化やプロセスの分断などにより、ガバナンスの課題も生じている。デジタルファーストなビジネスの成長を促すには、「最新化」→「自動化」→「最適化」という3つのステップで進めることが重要になる。本書ではその詳細を解説する。
ホワイトペーパー 設計・開発・生産準備 34年かかる分析を3週間に短縮、ものづくりの「AIによるまったく新しい設計」とは？ 34年かかる分析を3週間に短縮、ものづくりの「AIによるまったく新しい設計」とは？ 2024/03/08 設計・エンジニアリング分野において機械学習とAIの活用が進んでいる。かつては機能性と美観だけを考慮した設計が主流だったが、現在ではそれだけではなく、顧客に「体験」を提供することも重要になってきた。本書は、ゴルフ用品メーカーの事例を交えつつ、「AIによるデータ主導型の新しい設計」について解説する。34年かかる分析を3週間に短縮できる仕組みが登場する中、ものづくりはどう変わっていくのだろうか。
ホワイトペーパー AI・生成AI 生成 AI でエンジニアの生産性向上、開発を超効率化する生成 AI 活用法 生成 AI でエンジニアの生産性向上、開発を超効率化する生成 AI 活用法 2024/03/06 生成 AI が広がりを見せる中、システム開発分野においても生成 AI サービスの活用が加速している。たとえば、エンジニアが用意したプロンプトを元に AI がコードを生成するといったコーディングのサポートの他、運用やノーコード開発、セキュリティの支援など AI が実行し、エンジニアの業務を大幅に効率化することが可能だ。現在ではさまざまな生成 AI サービス登場しており、目的や用途によって使い分けていく必要がある。本資料では、開発を支援する生成 AI サービスとはどのようなものか、機能や特徴、具体的な活用方法などを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 大規模言語モデル（LLM）の価値を引き出す、拡張機能の活用・構築法 大規模言語モデル（LLM）の価値を引き出す、拡張機能の活用・構築法 2024/03/06 生成AIにおける大規模言語モデル（LLM）は制約上の理由により、リアルな世界との断絶が発生している。こうした制約を解消する有効な手段が拡張機能だ。拡張機能を活用することで、LLM はユーザーの問い合わせに対し、リアルタイム検索による最新の情報を回答することや、スクリプトを元にしたコード生成などが可能になる。ただし、LLM の拡張機能は 3 つの課題を抱えている。本資料は、これらの課題を解決し、LLM をリアルな世界へとつなぐ拡張機能を構築する方法について事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー クラウド 生成 AI により進化した「ベクトル検索」とは？ 仕組みから実践法まで基礎から解説 生成 AI により進化した「ベクトル検索」とは？ 仕組みから実践法まで基礎から解説 2024/03/06 検索システムに生成 AI の技術を活用することで、新しいユーザー体験を生み出すことが期待されている。たとえば、高度化された検索エンジンにより、ユーザーは欲しい情報を素早くわかりやすく取得できるようになるため、顧客満足度の向上へとつながる。その他にも、マーケティング強化や技術ノウハウの蓄積などの効果を得ることも可能だ。そのためには、「セマンティック検索」という従来の検索技術を生成 AI によって「ベクトル検索」へと進化させる必要がある。本資料は、これら検索システムについての仕組みやベクトル検索を実践する方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI なぜ「コストセンターへの投資」を優先？ カスタマーサービスに生成AIが広まるワケ なぜ「コストセンターへの投資」を優先？ カスタマーサービスに生成AIが広まるワケ 2024/02/15 さまざまな業務領域で生成AIの活用法が模索される中、コストセンター（コストのみがかかる部門）とも呼ばれるカスタマーサービスでの活用が加速している。ある調査では、経営幹部の60%以上がカスタマーサービス担当者への直接的な支援のため、生成AIに投資する意向があり、それにより、高品質な顧客体験を提供することが可能になるという。ただし、生成AIをビジネスの最前線に置くことは大きなリスクがあり、顧客との対応を誤ればブランドに致命傷を与えかねないため注意が必要だ。本資料は、カスタマーサービスに生成AIを活用し、メリットを最大化するポイントを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 生成AIに仕事を奪われる？ 生成AI時代の従業員に求められるスキルとは 生成AIに仕事を奪われる？ 生成AI時代の従業員に求められるスキルとは 2024/02/15 生成AIの広がりに伴い従来の業務が変わりつつある。たとえば、コンテンツ制作やデータ分析、コード開発などの反復作業や日々の定型的作業を、生成AIによって自動化する取り組みが行われており、これにより従業員は単調な作業から解放され、質の高い業務に注力できることが期待されている。その一方で、初歩的業務の職種から経営層まで、あらゆる従業員が職務転換を迫られることも予想されている。本資料は、業務に生成AIの導入が進められる中で、従業員に求められるスキルや、経営層が対応すべきことなど解説する。
