【特集】エンタープライズ品質のAI活用

米国カリフォルニア州議会で可決されたAI規制法案に対し、なぜ州知事は拒否権を行使したのか。知事が明らかにした同法案見直しのポイントとは。

日本では政治やビジネスにおいて長らく「強いリーダー」が必要だとされてきました。果たして、ITチームにも強いリーダーシップは必要なのでしょうか。

「データとAIを生かす」といってもその「出口」はさまざまです。しかし、業種業態ごとに類型化できるものも少なくありません。製造業の場合は何がポイントになるでしょうか。

生成AIのROI（投資利益率）に悩みを抱える企業は多い。PwCの45日間にわたる集中的な影響分析で判明した、ROIに関して「いま最も有望なユースケース」とは何か。

生成AIの進化が加速する中、企業のデジタル変革を支援する重要な技術として「RAG」と並んで「function calling」が注目されています。この機能により、生成AIが外部ツールやAPIを自在に操り、ビジネスプロセスの自動化や意思決定支援を飛躍的に向上させる可能性が広がっています。

AISIはAIシステムの脆弱性を攻撃者視点で評価するレッドチーミング手法に関するガイドを公開した。LLM向けに代表的な攻撃手法や評価プロセスが詳述され、AI開発者向けにリスク対策の重要性が説かれている。

EU AI規制法が発効した。同法はGDPR（EU一般データ保護規則）と同様にビジネスに影響をもたらす可能性がある。今後、どのタイミングで何が起こるのかを時系列で紹介する。

生成AIを導入する企業が増える中で、「思ったように全社に浸透しない」という課題が浮上している。全社に浸透しない理由とその打開方法について、生成AIのコンサルティングを手掛けるRidgelinezに聞いた。

生成AIを業務で活用する場合、適切なデータを活用して生成AIを最適化することがカギとなる。しかし、どのように実現すればいいのか。多くの企業が悩むこの問題に日立とAWSが提示する解決策とは。

東洋紡は、パロアルトネットワークスのAI主導のセキュリティ統合プラットフォーム「Cortex XSIAM」を導入した。東洋紡は22のセキュリティツールを同時に運用しており、それによってある課題が生じていたという。

DellがAI導入専門のラボを日本に開設する。ハードウェアベンダーが共創を主導する意義はどこにあるだろうか。

生成AIを導入したものの、利用率の低迷に悩んでいたロート製薬。生成AIから期待する回答を引き出し、社内で効果的に活用するために「RAG」を構築した。これによって、社内データに基づいた回答の取得が可能になり、生成AIを積極的に活用する従業員が増えたという。

生成AIが抱えるハレーションや情報流出などのリスクが、ビジネスで利用する上で課題になっている。こうしたリスクに生成AIでどう対応できるのか。NECの研究開発の取り組みから探る。

日本マイクロソフトは「Microsoft Digital Trust Summit 2024」を開催した。同セミナーでは“トラスト”をキーワードにセキュリティの現在と将来を語る複数のセッションで構成される。その中では集英社のID管理事例も紹介された。

Microsoftは、AIとクラウドの需要拡大に対応するため巨額の設備投資を進めている。CrowdStrikeによるシステム障害の影響を受けてナデラ氏が語った「2つの注力項目」とは。

近年、企業IT戦略は「クラウドファースト」が注目されてきましたが、生成AIの本格導入が進む中、そのトレンドに変化が見られます。生成AIをはじめとしたAIの効果的な活用が企業競争力を左右するとされる中、その基礎となるデータ基盤、データ管理をどう捉えていくべきでしょうか。ベストプラクティスを学びます。

生成AI搭載、あるいは生成AIとの連携をうたうRPAツールが登場する中で、製品選びのポイントはどう変わるのか。あるいは、生成AIがあれば、RPAは必要なくなるのだろうか？

日立がオープン勘定系システムのAWS移行の技術検証を完了させた。他の金融機関への展開も視野にいれる。

「データ分析で何したい？」が分からなくても、データ分析のプロがいなくてもAIと専用環境があれば「データドリブン」を目指せるツールが低価格で登場した。

生成AIを自社製品やサービスに取り込みたい企業にとって「生成AIのソフトウェアスタックをどのような形で自社インフラに取り入れるか」は大きな課題だ。Red Hatは「より小さく効率的で目的に合わせたAI」のためのプラットフォームの一般提供を開始する。