#AI

ChatGPTのリリースをきっかけに、急激に進化・浸透しているAI関連テクノロジー。現在は、生成AIアプリケーション導入や業務システム改善のプロジェクトが増えており、組織ニーズに特化したLLMの開発を手がける企業も出現しています。今回は、多様化するさまざまなAI関連のキーワードを、チャンスとリスクの両面から紹介していきます。

複数のAI投資関連サービスを試しつつ、従来通り証券会社で口座を開いて、自分の判断での運用もしていたという証券FinTechビジネス部の山口部長。AI投資サービスの使い勝手は「投資やサービスに何を求めるかによって変わってくる」と感じたそうです。

証券FinTechビジネス部の山口部長がAI投資の使い勝手や成果を検証！最先端のシステムやUI、AIによって投資の成果は変わるのか？という興味から、数社のサービスを利用してみたそうです。AI投資の今とは？山口部長に聞いてみました。

2023年度の市場規模は1000億円を超えると予測されているホットな技術、「AI音声認識」。「音響分析」「音響モデル」「言語モデル」の3つの技術に分け、AI音声認識の現状と、ソルクシーズにおける具体的な活用例も含めてご紹介します。

「クラウドAI」「エッジAI」の2種類に大別されるAI（人工知能）。どのような違いがあるかご存じですか？課題解決や、新たなビジネスモデルの創出に欠かせない2つのAIについて、それぞれの特徴や活用シーンを掘り下げご紹介します。

「デジタルレイバー（Digital Labor）」という言葉、ご存じですか？AIやRPAなどのテクノロジーを活用し、コンピューター上で自動的に業務を行うソフトウェアロボットなどのデジタル労働力を指します。得意分野や苦手な領域、今後の未来像などを解説します。

「AI人材」の人物像と求められる知識・スキルを前後編で解説。前回の「AIの研究者」と「データサイエンティスト」に続き、後編ではAIとビジネスの橋渡し役でもある「AI系エンジニア」「ビジネスコンサルタント」「プロジェクトマネージャー」について紹介します。

デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進して企業の競争力を高めるために欠かせないのが「AI人材」。技術開発、産業・ビジネスへの応用、現場での活用など、AIに関する深い知識とスキルを持つエキスパートです。今回は「AIの研究者」と「データサイエンティスト」に注目します。