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AIを引っ提げてやってきた大学院生 学外のとある修士2年生の学生から、研究を評価してほしいと頼まれました。彼がやっているのは、私が専門とする研究分野のある仮説をデータによって検証する内容でした。読んでみたところ、経済学の五大誌は難しいにしても、着眼点、新規性、データの質などから、フイールドトップの学術誌に挑戦できる水準にあると感じました。 驚かされたのは、彼が経済学を専攻する学生ではなく、それどころか経済学をこれまでほとんど学んだことがないという点です。彼の関心は技術の新領域への応用、特に「生成AIの新活用」にあり、専門外である経済学という分野で、AIとの対話だけでどこまでのレベルの研究ができるかを1年間かけて試してみたというのです。研究のアイデア出し、先行研究のレビュー、理論モデルと仮説の構築、データの探索と収集、計量ソフトを用いた分析、図表の作成、英語論文化に至るまで、さまざまなAIツ
今年６月、インターネット上の無料の百科事典サイト「ウィキペディア（ＷＰ）」の記事編集などを無償で引き受けている世界中のウィキペディアンを怒らせる「事件」が起きた。 サーバーの運用や寄付の募集を担う非…
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各地のガソリンスタンドで販売するガソリンや軽油といった燃料油は、製油所などからタンクローリーを用いて配送する。石油元売り各社は、ガソリンスタンドなどで販売する燃料油が枯渇しないように、綿密な計画を立ててタンクローリーを配車しなければならない。 このタンクローリーの配車計画は、担当者が時間をかけて作成する。配送する内容物が液体かつ危険物であるだけでなく、取引先情報や売り上げ情報などの様々な条件にも配慮する必要があるからだ。 タンクローリーの配車計画を短時間かつ効率的に実施したい――。こうした要望をAI（人工知能）で実現しようとしているのが出光興産だ。出光興産は1日当たり約5000件のオーダーに対応し、最大で約1800台のタンクローリーの配車計画を作成している。 ボタンを押すだけで配車計画を作成できる 出光興産では、これまで約70人の配車担当者が長年の経験則に基づいてタンクローリーを配車してい
米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）は2024年12月3日（米国時間）、開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2024」の基調講演で、生成AI（人工知能）サービスである「Amazon Bedrock」の新機能を発表した。生成AIの弱点であるハルシネーション（幻覚）への対策などを追加した。Amazon Bedrockは様々な基盤モデルの推論機能をクラウドサービスとして提供する。基盤モデルの出力に、事実と異なるデタラメであるハルシネーションが含まれることを防ぐ新機能が「Amazon Bedrock Automated Reasoning checks」だ。 Automated Reasoning（自動推論）と呼ばれる、数学的な証明や論理的な思考に基づく検証によって、基盤モデルの出力に誤りがないかチェックする。ユーザー企業における規則や手順
Today, we're announcing the Claude 3 model family, which sets new industry benchmarks across a wide range of cognitive tasks. The family includes three state-of-the-art models in ascending order of capability: Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet, and Claude 3 Opus. Each successive model offers increasingly powerful performance, allowing users to select the optimal balance of intelligence, speed, and c
ジェネレーティブAI（以下、生成AI）をいかにビジネスに活用するかについて、さまざまな試みが実施されている。どうすれば生成AIをうまく使いこなせるようになるのか。アクセンチュアが興味深い見解を示したので、今回はその内容を紹介し、日米の比較も交えて生成AIの使いこなしについて考察したい。 生成AIで「デジタルバディ」によるUX革命へ アクセンチュア（Accenture Japan）は2023年7月19日、米Accentureが2023年3月に発表した年次調査レポート「Technology Vision2023」について記者説明会を開いた。同レポートは、今後数年間で企業が押さえるべきテクノロジートレンドを示したものだ。
ChatGPTなどの生成AI（人工知能）が大量のデータをつくり出す中、フェイクなどによる事件や悪影響が懸念される。さらに、生成AIがつくり出したデータによって生成AIのモデル自体が崩壊する恐れも出てきた。今回は番外編として、この問題を取り上げる。 生成AIの基盤となるのは大規模言語モデル（LLM）や画像などを生成するための拡散モデルである。こういった基盤モデルはインターネット上の膨大なデータを使って学習させる。そのほとんどは人間がつくったデータだ。 だが生成AIの普及により、生成AIがつくった大量のデータがインターネットに日々放出されている。このため今より後の世代のモデルは、人間によるデータだけではなく前の世代のモデルがつくったデータを使って学習することになる。これを繰り返すと、モデルは一体どうなってしまうのだろうか――。2023年5月から6月にかけて、このテーマに関する研究論文が相次い
「国立競技場」（東京・新宿）や「角川武蔵野ミュージアム」（埼玉県所沢市）などの話題作を手掛けてきた隈研吾建築都市設計事務所（東京・港）の隈研吾氏は、指示文を入力するだけで文章や画像を瞬時に生成するAI（人工知能）の登場によって、建築設計者と素人の“境界”が薄れ、「AIを使いこなせば誰でも設計者になれる時代がやって来る」とみる。（聞き手は坂本 曜平＝日経クロステック） ――ChatGPTのような対話型AIや、精細なイラストなどを出力する画像生成AIが、建築設計の分野でも使われ始めています。隈さんの事務所では、こうした生成AIを活用していますか。 所員は画像生成AIのMidjourney（ミッドジャーニー）などをよく使っています。クライアントと相談したうえで、セキュリティーの高いプロジェクトでは利用しないように指示していますが、多くのプロジェクトでAIを活用しています。 ――どのような使い方で
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