George Lawton

生成AIを活用するアプリの利用が広がる中、ソフトウェアの品質管理担当者は生成AI特有の問題点への注意が必要になる。本稿では、生成AIアプリの品質を管理する際に考慮すべき点を確認する。

プロセスマイニングによって業務プロセスの処理パターンを蓄積して可視化することで、改善点を特定できる。プロセスマイニングの基本と5つの活用方法を紹介する。

メタバースについての“一時の熱狂”はどこへ消えたのか。メタバース市場初期からの動向を振り返りつつ、今後何が起きるのかを探る。

メタバースを取り巻く熱狂は落ち着き、もはやメタバースは廃れつつあるかのように見える。しかし業界関係者によると、この見方は正しくない。メタバースの現状と今後を考察する。

受注から現金化までのプロセスは企業によって異なるが、ほとんどの場合改善が必要だ。プロセスマイニングを用いてプロセスを改善する6つの方法を紹介する。

ビジネスプロセスマネジメント（BPM）と人工知能（AI）技術の組み合わせによって得られる価値は幾つもある。しかし運用に際しては注意が必要だ。リスクを正しく理解し、メリットを最大化するヒントを探る。

大きな手間や高度な能力を要求されるために達成できなかった業務も、人工知能（AI）技術のおかげで実現できる領域が広がっている。業務プロセスを未知の高みに引き上げる4つの分野を紹介する。

IT活用と業務プロセス改善を組み合わせた手法「ビジネスプロセスマネジメント」（BPM）が、人工知能（AI）技術によって新たな展開を見せつつある。AI技術のおかげで劇的な変化が起きている分野とは。

従業員が持っている知見や情報を業務改善に生かすに当たり、そのデータを集約し共有できる「ナレッジマネジメントツール」の導入は有効な手段の一つだ。主なナレッジマネジメントツール5個を紹介する。

従業員が積み重ねてきた知見や情報を全社で共有し、業務に活用する「ナレッジマネジメント」を実践するには、ツールを有効に活用することが欠かせない。代表的なツールを3つ紹介する。

社内に散らばる知見や情報を業務に生かす「ナレッジマネジメント」。その仕組みは、生成AIが台頭する昨今に至るまでにどう変わってきたのか。ツール選定の前に押さえておくべきナレッジマネジメントの基本とは。

ERPにAIチャットbotを統合する企業が増えている。本稿ではERPをチャットbot経由で活用するメリットと効果的なチャットbot選定のコツについて解説する。

もはや身近な画像識別AIや生成AIだが、その基礎となる深層学習モデルについて知らない人は多いのではないだろうか。主要モデル「CNN」「GAN」の特徴と、モデル選びで重要なポイントを解説する。

主要な深層学習モデルとして「畳み込みニューラルネットワーク」（CNN）と「敵対的生成ネットワーク」（GAN）がある。両者には似通う点があるが、仕組みや使い方は異なる。その成り立ちから解説する。

オープンソースソフトウェアを使用すると、セキュリティと知的財産に関する懸念が持ち上がる。本稿では、適切な決定を下し、後悔する事態に陥らない方法を考える。

DXとデジタル化は根本的に違うものだ。利益をもたらすDXにはどのような特徴があるのか。3つの事例から、ポイントを考察する。

Teslaは自動車の製造販売に新風を巻き起こした。同社のビジネスモデルの中核になる「3つの要素」とは何か。DXを目指す他業界が学べる点はどのようなものなのか。

普段から利用するあの店の便利さはどこから来ているのだろうか。大手ピザデリバリーチェーンやスーパーマーケットの事例から、DX実践の学びを探る。

「DXを推進すべき」は世界の流れだが、そもそもDXに取り組む理由は何か。DX をしなければどうなり、“成功するDX”をしたければ何をしないといけないのか。専門家たちの意見を紹介する。

ERP実装の失敗には幾つかのパターンがある。世界的大企業がハマった実例を基にERP実装のプロが回避策を指南する。

知名度のある大手企業が取り組むDXでも失敗事例は存在する。そこにはどのような経緯や敗因があったのか。4社の事例から探る。

DXに取り組んでいると成功事例に目が行きがちだが、失敗を誘発する原因を学ぶことも有用な取り組みだ。DXの専門家が挙げる、DXが失敗する11個の原因を紹介する。

DXを進める上では、成功した企業の事例だけではなくDXを失敗に導くポイントも知っておくことが役に立つ。DXに取り組む従業員が誤解しがちなポイントと、失敗するDXのタイプを3つ紹介する。

ビジネスに生成AIを活用する企業は、そのリスクを適切に把握して対処すると同時に、リスクを逆手にとってチャンスに変えることが重要だ。生成AIにまつわる4つの懸念とポイントを整理する。

生成AIの登場はビジネスに変革のチャンスをもたらすと同時に、新たなリスクをも生んだ。企業は、生成AIが引き起こし得る倫理的問題への対策を考える必要がある。懸念となるポイントを整理しよう。

財務管理システムは組織が財務情報を効率的に記録したり報告したりするのを手助けしてくれる。会計ソフトとERPの違いを説明する。

IT部門のリソースを効果的に生かすには、ITサービスの全社的な一元化が重要だ。だが、その過程は複雑であり、それぞれのステップで重視すべきポイントが異なる。各ポイントでIT部門は何に留意すべきだろうか。アナリストに聞いた。

従業員の業務環境にどんな脅威があっても状況を把握できなければ守れない。だがシャドーIT対策として「野良アプリ禁止」を強制したところで問題は解決しない。なぜか。

「ChatGPT」をはじめとした生成AIツールはさまざまな可能性をもたらす一方で、利用に際しての注意点もある。それぞれを整理してみよう。

OpenAIの「ChatGPT」には無料版の他に有料版もある。ChatGPTの“頭脳”に当たる「GPT」の種類はさまざまであり、料金設定は複雑だ。いくらで何を使えるのか。具体的な利用料金を確認しよう。

OpenAIの「ChatGPT」の中核を成すLLM「GPT」。その種類は1つではなく、それぞれに特徴がある。GPTにはどのような種類があるのか。それらの主な違いとは。

頻繁に耳にするようになった「ChatGPT」と「GPT」という2つの言葉。これらの言葉は、どう使い分けられているのか。“GoogleのChatGPT”が存在しない背景とは。

「ChatGPT」普及の背景には、その頭脳に当たる「GPT」の急速な進化がある。実際にどのくらい進化しているのか。数字を交えながら、GPTの進化を見てみよう。

OpenAIの「ChatGPT」と「GPT」は密接に関係しているものの、明確に異なる。実際のところ両者はそれぞれ何であり、どのような違いがあるのか。

世界中で「ChatGPT」の利用が広がりつつあるが、その技術や仕組みを深く理解せずに使っている人は少なくない。ChatGPTに関する基本的な情報を整理しよう。まずは「GPT」とは何かだ。

クラウドサービス利用時の「ベンダーロックイン」の影響を抑えるには、どうすればよいのか。ユーザー企業や専門家の声を基に、取り得る対策を探る。

アプリケーションの移植性を高めることは、ベンダーロックインの影響を抑える方法の一つだ。ただしむやみに移植性を高めても、結局は無駄になることもあるという。どういうことなのか。

アプリケーションをクラウドサービスへ移行させる際、ベンダーロックインの影響を抑えるには、移行前の綿密な計画が必要だ。それはなぜなのか。“失敗例”を基に解説する。

クラウドサービスを利用する上で注意が必要なのが、他ベンダーのクラウドサービスへの移行を阻む「ベンダーロックイン」だ。なぜベンダーロックインに注意が必要なのか。そもそもベンダーロックインは“悪”なのか。

「RFID」や「NFC」を採用する際は、それぞれの違いを知り、どちらが最適なのかを判断することが大切だ。RFIDとNFCのそれぞれに適した用途を考える。

「RFID」と似た技術である「NFC」には、さまざまな用途がある。NFCとは、どのような仕組みを持つ技術なのか。NFCの特徴を整理しつつ、主な用途を紹介する。

無線通信に使われる技術として「RFID」と「NFC」がある。どちらを選べばよいのか。まずはRFIDの特徴を整理し、賢い技術選定につなげよう。

「ビジネスプロセスマネジメント」（BPM）の導入にはコストが掛かるが、その“見返り”は小さくない。BPMツールのユーザー企業を例に、BPMの投資対効果を紹介する。

「ビジネスプロセスマネジメント」（BPM）がもたらすメリットはさまざまだ。社内だけではなく、実は社外向けの取り組みにもBPMによる改善効果があるという。主なメリットを整理する。

ビジネス改善の手法の一つに「ビジネスプロセスマネジメント」（BPM）がある。ITとビジネスの両側面を取り入れたBPMとは、どのようなものなのか。企業にもたらすメリットを軸に考える。

データを有効活用するには、データクオリティーを高いレベルで維持することが必要だ。その上で「データスチュワードの設置」がどう役立つのか、そしてその先にある「データドリブン文化の確立」とは何かを紹介する。

企業がデータを有効活用する際に重要になるのがデータクオリティーだ。「データガバナンス」がデータクオリティーの維持に有用な理由と、効果的なデータガバナンスの実践方法を解説する。

企業のビジネスを支えるデータ。誤った分析結果や判断を生まないためのデータクオリティー確保に際して、キーワードとなる「SLA」とは何か。

データに基づく意思決定を実現するためには、高いデータクオリティーが必要だ。データクオリティーの向上に「データリネージ」がどう役立つのかを紹介する。

ビジネスにデータを活用する上で、高いデータクオリティーを確保することは重要だ。何がデータクオリティーを左右するのか。なぜデータの質が悪くなってしまうのか。それらに対する答えを提示する。