アサヒ飲料株式会社（代表取締役社長：米女太一）、株式会社伊藤園（代表取締役社長：本庄大介）、キリンビバレッジ株式会社（代表取締役社長：井上一弘）、コカ･コーラ ボトラーズジャパン株式会社（代表取締役社長 最高経営責任者：カリン･ドラガン）、サントリー食品インターナショナル株式会社（代表取締役社長：小野真紀子）の清涼飲料5社は、物流2024年問題をはじめ、温室効果ガス（以下、GHG）排出量削減や食品ロス問題といった社会課題を協働領域として捉え、飲料業界全体で改善に向けて取り組むため、飲料業界『社会課題対応研究会』を発足します。 この研究会は、個社単位では解決が難しい社会課題を、清涼飲料各社が協働することで、課題の共通認識や対応の検討を行い、社会課題の改善に繋げることを目的としています。 今後も我々5社は、消費者のニーズに応え、環境への配慮を怠らず社会的責任を果たし、持続可能な社会の実現に向け

本機能は、企業がオンラインでのインタビュー調査で自由回答などの定性情報を集める際に、従来はインタビュー対象者に対して人間がヒアリングして収集してきた業務を、AIチャットボットが代行することができる機能です。「楽天超ミニバイト」に登録するユーザーをインタビューの対象に、AIがチャット形式で回答内容に沿って深掘りした質問を行うことで、企業はこれまでインタビューに掛けていた時間や費用などの人的コストを大幅に削減し、深掘りした具体的な回答内容を収集することが可能となります。 また本機能では、企業はAIが収集した定性情報をスピーディーにレポート結果として確認することも可能です。これにより、インタビュー発注から納品データの受け取りまでを最短5営業日で完了することができます。 「楽天超ミニバイト」は今後も、楽天グループの有する強固な会員基盤を最大限に活用し、様々な分野において新たなソリューションを提供し

来週で40歳にあるので30代の振り返りとしてこれを書く。 そんな30代を全力で走ってきた中で、これは30代でやってよかったな。 もっと早くやってもよかったな。というようなことを書く。 最初に行っとくと一般的にやったほうが良いということは基本的にやったほうがいい。 そういうのも含めて実際にやってみた経験も書く。 習慣を作れるようになる これは本当にやったほうがいい。 身につけるのであれば、早ければ早いほどほどいい。 もう少し具体的に話すと自分がやりたいことを実現していくためには習慣にできるとよい。 なんでも習慣にできると強くて、自分はどうやったら習慣になるんだろう？ってところを理解して上手くハックして習慣化していけると自分のやりたいことがどんどん実現できるようになる。 運動習慣 これも早ければ早いほど良いと思うが、朝か夜の散歩くらいからでもよいからやったほういい。 コロナ禍をきっかけに自分は

OpenAIが2024年5月にリリースしたAIモデル「GPT-4o」に、2024年10月1日から「画像でファインチューニングする機能」が追加されました。すでにテキストでGPT-4oをファインチューニングする機能は提供されていましたが、画像でのファインチューニングが可能になったことで、視覚検索やオブジェクト検出などの機能を向上させることができます。 🖼 We’re adding support for vision fine-tuning. You can now fine-tune GPT-4o with images, in addition to text. Free training till October 31, up to 1M tokens a day. https://t.co/Nqi7DYYiNC pic.twitter.com/g8N68EIOTi— OpenAI D

システム構成図、ER図、フローチャートなどを描くときに無料で使える作図ツールやドローイングツールまとめ。2024 システムを開発する際には、インフラを構築するためのシステム構成図やアプリケーションの仕様を検討するためのさまざまなUML関連のダイアグラム、フローチャートやデータベース設計におけるER図など、さまざまな作図をする場面があります。 これらの作図作業を支援してくれるツールは多数存在しますが、ここでは無料で使えるツール、あるいは無料プランが利用できる有料サービスなどをまとめました。 draw.io 無料で利用できるドローイングツールの代表的な存在がdraw.ioでしょう。ユーザー登録すら不要ですぐに使い始めることができて、作図したデータはGoogle DriveやOneDrive、Dropbox、GitHubやGitLab、ローカルデイバイスなどに保存できます。 GitHubにサーバ

ChatGPTと協力しながら文章執筆やコーディングなどの作業をこなせるアプリ「Canvas」のベータ版が2024年10月3日にリリースされました。記事作成時点ではChatGPT Plusの加入者向けにベータテストが実施されており、テストの終了後は無料ユーザーも利用可能になる予定です。 Canvas is a new way to write and code with ChatGPT | OpenAI https://openai.com/index/introducing-canvas/ Canvasでは「ChatGPTに文章やコードの下書きを入力して清書させる」「ChatGPTが生成した文章の一部を人力もしくはChatGPTに依頼して修正する」といった操作が可能です。内部では「GPT-4oを共同作業用にトレーニングしたモデル」が動作しており、OpenAIはCanvasを「ChatGPT

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OpenAIが9月12日、「Strawberry」と呼ばれていた次世代AIモデル「o1-preview」をついに発表した。複雑な問題に対してより長い時間をかけて思考し、科学、コーディング、数学などの分野で従来のモデルを凌駕する能力を持つとされている。また、より効率的なコーディング用モデルとして「o1-mini」も同時に発表された。o1-previewの80%のコスト削減を実現しつつ、高度な推論能力を維持しているという。いずれもChatGPT PlusおよびTeamユーザーに対して即日利用可能となり、API開発者向けにも提供が開始された。 o1-previewの特筆すべき点は、人間のように問題を深く考察してから回答する能力だ。このアプローチにより、物理学、化学、生物学などの難解な課題において、博士課程の学生と同等の成績を収めたという。特に数学の分野では際立った成果を上げており、国際数学オリン

生成AI（人工知能）を業務で活用する際には、大規模言語モデル（LLM）などのカスタマイズが欠かせない。その上で専門家は「LLMのカスタマイズはハシゴ（ラダー）と同じ」と指摘する。カスタマイズは取り組みやすい手法から、一つ一つ試しながら進めていく必要があるとの意味だ。いきなり難しい手法に手を出す「段抜かし」は失敗の元なのだという。 生成AIのカスタマイズに関する注意点を筆者に教えてくれたのは、データ分析基盤を手掛ける米Databricks（データブリックス）でチーフAIサイエンティストを務めるJonathan Frankle（ジョナサン・フランクル）氏だ。 フランクル氏はオープンソースLLMを開発する米MosaicML（モザイクML）の創業者の1人で、データブリックスが2023年7月にモザイクMLを買収した。フランクル氏は現在、データブリックスのチーフサイエンティストとして引き続きLLM開発

8月29日、GoogleはGemini in BigQueryの複数の新機能を正式に提供開始した。 Gemini in BigQueryとは、Google Cloudのデータ分析プラットフォームであるBigQueryにAI機能を統合した新しいサービスであり、データ分析作業の効率を飛躍的に向上させる。これにより、ユーザーはAIを活用して複雑なデータセットの分析や重要な情報の抽出を、より簡単かつ迅速に行うことができる。 特に注目すべきは、自然言語での指示を通じてAIが適切なSQLクエリやPythonコードを生成する機能である。たとえば、ユーザーは次のように指示を出すことができる： 「このテーブルの各製品ごとの総売上を計算して。」 「pandasを使って、製品の売上と顧客レビュー数の相関を求めるPythonコードを書いて。」 「サブスクライバータイプ別に平均旅行時間を計算して。」 これらの指示を

AIと量子コンピューティングの研究開発を行なうKandaQuantumは、2024年8月31日、顧客の要望内容を元に自動的に要件定義を生成し、さらに自律的にシステムを構築する要件定義システム生成AI「Babel（バベル）」をリリースした。 Babelは一行の要望から要望一覧、要件定義まで一気通貫で記載する。「要件定義プログラミング」により、自然言語からコードへの直接変換を実現。顧客の要望やビジョンを入力するだけで、Babelが詳細な要件定義のYAMLファイルを自動生成する。その上で生成された要件定義に基づき、Babelが独自にシステムを設計、開発。技術的な詳細を指定することなく、望む機能やふるまいを記述するだけでシステムが構築される。

日立製作所は2024年8月29日、専門的な業務に適したLLM（大規模言語モデル）の構築や継続的な改善を支援する「業務特化型LLM構築・運用サービス」と、実行環境の構築、運用を担う「生成AI（人工知能）業務適用サービス」を同年10月1日に提供開始すると発表した。同社は「生成AI技術者の確保や大規模な学習環境への投資、実行環境の整備、運用といった顧客負荷を減らす」としている。 業務特化型LLM構築・運用サービスは、顧客の業務に適した規模、精度のLLMを構築するサービス。業務知識として企業が持つ固有のデータを汎用（はんよう）LLMに学習させることで、顧客の業務に適したLLMを構築し、継続的に改善する。日立製作所のLLMエンジニアが学習に必要な知識データや適切な汎用LLMを選定し、過学習による正答率の低下を防ぎながら専門知識を学習させ、適切な規模と回答精度のLLMを構築するという。 生成AI業務適

この連載について AIやデータ分析の分野では、毎日のように新しい技術やサービスが登場している。その中にはビジネスに役立つものも、根底をひっくり返すほどのものも存在する。本連載では、ITサービス企業・日本TCSの「AIラボ」で所長を務める三澤瑠花氏が、データ分析や生成AIの分野で注目されている最新論文や企業発表をビジネス視点から紹介する。 大規模言語モデル（LLM）の進化が加速する中、その文化的な理解力と適応能力が新たな課題として浮上しています。最新の研究結果が、多言語LLMの文化的バイアスと、ローカルな知識・文化の理解における限界を明らかにしました。日本企業のグローバル展開とAI活用戦略に大きな影響を与える可能性のある、注目すべき知見をお伝えします。 ペンシルベニア大学の研究では、感情表現に焦点を当て、LLMが異なる文化間での感情の経験や表現の違いを適切に反映できているかを検証しました。そ

2024年9月4日発売の「日経トレンディ2024年10月号」 ▼Amazonで購入する では、「OneDrive、Windows、Excel…裏技100」を特集。「Copilot for Microsoft 365」を早期から活用し、大塚商会が成果を上げている。様々な業務で大幅な時短効果がもたらされ、削減率88％を記録したものもあったという。 ※日経トレンディ2024年10月号より。詳しくは本誌参照 マイクロソフトの「Copilot for Microsoft 365」早期導入プログラムに参加した大塚商会に、Copilotの活用方法や時短効果について聞いた（イラスト／千野エー）

「Rakuten Analytics」紹介映像： https://youtu.be/OiTWg_x3QF8 本プラットフォームは、個人情報保護対策のもと、企業のデータと楽天が保有する統計データアセットを連携することで、顧客分析を可能とするツールです。直観的に操作しやすいシンプルなユーザーインターフェース（UI）を備えており、分析結果を簡単に把握することができます。また、本プラットフォームから得られる分析結果は、広告配信や自社顧客へのマーケティング施策、商品企画などに活用することが可能です。 本プラットフォームの基盤となる楽天の統計データアセットには、AIを用いて楽天ユーザーの属性情報（年齢・性別といった人口統計学的データやライフステージ、ライフスタイルなど）を4,000（注2）以上の属性に分類した「楽天エコシステム」のデータベース「CustomerDNA」（以下「本データベース」）を活用し

「楽楽プロファイル」は、企業が楽天インサイトに依頼して実施したインターネット調査の結果を、楽天インサイトが蓄積する生活意識データ（注）と連携し、ターゲットのプロファイルを自動生成することができるツールです。楽天インサイトのインターネット調査サービスで実施した調査結果を企業がログインして確認する際、「楽楽プロファイル」に連携すると、仕事に関する意識や食に関する意識などターゲットの意識や価値観に踏み込んだ深いプロファイルが自動で生成されます。同時に、AIによるサマリと人物イメージ画像も生成され、5分程度ですべてのデータが完成します。出力したプロファイルは編集も可能で、ターゲット条件を変更して何度でも生成することができます。 アンケート調査後の顧客プロファイルの作成作業は、豊富なリサーチ経験や手間と時間を必要としてきましたが、大幅な時間削減が実現し誰もが簡単にプロファイルを生成することが可能とな

Hacobu、業界横断型の「物流ビッグデータラボ」創設 キリン、スギ薬局、日本製紙…データで共同輸配送を目指す データの力で物流課題を解決する株式会社Hacobu（ハコブ、本社：東京都港区、代表取締役社長CEO 佐々木 太郎、以下「Hacobu」）は、企業間で物流データを共有し、個社や業界の垣根を超えて物流の社会課題解決を目指す「物流ビッグデータラボ」を創設することを発表します。 第1回のラボには、アスクル株式会社、キリンビバレッジ株式会社、株式会社スギ薬局、日本製紙株式会社、YKK AP株式会社が参画します。企業間で物流ビッグデータを共有・分析し、共同輸配送を目指します。さらには、カーボンニュートラルの実現、ドライバー不足などの労働力問題の解決に寄与し、持続可能な物流インフラの構築を目指します。 物流ビッグデータラボ創設の背景 日本の物流は深刻な課題に直面しています。「物流の2024年問

この記事では、LLMが文化的な背景に沿って適切に回答するように変える手法を紹介します。 研究チームは、世界中の人々の価値観を調べたデータを使って、LLMがどのような文化的な考え方を持っているかを調べました。そして、LLMが持つ「文章の前後関係から学ぶ能力」を活用し、特定の文化の特徴に合わせてLLMの答え方を変えるアプローチを考案しました。 言語や文化によって人々の考え方が異なるこの世の中でLLMを実用的に使用するための重要な手掛かりとなる研究です。 参照論文情報 タイトル：Self-Alignment: Improving Alignment of Cultural Values in LLMs via In-Context Learning 著者：Rochelle Choenni, Ekaterina Shutova 所属：University of Amsterdam 背景 LLMは世

今書いた文章、そのまま図表になってくれないかな──資料作りに追われるビジネスパーソンなら一度は考える理想。いままでは夢物語だったが、その実現を助けてくれるAIツールが日本語で使えるようになったとして、Xで話題になっている。 その名も「Napkin AI」。同名の米スタートアップ企業が提供するサービスで、文章や数値を入力するだけで、内容に基づいた図表を提案してくれる。出力した図表は商用利用が可能。テキストは、Napkin AIの機能で生成したものでも、それ以外のものでも、範囲を自由に決めて“ビジュアル化”できる。

持ち株会社で全世界の方針を決め、地域ごとにDXの施策を進める。2025年までに生産性向上のためのシステム構築などに500億円を投じる。生成AI活用の業務活用や社員へのデジタル教育も積極的だ。 【直近の活動】 グローバルに事業を展開するアサヒグループホールディングス（HD）は、ここ数年、世界共通システムの整備を進めてきた。サプライチェーンのKPI（重要業績評価指標）計測などのシステムを構築した。全世界で共有するデータ、業務アプリケーション、UI（ユーザーインターフェース）の大きく3層に分けて、全世界のシステムを整備している。 加えて最近は生成AI（人工知能）の活用に積極的だ。国内では、生成AIを用いた社内の情報検索システムを導入した。人事や経理、研究開発といった分野の社内文書を検索し、質問に回答する生成AIを構築済みだ。生成AIの社会実装を目指す一般社団法人のGenerative AI Ja

2024年問題への対応加速に向け、「ピッキング」「入出庫」「トラック荷積み・荷降ろし」3領域で自律化･知能化 トラック荷積み・荷降ろしの自動化に向け、三菱重工業と共同実証を開始 キリンビバレッジ株式会社（社長　井上一弘、以下キリンビバレッジ）とキリングループロジスティクス株式会社（社長　安藤弘之）は、三菱重工業株式会社（社長　泉澤清次、以下三菱重工）が研究開発を進める「ΣSynX（シグマシンクス）」※1によって自律化・知能化したソリューションを活用した、飲料倉庫への入出庫およびトラック荷積み・荷降ろしの自動化に関する共同実証を2024年8月より開始します。三菱重工が横浜製作所・本牧工場内で運営する、ものづくりの共創空間「Yokohama Hardtech Hub（YHH）」内の実証施設「LogiQ X Lab（ロジックス・ラボ）」や、キリングループロジスティクスの拠点などにおける共同実証を

大手クラウド事業者がベクトルデータベース（DB）サービスを続々と投入している。既存のデータベースサービスに機能を組み込む例、検索サービスとして提供する例など様々だ。自社の業務に適したサービスはどれかを探る。 2024年8月2日、米Google（グーグル）はデータベースサービス「Cloud Spanner」にベクトル検索の機能を追加したと発表、7月には米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）が「Amazon MemoryDB」に加えたベクトル検索機能の一般提供を開始した。同年6月には米Salesforce（セールスフォース）が「Data Cloudベクトルデータベース」の一般提供を始めると発表するなど、ベクトルDB関連サービスが相次ぎ登場している。 大手クラウド事業者からベクトルDB関連サービスが投入される背景にあるのが生成AIの企業導入だ。業務などに適

AI insideは2024年8月20日、同社が独自に開発した言語モデルを使った「カスタマイズSLM（Small Language Model、小規模言語モデル）」の提供を始めた。カスタマイズSLMを用いると、企業の組織や業務に特化した生成AIの活用を可能にするという。日本語ドキュメントの処理に特化したモデルを利用する。 カスタマイズSLMは、利用企業が持つデータを使って学習することで、組織や業務に特化した出力を調整できる。AI insideが開発した「PolySphere-2（ポリスフィア・ツー）」というモデルを使う。473億パラメーターから成り、同社が開発するGPU（画像処理半導体）サーバーの「AI inside Cube Pro」と合わせて提供する。オンプレミスでの稼働を想定しているが、クラウドでもPolySphere-2を稼働できるとする。 カスタマイズSLMの大きな特徴は2つで、

日本最大級のイベントとして知られる「IVS」。2024年も京都市で開催され、スタートアップのキーパーソンが一堂に集った。今回、特に注目を浴びていたテーマが生成AIに関するものだ。海外のITの巨人たちに、立ち向かうにはどうすればよいのか。その勝ち筋を示した、興味深い2つのセッションについて詳細リポートをお届けする。 2024年7月4～6日の3日間、京都パルスプラザにて開催された「IVS2024 KYOTO」。2023年の来場者（1万人）を上回る1万2000人が参加し、過去最高規模の盛り上がりを見せた 2024年7月上旬に京都市で開催されたスタートアップ企業の祭典「IVS2024 KYOTO」。期間中、とりわけ人気だったのは、生成AI（人工知能）に関するセッションだ。 用意された席数では聴衆を収容しきれず、多くの参加者が立ち見をしてでもセッションを聞こうとする光景が各所で見られ、この領域の“沸

Top > 学術＆研究 > 「RAG」と「ロングコンテキストLLM」の徹底比較：LLMの長文理解における新たなハイブリッドアプローチ　Google DeepMindとミシガン大学の研究

多くの企業が生成AIの導入を急いでいるが、アクセンチュアによると、多くの企業はまだ実験段階にあり、全社にスケールするのは難しいという。その理由とは。 コンサルティング会社のAccentureが2024年6月20日（現地時間、以下同）、同社が2024年第3四半期に9億ドル、同会計年度で総額20億ドルの生成AI事業の契約を獲得したと発表した（注1）。 生成AIの全社へのスケールが難しい　そのシンプルな理由 同社の2024年5月31日までの3カ月間の契約総額は211億ドルだった。契約総額全体に占める生成AI事業の割合はまだ小さいが、拡大傾向にあり、生成AIの需要が企業の間でますます強まっていることがうかがえる。 一方で、アクセンチュアは、生成AIを全社にスケールさせるのは難しいと指摘する。その理由とは。 Accentureの売上高はコンサルティングとマネージドサービスがほぼ半分ずつを占めており、

多くの企業は「DXは重要だから社員全員で取り組むべきだ」と考えている。しかし現場社員の意識やスキルにはばらつきがあり、全社へのDX浸透は難しい。実際には、現場の業務とDXを接続する結節点になれる人材の育成が不可欠だ。 多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）に苦心している。「新しいシステムを導入したが、以前と何も変わっていない…」と嘆く企業は少なくない。筆者は組織人事コンサルティングを専門とする会社に所属しているが、最近は「DXを推進できる組織づくり」というニーズを持つ企業から相談を受けるケースが増えている。 様々な企業の相談を受けるなかで、DXには大きく3つの「誤解」が潜んでいることが明らかになってきた。同時に、人や組織の問題に向き合うことなくDXは推進できないということを実感している。 3つの誤解の中から今回は「DXは重要だから社員全員で取り組むべき」という誤解を解説してい

はじめまして。食べログ開発本部ウェブ開発2部 新卒1年目の濱口(machida4)です。 私は2024年の5月末から7月末までの約2ヶ月間、一般社団法人 日本CTO協会が主催する新卒合同研修に参加しました。 本記事では、新卒合同研修の各講義の内容と、そこから自分が学んだことについてご紹介します。 目次 参加の経緯 新卒合同研修について 第1回：キャリア戦略・フォロワーシップとマネジメント（講師： 日本CTO協会/株式会社LayerX） 第3回：BtoB SaaS開発基礎（講師： 株式会社アンチパターン） 第4回：インテリアコーディネートで学ぶアジャイル開発（講師： 株式会社メンバーズ） 第5回：BigQueryで始めるデータ分析入門&生成AIを活用した分析効率化（講師： グーグル・クラウド・ジャパン合同会社） 第6回：AWSの基礎から学ぶWebアプリケーション構築入門（講師： アマゾンウェ

米OpenAIは7月30日（現地時間）、5月の発表イベントで予告したChatGPTアプリのGPT-4oベースの「高度な音声モード」のα版を、一部のChatGPT Plusユーザーに提供開始すると発表した。今秋にはすべてのPlusユーザーに提供する計画としている。α版テスターに選ばれたユーザーには、メールとアプリのメッセージが届く。 「高度な音声モード」は、感情や非言語的なジェスチャーの意味を理解して応答できるリアルタイムの会話機能。5月のイベントで自然な会話が披露されたが、「Sky」と名付けられた声が俳優のスカーレット・ヨハンソンに似ていると批判が高まった後、リリースが延期された。 OpenAIによると、45カ国語で100人以上の「外部レッドチーム」がこのモードをテストしたという。 OpenAIは米TechCrunchに対し、ロールアウト中の「高度な音声モード」は4つのプリセット音声（Co

特許を誰にでもわかりやすく公開されている特許番号と、ビジネス検討したい産業分野を指定することで、AIが瞬時に特許を要約します。難解な特許をわかりやすく翻訳することで、AIと人間が共創して事業アイデアを作成する土台となります。 事業アイデアを様々な方向で提案特許情報と、ビジネスを検討したい産業分野を指定することで、生成AIが未来の事業アイデアを作成します。飛躍的なアイデアから、現実的なアイデアまで幅広く方向性を示すことで、ユーザーの期待値に寄り添ったアイディエーションが可能です。 ビジュアルでスムーズに伝わる「価値・ターゲット・長所・短所・リスク」など多角的な観点でアイデアを記載し、新規性・市場性・実現可能性についてAIが自己評価を施します。同時に利用シーンを描いたビジュアルを作成し、アイデアを具現化する際のイメージやパートナー像が直感的に伝わりやすくなります。 アイデアベースの共創コミュニ

巨大なタッチ式の液晶パネルにずらりと飲料パッケージが並ぶ面構えで真っ黒な機体が異彩を放ち、しかもサブスク登録すれば毎日好みのドリンクが飲めたり、ポイントを購入金額に充当できたりする──。ハイテク自販機として話題を呼んだ、JR東日本の各駅構内に置かれた自動販売機「イノベーション自販機」が、ひっそりと姿を消しつつあることをご存じだろうか。いったい何が起こったのか。 JR東日本の各駅構内に置かれた「イノベーション自販機」。年齢や居住地、Suicaなどの交通系電子マネーのIDを登録すると、電子マネーで商品を事前購入できた（写真提供／JR東日本クロスステーション） 駅ナカの自販機ビジネスを管轄するJR東日本クロスステーション ウォータービジネスカンパニーは2023年10月、イノベーション自販機を順次撤去すると発表した。自販機本体と連動する専用スマートフォンアプリ「アキュアパス」（約33万ダウンロード

エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか？　GitHub Copilot は GitHub と OpenAI が共同で開発した生成 AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここで GitHub Copilot として言及されている Copilot のプランは GitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可

News Release 2024年03月22日 事業・サービス DENTSU DESIRE DESIGN、人間の消費行動に影響を与える「11の欲望」2024年版を発表 「心が動く消費調査」をもとに分析、6つの「欲望」の内容が変化 株式会社電通（本社：東京都港区、代表取締役 社長執行役員：佐野 傑）のプロジェクトチーム「DENTSUDESIRE DESIGN（デンツウ・デザイア・デザイン）」（以下DDD）※1は、2021年から実施している「心が動く消費調査」※2の最新結果をもとに、人間の消費行動に強く影響を及ぼすドライバーとなる感情を分析した「11の欲望」※3を更新しました。分析の結果、「11の欲望」のうち、6つの欲望の内容に変化がありました。 ＜人間の消費行動を駆り立てる「11の欲望」＞ 今回の更新では、「現代の価値観」に関する質問を新たに30項目加えて分析することで、43項目の普遍的な

電通デジタルと国内電通グループ5社は共同で、2030年までに起こるとされるトレンドをまとめ、未来起点の経営戦略立案や新規事業、サービス開発に活用できる「電通未来曼荼羅2024」を発表した。 中期未来予測ツール「電通未来曼荼羅」は2010年に提供を開始し、「人口・世帯」「社会・経済」「科学・技術」「まち・自然」の4つのカテゴリーにトレンドテーマを網羅的に分類。それぞれの概要とデータ・関連トピック、それらが未来にもたらす変化や重要になる視点をまとめたものだ。 電通未来曼荼羅2024未来トレンド72テーマと未来へのヒント・視点一覧（クリックして拡大） 「電通未来曼荼羅2024」は時代の変化に合わせて前年度版から22のテーマを刷新し、72のトレンドテーマを設定。2030年までの6年間に起こり得る未来トレンドの中において、近年急速な広まりを見せ、今後のビジネスに多大な影響を与えると予測される価値観や

私は2桁年ほど漫画やイラストに携わって細々と生活しているクリエイターの端くれだが、正直言ってこの1ヶ月の絵描き界隈の道化っぷりにはひたすら「呆れ返る」以外の感想が持てない。 ──────────── 「11/15にX(元Twitter)の規約が変わる、私達はAI学習に否応無しに同意させられる事になる」 そんなポストが大バズリしたのがつい先月。 実際には、Xのプライバシーポリシーには元々「投稿者のポストをXのAIトレーニングに利用する事に同意する」旨が2023年9月時点で既に記載されている。そもそも日本の法において、学習そのものを拒否する権利は最初から無い。 しかし、その自明であったルールが「聡明な」反AIさんによって「新発見」され、反AIさん達は空が落ちてくるかのように大騒ぎ。 そもそも深層学習の構造を考えると、億単位の画像を学習している基盤モデルに自分の作品が数十枚食われた程度で、個人の