2026年以降、IT産業はかつてないスピードで進化します。最新動向を正しく理解しテクノロジーを戦略的に活用することで、より効率的で豊かな社会の実現を目指しましょう。

日本の最新テクノロジー導入状況

株式会社野村総合研究所（NRI）の「IT活用実態調査（2025年）」に基づき、現在の導入状況における４つの主要ポイントを解説します。

１　IT予算の状況

2025年度のIT予算が前年度より増加した企業は49.0％に達し、減少したと回答した7.5％を大きく上回りました。半数近い企業で増額傾向が続いており、積極的な投資姿勢が伺えます。
伸び率は前年比でやや落ち着きを見せているものの、2026年度も継続的な予算確保を見込む企業は多く、中長期的なデジタル投資の姿勢は揺らいでいません。

参考：野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施

２　生成AIの急速な普及

最新技術の中でも、生成AIの導入ペースは極めて顕著です。導入済み企業の割合は57.7%に達し、2023年度（33.8%）、2024年度（44.8%）から右肩上がりで増加しています。
ChatGPTやGeminiといった汎用サービスの普及により、検討段階から実運用フェーズへ移行する企業が増えたことが要因です。とくにシステム開発の効率化や、非専門家によるノーコード・ローコード開発での利用拡大が推測されます。

参考：野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施

３　生成AI導入の課題

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活用の壁として最も多く挙げられたのがリテラシーやスキルの不足（70.3%）です。前年度の65.4%から上昇しており、導入が進んだことで現場のスキル不足がより浮き彫りになっています。
技術の進化に人間の適応が追いついていない現状があり、今後はソフトウェアへの投資に加え、教育やナレッジ共有といった人的資本への投資が成果を左右する鍵となります。

参考：野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施

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4　レガシーシステムの残存率

依然として多くの日本企業が旧来のシステムを抱えています。アプリケーション面で47.3％、基盤面で48.2％の企業にレガシーシステムが残存しており、これらがデジタル化やモダナイゼーション（最新鋭化）を阻害する要因となっているのです。
着実に減少はしているものの、依然として約半数の企業が古い資産の刷新という課題に直面しています。

参考：野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施

AIを構成する必須要素について

AIの正式名称はArtificial Intelligenceで、直訳すると人工的な知能・思考力という意味になり、日本では一般的に人工知能を指す言葉として用いられています。AI技術の構成必須要素は、インプット・解析・アウトプットの3つです。

1. インプット

   大量の知識を入力する必要がある（POSデータ・株価・Web・アクセスログ・画像・動画・音声・テキストなど）

2. 解析

   データの解析方法を指示しておく必要がある（ルールベース・機械学習・深層学習など）

3. アウトプット

   答えを出力する（回答の応用・利用）

今後のコンピューティング

テクノロジーの進化は大きな転換点を迎えています。今後注目すべき4つの領域を解説します。

１　ポスト量子暗号 (PQC)

新しいコンピューティングとして、ポスト量子暗号（PQC：Post Quantum Cryptography）が注目されています。PQCとは、将来登場する超高性能な量子コンピュータでも解読困難な暗号の総称です。
現在広く使われている暗号化技術（RSA暗号・だ円曲線暗号など）は、量子コンピュータが実用化されると短時間で解読される可能性がありますが、そうした中で解読困難な数学問題を基盤とするPQCが必要とされているのです。次世代のセキュリティを担保する不可欠な基盤技術として期待されています。

２　環境に溶け込むインテリジェンス

新しいコンピューティングとして、超小型・低コストのスマートタグとセンサーなどが注目されています。人が意識しなくても周囲の環境が状況を理解し、最適な支援や判断をおこなう新しいコンピューティングの概念で、生活空間や社会インフラへ自然に組み込まれていく点が特徴です。
ユーザが意識してコンピュータを操作するのではなく、周囲の環境そのものが知能を持ち先回りしてサポートしてくれる技術へと進化させる、体験価値を高める基盤技術として期待されています。

３　エネルギー効率の高いコンピューティング

新しいコンピューティングとして、高エネルギー効率コンピューティングが注目されています。消費電力を最小限に抑えながら、計算パフォーマンスを最大化することを目的としたコンピューティング技術です。
AIの爆発的な普及によりデータセンターの消費電力・ITシステムの環境負荷削減は喫緊の課題となっており、計算基盤の抜本的な再設計が進んでいます。

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４　ハイブリッドなコンピューティング・パラダイム

新しいコンピューティングとして、ハイブリッドなコンピューティング・パラダイムが注目されています。ハイブリッドなコンピューティング・パラダイムとは、複数の異なる計算方式・処理基盤（量子コンピューティング・古典計算・AI計算など）を組み合わせ、用途に応じて最適に使い分ける新しいコンピューティングの考え方です。単一技術では対応しきれない高度・複雑な処理を、柔軟かつ効率的に実現する点が特徴です。
ハイブリッドなコンピューティング・パラダイムは、一つの計算方式に依存しない柔軟性をもたらします。多様化・高度化する課題に対応するための、次世代コンピューティングの中核的なアプローチとして位置付けられています。

今後の人間とマシンの相乗効果

人間と機械が互いを補完し合うことで生まれる、新たな価値創造の形を3つ紹介します。

１　空間コンピューティング

空間コンピューティングは、人の感覚や直感と機械の高度な情報処理能力を結び付ける技術です。
人は現実空間に重ねて表示されるデジタル情報を視覚や動作といった自然な方法で理解・操作できますし、機械は空間を三次元的に認識して状況をリアルタイムで分析することで、人の判断や行動を的確に支援します。
これらの協働により、作業効率の向上・意思決定の高度化などが期待されています。

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２　多機能型スマートロボット

多機能型スマートロボットは、人と共生するパートナーとして期待されています。
従来の産業用ロボットが特定の作業を繰り返すことを得意としてきたのに対し、状況に応じて柔軟に対応できる多機能型ロボットへの注目が高まっています。
複数の機能やAIを備え、環境や状況を理解しながら行動できるため、家事支援や介護、医療、接客、製造現場など幅広い分野で人の負担を軽減します。

３　神経系との融合

神経系との融合とは、人の身体や脳の信号を機械が直接読み取り、情報を返すことで、両者の能力を拡張する取り組みです。
脳や神経から得られる信号をもとに、義手や外骨格、インターフェースを直感的に操作できるようになり、機械は人の意図をより正確に理解します。
ただ、神経系との融合は人類の認知能力を飛躍的に向上させる可能性を秘めていますが、多くの課題も存在しており、その実現には慎重かつ段階的なアプローチが必要となります。

まとめ

この記事ではIT産業における2026年以降の方向性を解説しました。

まず初めに、株式会社野村総合研究所（NRI）によるアンケートをもとに、日本における最新テクノロジー導入状況について４つのポイントを解説しました。

1. IT予算の状況
2. 生成AIの急速な普及
3. 生成AI導入の課題
4. レガシーシステムの残存率

以上の状況下における今後のコンピューティングの方向性として、以下の４領域を解説しました。

1. ポスト量子暗号 (PQC)
2. 環境に溶け込むインテリジェンス
3. エネルギー効率の高いコンピューティング
4. ハイブリッドなコンピューティング・パラダイム

さらに、人間と機械の相乗効果・協働によって期待される変化として、３つ解説しました。

1. 空間コンピューティング
2. 多機能型スマートロボット
3. 神経系との融合

テクノロジーの進化は年々加速し、ビジネス環境は大きな転換期を迎えています。企業は、変化を的確に捉えデジタルを活用した新たな成長戦略を描くことが求められています。2026年は多くの先進技術が爆発的に普及し、日本企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる年となるでしょう。

スマートフォンやタブレットなどのデバイス普及に加え、テレワーク環境の拡大で、セキュリティ対策に苦慮しているシステム管理者の方も多いのではないでしょうか。シャドーITのリスクや適切な対処方法について理解を深めてみてはいかがでしょう。

シャドーITとは

シャドーIT（Shadow IT）とは、会社や情報システム部門（情シス）の許可を得ずに従業員や部署単位で独自に利用している、企業側が把握できていないデバイスや外部サービスのことです。企業側が把握・管理できていない状態で利用されている点が特徴です。
ITツールは非常に便利ですが、セキュリティ対策を疎かにすると大きな問題につながりかねません。とくに会社が把握していないシャドーITについては、現場の利便性を尊重しつつ適切な統制を図ることが重要です。

シャドーITが生まれる背景

近年シャドーITが増加している背景には、従業員の利便性重視の行動という理由だけでなく、現場の切実なニーズと組織の管理体制とのズレが大きく関係しています。主な要因は次の４点です。

1. 利便性・スピード感の追求

   現場での使い慣れたツールの転用、複雑な申請プロセスの回避

2. リモートワークの拡大

   現場の判断で外部サービスを利用するケースの増加

3. ミスマッチの発生

   情報システム部門が提供するツールが、現場の実態に即していない

4. クラウドサービス（SaaS）の普及

   SaaSの導入は容易で、簡単に高度な機能が使用可能

シャドーITに利用されやすいもの

シャドーITに利用されやすいものを４つ解説します。まずどのようなツールが標的になりやすいのかを知ることが重要です。

１　私物のデバイス

企業側から仕事用のデバイスを支給していない場合、私物のスマートフォン・ノートパソコン・タブレットなどを業務に利用するケースは少なくありません。利便性が高い一方で会社の管理下にないデバイスはシャドーITの一因となりやすく、情報セキュリティ上のリスクを伴います。
私物デバイスの活用は働き方の柔軟性を高めますが、適切に管理することが必須です。利便性と安全性のバランスをとりながら、組織としてのルール整備を進めることが重要です。

２　フリーメール

代表的なシャドーITの一例が個人のフリーメール（Gmail、Outlook.com、Yahoo!メールなど）を業務に流用してしまうケースです。会社メールの容量制限や社外からログインしにくいなどの理由を解消するために利用されるケースがあります。
フリーメールは利便性が高い反面、企業統制の外で利用されると大きなリスクにつながります。利便性と統制の両立を図るためにも、明確なルール整備と適切な管理体制の構築が重要です。

３　チャットツール

シャドーITの中でも、チャットツールは拡散力と即時性が高く現場主導で導入されやすいツールです。チャットツールは、迅速なコミュニケーションを可能にする便利なサービスで、代表的なものとしてLINE・Messenger・Slack・Discordなどがあります。業務効率化のために導入されるケースも多い一方、企業の承認を得ずに利用されるとシャドーITとなる可能性があり、次のようなリスクを伴います。

1. 情報漏えいの可能性

   アクセス権限の管理が不十分な場合に機密情報が外部に流出する恐れがある

2. 退職者アカウントの管理もれ

   管理部門が把握していないため退職後もアクセスできる状態が続く場合がある

3. ログ監査が困難

   インシデント発生時に記録を十分に確認できないケースがある

4. データの保存・管理が不透明

   保存期間が制限されることがあり重要なやり取りが消失する可能性がある

4　クラウドストレージ

クラウドストレージとは、インターネット上のサーバーにデータを保存し、どこからでもアクセスできるオンライン型保存サービスのことです。
これまではデータを自分のパソコンやUSBメモリなどに保存していましたが、ネット上のサーバーに保存することで、場所やデバイスを選ばずデータにアクセスできるようになりました。

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シャドーITで企業が負うリスク

ここからは、企業が特に警戒すべき主なリスクについて３つ解説していきます。会社が把握していないシャドーITの利用は、企業にとって予期せぬ大きな脅威となり得ます。

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１　機密情報の流出

企業側として、シャドーITが引き起こす機密情報の流出は、防がなければならない深刻な問題です。
シャドーITによって情報漏えいが発生するケースは主に以下の４つです。

1. 企業の統制が及ばない環境で情報が扱われる
2. 誤操作による公開リスク
3. アカウント乗っ取りの危険性
4. 退職・異動時の情報持ち出し

２　なりすまし

シャドーITがもたらすリスクのひとつに、なりすましがあります。なりすましとは、第三者が正規ユーザーを装ってシステムやクラウドサービスにログインし、情報の閲覧・改ざん・持ち出しを行う行為を指します。とくに会社が管理していないアカウントで業務データを扱っている場合、被害が発覚しにくいという特徴があります。
例えば、第三者が企業の同僚や上司・部下などになりすまして友だち申請し、チャットに参加することもあり得ます。

３　不正アクセス

シャドーITのリスクのひとつに不正アクセスがあり、主な原因としては以下の３つがあります。

1. 企業管理外のアカウントの利用
2. パスワードの使い回し
3. フィッシング攻撃への対策不足

また、近年そのリスクを高めている要因のひとつにテザリングなどの個人回線利用があります。テザリングなどの個人ネットワークを利用すると、企業のネットワーク監視やアクセス制御の対象外となる場合があります。その結果、不正アクセスが発生しても検知が遅れ、被害が拡大してしまう可能性があります。

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シャドーIT対策４選

ここでは、企業が検討すべき対策について４つ解説します。利便性の高いクラウドサービスが普及する中で、会社が把握しきれないシャドーITへの対策は、もはや避けて通れない重要課題となっています。

１　シャドーITを使わなくてもよい環境の整備をする

シャドーITが発生する最大の原因は、会社のツールが不便で、仕事の邪魔になっていることにあります。会社の公式ツールが最も便利で安全と感じられる環境づくりが重要です。

1. 公式クラウドサービス・ツールの導入： Microsoft 365、Google Workspaceなどを導入し、ファイル共有・共同編集・外部共有を公式に可能にする
2. 社外共有を前提にした設計：禁止するよりも管理された許可の仕組み作り
3. テレワーク前提の環境整備：私物回線や個人環境に頼る必要性を減らす
4. ITサポート体制の確立：申請などを迅速に処理するような環境の整備

２　ガイドラインを策定・社員を教育する

シャドーIT対策は技術的なものだけでなく、ガイドラインの明確化と理解促進も重要です。
ガイドラインとは、何をしてよいのか・何が禁止なのかを明確に示す社内ルールのことです。曖昧な状態では、従業員は自己判断でシャドーITを利用してしまいます。
また、ガイドラインは策定するだけでは機能しません。なぜ守る必要があるのかを理解してもらうことが不可欠です。注意喚起だけではなく、具体的なケーススタディを交えると理解を深めることができます。
困ったら相談できる雰囲気を作ることも重要で、罰則重視ではなく相談しやすい文化づくりが効果的です。

３　BYODの実行を検討する

前項１・２のシャドーIT対策とは別のアプローチとして、BYOD（Bring Your Own Device）を実行する方法があります。これは、私物端末の利用を一律に禁止するのではなく、一定のルールのもとで正式に認め、管理下に置く対策です。
BYODの実行検討は、私物端末利用をゼロにするという発想ではなく、現状を前提に管理可能な形へ転換するアプローチです。禁止一辺倒ではなく制度化と管理を通じて統制を強化することで、統制と利便性の両立をはかることができます。

４　アクセス管理ツールを導入する

シャドーITを防ぐためには、誰が・どのサービスに・どのようにアクセスしているのかを可視化し、統制する仕組みが有効です。
アクセス管理ツールを使えば、会社支給のパソコンからしかアクセスを許さない・特定のIPアドレス（オフィスや許可されたリモート環境）以外は拒否するなどの、きめ細かい制御が可能となります。

まとめ

シャドーITとは、会社や情報システム部門の許可を得ずに従業員や部署単位が独自に利用している、企業側が把握できていないデバイスや外部サービスのことです。

シャドーITが生まれる４つの背景について解説しました。社会・従業員などの変化について知っておきましょう。

1. 利便性・スピード感の追求
2. リモートワークの拡大
3. ミスマッチの発生
4. クラウドサービス（SaaS）の普及

シャドーITに利用されやすいものは、私物のデバイス（スマートフォン、タブレットなど）・フリーメール・チャットツール・クラウドストレージの４つです。

シャドーITで企業が負うリスクを３つ解説しました。

1. 機密情報の流出
2. なりすまし
3. 不正アクセス

具体的なシャドーIT対策を４つ解説しました。

1. シャドーITを使わなくてもよい環境の整備をする
2. ガイドラインを策定・社員を教育する
3. BYODの実行を検討する
4. アクセス管理ツールを導入する

近年テレワークなどが増えており、環境の変化に対応していく必要性が高まっています。
そういった中で、シャドーITの発生を抑えるため、使いやすいデバイスやツールの業務インフラを整えるといった対策が求められています。利便性と安全性を両立させる環境を整備し、持続可能なセキュリティ体制を構築していきましょう。

近年、IT業界でオファリングという言葉が使われるようになりました。もともとはコンサルティング業界やシステムインテグレーターで使われてきた言葉ですが、近年はクラウドやSaaSを提供するIT企業でも一般的になりつつあります。この記事では、オファリングの基礎知識について解説します。

オファリングとは

オファリング（Offering）とは、使用される業界によってニュアンスは異なりますが、一般的には企業が提供する製品・サービス、あるいはそれらを提供する活動全般を指す言葉です。

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コンサルティング分野のオファリング

オファリングという言葉は、従来、おもにコンサルティング業界で用いられてきました。
顧客の課題やニーズに対し、コンサルティング企業が提供する一連のサービスや提案内容を指します。具体的には、特定テーマ・課題に対するコンサルタントの専門知識を組み合わせ標準化・パッケージ化したものです。

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IT分野のオファリング

IT業界でも近年オファリングという言葉が使われるようになりました。IT分野におけるオファリングとは、IT企業が顧客に提供する技術的な製品・サービス・ソリューションの総称です。
ソフトウェアやハードウェアといった個別の製品だけでなく、それらに加えて導入支援・運用・保守・コンサルティングなどを組み合わせた、パッケージ型の提案・提供モデルを指します。

IT業界とは？業界別の職種や向いている人について解説

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主なオファリングの種類

オファリングにはさまざまな種類がありますが、ここではITの代表的な３種類を解説します。

１　製品オファリング

オファリングの１つ目として解説するのは「製品オファリング（Product Offering）」です。企業が顧客に提供する製品と、その製品が顧客にもたらす価値や体験・関連サービスを含めた提供物全体を指します。
汎用的な市場ニーズや課題に対して標準化された仕様で広く提供されることが特徴で、基本的にはクライアントごとの個別カスタマイズはせず共通の仕様で提供されます。例を以下に記載します。

• Microsoft 365

  Word、Excel、Teamsなどのアプリケーション機能を提供

• Salesforce

  営業・顧客管理の機能セットを提供

２　サービスオファリング

オファリングの２つ目として解説するのは「サービスオファリング（Service Offering）」で、企業が顧客に提供するサービス内容を体系的にまとめたものです。例を以下に記載します。

• クラウド導入支援オファリング

  クラウド環境の設計・構築・移行支援を体系化して提供

• セキュリティ診断オファリング

  システムぜい弱性の診断、改善提案までをパッケージ化して提供

３　技術オファリング

オファリングの３つ目として解説するのは「技術オファリング（Technology Offering）」です。顧客が自身の製品やサービスなどに組み込むことを目的とした、インフラ・ツール・プラットフォーム・APIなどの技術的な要素をパッケージ化したものです。例を以下に記載します。

• エンタープライズ向けAPIパッケージオファリング

  外部サービスと連携するための認証、決済、データ連携などのAPI群セットをパッケージで提供

• ローコード・ノーコード開発プラットフォームオファリング

  アプリケーション開発に必要なツール、データベース、インフラを一体化した環境をパッケージで提供

オファリングを導入するメリット

オファリングを導入する主なメリットを５つのポイントに分けて解説します。

１　コスト削減

メリットの１つ目は、オファリングの導入によりシステム開発やインフラ構築・運用などのコスト削減が期待できることです。自社開発・運用と比較して、コスト構造が大きく変わります。

• 柔軟なリソース調整が可能

  技術オファリングの核であるクラウドサービスによって需要に応じてリソースの増減ができる

• 運用・保守コストの削減が可能

  運用・保守などでサービスオファリングを利用することで費用の削減ができる

２　最適な機能・サービスの利用

メリットの２つ目は、オファリング利用で自社に最適な機能・サービスを利用できることです。
既存の製品やサービスがパッケージ化されており、必要に応じて内容をカスタマイズできるため、自社に合ったサービスを選択できます。また豊富な導入実績や成功事例があるため、企業は実績のある解決策として安心して導入できます。

３　競争力の向上

メリットの３つ目は、オファリングで競争力向上ができることです。
製品・技術・ノウハウがパッケージ化されているため、ゼロからシステムを開発する場合と比較して圧倒的に早く事業を立ち上げることが可能です。市場投入までの時間が短縮され、結果として競合他社に対する優位性を確立できます。

４　万全なサポートの利用

メリットの４つ目は、オファリング利用で充実したサポートを受けられる点です。
オファリングは、提供企業があらかじめ設計・構築したパッケージを利用します。そのため導入企業はシステムやツールを購入するだけでなく、導入後も継続的な支援や改善サポートを受けることができます。

５　人材育成・組織開発・業務改善

メリットの５つ目は、オファリング利用で人材育成・組織開発・業務改善が可能になることです。
オファリング導入は、人・組織・業務の３側面に好影響をもたらし、企業の持続的な成長を支える基盤づくりにも大きく貢献します。

1. 人材育成

   実践的なITスキルを習得できる

2. 組織開発

   連携・風土改革が進む

3. 業務改善

   効率化・標準化が進み、生産性が向上する

オファリングの選び方

オファリングを選定する際のポイントを４つ解説します。

１　目的や課題を明確にする

何のために導入するのか、目的を明確にすることが最も重要です。パッケージ化された内容が、自社の目標達成や課題解決につながるかを慎重に確認する必要があります。
コスト削減・業務効率化・データ分析強化など、目的に応じて最適な内容は異なります。
例を以下に記載します。

• 人手不足を補いたい → 自動化・RPA系オファリング
• クラウド移行を進めたい → インフラ系オファリング
• データを活用したい → 分析・AI活用系オファリング

２　柔軟性・拡張性の検証

柔軟性と拡張性は、そのシステムが企業の固有のニーズと将来の成長にどこまで対応できるかを判断するための重要な要素です。
オファリング選定は、現在の業務への適合性だけで判断しがちですが、業務の変化や事業の成長にどこまで対応できるかという中長期的な視点も同様に重要です。この２つの要素をバランスよく備えたオファリングを選ぶことで、導入効果を長期的に維持しビジネスの成長を支える基盤を構築できます。

• 柔軟性

  現行業務への適合性を高める要素

• 拡張性

  将来の要件追加・規模拡大に対応する可能性を高める要素

３　コストと効果のバランス見極め

導入費用（イニシャルコスト）だけでなく、運用費用（ランニングコスト）や期待できる効果も総合的に評価しましょう。費用に見合った価値があるかを見極めることも重要な選定ポイントの１つです。

４　サポート・セキュリティをチェック

サポート体制やセキュリティは、オファリング導入後の安定運用と企業の信頼性を直接左右する重要な要素です。選定時には機能だけでなく、これらの見えない品質を評価することが長期的なビジネスリスクの回避につながります。

• サポート

  トラブル時や運用課題に迅速かつ的確に対応してもらえるか

• セキュリティ

  企業のデータやシステムを長期的に守る仕組みが整っているか

導入リスクと対策

１　ベンダーロックインのリスク

オファリング導入に伴うリスクの１つ目はベンダーロックインです。特定のベンダー（提供企業）に過度に依存し他社への乗り換えが困難になる状態に陥るリスクです。

1. 標準APIやオープンな規格の採用、データのエクスポート権や可搬性に関する条項、環境の撤去と移行手順を含むエグジット計画を契約の段階で明文化しておく

２　コスト超過のリスク

オファリング導入に伴うリスクの２つ目はコスト超過です。初期導入コストに加えて、カスタマイズ費用、運用・保守費用、サポート費用などが想定以上にかかり、総コストが予算を大幅に上回ってしまうリスクのことです。

1. 複数のシナリオを想定して見積もりの精度を高め、予実管理（予算と実績を比較・分析し、計画と実際の差異を把握・改善する管理手法）を徹底する

まとめ

オファリングとは、企業が顧客に対して提供する価値の集合体を指す言葉であり、製品やサービスを組み合わせた包括的な提案内容を意味します。
IT業界のオファリング導入には、コスト削減や競争力向上など多くの効果が期待できる一方で、ベンダーロックインやコスト超過といったリスクも存在します。
この記事で解説したポイントを参考に、自社へ適したオファリングの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

近年、AI技術の進化にともないSEO（検索エンジン最適化）にも大きな変革の波が訪れています。AIOはこれからのSEO戦略において欠かせない要素ですので、この機会に基礎知識を習得することをおすすめします。

AIOとは

略語のAIOにはいくつかの意味がありますが、この記事ではAI Optimization（AI最適化）について解説します。内容としては、GoogleのAI OverviewやChatGPTなどの生成AI・AI検索サービスに対して、自社のコンテンツを適切に評価・引用してもらうための最適化手法のことです。企業は単にAIを導入するだけでなく、ビジネス価値を最大化するために、AIそのものとそれを取り巻く仕組みを継続改善していくという考え方です。AIOは、AIが主流となるこれからの時代において、企業やWebサイトの認知度を高めるために不可欠な戦略となりつつあります。

AIネイティブとは何か？～新世代についての基礎知識

この記事では「AIネイティブ」についての多くを解説・紹介していきます。アナログ世代からデジタル世代…

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LLMO・GEOとは

AIOと混同されやすい言葉に、LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）・GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）があります。
いずれもAI検索エンジンやAIアシスタントに自社のコンテンツを理解・引用してもらうための最適化手法という点では共通していますが、それぞれ最適化の対象や範囲が異なりますので注意しましょう。

SEOとの共通点と違い

AIOはSEOの発展形で、生成AIの台頭によって生まれた新しい概念です。どちらもWebサイトの集客やアクセス数向上を目的とする施策ですが、アプローチや目的範囲におおきな違いがあります。SEOの基本と共通している点も多く、両者を正しく理解して連携させることが重要となります。

メタディスクリプションとは｜書き方・設定、確認方法 など

メタディスクリプションの書き方・設定方法・確認方法・設定しない場合には何が起こるのかなどについて解…

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AIO対策の方法

AIOを実施するにあたり、まず必要となる施策を4つ解説します。

1　AIから見て文脈を理解しやすいコンテンツの作成

AIOに必要な1つめの施策は、AIから見て文脈理解しやすいコンテンツの作成です。AIが理解しやすいコンテンツとは、情報が整理・論理的に構成・信頼性を示されているコンテンツを指します。これは人間にとっても分かりやすく質の高いコンテンツであると言えます。
特に、FAQ形式・箇条書き・表の活用は、情報を構造的に整理するうえで非常に有効です。

2　AIに構造化データで意味を正確に伝える

AIOに必要な2つめの施策は、HTML上に構造化データを記述して、AIにコンテンツの意味を正確に伝えることです。構造化データとは、ページ内の情報を機械が理解できる形式で表し、検索エンジンに「そこに書かれている情報は何か？」を理解させるための技術的な手法です。構造化データの活用には、主に以下の効果があります。

• AIが文章を誤解せず、意図通りに理解できるようになる
• コンテンツの意味や関係性が知識グラフに組み込まれやすくなる
• 検索結果・要約・音声アシスタントなど多様な出力で有利になる

3　AIに対してE-E-A-Tで情報の信頼性・権威性を上げる

AIOに必要な3つめの施策は、E-E-A-T（Experience-Expertise-Authoritativeness-Trustworthiness：経験-専門性-権威性-信頼性）を強化することです。
E-E-A-Tは、Googleの検索品質評価ガイドラインで示される重要な評価基準であり、AIが情報の信頼性を判断する際にも重視される要素とされています。

• Experience（経験）

  筆者がその内容について実体験や現場の知見をもっていることの証明

• Expertise（専門性）

  専門的な知識・スキルに基づいた内容であることの証明

• Authoritativeness（権威性）

  筆者やサイト自体に信頼できる実績・評価があることの証明

• Trustworthiness（信頼性）

  情報が正確で、出典や根拠が明確なことの証明

参考：Google｜検索品質評価ガイドライン

4　AIに引用されやすい形式のコンテンツを作成

AIOに必要な4つめの施策は、AIに引用されやすい形式のコンテンツを作成することです。
AIOが目指すのはAIの回答や推薦に引用されることです。人にわかりやすい記述であると同時に、AIが使いやすい文章を意識することが重要です。検索エンジンや生成AIから選ばれる・引用されるコンテンツにするために重要な3つの設計方針を以下に記載しますので参考にしてみてください。

1. 結論は最初に配置する
2. 簡潔な要約を用意する
3. 定義をはっきりと記事内に記載する

AIO対策をしないリスク・デメリット

AIO対策をしないと、どのような事態が起こる可能性があるのでしょうか。対策を先延ばしにした場合のリスク・デメリットを3つ解説します。

1　サイトへのアクセス流入が減少する可能性がある

AIO対策をおこなっていないサイトは、AIの参照先として選ばれることも少なく、回答や要約に引用される機会を失うおそれがあります。
今後GoogleやOpenAIなどが提供する生成AI検索が主流になると、検索結果のトップ画面で回答を得てサイト自体には訪問しない「ゼロクリック検索」が増加し、従来のSEOでは検索流入が大きく減少する可能性があります。

Googleアナリティクスの使い方、設定ポイントなど

Googleアナリティクスの基本的な使い方、設定すべきポイント、プロのアクセス解析事例、Googl…

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2　競合他社に市場シェアを奪われる可能性がある

AIO対策をおこなわないと、競合他社がAIに選ばれ、市場シェアを奪われるかもしれません。
もし競合相手がAIOを意識したコンテンツ制作を進め、自社が従来のSEO対策のみにとどまっていると、検索での存在感・信頼性・ブランド力で一気に差をつけられてしまいます。競合の情報ばかりがAIに優先的に引用されるようになれば、見込み顧客や市場シェアを奪われてしまう可能性があります。

3　自社関連の誤情報がAIに生成・拡散される可能性がある

AIO対策を怠ると、自社に関する不正確な情報や誤解を招く内容がAIによって生成され、瞬時に事実として広まってしまうかもしれません。
AIはWeb上の情報をもとに回答を作成するため、公式情報よりも信頼性の低い情報源を参照してしまうことがあります。その結果、AIが誤った内容を正しい情報として出力し、企業やブランドのイメージを損なうリスクがあります。

今後のAIO

今後のAIOはさらに発展し、広まっていくことは間違いありません。従来おこなわれていたSEOとは異なり、検索順位を上げるだけでなくAIに理解・引用させることが最重要指標となるでしょう。
またAIOが進化していくにつれ、検索対策＝テキスト最適化という時代は終わりを迎え、音声・動画そのものが検索されるようになると予想されます。音声や動画をAIが読める形式に変換し、その文脈を正確に伝えることもこれからのAIOでは重要になるでしょう。

Webマーケティングへ与える影響

AIOは今後のWebマーケティングに極めて大きな構造変化をもたらします。
従来のSEOやSNS対策などの人間による検索・閲覧行動を前提とした戦略から、AIによる引用・要約行動を中心に考える戦略へと根本的な変更が必要となるためです。上位表示競争からAIの知識パートナーとして選ばれる戦略への路線変更ともいえます。
AIに選ばれる・信頼される情報を設計し、加えて検索トレンドを把握したコンテンツの継続的な更新が、今後のWebマーケティングには求められていくでしょう。

まとめ

本記事で解説したAIOはAI Optimization（AI最適化）のことを指し、ChatGPT・Geminiなどの生成AIやAI検索サービスに自社のコンテンツを適切に評価・引用してもらうための最適化手法のことを意味します。

AIO対策の具体的な方法を4つ解説しました。

1. AIから見て、文脈を理解しやすいコンテンツの作成
2. AIに、構造化データで意味を正確に伝える
3. AIに対して、E-E-A-Tで情報の信頼性・権威性を上げる
4. AIに引用されやすい形式のコンテンツ作成

AIO対策をしないリスク・デメリットを3つ解説しました。

1. サイトへのアクセス流入が減少する可能性がある
2. 競合他社に市場シェアを奪われる可能性がある
3. 自社関連の誤情報がAIに生成・拡散されるリスクがある

いまや、AIOはビジネスに不可欠な施策となりつつあります。私たちがAI検索に適応するためにも、できるだけ早い対応が必要とされています。

近年「デジタルツイン」という言葉が注目を集めていますが、その詳細をご存じない方もいらっしゃるかもしれません。この記事をお読みいただき、デジタルツインの基礎知識を習得していただければ幸いです。

デジタルツインとは？

デジタルツイン（Digital Twin：デジタルの双子）は、「現実世界のモノやシステムをデジタル空間上にリアルタイムで再現した仮想モデル」と定義されています。物理的な実体と、それを模したデジタル上の複製が双子のような関係にあることからこの名称がつけられました。
デジタルツインにより現実空間のリアルタイムモニタリングや精密なシミュレーションが可能となり、現実世界の課題解決や改善に貢献します。

デジタルツインの構成要素

デジタルツインは、複数の技術を組み合わせて実現されています。どのような技術によって成り立っているのでしょうか。ここでは主要な5つの構成要素について解説します。

1　IoT

構成要素の1つめはIoT（Internet of Things）です。電化製品をはじめとするモノがインターネットと接続して通信をおこなう技術のことを指し、自動化や遠隔制御、効率化などに活用されています。デジタルツインでは現実世界の情報をリアルタイムに取得する役割を担います。

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2　AI

構成要素の2つめはAI（Artificial Intelligence：人工知能）で、人間の知的な行動や思考をコンピュータで模倣する技術やソフトウェアのことを指します。
現在のAIは機械学習や深層学習などの手法を用いて、大量のデータから自動的に学習・進化します。デジタルツインでは、AIに膨大なデータを収集して学習させて高精度な分析・予測結果を得ることができるのです。

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3　高速通信

構成要素の3つめは「高速通信」です。現在は5Gが主流で、将来的には6Gなど次世代通信が活用されるでしょう。
デジタルツインでは、現実世界の状態をリアルタイムで仮想空間に反映し大量のデータを遅延なくやり取りする必要があるため、高速・低遅延・大容量の通信が不可欠です。

4　XR（AR・VR・MR）

構成要素の4つめは「XR（クロスリアリティ）」です。VR（仮想現実）・AR（拡張現実）・MR（複合現実）を含む、現実空間と仮想空間を融合させる技術の総称で、現実では不可能な体験を創造する目的で利用されます。
デジタルツインのデータをただ画面に表示するだけでは、真価を十分に発揮できませんので、XRを用いた可視化・操作インターフェースとしての役割が必要となるのです。

5　CAE

5つめの構成要素は「CAE(Computer Aided Engineering：コンピュータ支援工学)」で、コンピュータを用いて製品の性能や動作（応力・熱・流体など）をシミュレーション・解析する技術です。
デジタルツインが現実世界で起こる物理現象を仮想空間で再現し変化を予測するためには、CAEによるシミュレーションが欠かせません。

デジタルツインの用途

デジタルツインの活用が期待されている分野は多岐にわたります。その中でも、とくに活用が期待されている分野を4つ解説します。

1　製造業・工場

工場や生産ラインをデジタル空間に再現し、機械稼働状況・生産速度・不具合情報をリアルタイムで監視します。また、生産計画やライン改修を仮想環境で事前に検証することで、効率的な生産体制を構築できます。

2　都市開発・スマートシティ

交通網・電力網・上下水道・建物・道路など都市全体をデジタル上で再現し、交通渋滞の予測、災害時の避難シミュレーション、インフラの老朽化診断などをおこない、より安全で住みやすい都市づくりに貢献します。

3　建設・建築

デジタルツインを活用して、建設プロジェクトの計画・維持管理などをおこないます。建物や構造物をデジタル空間で設計・検証、施工中もセンサーで進捗や品質をリアルタイムに監視することで、効率的かつ高品質な建設を実現します。

4　医療・ヘルスケア

患者の臓器や身体データをデジタルモデル化し、手術のシミュレーション・リハビリ計画策定・病気の進行予測などに活用が期待されています。これにより、個別化された医療の提供や治療効果の最大化を目指します。

デジタルツインのメリット

デジタルツインは業務全体の質とスピードを大きく向上させる技術です。導入には多くのメリットがありますが、ここでは5つ解説します。

1　コスト削減

物理的な試作品製作・大規模な実地試験を、仮想空間でシミュレーションや検証をおこなうことでコストの削減が可能です。従来は物理的な試作品製作や大規模な実地試験に多くの費用がかかっていましたが、仮想空間でシミュレーションや検証をおこなうことで、そうした費用を大幅に削減することができるのです。

2　業務の最適化・効率化

IoTなどで工程をリアルタイムにモニタリングしながらデータを収集して、仮想空間での仮説検証をおこなうことで、生産の最適化と効率化が実現します。無駄の削減や作業の流れの改善が進み、生産全体の最適化と効率化を実現します。

3　遠隔から確認・操作

IoTなどで確認・操作した内容が仮想空間を通じて現実世界の現場に反映されるため、その場に技術者がいなくても操作や指示が可能になります。迅速な意思決定と対応がなされ、時間と移動コストを大幅に削減できます。

4　保守・予知保全

稼働状況のリアルタイム監視、故障の兆候を早期に検知・予測をおこない予知保全に貢献します。ダウンタイム（システムや機器が利用不可能な状態にある時間）を削減し、生産計画の安定性向上・予期せぬ故障による大規模な損失リスクの回避を可能とします。

5　品質向上

現実での繰り返し試行錯誤は負担が重くなりますが、仮想空間なら何度でも実験できます。シミュレーションで得られた最適な結果をそのまま製品や生産プロセスに反映させることで、品質を安定的に向上させることができます。結果として、不良率の低下や顧客満足度の向上にもつながるのです。

デジタルツインの市場規模

世界のデジタルツイン市場は2024年に200億米ドルと推定され、2037年には約1兆20億米ドルに達すると予想されています。
市場規模は年平均成長率（CAGR）35%という驚異的なスピードで拡大すると予測されており、この成長の大きな要因の一つとして、産業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の進展が挙げられます。製造、インフラ、都市開発など様々な分野でDXが推進されており、デジタルツインはその中核技術として今後も需要拡大が続く見込みです。的なスピードで拡大すると予測されており、この成長の大きな要因の一つとして、産業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の進展が挙げられます。製造、インフラ、都市開発など様々な分野でDXが推進されており、デジタルツインはその中核技術として今後も需要拡大が続く見込みです。

参考：SDKI｜デジタルツイン市場調査

3つの活用事例

実際にデジタルツインがどのように活用されているのか、具体的な事例を3つご紹介します。

1　Project PLATEAU

Project PLATEAU（プロジェクト プラトー）は、国土交通省が主導して都市の3Dデジタルデータを整備・公開する国家プロジェクトです。現実の都市をサイバー空間に再現し、都市デジタルツインを実現するための重要な取り組みです。
主な目的は、デジタル技術を活用して日本全国の都市が抱える様々な課題を解決し、持続可能で豊かな社会を実現することです。例えば以下のような活用が可能です。

• 防災・減災

  災害時の浸水・火災などのシミュレーションに活用

• 都市計画

  3D可視化による都市景観評価などに活用

• 観光

  メタバース上の都市再現・仮想観光などに活用

2　WOVEN CITY

WOVEN CITY（ウーブン・シティ）とは、トヨタ自動車が静岡県裾野市の工場跡地に建設中の実証実験都市です。リアルな都市空間とデジタル空間を組み合わせ、デジタルツインの概念を取り入れながら研究がおこなわれています。
人々が実際に暮らす生活環境の中で、自動運転・ロボット・AI・再生可能エネルギーなどといった最先端技術やサービスを実証し、未来の社会における課題解決とより良い暮らしのあり方を追求することを目指しています。

3　MELSOFT Gemini

MELSOFT Geminiは、三菱電機が開発した工場・生産ライン向けの3Dシミュレーションソフトウェアです。製造現場における生産設備の導入や改善プロセスの効率化・品質向上・コスト削減の実現を目的としています。
仮想の3D空間に現実の工場や生産ラインを再現してデジタルツインを構築でき、実際に設備を設置する前にさまざまなシミュレーションをおこなうことができます。これにより、工場や設備の仮想モデルを使い設計・検証・教育・改善を効率化するデジタルツイン基盤機能を実現します。

デジタルツインとメタバースの違い

デジタルツインとメタバースは、どちらも仮想空間を利用する技術であるため混同されがちですが、根本的な性質や目的が異なります。それぞれの特徴をしっかりと理解しておきましょう。

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まとめ

デジタルツインとは、現実世界のモノやシステムをデジタル空間上にリアルタイムで再現した仮想モデルのことです。

デジタルツインを構成する要素は5つあります。

1. IoT
2. AI
3. 高速通信
4. XR（AR・VR・MR）
5. CAE

デジタルツインの活用が期待されている分野として4つを挙げました。

1. 製造業・工場
2. 都市開発・スマートシティ
3. 建設・建築
4. 医療・ヘルスケア

デジタルツインのメリットは大きく5つあります。

1. コスト削減
2. 業務の最適化・効率化
3. 遠隔から確認・操作
4. 保守・予知保全
5. 品質向上

世界のデジタルツインの市場規模は、2024年に200億米ドルと推定され、2037年には約1兆20億米ドルに達すると予想されています。

デジタルツインとメタバースはどちらも仮想空間を利用する技術であるため混同されがちですが、根本的な性質・目的などが異なります。

デジタルツインを効果的に活用することで、業務上の課題解決や効率向上が期待できます。ぜひこの機会に、当記事を通じてデジタルツインの基礎知識を習得し、ビジネスへの応用を検討されてはいかがでしょうか。

人間拡張という言葉は、まだ漠然としたイメージをお持ちの方もいらっしゃるかもしれません。この記事を通して、人間拡張に関する理解を深めていただければ幸いです。

人間拡張とは？

人間拡張は、英語で「Human Augmentation（ヒューマン・オーグメンテーション）」と表記され、「人間」+「増強」を意味する言葉です。AIやIoTといった先進テクノロジーを駆使し、人間の身体能力や知覚などを拡張する技術を指します。人間拡張は、人間が持つ能力をさらに引き出し高めるだけでなく、失われた機能を回復させることも目指しています。人間拡張技術は、多岐にわたる分野での応用が期待されています。

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人間拡張の領域

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人間拡張の領域は幅広い分野にまたがっていますが、そのなかでも主要な4領域について解説します。

1　身体の拡張（PHYSICAL）

テクノロジーの力を用いて人間の身体的な運動能力・筋力・耐久性・器用さ・失われた身体機能などを向上・補完する取り組みのことを身体能力拡張（Physical Augmentation）といいます。たとえば以下のようなものがあります。

• パワードスーツ

  装着することで筋力を補助・強化

• 義手・義足

  失われた手足の機能を補完・代替

• サイボーグ技術

  神経系や筋肉と直接接続された人工部位の開発

• スポーツ・軍事用強化

  アスリートや兵士のパフォーマンス向上を目的とした身体強化（着用型ブースター、疲労軽減ウェアなど）

2　存在の拡張（EXISTENCE）

人間の物理的な身体や空間、時間の制約を超え、異なる場所や時間での活動やコミュニケーションを可能にする取り組みのことを存在拡張（Existence Augmentation）といいます。
たとえば以下のようなものがあります。

• 遠隔存在技術

  VRによる遠隔接客や会議、手術支援ロボット（医師が遠隔で執刀）など

• アバター・デジタルツイン

  メタバース空間での活動、自分の行動パターンを再現するAIアバターなど

• 時間的存在拡張

  自分の知識・行動・判断などを将来の自分や他者のために残す（AIに自分の思考パターンを学習させ死後も会話が可能に）、自動スケジューリングや意思代行AIなど

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3　知覚の拡張（PERCEPTION）

人間の五感（視覚・聴覚・触覚・味覚・嗅覚）と、それに関連する知覚能力をテクノロジーの力で高めたり拡張したりする取り組みを知覚拡張（Perceptual Augmentation）といいます。たとえば以下のようなものがあります。

• 視覚拡張

  視覚拡張：赤外線カメラ、ARグラスなど

• 聴覚拡張

  聴覚補助デバイス、超音波可聴化など

• 触覚拡張

  ハプティクスデバイス（振動や動きを通じて触覚的なフィードバックを提供する装置）など

• クロスモーダル拡張

  ある感覚情報を別の感覚で提示　音→光への変換など

• 生体センシングの視覚化

  バイタル情報をリアルタイムで可視化　心拍→色表示など

4　認知の拡張（COGNITION）

人間が本来持っている思考・記憶・学習・理解・判断・創造性などの知的機能を、テクノロジーの力（AI・VR・AR　など）で補完・強化・拡張する取り組みを認知能力の拡張（Cognitive Augmentation）といいます。たとえば以下のようなものがあります。

• 記憶の拡張

  記憶の構造化・意味付け支援など

• 学習能力の拡張

  情報キュレーション・要約など

• 思考・推論能力の拡張

  データ分析・パターン認識AIなど

• コミュニケーション能力の拡張

  多言語翻訳・通訳AIなど

人間拡張の将来性

人間拡張は幅広い業界に活かせる技術であるため、技術の開発・販売による収益が見込め、市場規模も大きく成長すると予測されています。ここでは、特に親和性の高い3つの分野について解説します。

1　医療・介護

医療・介護分野では、人間拡張を活用した多くの取り組みがおこなわれています。ここでは主な3つについて解説します。

• 患者・利用者側の能力補助・回復

  パワードスーツ（歩行補助 など）・義手・義足など

• 医療・介護従事者の業務支援

  介護用パワーアシストスーツ・AR / VRによる手術トレーニングなど

• 医療の質と効率の向上

  医療画像AI（X線 / CT / MRI）・ロボット手術など

2　製造業・農業

製造業・農業分野では、人間拡張を活用した多くの取り組みがおこなわれています。単なる自動化や省力化だけではなく、人間の能力を最大限に引き出したり新たな価値創造をしたりする可能性があります。

• 労働力不足の解消

  身体拡張の活用で、これまで労働力として十分に活用されてこなかった層の参画を促すなど

• 生産性と品質の向上

  AIによる最適化、ロボットによる精密作業、ARによる情報支援など

• 熟練技術・ノウハウの継承

  経験と勘をデジタル化し、次世代へ効率的に継承することで、産業の持続可能性の向上など

• 安全性の向上

  危険な作業をロボットやアシストスーツが代替したり、AIがリスクを事前に検知したりするなど

• 新たな価値創造

  遠隔農業などの、これまでになかった働き方や社会参加の形が生まれる可能性

3　エンターテインメント

エンターテインメント分野においては、人間拡張の技術がユーザ体験を劇的に向上させます。VR（仮想現実）やAR（拡張現実）デバイスと連携したり触覚フィードバックを持つグローブやスーツを装着したりすることで、これまでにない楽しみ方を提供することが可能となります。ゲームやシミュレーションの世界に入り込むことができる没入感に加えて、仮想空間のオブジェクトに対する触感・衝撃を感じることも実現できるのです。
人間拡張技術の導入によって、従来の単なる視覚・聴覚に頼ったエンターテインメントから、全身を使ってコンテンツを体験し楽しむことへとステップアップが可能となるでしょう。

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人間拡張の課題

人間拡張は、未来の社会を豊かにする可能性をもっていますが、その実現には多くの課題も抱えています。まず、私たちが考えるべき問いとして以下の3点が挙げられます。

• 自己認識とアイデンティティ

  拡張されることで「人間らしさ」の定義が揺らぎ、自身の存在意義やアイデンティティに混乱が生じる可能性

• プライバシーとデータセキュリティ

  極めて個人的なデータが収集・利用されるため、その管理と保護の必要性

• 公平性とアクセス

  高価な技術は富裕層に限定され、また拡張者と非拡張者の間に不公平を生む可能性

法整備

人間拡張技術の急速な進展に対し、法整備は追いついていないのが現状です。個別の技術や用途に応じて既存の法規が適用されるケースが多いです。各国での法整備はまだ十分に整っていません。人間拡張が社会に与える影響の大きさを考えると、これらの技術がどのように利用されるべきかについて慎重な議論が求められています。

まとめ

ここまで「人間拡張とは　主な4つの領域・将来性・課題など」というテーマで解説してきました。

人間拡張とは、AIやIoTといったテクノロジーによって、人間の身体能力・知覚などを拡張する技術を指します。

人間拡張の領域は4つの分野に分けることができます。

1. 身体の拡張
2. 存在の拡張
3. 知覚の拡張
4. 認知の拡張

人間拡張は、技術の開発・販売による収益が見込め、市場規模も大きく成長すると予測されています。とくに向いているとされている業界は3つあります。

1. 医療・介護
2. 製造業・農業
3. エンターテインメント

人間拡張の課題は大きく3つありました。

1. 自己認識とアイデンティティ
2. プライバシーとデータセキュリティ
3. 公平性とアクセス

人間拡張の法整備は、技術の急速な進展に対し追いついていないのが現状です。この技術が社会に与える影響は非常に大きいので慎重な議論が求められています。

この記事を読んで人間拡張の基礎的な知識を習得する一助となれば幸いです。

NotebookLM（ノートブック　エルエム）はAIアシスタントですが、新しいモノなのであまりよく知らない人も多いのではないでしょうか。この記事を読んで基本的な学習してみるのもよいでしょう。

NotebookLMとは？

NotebookLM（ノートブック エルエム）とは、Googleが開発した、AIを搭載した情報整理ツールです。現在は無料で提供されています（ベータ版的な位置づけ）。
ユーザがアップロードした情報（ドキュメント、ノート、資料など）をもとに、AIが質問に答えたり要約や整理を手伝ってくれたりするツールで、Googleの大規模言語モデルGeminiが活用されています。ドキュメントベースのQ&A・要約に特化しており、文献をもとにした思考支援に強いのが特徴です。

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多様なファイル形式に対応

NotebookLMはさまざまな形式の資料に対応しており、AIを活用して情報整理や分析を効率的におこなうことが可能です。利用できるファイル形式を、おおまかに以下へ記載します。

• ドキュメントファイル

  PDF (.pdf)、テキストファイル (.txt)、Google ドキュメント　など Webコンテンツ：WebページのURL（一部制限あり）

• 音声・動画ファイル

  YouTube動画のURL、音声ファイル（.mp3, .wav, .mp4, .m4a など一部制限あり）

• 画像ファイル

  JPEG (.jpg, .jpeg)、PNG (.png)　など

NotebookLMの主要機能

ここではNotebookLMの主要3機能について解説していきます。3つの機能を組み合わせることで、学習・研究・ライティング・ビジネスなどさまざまなシーンを強力にサポートすることが可能です。

1　ノートの保存・編集

NotebookLM内のノートは、生成した要約・Q&Aの回答・メモなどを蓄積・編集できる情報の単位です。ノートを使ってできることを以下に4つ記載します。

1. ソースとの連携

   アップロードしたPDF・Googleドキュメント・YouTube動画などの「ソース（情報源）」と密接に結びつくことが可能

2. AI生成コンテンツの保存

   AIが生成した要約、回答、学習ガイド、アイデアなどを、必要に応じてノートとして保存・管理することが可能

3. ユーザによる手書きメモの追加

   AI生成コンテンツだけでなく、ユーザ自身の考察や疑問点・追記したい情報などを自由に書き加えることが可能

4. 体系的な情報整理

   複数のソースやAIとの対話から得られた情報を、特定のテーマやプロジェクトごとに「ノートブック」という単位で整理することが可能

2　内容の要約

NotebookLMには内容の要約機能があります。AIがユーザのアップロードした情報源（ソース）を読み込み、その主要ポイント・主題を簡潔にまとめる機能です。
これにより、知識のインプットとアウトプットのプロセスを大幅に加速させることが可能です。

音声概要機能

また、NotebookLMには音声で概要を出力してくれる機能もあります。アップロードされた文書・動画・音声ファイルの内容をAIが分析し、主要ポイント・要約を音声形式で出力してくれるという内容です。
まるでポッドキャストやラジオ番組を聞くように、耳で情報をインプットできるため、作業中や移動中にも活用できます。

NotebookLM へのアクセス方法

NotebookLMにアクセス、使用する方法について説明します。

1. Googleアカウントにログイン
2. ウェブブラウザで以下の URL にアクセス

   https://notebooklm.google

3. 「Get started」または「Try NotebookLM」をクリック

NotebookLM in Proとは?

NotebookLMには有料版の「NotebookLM in Pro」があり、無料版に比べて高度な機能・セキュリティなどが提供されています。ドキュメントの活用範囲が広がるため、より本格的な知識整理や分析を行いたいユーザに適しています。

参考：NotebookLMヘルプ（2025/07/28時点）

NotebookLMの使用事例

NotebookLMのAI要約・分析機能とナレッジマネジメント能力は、さまざまな分野で使用されています。ここでは事例を4つ解説していきます。

1　論文・参考文献の分析・比較

たとえば、NotebookLMは論文・参考文献の分析・比較で便利に使うことが可能です。
アップロードした文献や資料をもとに構造的な要約・対比・出典付きの質問応答を自動でおこなえる機能があります。ユーザは複数文献間の複雑な関係性をAIの力を借り効率的に解き明かし、より深い洞察を得ることが可能です。

2　ビジネス戦略の立案

たとえば、NotebookLMはビジネス戦略の立案で便利に使うことが可能です。ビジネス戦略立案には、網羅的かつ高品質な情報収集が不可欠になります。
NotebookLMは、会議資料・業界レポート・顧客や市場データなど、多様な形式の情報を一括でインポート・分析できるため、大量の資料を効率的に整理し、戦略立案に役立ちます。

3C分析とは、マーケティングの手技を磨く目的とやり方を学ぶ

3C分析とは何か、マーケティングにおいての目的は何か、実際の分析のやり方を具体的にわかりやすく解説…

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3　音声・動画データの情報抽出

たとえば、NotebookLMは音声・動画データの情報抽出作業で便利に使うことが可能です。ユーザは情報を消費するだけでなく能動的に分析し、知識として活用できるようになるのです。

• 機能の概要

  アップロードされた音声ファイル・YouTube動画のURLなどを分析し、情報抽出をおこなう（文字起こし・自動要約・質問応答・ノートブックへの統合）

• 利用できるデータソース

  一般的な音声ファイルフォーマット（MP3、WAVなど）・YouTube動画のURLなど

4　音声概要機能で主旨を理解（教育・トレーニング支援など）

教育やトレーニングの場で趣旨理解をサポートする機能があります。文書やウェブページの内容をAIが要約し、音声形式で解説してくれるため、学習効率と理解度を大幅に高めることが期待できます。

NotebookLMの安全性

NotebookLMの安全性については皆さんも気になる所でしょう。
結論として、Googleの高水準なセキュリティに守られているので安全性は非常に高いです。アップロードしたデータ・プロンプト・回答結果は保護されます。
ただ注意して欲しいのは、企業機密や個人の極秘情報を扱う場合には慎重に行動する必要があるという点です。セキュリティポリシーをしっかりと確認・照らし合わせて利用すべきです。

AIを活用するサイバーセキュリティ対策とは

AI時代のサイバーセキュリティに関する情報の紹介です。AIを活用するセキュリティ対策のメリットから…

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まとめ

ここまで「NotebookLMとは/主要機能と使用事例・安全性など」というテーマで解説してきました。
NotebookLM（ノートブック エルエム）とは、無料で提供されている（2025年7月現在）Googleが開発したAIを搭載した情報整理ツールです。多様な形式ファイルのインポートが可能となっており、ソースとして利用可能です。

この記事を読んで、個人から企業までのユーザに幅広く情報活用を支援する強力なツールとして注目されているNotebookLMについての基礎知識を身につけておくことをおすすめします。

近年のインターネット普及社会では、SNSやニュースサイト・動画配信などを介して膨大な量の情報が存在し、その中には偽情報もあるのです。偽情報は、企業や個人の判断を狂わせるリスクがあり大変危険なものですので、ここで偽情報のリスク・対策をしっかりと知っておきましょう。

偽情報とは

偽情報（にせじょうほう）とは、事実ではない、もしくは誤解を招くような情報のことを指します。単なる悪意のない間違った情報とは違い、世論操作・特定の目的達成のために故意に流布されるという点が大きく異なります。
たとえば、誰かが誤ったニュース記事を真実だと信じて広めてしまった場合、それは誤情報です。しかし特定目的のため意図的に虚偽のニュース記事を作成・拡散した場合は、偽情報あるいは悪意のある情報となります。

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情報の種類

ここからは情報の種類について3つ解説します。それぞれについて混同しないようしっかりおぼえておきましょう。

1　ミスインフォメーション（誤情報・Mis-infomation）

ミスインフォメーション（日本語では誤情報と訳されることが一般的）とは、意図せず広められる不正確な情報のことで本人は正しいと思っていても実は間違っていることが多いという特徴があります。
悪意がない場合でも個人・企業の判断を誤らせたり社会に混乱を招いたりする可能性があります。

• 意図：だますつもりはない
• 内容：事実とは異なる

2　ディスインフォメーション（偽情報・Dis-information）

ディスインフォメーション（日本語では「偽情報（にせじょうほう）」と訳されることが一般的）は意図的に作られ、誤解や混乱を引き起こす目的で広められた虚偽の情報のことです。
1で解説した誤情報が、単に間違った情報であるのに対して、偽情報は特定の目的をもって故意に流布されるという点が異なります。意図的に人をだますために作られた虚偽の情報で最初からウソとわかっていて、誰かを誤解させるために流される情報のことです。

• 意図：だますつもりがある
• 内容：事実とは異なる

3　マルインフォメーション（悪意のある情報・Mal-information）

マルインフォメーションは真実に基づいていながら悪意のある意図をもって公開または拡散される情報のことで、個人・組織・国家などに危害を与えることを目的としています。
ミスインフォメーションやディスインフォメーションとは違い、マルインフォメーションはウソやねつ造された情報ではありません。問題となるのは、情報の公開の仕方、タイミング、そしてその意図です。

• 意図：悪意がある
• 内容：内容自体は事実

偽情報セキュリティの必要性

近年インターネットの普及により、情報が瞬時に世界中に拡散されるようになりました。
その一方で意図的に作り出された虚偽の情報、いわゆるフェイクニュース、ディープフェイクの存在が社会問題化しています。
偽情報セキュリティでは 、デマやウソ情報を見抜くことだけではなく、偽情報が個人・企業・社会に与える深刻なリスクを防ぐための対策が必要です。

企業に対する偽情報の脅威

企業に対する偽情報の脅威を4つ解説します。企業に対する偽情報の脅威は、現代社会において無視できないリスクとなっていますが、どのようなものがあるのか見ていきましょう。

1　ブランドイメージの低下

偽情報によって、企業の信頼性・ブランドイメージが低下させられる可能性があります。
たとえば、企業に関する虚偽や誤解を招く情報が社会に広まり、それによって企業や製品・サービスに対する消費者や社会全体の信頼や好感度が損なわれるなど、が考えられます。

2　顧客離れ

偽情報によって、顧客が離れてしまう可能性があります。
ブランドイメージの低下が潜在的な顧客や将来の顧客に影響を与えるのに対し、顧客離れは既に企業との関係性を築いていた既存顧客が離れていくという影響を企業に与えます。

3　株価の暴落

偽情報によって、企業株価が暴落してしまう可能性があります。
企業に関する虚偽や誤解を招く情報が投資家や市場参加者に広まり、それが原因で企業の株価が急激に下落するリスクが存在します。株式市場は投資家の期待や信頼によって大きく左右されるため、ネガティブな偽情報はパニック売りを引き起こし、株価を大きく変動させてしまう力をもっています。

企業研究に役立つ財務諸表の読み方。用語解説から分析のコツまで

企業研究は就活の基本。外からでは見えない実態を知るために財務諸表を読み解くのは有効な手段のひとつで…

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4　訴訟リスク

偽情報によって、企業が訴訟されてしまう可能性があります。
企業に関する事実に基づかない情報が広まることによって、企業が法的責任を問われ訴訟を起こされるリスクが存在します。

生成AIによって高度化する偽情報の現状

昨今の生成AIの急速な普及は、偽情報の増加・高度化に拍車をかけています。
偽情報はより巧妙かつ大量に生成・拡散されるようになり、企業・政府・一般社会に深刻な影響を及ぼしつつあるのです。以下は偽情報の作成に、生成AIがどう使われているかの例になります。

• リアルなテキスト生成：自然で説得力のある文章、特定の文体やトーンの模倣など
• 高精度な画像・動画生成：実在しない人物・場所・出来事のねつ造、ディープフェイク動画の進化など
• 音声合成によるなりすまし：自然な話し方の再現など
• 複合的な偽情報の生成と拡散：テキスト・画像・動画の組み合わせ、ソーシャルメディアでの拡散を最適化など

偽情報の対策

偽情報対策は、個人、企業、政府、プラットフォーム事業者など、社会全体で取り組むべき重要な課題です。偽情報の拡散を防ぎ、リスクを軽減するための対策を4つ解説します。

1　ファクトチェック・クロスチェックの習慣をつける

偽情報対策の1つ目はファクトチェック・クロスチェックの習慣をつけることです。信頼できる情報源を確認し、同じ情報が他ニュースソース・公式機関でも報じられているかを確認するということです。
ファクトチェックはもちろんのこと、ひとつの情報に頼らず、他の信頼できる情報源でも確認するクロスチェックをおこなうことが、 偽情報に惑わされないための強力な防波堤になります。

2　情報リテラシーの向上

偽情報対策の2つ目はインターネットに対する情報リテラシー教育をおこなうことです。
情報リテラシーとは情報を適切に理解・評価・活用する能力のことです。ただ情報に詳しいというわけではなく、流されずに正誤を判断し、自分で考える力のことを指します。
企業が情報リテラシー教育をおこなうメリットを3つ挙げます。

1. 社員が偽情報にだまされない。誤った判断や行動を避けられる
2. 企業としての誤発信・誤対応のリスクが減る
3. 社内外からの信頼性が高まり、ブランド価値が向上する

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3　信頼できる情報源の利用

偽情報（フェイクニュース、誤報、意図的なミスリードなど）は、個人の判断を誤らせるだけでなく社会全体の混乱や不信感の原因となります。これを防ぐには、情報を受け取る際に出所を確認し、信頼できる情報源を意識して選ぶことが欠かせません。以下に、信頼できる情報源の例を5つ挙げます。

1. 公的機関：内閣府、厚生労働省など
2. 大手報道機関：NHK、BBC、大手新聞など
3. 国際機関：世界保健機関（WHO）、国際通貨基金（IMF）など
4. 学術機関：大学、研究所、学術論文など
5. 専門家の発言：有資格者（医師、研究者など）による情報など

4　SNSプラットフォームのフィルタリング機能の活用

社会に普及しつつあるSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）は情報発信の自由度が高い一方で、偽情報の拡散源となるリスクもあります。そのため、多くのSNSプラットフォームでは偽情報対策として「フィルタリング機能」「コンテンツ管理機能」を導入しています。必要に応じて設定・利用するといいでしょう。

まとめ

ここまで「偽情報セキュリティとはなにか？/偽情報の脅威・対策など」というテーマで解説してきました。
そもそも偽情報とは、事実ではない、もしくは誤解を招くような情報のことです。
偽情報セキュリティとは偽情報（フェイクニュース・誤情報・操作された情報など）から個人や組織、社会を守るためのセキュリティ対策全般を指します。
近年、インターネットの普及にともない偽情報が社会問題化しており、早急の対策が必要です。
企業に対する偽情報リスクとして4つ解説しました。

1. ブランドイメージの低下
2. 顧客離れ
3. 株価の暴落
4. 訴訟リスク

また社会へ生成AIが普及しつつあり、偽情報の増加・高度化してきています。
偽情報への対策として4つを解説しました。

1. ファクトチェック・クロスチェックの習慣をつける
2. 情報リテラシーの向上
3. 信頼できる情報源の利用
4. SNSプラットフォームのフィルタリング機能の活用

社会の変化に対応して、平時から偽情報の発生に備える必要性があります。

近年、空間コンピューティング（Spatial Computing）は私たちの社会に大きな変革をもたらしています。すでにさまざまな業界で導入が始まっていますが、一般ユーザへの浸透や標準化はまだこれからという段階です。この機会に、基礎知識や将来・課題などについての知識を学んでおくのはいかがでしょうか。

空間コンピューティングとは？

空間コンピューティングは、現実空間とデジル空間を融合させ、まるでデジタル情報が現実世界に存在するかのように体験・操作を可能とする技術のことです。2003年にアメリカのサイモン・グリーンウォルド氏によって「機械が実際のオブジェクトや空間への参照を保持し、操作する機械との人間の相互作用」と定義されました（参考元：サイモン・グリーンウォルド「Spatial Computing」）。以下のようなテクノロジーを組み合わせています。

• AR（拡張現実）
• VR（仮想現実）
• MR（複合現実）
• ハンドトラッキング、アイトラッキング、音声認識
• 3Dモデリング

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AR・VRと空間コンピューティングの違い

AR（拡張現実）は、現実の景色を見ながら、その上にデジタル情報を重ねて表示する技術です。一方、VR（仮想現実）は、現実の景色をすべて覆い隠し、まったく別の仮想空間だけを見せる技術です。

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空間コンピューティングの特徴

空間コンピューティングの特徴は大きく以下の4つになります。生活・仕事・学習などのさまざまな場面で活用される可能性があります。

• 二次元コンピューティングから三次元への進化

  現実空間やバーチャル空間全体をコンテンツの表示などに活用する

• コンピュータの操作方法の変化

  現より身体的で直感的なコンピュータ操作体験を実現させる

• デジタルと現実の融合への対応

  現デジタルオブジェクトを現実空間に重ねて表示、物理空間そのものをデジタルで補完・拡張する、などの要求に答える

• 空間情報の取得と利用・活用

  現空間コンピューティング型デバイスを活用して、ユーザのデータを詳細に取得・分析し効率化をはかる

空間コンピューティングの構成

Appleの空間コンピューティング体験では、「ウィンドウ」「ボリューム」「スペース」といった概念が導入されており、主要な構成要素として位置づけられています。3つそれぞれについて解説します。

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1　ウィンドウ

1つ目の構成要素は「ウィンドウ（Windows）」です。
見た目は従来のPCで使われていたウィンドウとほとんど同じ、平面的な表示領域です。
ユーザは表示サイズや配置を自由に調整できます。また、複数のウィンドウを同時に操作することも可能です。

2　ボリューム

2つ目の構成要素は「ボリューム（Volumes）」です。
立体的な体積を持った表示領域で、3Dオブジェクトや相互作用的なコンテンツを空間内に配置するための要素です。ユーザはこれらのボリュームを360度から観察・操作でき、より没入感のある体験を提供します。

3　スペース

3つ目の構成要素は「スペース（Spaces）」です。
スペースはユーザの視界全体を領域とし、「ウィンドウ」「ボリューム」も含まれます。現実世界とデジタルコンテンツをシームレスに融合させ、自由にカスタマイズされた作業環境を構築可能です。

空間コンピューティングで可能になること

空間コンピューティングは現実空間とデジタル情報をシームレスに融合させ、直感的な操作を可能にする技術です。現実世界を操作可能なデータ空間に変え、デバイスの画面に閉じ込められていたデジタル体験を空間全体へと拡張することが可能です。以下のようなことができるようになります。

• 直感的な操作

  現手のジェスチャー・視線・音声認識などを使い、デジタルオブジェクトを直感的に操作可能

• 2Dディスプレイからの解放

  現従来の小さな画面に縛られることなく、目の前の空間全体をディスプレイとして利用可能

• 現実空間への情報重ね合わせ

  現実の風景にデジタル情報を重ねて表示可能

• 空間共有

  現コンテンツなどの共有をした場合、複数人で同じ情報をリアルタイムで空間共有・共同作業をすることが可能

多様な分野での利用

空間コンピューティングは、その汎用性の高さから非常に幅広い分野での活用が想定されています。4つの分野での利用について解説します。

1　 教育分野での応用

教育現場での空間コンピューティング活用で「見て・触れて・動かして学ぶ」体験が可能になり、学習の理解度・定着率向上に貢献します。以下に利用例を挙げます。

• 歴史・科学・工学などの立体的な教材のAR表示
• 安全訓練や緊急対応トレーニング（災害、火災など）
• 職業教育におけるシミュレーション型実習
• 言語・文化教育でのインタラクティブ環境体験

2　ビジネス分野での応用

ビジネスでの空間コンピューティング活用は、空間上での情報共有・製品表示・業務効率化を進め、新しい働き方・営業スタイルを可能とします。以下に利用例を挙げます。

• 現場作業員へのARナビゲーションや作業手順表示
• リモートワークの環境を仮想オフィスとして提供
• 製品デザインやプロトタイプの3Dモデリングを利用しての作成
• 家具やメイクなどのAR試着・試し置き
• ARを使ったプロモーション演出やクーポン表示
• ECサイトでの仮想商品展示室

3　医療分野での応用

医療現場での空間コンピューティング活用は、人体の内部構造や手術計画を空間上で可視化・共有することが可能で、安全性・精度を大幅に向上させます。以下に利用例を挙げます。

• 手術支援AR（臓器の3D表示・位置ガイド）
• 医学生向けの仮想解剖トレーニング
• リハビリ支援の動作トラッキングとフィードバック
• 遠隔診療や支援における空間的情報共有

4. エンターテインメント分野での応用

エンターテインメントでの空間コンピューティング活用は、空間全体を演出装置として使い従来にない没入体験を創出します。また、ユーザが自宅にいながら臨場感あふれる体験を楽しむ・現実の空間と連動した新しいタイプのゲーム体験も可能となります。以下に利用例を挙げます。

• 空間を利用したMR/VRゲーム
• ライブイベントでの仮想演出（ホログラムやARエフェクト）
• ユーザの部屋を使った没入型AR体験
• バーチャルタレントやメタバースライブ

空間コンピューティングのこれから

空間コンピューティングは、今後の社会・産業・日常生活を大きく変える次世代の基盤技術として注目されています。今後の展望としては、以下の点が挙げられます。

• デバイスの進化と普及

  軽量化・小型化・性能向上・低価格化・汎用化

• ユーザーインターフェースの革新

  より直感的な操作・AIアシスタントとの融合

• インフラストラクチャの整備

  5G/6Gネットワークの普及・IoTデバイスなどの進化・現実世界をデジタル空間に再現するデジタルツイン技術の進化

• アプリケーションとコンテンツの充実

  キラーアプリの登場・対応したコンテンツやアプリケーションを開発するクリエイターの増加

空間コンピューティングの課題

空間コンピューティングは現実空間とデジタル空間を融合させ直感的で自然な操作などを可能にする画期的な技術ですが、その普及と発展にはいくつかの課題が存在します。以下に４つを挙げます。

• コストと導入障壁

  初期導入コストの高さ・投資対効果証明の難しさ（導入に踏み切りにくい）など

• 高度な技術と専門知識の必要性

  空間コンピューティング専門人材の不足がスムーズな導入を妨げる可能性など

• セキュリティとプライバシーのリスク

  個人情報の漏洩リスク・データの適切な管理と活用など

• インフラ環境の整備とメンテナンス負荷

  高性能なインフラ環境の整備と継続的なメンテナンスが必要など

まとめ

ここまで「空間コンピューティングとは？/基礎知識・将来・課題など」というテーマで解説してきました。
空間コンピューティングとは、現実空間とデジタル空間を融合させ、まるでデジタル情報が現実世界に存在するかのように体験・操作を可能とする技術のことです。
空間コンピューティングは次のコンピューティングパラダイムとして注目されており、今後数年間で私たちの生活やビジネスを劇的に変革すると予測され、その応用範囲は無限に広がっていくでしょう。
皆さんも、この記事を読んで空間コンピューティングについての知識を深めるきっかけにしてみてください。

「AIエージェントとは何か？」と聞かれた時、なんとなくのイメージしかもたず具体的にはあまり正確に答えられない方も多いのではないでしょうか。この機会に、この記事を読んでAIエージェントについての基礎知識をたくわえておくことをオススメします。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、AIを使用してユーザの目標達成に向けて自律的に業務を遂行するソフトウェアシステムのことです。大きくわけると、個人が使用する「パーソナルエージェント」、企業が使用する「企業エージェント」という2つに大別されます。

• パーソナルエージェント：

  ユーザ個人のニーズに合わせてサポートしてくれるAI

• 企業エージェント：

  企業内の業務プロセスを最適化し生産性の向上やコスト削減、企業価値の向上をおこなう

これらのエージェントはいずれも、以下の４つの基本タイプに分類されます。

AIエージェントの種類

AIエージェントは、その意思決定の仕組みによって以下の４タイプに分類されます。これらの分類は、パーソナルエージェント・企業エージェントのいずれにも共通です。それぞれについて解説します。

1　反射エージェント

1つ目に解説するAIエージェントは「反射エージェント」です。
もっともシンプルな仕組みのAIエージェントで、単純反射エージェントとモデルベース反射エージェントの2種類に分かれています。

• 単純反射エージェント：

  事前に定義された条件と行動のルールに従って動作します。たとえば、温度が一定値になったらエアコンをオンにするサーモスタット、人が近づくと自動的にドアを開くドア、壁にぶつかると方向を変えるシンプルな掃除ロボット　など。

• モデルベース反射エージェント：

  環境の内部モデルを保持し、現在の知覚と過去の経験に基づいて行動を決定します。単純反射エージェントとは異なり、環境が完全に観測可能でない場合でも、内部モデルを使って見えない部分の状態を推測します。たとえば、過去の運転経験に基づいて障害物を避けながら走行する初期の自動運転車、過去のユーザ行動履歴に基づいてオススメの動画を表示するレコメンデーションシステム　など

2　目標ベースエージェント

2つ目に解説するAIエージェントは「目標ベースエージェント」です。
ただ目の前の状況に反応する反射エージェントとは異なり、どうすればゴールに近づけるかを判断し、その目標を達成するための一連の行動を推論し、選択するというものです。

• 活用事例：

  ナビゲーションシステム（目的地を設定すると、現在の位置から目的地までの最適な経路を探索し、案内する）など

3　効用ベースエージェント

3つ目に解説するAIエージェントは「効用ベースエージェント」です。
目標ベースエージェントをさらに発展させたAIエージェントで、目標を達成することだけでなく、行動の結果として得られる効用を最大化するように行動を選択するところまで実行します。

• 活用事例：

  医療診断支援システム（病気の診断に加えて、治療のリスクや効果・患者のQOLなどを考慮して最適な治療法を提案）など

4　学習エージェント

4つ目に解説するAIエージェントは「学習エージェント」です。
経験から学習し、自身の知識や行動の改善能力をもつAIエージェントです。与えられたタスクを繰り返す中で、徐々に最適な行動戦略を身につけていく特徴があります。

• 活用事例：

  ゲームAI（囲碁・将棋・ビデオゲームなどで人間以上のパフォーマンスを発揮する）など

AIエージェントと生成AIの違い

生成AIとAIエージェントはよく混同されがちです。しかし、双方には明確な違いがありますのではっきりと区別できるようにしておきましょう。

生成AIは生成することに特化しており、基本的に指示がなければ動きません。一方、AIエージェントは目標達成に向かって自律的に動くため、必要に応じてタスクを分解・遂行する特徴があります。

AIエージェントが求められる理由

なぜ今、AIエージェントは社会に必要とされているのでしょうか。大きく3つの理由が挙げられますので、それぞれについて解説していきます。

業務の複雑化

AIエージェントは、複雑な業務内容・環境で価値を発揮します。
現在の社会は多様化しており、これに迅速・柔軟な対応をすることが求められています。AIエージェントは多くの情報源から得たデータを統合的に分析し、与えられた目標に対して最適な手段を自律的に選択し実行する能力を期待されているのです。

人材不足

AIエージェントは、人材不足を解消する役割が期待されています。
熟練人材の高齢化や採用難により業務の自動化・効率化が急務となっており、また属人化した業務知識を形式化し組織内の知的資産として活用可能にする点でも、AIエージェントは必要とされています。

働き方改革に対応するため

AIエージェントは、企業が働き方改革への対応をするために求められています。働き方改革が目標とする労働時間の短縮・生産性の向上・多様な働き方の実現・従業員の満足度向上、といった4項目について貢献をすることが期待されているのです。
AIエージェントに雑務・繰り返し・判断を任せれば、人間はより創造的な業務に集中できるようになります。また、リモートワークや時短勤務に対しても業務の継続性やカバーが24時間可能となり、頼れるデジタルパートナーとしてチームを支えることにもなるでしょう。

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AIエージェントの課題

現在AIエージェントが抱えている5つの課題と対策について解説します。どのようなことが問題になっており、どういった対処方法があるのでしょうか。

1　セキュリティ・プライバシーの保護

AIエージェントは、業務や日常生活においてさまざまなデータを収集・分析・利用します。これらに含まれる機密情報や個人情報が適切に保護されなければ、深刻なリスクを引き起こす可能性があるのです。これの対策として以下の5つがあります。

• オンプレミスorクローズド環境で運用
• アクセス制御・認証の徹底
• 通信・APIの暗号化と監視
• データのマスキング・匿名化
• ログ管理・使用履歴の監査体制

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2　倫理的・法的な問題

AIエージェントが間違った判断をした時に、誰が責任を負うのかが明確になっていません。また、どのようにその意思決定をおこなったのかがブラックボックス化しており、その理由を人間が理解できないなどの問題もあります。対策として、以下に挙げる2つの対策をしっかりおこなってください。

• 倫理原則・ガイドラインの策定：

  AIエージェントの開発・利用に関する倫理的な原則やガイドラインを策定し、関係者間で共有する必要があります。

• 透明性と説明可能性の向上技術の開発：

  AIの意思決定プロセスを可視化し、人間が理解できるようにする技術開発が重要です。

3　専門人材確保の難しさ

現在、AIエージェント向け専門知識をもった人材が不足しています。
AIエージェントの開発、実装、運用には高度な専門知識とスキルをもつ人材が不可欠です。しかし、その確保は非常に難しいのが現状です。以下に対策を挙げておきます。

• 社内育成・リスキリング：

  社員に対して育成プログラムの構築

• 大学・研究機関と連携：

  共同研究やインターン受け入れなど

• 副業・フリーランス人材の活用：

  外部人材との協業

• 魅力的な職場環境の提供：

  リモートワークやフレックスタイム制など

• 外部パートナーとの連携：

  初期段階では外部のAIコンサル・SIer・AIベンダなどと連携し、 社内メンバーのシャドウイング（学びながら導入）を進める方法も有効。

4　リソースが限られていること

AIエージェントにおいて、限られたコンピュートリソースは、その開発・訓練・実運用において非常に重要な制約であり課題となっています。とくに高度な自律性や複雑なタスク処理能力をもつAIエージェントほど、より多くの計算資源を必要とする傾向があるのです。この課題への対策としては以下のものがあります。

• 軽量モデルの開発・活用
• オンデマンド処理に設計を切り替える
• 処理の分散化・非同期化
• ローカル/クラウドのハイブリッド運用
• インフラストラクチャへの投資

5　ハルシネーション

AIエージェントが、事実に基づかない、あるいは文脈と矛盾する情報を生成してしまうのは深刻な問題です。対策としては大きく以下の2つがあります。

• ファクトチェックとの統合：

  外部知識ベースや検索エンジンと連携して、情報の正確性を検証する

• トレーニングデータの精査：

  高品質なデータに基づく学習によって、誤情報の生成を減らす

まとめ

ここまで「AIエージェントとは？/種類・基礎知識・課題など」というテーマで解説してきました。
AIエージェントとは、AIを使用してユーザの目標達成に向けて自律的に業務を遂行するソフトウェアシステムのことです。あたらしく普及しつつあるAIエージェントについてはあまり知識のない方も多いのではないでしょうか。この記事を読んで、AIエージェントについて、生成AIとの違い、求められる理由、AIエージェントの課題についての知見を蓄えましょう。

最後のチェックポイント

• AIエージェントとはAIを使用してユーザの目標達成に向けて自律的に業務を遂行するソフトウェアシステム
• AIエージェントは能動的に業務をおこない、生成AIはユーザからの指示で受動的にコンテンツを生成する
• AIエージェントが求められる理由は業務の複雑化・人材不足の解決と働き方改革への対応のため、の3つ
• AIエージェントの課題はセキュリティ・プライバシーの保護、倫理的・法的な問題、専門人材確保の難しさ、リソースが限られていること、ハルシネーション

一般的な知名度はあまり高くないかもしれませんが、画像処理分野ではよく知られる検定です。この記事を読んで「画像処理エンジニア検定」についての知見を深めてみるのはいかがでしょうか。

画像処理エンジニア検定とは

「画像処理エンジニア検定」とは、公益財団法人 画像情報教育振興協会（略称CG-ARTS協会）が主催する画像処理分野のエンジニア向け民間資格です。
画像処理関連の業務において、関連するソフトウェア・ハードウェア・システムの開発能力を評価するもので、画像処理の基礎知識や応用技術・開発・設計に必要な知識などについて出題されます。

AIエンジニアとは？仕事内容と目指し方を簡単に解説

AIエンジニアは、システムに組み込むAIを開発するエンジニアです。その仕事はAIの研究や開発、教育…

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試験の実施方法

「画像処理エンジニア検定」は年に2回（前期・後期）おこなわれます。2つのレベルがあり、試験時間は「ベーシック：60分」「エキスパート：80分」となっています。

• 試験方式：マークシート方式
• 受験資格：とくになし

受験料

画像処理エンジニア検定は2つのレベルに分かれており、それぞれ異なる額の受験料金がかかります。

• ベーシック：5,600円（税込）
• エキスパート：6,700円（税込）

また、午前中にベーシックを受験して午後にエキスパートを受験する、といった併願受験も可能ですが、この場合でもそれぞれの受験料がかかります。

試験会場

受験者は試験会場を受験申し込み時に選択でき、希望受験地に基づき具体的な試験会場をCG-ARTS協会が決定します。試験会場は定員が設けられているため、早めの申し込みがおすすめです。受験票に記載された試験会場での受験が必須となりますので、ご注意ください。

画像処理エンジニア検定の難易度と合格率

画像処理エンジニア検定の難易度と合格率についてそれぞれ解説します。受験する際の目安としてください。

難易度

「画像処理エンジニア検定」の難易度は、ベーシックとエキスパートの2つのレベルがあります。

• ベーシック

  画像処理の技術に関する基礎的な理解と、プログラミングなどの知識活用能力をはかる初級～中級レベル（大学の情報系学部やエンジニア初心者向け）。必要な知識レベルは、大学の情報工学系の基礎科目程度。

• エキスパート

  ソフトウェアやハードウェア、システムの開発に知識の応用能力をはかる。ベーシックと比べて専門的な知識が必要な上、開発に関する範囲も出題される。中級～上級レベル（実務経験者や専門知識を深めたい方向け）。必要な知識レベルは、大学の専門課程～実務程度。

合格率

画像処理エンジニア検定の合格率について解説します。おおよそのところ、ベーシックは60～70％程度、エキスパートが30～40％程度です。ベーシックは比較的合格しやすい一方、エキスパートの合格率は低いため試験対策は必須です。合格基準点は、ベーシック、エキスパーともに70点以上です。

画像処理エンジニアの仕事内容

そもそも「画像処理エンジニア」とは、画像データの解析・加工・認識する技術を使って、さまざまな分野で活躍している職業です。具体的な業務内容としては以下があります。

• 画像の前処理

  カメラやセンサーから取得した画像データの品質を向上させるための処理。ノイズ除去、コントラスト補正、画像のリサイズ、回転、変形、ぼけ補正やエッジ強調
  画像認識・解析：画像から特定の情報を抽出・認識する技術の開発。物体認識・検出、OCR（光学文字認識）、医療画像解析、画像分類・セグメンテーション

• 画像処理アルゴリズムの開発

  より高速・高精度な画像処理を実現するためのアルゴリズムの設計・実装
  画像処理システムの開発・実装：画像処理を利用したアプリケーションやシステムの開発

プロンプトエンジニアとは？仕事内容・必要なスキルを解説！

ChatGPTやGoogle Bardなどの生成AIが注目されるなか、プロンプトエンジニアについて…

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未経験から画像処理エンジニアを目指すには

実際に「画像処理エンジニア」になりたいと考え、未経験の立場から目指すのにおすすめの方法を2つ解説します。

1　専門知識を身に付ける

未経験の人が画像処理エンジニアになるおすすめ方法の1つ目は、教育機関や検定試験を利用して専門知識を身に付けることです。
理工学系の大学・画像処理分野の専門学校に通い、基礎知識・応用知識を体系的に学ぶとよいでしょう。また「画像処理エンジニア検定」「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」や、AI関連の資格（G検定・E検定など）を取得することは画像処理エンジニアになる助けになります。

2　経験不問の求人に応募する

未経験の人が画像処理エンジニアになるおすすめ方法の2つ目は経験不問の求人を見つけて応募することです。
応募の際に「画像処理エンジニアとしての経験」を条件としていない求人に応募するのが効果的です。「研修が充実していて成長環境やフォロー体制が整っているから未経験でもよい」と考えて求人しているのかもしれません。こうした募集を逃すことなく、まずは企業に入社しキャリアを積んでいく、という手段もあるのです。

画像処理エンジニア検定の勉強方法

画像処理エンジニア検定の勉強方法を2つ解説します。合格に向けて効果的な勉強方法を選択しましょう。

1　公式対策テキストで知識を固める

画像処理エンジニア検定のおすすめ勉強方法の1つ目は 、公式対策テキストなどで知識を固めることです。
画像処理エンジニア検定では「ベーシック」「エキスパート」それぞれのレベルに対応した参考書や問題集、過去問などを活用するのが一般的です。

• ベーシックレベルの対策テキスト

  ビジュアル情報処理 -CG・画像処理入門- [改訂新版]

• エキスパートレベルの対策テキスト

  デジタル画像処理 [改訂第▼版]

2　公式問題集をとく

画像処理エンジニア検定のおすすめ勉強方法の2つ目は、公式問題集をとくことです。
過去問が掲載されている問題集を解いて「何が理解できていて、何が理解できていないのか？」を把握しましょう。模擬試験の結果を分析し、苦手な部分を重点的に学習しましょう。

画像処理エンジニアの将来性

画像処理エンジニアは、現代社会において需要が高まっており将来性のある職業です。理由としては以下に記載する5つがあげられます。

• AI技術の発展と画像処理の重要性

  AI技術分野において、画像処理は欠かせない
  幅広い分野での応用が可能：画像処理技術は、医療・自動車・セキュリティ・エンターテイメント・製造など、多岐にわたる分野で応用できる

• 技術革新の加速

  画像処理技術は日々進化を続けている（より高精度な画像認識、より高速な画像処理、より高度な画像解析など）

• 人材不足への対応

  画像処理技術の需要が高まる一方で、それを担う人材が不足している

• キャリアパスの多様性がある

  画像処理技術は研究開発、ソフトウェア開発、システム開発、コンサルティングなど、さまざまな職種で活躍が可能

AIとは？技術開発の流れ｜身近な技術や応用・将来性まで

AIの進歩が目まぐるしい現代です。そもそも人工知能（AI）とはどのようなものか、AI技術が開発され…

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まとめ

ここまで「画像処理エンジニア検定とは/合格率・勉強方法・将来性など」というテーマで解説してきました。
「画像処理エンジニア検定」は一般的な知名度があまり高くないかもしれませんが、画像処理分野ではよく知られる検定です。画像処理エンジニアは将来性も高い職業ですので、ぜひこの機会に「画像処理エンジニア検定」という民間資格についての知見を広めておいてはいかがでしょう。

いまの世の中は、いたる所に「ICT」があふれています。ICTやそれを支えるインフラについての知識は、社会で活躍するためには大切ですのでしっかりと覚えておきましょう。

ICTとは

「ICT」とは「情報通信技術：Information and Communication Technology」の英語頭文字をとって略したものです。従来つかわれていた、コンピューターの技術を指す「IT（情報技術：Information Technology）」とほぼ同じ意味をもっていますが、技術の活用なども含む広い意味をもつ言葉としてICTという呼称が国際的に定着しつつあります。

企業内のICTインフラ3種類

世の中の企業内でICTを支える「インフラ」について3つ解説します。
※インフラとは「インフラストラクチャー」の略で、生活に必要なエネルギー・構造物・サービス・設備などをいいます。

1　基幹システム

企業のICTインフラの1つ目として「基幹システム」があげられます。
その名の通り企業の基幹となる業務を管理するシステムのことで、代表的なものとしては財務、人事、販売、在庫、生産管理などの業務プロセスを統合的に管理する役割をもっています。基幹システムは、企業の運営に必要なデータや業務プロセスを管理し、効率化と正確性を提供する重要なインフラです。

2　情報システム

企業のICTインフラの2つ目に「情報システム」があります。
企業における情報システムとは、業務をおこなう上で必要な情報を収集・蓄積・処理・伝達するための仕組みの総称です。ハードウェアやソフトウェア、ネットワーク、データベースなどで構成されており、企業が効果的かつ効率的に運営されるために重要な役割を果たします。

3　ERP

企業のICTインフラ3つ目は「ERP：Enterprise Resource Planning（統合基幹業務システム）」です。ERPとは、財務管理や人事管理、生産管理、在庫管理など、従来は個別に運用されていた基幹業務を一元的に管理するシステムまたはソフトウェアを指します。

ERPとは？基幹システムとの違いやERPに関わる職業までわかりやすく解説！

ERPとは何なのか？基幹システムとの違いは？メリット・デメリットにはどのようなものがあるのか？ER…

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IT化・デジタル化・DXとの違いについて

言葉のニュアンスはどれも似ていますが、業務関連では「ICT」「DX」のどちらかをつかうことが定着しています。

• デジタル化：業務プロセス、アナログデータをデジタル技術で置き換える。IT化の基礎
• IT化：情報機器やインターネット接続環境を導入する。DXの前段階
• ICT化：情報機器、インターネット接続環境を整備し、これらの技術を活用して業務プロセスを効率化する取り組み全般
• DX：デジタル化によって業務を変革する。IT化とデジタル化の統合

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？ 何かを簡単にわかりやすく解説

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、ITの浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に…

続きはこちら

ICTインフラ導入のメリット

ICTインフラ導入のメリットを６つ解説します。さまざまな利点を考慮して、導入を検討してみてはいかがでしょうか。

1　生産性や業務効率の向上

ICTを導入することで「生産性や業務効率の向上」を期待できます。
業務の効率が低い、人材や予算が不足しているなどといった問題がある場合、ICTを導入することで解決できるかもしれません。
たとえばコミュニケーションツールやRPA（Robotic Process Automation）などを導入すると以下の効果が期待できます。

• 業務の自動化による時間短縮
• コミュニケーションの迅速化

2　多様な働き方の実現

ICTの導入・活用によって、場所や時間の制約を超えて働く環境が整い、企業と従業員の双方に利点があります。
たとえば、リモートワーク環境を整えれば、在宅ワークが可能になります。在宅ワークが実現し通勤時間が削減されることで、ワークライフバランスの向上が見込まれます。

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3　顧客や取引先へのサービス向上

ICTを導入することで「顧客や取引先へのサービス向上」が期待できます。
リアルタイムの情報共有が可能になり、顧客や取引先からの問い合わせや要望に迅速に対応できるようになります。これにより、サービスの質が向上するでしょう。

4　自動化によるミスの削減

ICTを導入することで「自動化によるミスの削減」が期待できます。
AIやRPAを活用することで業務が大幅に自動化され、反復作業の効率化だけでなくこれまで人が担っていた高度なデータ分析なども自動化することが可能です。これにより、ヒューマンエラーが大幅に減少します。

5　データの有効活用

ICTを導入することで、以下のような「データの有効活用」を期待できます。

• データ分析：新たなビジネスチャンスの発見、顧客の行動パターンへの深い洞察が可能
• データ共有：情報伝達のスピードが向上し、コラボレーションが促進される
• パーソナライゼーション：顧客一人ひとりのデータを分析することが可能

6　情報共有の円滑化

ICTを導入することで「情報共有の円滑化」を期待できます。
組織はより効率よく情報を共有でき、迅速かつ正確な意思決定ができるようになります。ICTによる情報共有の円滑化は、生産性向上やイノベーション創出に不可欠な要素です。

ICTインフラ導入のデメリット

ICTインフラ導入のデメリットを3つ解説します。導入することで問題が生じる可能性があるということを念頭に置いて対策を練っておくことが大切です。

1　セキュリティ面のリスクがある

組織にICTを導入することで「セキュリティ面のリスク」が発生します。
ICTはインターネットを利用することが多いため、サイバー攻撃や情報改ざん・漏えいなどのリスクが高まります。もしもセキュリティ問題が起これば、組織の信頼性が損なわれたり、法的な問題に発展したりする可能性があるため、適切なセキュリティ対策と予防措置を講じることが重要です。

2　導入や教育にコストがかかる

組織にICTを導入することで「導入や教育のコスト」が発生します。
場合によっては膨大な額となる可能性があるので注意が必要です。導入にかかる3つのコストは以下の通りです。

• 初期費用：システム導入、ハードウェア購入、ソフトウェアライセンス費用など
• 維持費用：システムの更新、保守費用が継続的に発生
• 人件費：システム導入に伴う社員の教育費用や、新たなシステム管理者の雇用費用

3　反発される可能性がある

組織にICTを導入することで「従来のやり方を変えることへの反発」が発生する可能性があります。
ICT導入によって、従来のやり方に慣れ親しんだ従業員からの反発が起きる可能性は高いです。この反発は、ICT導入の成功を阻む大きな要因となりえます。
そのため、導入の必要性を論理的に説明したり、試験的に一部の業務をICT化したりして従業員の理解と支持を得ることが重要です。

ICTインフラ導入が必要な理由

なぜいまICTインフラの導入が必要になっているのでしょうか。
理由は、社会でICT化システムの利用が広範囲に及び、これが標準となっているからです。ICTインフラの導入は、企業が競争力を維持し、持続的に成長していくために不可欠な要素となっています。
これを効果的に活用することで、業務の効率が向上し、顧客満足度が高まります。さらに、新たなビジネスチャンスも生まれ、企業の市場での地位を強化することが可能となります。

まとめ

ここまで「なぜいま「ICT」が必要なのか～導入メリット/デメリット」というテーマを解説してきました。
ICTとは「情報通信技術：Information and Communication Technology」の英語頭文字をとって略したものです。ICTインフラの導入が必要とされる理由は、それが企業にとって必須の要素となり、競争力を維持し継続的な成長を支えるためです。
この重要性を踏まえると、これからの社会で生き残るためにはICTの導入・活用が鍵になるのは必定でしょう。ぜひこの記事を参考にして、「ICT」に関しての知見を深めておきましょう。

Googleが提供している「Googleアナリティクス」はWebサイトの効果的な運用に役立ちます。多様な情報分析結果を有効に活用してはいかがでしょうか。

Googleアナリティクスとは

Googleが提供する「Googleアナリティクス（Google Analytics）」とは、Webサイトやアプリの訪問者の行動を分析するための無料ツールです。ユーザのアクセスデータを収集・解析し、サイトのパフォーマンスやマーケティング活動の効果を可視化することができます。また、2023年7月にはGA4（Google Analytics 4）へバージョンアップされ、より幅広いデータ収集と分析機能が備わるようになりました。

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Googleアナリティクスの基本的な使い方

Googleアナリティクスの基本的な使い方5つについて解説していきます。

1　アクセス数を調べる

Googleアナリティクスでできることの1つ目は「Webサイトへのアクセス数をページビュー数とセッション数で確認できる」です。

• ページビュー数：Webサイトで表示されたページの閲覧数のこと
• セッション数：ユーザがWebサイトにアクセスした回数で、複数ページを閲覧した場合もセッション数を1とカウント

2　ユーザ属性を調べる

Googleアナリティクスでできることの2つ目は「ユーザ属性調査」です。「ユーザ属性の概要」という項目で、Webサイトに訪問するユーザの主な基本情報が把握可能です。手に入る情報として以下のような項目があります。

• 訪問者の年齢層、性別、居住地域
• 使用しているデバイス（パソコン、スマホなど）
• どのくらいの頻度でサイトを訪れているのか
• ブラウザやOSの種類

3　流入経路を調べる

Googleアナリティクスでできることの3つ目は「流入経路の調査」です。Webサイトに訪問するユーザが、どのような経路をたどってWebサイトに訪問してきたかを把握できます。主な流入経路は以下の５つです。

• Organic Search：自然検索
• Direct：ブックマークやメールマガジンなど
• Referral：リンクなど
• Paid Search：リスティング広告など
• Display：ディスプレイ広告など

4　レポートを作成する

Googleアナリティクスでできることの４つ目は「レポートの作成」です。Googleアナリティクスで「探索」機能を使うと「平均」「比率」「パーセンテージ」などの多様な指標とデータをかけあわせて、自由にレポートを作成できます。
レポートを読むと、Webサイトの状況を深く理解してより効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

5　Looker Studioと連携する

Googleアナリティクスでできることの5つ目は「Looker Studioとの連携」です。Googleアナリティクスと同様にGoogleが提供するツールに「Looker Studio」というものがあり、このツールを使うとWebサイト分析ができます。
他にもGoogleが提供しているツールは多くあるので、そのツールを利用して得たデータを取り込み・レポート作成・共有して、有効に活用していきましょう。

Googleアナリティクスで設定すべきポイント

Googleアナリティクスで設定すべきポイント5つを解説します。とくにGoogleアナリティクス初心者の方は設定忘れにご注意ください。

1　データ保存期間

Googleアナリティクスで設定すべきポイントの1つ目は「データ保存期間」です。というのも、Googleアナリティクスのデフォルト設定されているデータ保存期間は「2か月」だからです。
あまり短い期間でデータが消えてしまっては困ってしまいます。個別の特別な理由がないのであれば、最長の「14か月」に設定変更しておくことをオススメします。

2　内部トラフィック

「内部トラフィックの除外」は、正確なデータ分析をおこなうために非常に重要な設定です。内部トラフィックとは、企業の従業員や関係者がWebサイトを訪問する際のアクセスのことです。
これを除外することによって、実際のユーザ行動に基づいた信頼性の高いデータを取得することができ、適切なマーケティング施策・サイト改善をおこなうことができます。

3　データ収集の有効化

Googleアナリティクスで設定すべきポイントの3つ目は「Googleシグナルにおけるデータ収集を有効化する」です。GoogleシグナルはGoogleアナリティクスにおける機能の1つで、ユーザのクロスデバイス行動を追跡して、より正確なデータ分析を可能にするためのデータを提供するものです。ユーザが複数のデバイス（スマートフォン、パソコンなど）を使い分けて、Webサイトを閲覧する場合に同一のユーザとして認識するといった機能があります。

4　クロスドメインの計測設定

Googleアナリティクスで設定すべきポイントの4つ目は「クロスドメインの計測」です。
クロスドメイン計測を設定すると、複数のドメインにまたがるユーザの行動を1つのものとして認識可能となり、より正確なデータ分析が可能になります。クロスドメイン計測がとくに有効なケースは以下に記載する3つです。

• ECサイト：商品の詳細ページ、決済ページなど、複数のドメインで構成されている
• メディアサイト：ニュースサイト、ブログなど、複数のドメインでコンテンツを提供している
• 大規模なWebサイト：サイト内で複数のサブドメインやディレクトリが存在する

5　Google Search Consoleとの連携

Googleアナリティクスで設定すべきポイントの5つ目は「Google Search Consoleとの連携」です。「Google Search Console」はGoogleが無料で提供している、Webサイトにおけるキーワードの検索順位や表示回数などを把握可能なWebサイト管理ツールのことです。あなたのWebサイトがGoogle検索でどのように表示されているか、どのようなキーワードで検索されているか、そして、サイトにどのような問題が発生しているかなどを詳しく分析することができます。SEOやWebサイト運営に役立つことうけあいです。

設定は「プロに頼む」か「自分でやる」か

Googleアナリティクスの設定をプロに依頼するか、自分でおこなうかは、次のような要素を考慮して決定するとよいでしょう。

• ●自分でおこなうのがオススメな3つのケース

• 自分に時間がある

• 自分の学習意欲が高い

• シンプルなWebサイトを運営している

• ●プロに依頼するのがオススメな3つのケース

• 自分に時間がない

• 自分の専門知識に自信がない

• 複雑なWebサイトを運営している

自分の選択に不安があるときは、プロに依頼して学びながら将来的に自制化を目指すのも手です。

プロのアクセス解析事例

プロのアクセス解析事例について4つ解説します。実際にGoogleアナリティクスを使う時にはこういった手順を踏みます。

1　BtoBサイト

プロは「BtoB（Business to Business）サイト」のアクセスデータについてはこのように解析をおこないます。

1. CVポイント（コンバージョンポイント：最終的なゴールにつなげるための一連の導線）の、どこがGoogleアナリティクス上で計測できているのか、また計測できていないのかを分析
2. CVポイントそれぞれのルールを定義、数値と実数値にずれが出ない状況を構築
3. 目標としていたコンバージョン数を達成するための、モニタリングを実施
4. Googleアナリティクスの計測やレポーティングの仕組みを整え、目標達成度合いを日次で追いかけられる体制を構築

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2　Eコマース

プロは「Eコマース」のアクセスデータについてはこのように解析をおこないます。

1. Googleアナリティクス上でECサイトの受注データを計測できるように設定する
2. 売上・商品の閲覧回数・カート投入回数・カートからの削除数・購入フォームへの遷移数（商品購入を完了するために移動したページ数）などから、商品のパフォーマンスを多面的に判断する
3. 商品の売上を伸ばすための課題特定をおこなう
4. 売上の可視化で、デジタルマーケティング施策の費用対効果がはっきりする。売上ベースでみて効果のある施策だけを残す

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3　FAQサイト

プロは「FAQサイト」のアクセスデータについてはこのように解析をおこないます。※アクセスデータ解析の前段階で「閲覧回数」については計測がおこなわれているものとします。

1. 回答の質についても評価するため「役に立った」「役に立たなかった」などのボタンを設置し、クリック数を計測する
2. 閲覧回数の多いFAQから「役に立たなかった」を多く押されているものに対して、回答内容を見直し改善する

4　Webサイトリニューアル前後の分析

プロは「Webサイトリニューアル前後の分析」のアクセスデータについてはこのように解析をおこないます。

1. 訪問者がWebサイトに訪れる目的を整理する
2. その目的（複数も可）に、Webサイト上でのゴールとなるページ（複数も可）を決める
3. Webサイト上でアンケートを設置し、Googleアナリティクスの計測データと合わせて、目的ごとのゴールに到達した率をみる
4. サイト行動導線を詳細に分析・課題点を明らかにし、リニューアル時に補強すべき改修点をあぶりだす

Googleアナリティクス360とは？

ここまでGoogleが無料で提供する「Googleアナリティクス」について解説してきましたが「Googleアナリティクス360」という有料版もあります。
料金については企業の状況によってそれぞれ異なりますので、導入を検討される際はGoogleの担当者に相談して最適なプランを選ぶようにしてみてください。無料版とは大きく以下の3点で違います。

• 機能：多くの面でグレードアップ
• データの信頼性と安全性：大きく向上
• 導入後のサポート：専用の窓口あり

まとめ

ここまで「Googleアナリティクスの使い方、設定ポイントなど」というテーマを解説してきました。
Googleが無料で提供している「Googleアナリティクス」とはWebサイトやアプリの訪問者の行動を分析するためのツールです。
今後の社会では、Googleアナリティクスを活用しユーザとうまく向き合うことが必要となります。ぜひこの記事を読んでGoogleアナリティクスについての知見を深めておきましょう。

皆さんの中にも「論理的に話すのが苦手」という人がいるのではないでしょうか。AIを活用すると、手軽に議論やディベートができ、論理的思考力を鍛えることができます。AIディベートについての知見を深めてみてはいかがでしょうか。

「AIディベート」とは？

AI（人工知能）を活用しておこなう議論を「AIディベート」といいます。「AIディベート」とは「AIと人間が議論する」あるいは「AI同士が議論をおこなう」ことで、生産的な議論結果や洞察を生み出す技術やシステムを指します。ディベートの内容は会議や企画書に活用できます。
AIとディベートすれば論理的・具体的に話す力を鍛えられます。しかしディベート力を上げても、必ず健全な討論がおこなえるというものでもありません。相手をただ論破することは逆効果となり、建設的な議論が妨げられる可能性もあります。相手の意見を理解・尊重し、よいアイデアや解決策などを常にさがしていくことが大切です。

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オススメAIディベートテーマ5選

AIディベートには「社会の関心が高い」「議論の余地が多い」といった題材を設定するといいでしょう。ここでは「オススメのAIディベートテーマ」として5つを解説します。

1　「SNSは心の健康に+か-か？」

1つめのAIディベートテーマとして「SNSは心の健康に+か-か？」をオススメします。理由として以下に3つ記載します。

• 現代社会に密接に関わる重要な関心事
• SNSの影響についてプラス、マイナス両面から意見を得ることが可能
• SNSの影響に関する研究データや統計は多く、理論だけでなく現実的なデータを活用した主張が可能

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2　「義務教育にプログラミング教育は必要か？」

2つめのAIディベートテーマとして「義務教育にプログラミング教育は必要か？」をオススメします。理由として以下に3つ記載します。

• IT化、デジタル化が進む現代社会における重要なテーマ
• 現代社会で必要とされるスキルについて考えさせられる
• 教育全体の意義について考えさせられる

プログラミング言語の選び方と今学習すべきおすすめ言語ランキング【最新】

プログラミング言語は種類が多く、どれを学ぶかは未経験の方にとって難しい選択です。ここでは将来性や目…

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3　「ベーシックインカムに賛成？ 反対？」

3つめのAIディベートテーマとして「ベーシックインカムに賛成？ 反対？」をオススメします。理由として以下に3つ記載します。

• 社会的に重要、時事性が高いテーマ
• 経済政策や社会の在り方に深い洞察を得るよいきっかけとなる
• 社会保障、働き方、テクノロジーの影響など……幅広い視点から考えることが可能

4　「人工肉の採用で環境問題は解決できるか？」

4つめのAIディベートテーマとして「人工肉の採用で環境問題は解決できるか？」をオススメします。理由として以下に3つ記載します。

• 現代社会の関心事である「環境問題」「食糧問題」「動物福祉」について考える機会を与える
• 人工肉についてプラス、マイナス両面から意見を得ることが可能
• 人工肉に関する研究データや統計は多く、数字や事例を根拠に引用しやすい

5　「顔認識技術は推進したほうがいいのか？」

5つめのAIディベートテーマとして「顔認識技術は推進したほうがいいのか？」をオススメします。理由として以下に3つ記載します。

• 現代社会における関心事であり、一般の関心が高いテーマでもある
• 現代技術や社会問題に対する理解が深まる
• 「利便性向上とプライバシー侵害」のバランスについて考えるよい機会になる

AIディベートを成功させるポイント

効果的なディベートをおこなうには何が必要なのでしょうか。AIディベートを成功させるポイントとして4点解説します。

1　テーマを明確に設定する

AIディベート・ディベートのテーマは広範囲なものになりがちです。そしてもし、漠然としたテーマを設定してしまうと、議論全体がぼやけてしまいます。そうしないためには、事前に焦点をしぼって、具体的な論点を設定することが大切でしょう。
たとえば、特定のトピック「雇用への影響」「倫理的な課題」などについてのディベートテーマを設定すれば、より議論が深まりやすいでしょう。

2　自分の主張の理由を明確にする

AIディベート・ディベートにおいて「自分の主張の理由を明確にする」ことは、議論を効果的に進め、説得力を高めるために非常に重要です。相手に伝えたい自分の考えをはっきりさせるだけではなく、説得力を高め・議論を深め・自分の考えを整理することが可能です。
主張理由をはっきりさせることは、議論において自分の立場を強固にして相手に納得してもらいやすくするためには欠かせない要素で、加えてディベートスキルや論理的思考力の向上にもつながる、非常に有益な行動といえるでしょう。

3　簡潔かつ明確な回答を心がける

「簡潔かつ明確な回答を心がける」ことは、AIディベート・ディベートを成功させるために重要です。
なぜなら効果的なディベートをおこない、聴衆や相手にわかりやすく伝えるためには、非常に重要なことになるからです。冗長な文章よりも、明確で簡潔な表現にしておくほうが伝わりやすく、誤解を避けられるからです。
頭の中で、主張、根拠、結論をわかりやすく整理しておき、いざという時には簡潔に効率よく回答できるようにしておくといいでしょう。

4　相手の反論に備える

AIディベート・ディベートで「相手の反論に備える」ことは重要なことです。自分の主張に対して相手側がしそうな反対意見・批判を予測し、自分の反論を用意しておきましょう。ただ議論に勝つためだけではなく自分の考えを深め、よりよい議論へとつなげるために非常に重要なことです。
事前に準備することで、自信をもって議論に臨むこともでき、より充実した議論をおこなうことが可能となるでしょう。

論理的思考力を鍛える5つのコツ

ここではAIディベートで有効な「論理的思考力」を鍛える5つの方法を解説します。※ 論理的思考力：因果関係や根拠に基づいて結論を導き出す力です。

1　前提と結論をはっきりとさせる

AIディベート・ディベートで使う論理的思考力を鍛える方法の一つとして「前提と結論をはっきりとさせる」ことがあります。
前提と結論をはっきりとさせると、ディベートの流れがスムーズになり、相手に自分の主張を伝えやすくなります。議論の出発点となる前提を明確にすることで同じ基盤をもって議論ができ、結論を明確に示すことで聞き手や相手に自分の主張を強く印象づけ、あなたの主張に説得力をもたせることができます。

2　できるだけ多くのディベート・議論に参加する

次に「できるだけ多くのディベート・議論に参加する」という方法があります。
なぜなら、ディベート実践の経験が増えれば増えるほど、瞬間的に適切な反応ができるようになるからです。思考の言語化の訓練になったり、考えが深まったりします。

3　数字やデータを活用する

次に「数字やデータを活用する」という方法があります。
数字やデータの活用は論理性を高め・説得力を増すことを可能とする強力なツールです。ただ活用時には、データの信頼性や解釈に注意し、適切に使用しましょう。

4　相手の立場に立って考える

次に「相手の立場に立って考える」ことが論理的思考の強化に役立つでしょう。
理由は「ディベート相手になったつもりで思考する」ことは、より深みのある議論を展開するために非常に大切なことだからです。相手を理解することで、より効果的に説得・反論が可能になります。

5　読書習慣をつける

次に「読書習慣をつける」があります。
理由として「読書をするように心がける」ことで、論理的思考力が自然に鍛えられ、複雑な情報や問題を効率的に理解・解釈する力を身につけられるようになるからです。もちろん、単純に知識の蓄積もできます。

まとめ

「AIディベート」とは「AIと人間が議論する」あるいは「AI同士が議論をおこなう」ことです。生産的な議論結果や洞察を生み出す技術やシステムであり、ディベート内容は会議や企画書に活用できます。

AIの発展は目覚ましく議論もできるようになり、私たちの生活を大きく変えようとしています。私たちも「AIディベート」に対する知識をつけて、社会の変化に対応していく必要があるのではないでしょうか。

現在、多くの現場でロボットは活躍しています。実際に触れる機会は少ない人も、そのエンジニアについて知見を広めておくのは有意義です。

ロボットエンジニアとは

一般的にロボットエンジニアとは、「ロボットの開発や設計、検証、メンテナンスなどをおこなうエンジニア」のことです。機械工学、電子工学、人工知能（AI）などのスキル・知識を組み合わせて、産業用ロボット、サービスロボット、自律型ロボットなど、多種多様な用途に応じたロボットを作成する職種です。

クラウドエンジニアの今後は？キャリアパスと必要スキルも紹介

クラウドエンジニアの市場需要、キャリアパス、進化する技術、必要なスキルと資格を解説します。クラウド…

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ロボットエンジニアの業務内容を解説

ロボットエンジニアは、ロボットというものへ包括的に携わります。仕事内容を大きく4つにわけて解説します。

1　仕様・用途の策定

ロボットエンジニアの業務、1つめは「ロボットの仕様、用途を決める」です。
ロボット化に対する市場やユーザの要望を正確に把握して、ロボットの種類や主要な機能を決めていきます。それが終わったら、ロボットの性能指標や安全基準、コストなどの具体的な要件を定義していきます。

2　設計・開発

ロボットエンジニアの業務、2つめは「ロボットの具体的な設計と開発をおこなう」です。
1で決定した計画に沿ってロボットを設計し、実際に作成します。作業は多くの場合、以下に記載する3チーム制です。

• ロボット本体の開発チーム：ロボットの構造や機能を設計します
• ロボット頭脳開発チーム： ロボットに動きや判断をさせるためのプログラムを作成します
• ロボットの五感設計開発チーム：モーターやセンサーを開発します

3　実験・検証

ロボットエンジニアの業務、3つめは「ロボットの実験と検証をおこなう」です。
チームで協力して開発したロボットが、設計したとおりの動きと性能を発揮するか？ をテスト、評価します。多種多様なシナリオを用意して、ロボットのパフォーマンスや信頼性を試すのです。また、テスト結果によっては設計やプログラムの改善をおこないます。

4　保守・メンテナンス

ロボットエンジニアの業務、4つめは「ロボットの保守・メンテナンスをおこなう」です。
ロボットは完成・製品化して市場に出た後も、継続的な保守・メンテナンスをする必要があります。具体的には消耗品や部品を交換・補充しますし、不具合がある場合もあります。また、ソフト面でもアップデートが求められる場合もあるのです。

ロボットエンジニアの将来性

ロボットエンジニアの将来性は非常に明るいと言えるでしょう。
これから少子高齢化などで労働力不足がますます深刻化し、多くの分野・産業においてロボット化・自動化の要望がどんどん増えてきています。それに伴い、ロボットエンジニアの活躍の場は広がっていくことが予想されます。現在のロボット利用の具体例を以下に記載します。

• 製造業：生産ラインの自動化、検査、物流など
• サービス業：接客、清掃、介護など
• 医療分野：手術支援、リハビリ支援、診断支援など
• 建設業：建物の建設、メンテナンスなど

ロボットエンジニアに求められるスキル・知識

ロボットエンジニアになるためには何が必要なのでしょうか。求められるスキル・知識を解説しますので見ていきましょう。

1　プログラミングスキル

ロボットエンジニアにとって、プログラミングスキルは必要なものです。
ロボットの制御、センサー情報の処理、自律的な動作など、幅広い領域で使用されます。プログラミングスキルがないとロボットエンジニアとしての仕事をするのが難しいとも言えるでしょう。
以下に「ロボット開発業務でよく使われるプログラミング言語」を4つ記載しますので選択の参考にしてみてください。

• Python：研究開発、プロトタイプ開発、AIロボット、シミュレーションなど
• Java：シミュレーション、ロボット制御、Androidアプリ開発など
• C言語：産業用ロボット、組み込みシステムなど
• C++：C言語と同様。産業用ロボットや複雑なロボットシステムの開発など

2　数学の知識

ロボットエンジニアにとって、数学の知識は必要なものです。
理由としては、ロボット開発業務に数学の知識は不可欠だからです。設計、動作制御、センサー処理など、多くの領域で高度な数学的解析・計算が求められます。以下に「ロボットエンジニアが学ぶべき数学」を記載します。

• 線形代数：ロボットの位置計算や動作制御に使用する
• 微分積分学：動力学や制御システムの解析に使用する
• 確率論・統計学：センサー処理や環境認識に使用する
• 微分方程式：ロボットの動作や制御モデルの記述に使用する
• 幾何学：空間的な操作や3Dモデルの認識に使用する
• 最適化理論：経路計画やシステムの効率化に使用する
• 離散数学とグラフ理論：経路計画やシステムのモデル化に使用する

3　ロボットの知識

ロボットエンジニアにとって、ロボットの知識は必要不可欠なものです。
知っておくべき分野も多岐にわたり、それぞれが密接に連携しあっています。大きな核となるものを以下に記載しますので、学習の参考にしてみてください。

• 機械工学：機械的な構造や部品の設計、製作に関する分野
• 電気電子工学：モーターやセンサー、それらを制御するための回路設計に関する分野
• 情報工学：人工知能やプログラミングに関する分野
• 制御工学：動作を実現するための制御システム設計に関する分野
• センシング技術：ロボットが周囲の環境を認識するためのセンサー技術に関する分野

4　発想・想像力

ロボットエンジニアにとって、発想・想像力は必要なものです。
理由としては、ロボットエンジニアの役割は技術的な問題解決にとどまらず、まったく新しいものを生み出すことが求められるからです。複雑化する社会変化に対応するために、従来の枠組みにとらわれない創造的な考え方が必要になります。
発想・想像力は技術的なスキルと同とうに重要なものです。

ロボットエンジニアにおすすめの資格

最初にお伝えしたいのが、ロボットエンジニアになるために特定の資格が必要というわけではありません。しかし、ロボットエンジニアやロボットエンジニアになりたい人にオススメの資格が3つありますので解説します。

AI関連のおすすめ資格とは？必要な知識と勉強方法

社会へ普及しつつあるAIですが、AIに関する資格にはどのようなものがあるのでしょうか？この記事では…

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1　情報処理技術者試験

1つめに取得をオススメする資格は「情報処理技術者試験」です。ITに関する知識の保有が証明できます。IT関連の国家資格で、基礎知識から実用的な知識まで、多種なIT関連試験があり、目的に合わせて受験できます。

• ITパスポート試験
• 情報セキュリティマネジメント試験
• 基本情報技術者試験
• 応用情報技術者試験
• ITストラテジスト試験
• システムアーキテクト試験
• プロジェクトマネージャ試験
• ネットワークスペシャリスト試験
• データベーススペシャリスト試験
• エンベデッドシステムスペシャリスト試験
• ITサービスマネージャ試験
• システム監査技術者試験
• 情報処理安全確保支援士試験

2　CAD利用技術者試験

2つめに取得をオススメする資格は「CAD利用技術者試験」です。ロボットエンジニアの業務であるロボットの設計・構築にはCADを使用する場面が多いからです。
CAD利用技術者試験は2次元と3次元にわかれており、さらにそれぞれ3つのレベルがあります。

• 2次元CAD利用技術者試験：1級・2級・基礎、に分かれている
• 3次元CAD利用技術者試験：1級・準1級・2級、に分かれている

3　機械設計技術者試験

3つめに取得をオススメする資格は「機械設計技術者試験」です。
ロボットの動力伝達システム、構造設計、材料選択など、機械設計の知識・技術を証明できます。
3級から1級の3つにわけられていますが、2級以上の試験には実務経験が必要となるため未経験であればまず3級を受験しましょう。

• 機械設計技術者試験：1級・2級・3級、に分かれている

ロボットエンジニアのキャリアプラン

ロボットエンジニアのキャリアプランはどのようなものになるでしょうか？
実はそもそもロボットエンジニアそのものが、経験を積んだエンジニアがなるキャリアの一つの到達点です。その先のキャリアプランとなると以下に記載する3つが考えられます。

• 更なる専門分野のスペシャリスト
• 管理職へのキャリアアップ
• 独立や起業

ロボットエンジニアの平均年収

ロボットエンジニアの求人を見てみると平均年収は約473万円になります。ロボット技術がさまざまな産業分野で活用されるようになり、人材としての需要も高いロボットエンジニアの平均年収は、他のエンジニア職種と比較しても高収入です。
しかしここで注意して欲しいのは、年収は経験年数・役職・所属企業・業界によって大きくかわるという点です。専門的で高度な知識・スキルの保有者は高評価を受けますし、課長・部長クラスの役職になれば年収1,000万円以上に到達することもあります。

ロボットエンジニアに向いている人の特徴

ロボットエンジニアに向いている人の特徴を3つ解説します。気が付いていない適正に気が付くきっかけになればさいわいです。

IT業界とは？業界別の職種や向いている人について解説

IT業界の現状と将来性を解説し、各分野のメリットや職種を紹介します。向いている人の特性も考察してい…

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論理的思考力に優れている

ロボットエンジニアに向いている人の特徴、1つめは「論理的思考力に優れている」です。
複雑なシステムを設計・構築するためには、論理的な思考力が必要です。また、問題の原因究明にも役立ちます。仮説を立てて検証するという、論理的な思考は強く求められるでしょう。

ものづくりが好き

ロボットエンジニアに向いている人の特徴、2つめは「ものづくりが好き」です。
ロボット作成は、アイデアをもとに実際に動作する機械やシステムに作り上げるプロセスです。自分が設計・作成したものを組み上げて動かすことは、もの作りを愛する人にとって非常に魅力的でしょう。課題や困難が発生しても、前向きに対処できます。

向上心が強い

ロボットエンジニアに向いている人の特徴、3つめは「向上心が強い」です。
ロボット業界は技術の進化が速く、最前線で活躍し続けるためには自主的に最新技術を学びどんどんスキルアップしていく心が大切です。また向上心のある人は、周囲の仲間やプロジェクト全体の発展にもよい影響を与えるでしょう。

まとめ

一般的にロボットエンジニアとは「ロボットの開発や設計、検証、メンテナンスなどをおこなうエンジニア」のことです。

ロボットエンジニアの業務内容は4つの領域がありました。

• 仕様・用途の策定
• 設計・開発
• 実験・検証
• 保守・メンテナンス

ロボットエンジニアの将来性は、これから活躍の場がどんどん増えていくと予想されており、非常に有望であると言えます。

ロボットエンジニアに求められるスキル・知識としては4つありました。

• プログラミングスキル
• 数学の知識
• ロボットの知識
• 発想・想像力

ロボットエンジニア資格としては3つオススメしました。

• 情報処理技術者試験
• CAD利用技術者試験
• 機械設計技術者試験

ロボットエンジニアのキャリアプランは大きな方向として3つを挙げました。

• 更なる専門分野のスペシャリストへの道
• 管理職へのキャリアアップへの道
• 独立や起業への道

ロボットエンジニアの平均年収は約473万円で、役職が上がれば1000万円も可能です。

「ロボットエンジニアに向いている人の特徴」としては、3つの性格があります。

• 論理的思考力に優れている
• ものづくりが好き
• 向上心が強い

社会の自動化が進み、これからどんどんロボットが活躍する場所も増えていくのは確実です。この記事を読んで、皆さんもロボットエンジニアについての知見を深めておきましょう。

SREとは？

SREとは、Webサービスなどを安定して運用するための考え方の一つです。SREを提唱したのは、Google社のGoogleエンジニアリングチーム担当のBen Treynor Sloss氏です。日本語でSREは「サイト信頼性エンジニアリング」と表記します。サービスの安定運用を支える方法として長年利用されています。

SREの目的と役割

SREは、Webサービスの信頼性や可用性確保を目的とします。近年のWebサービスは複雑なものが多く、安定動作は重要な課題の一つです。また、SREは開発チーム（システムやソフトウェアの開発を行うチーム）と、運用チーム（本番の運用環境に問題がないかをチェックするチーム）の間をつなぐ役割もあります。開発チームと運用チームのWebサービスなどの信頼性や可用性などの目標が違うなど、チームの対立を避けるためにSREではシステムの問題発生に対応できる予算を決めるのです。これをエラーバジェットと呼びます。問題の発生が少ない場合は、開発チームは新機能の追加などを行います。エラーバジェットを使い果たすほど問題が発生している場合には新機能の開発を中断し、問題の修正を優先するのです。
また、SREではシステムが安定して動作しているかのモニタリングも行います。常にモニタリングを行い、Webサービスの状態を把握します。問題発生時は問題を正確に捕捉して学習し、再発防止につなげるのです。

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SREの来歴

1990年代から2000年代初頭にインターネットが急速に広がりました。その結果、多くのWebサービスに信頼性評価の課題が表出しました。2003年頃にGoogle社がSREを考案します。当初SREはGoogle社におけるチームの名前でした。Webサービスを支えるために従来の運用方法を見直したいというニーズがあったため、Googleのみならず、他の会社もSREを使うようになったのです。2014頃年からは「SREcon」というSREのイベントも開始されます。2016年頃には、GoogleのSREチームのメンバーよりSREの専門書が出版されました。日本では、2015年頃からSRE導入をはじめる企業が現れました。

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SREに必要な指標とは？

SREは、Webサービスを安定的に動作させるために指標を利用するのです。指標を基にサービスの改善や障害の予防に対応できます。
ここでは、システムの信頼性を向上させるために、必要な情報を得られる指標について紹介します。

SLI（Service Level Indicator）

SLI（Service Level Indicator）は、サービスがどの程度安定して動作しているかを教えてくれる指標です。SLIは通常サービス利用者側で測定され、0％から100％までの数で算出されます。0％はサービスの状態が最悪で、100％は完璧な状態を示します。SLIの数値は多すぎても少なすぎても好ましくないため、ある程度の数値を目安とする場合が多いです。後述するSLOを決める際の基礎となる数値です。SLIがないと、サービスの何が問題か、どう改善すればいいかがわからなくなるでしょう。一般的なSLIの指標としては、サービスが要求に対する応答を返すのにかかる時間や、データを長期にわたって保持できる割合などの複数の指標が利用されます。また、ユーザーからのリクエストに対してかかった所要時間などもユーザーのページ離脱につながりやすいため、SLIに利用されます。

SLO（Service Level Objective）

SLO（Service Level Objective）は、サービスの信頼性に関する目標です。SLOはサービスが利用者にとって見合った価値を提供しているかを確認する指標です。サービスを提供する側が決める指標で、後述するSLA（Service Level Agreement）で、決められた内容を達成するために設定されます。SLOはサービス提供者と利用者が話し合って決定される場合が多いです。理想的な値ではなく、現実的かつ実用的な最低限必要な値が設定されるのです。SLOとSLIは混同されている場合もあります。SLOは期待される可用性の目標、SLIは目標を達成しているかの測定値という関係性があります。

SLA（Service Level Agreement）

SLA（Service Level Agreement）は、サービスを提供者と利用者間で交わされる約束です。サービスについての誤解を防ぎ、トラブルを避ける目的があるのです。具体的なサービスの基準と、その基準を満たせなかった場合の罰則が設定されているケースもあります。サービスがどの程度安定して動作するか、どのようなサービスを提供するかを決めるのです。
SLAを確認するとSLOや、問題への対処方法がわかります。SLAはサービスがどれだけ安定しているかを測る基準になるため、複数のサービスの安定度がSLAを利用して比較できます。

SREとDevOpsの違いは？

SREでは複雑なシステムの安定動作を最重要としていました。一方、早く柔軟に小単位で実装とテストを繰り返して、開発を進めていくアジャイル開発の考え方を、システム運用に転用したDevOpsという考え方もあります。Googleは「class SRE implements DevOps（SREはDevOpsという、interfaceの実装）」という発信をしています。SREはDevOps概念を実現するための方法といえるでしょう。DevOpsではシステムの信頼性のみならず、スピードや柔軟性も重要視します。SREでは専門のSREチームを設置し、開発チームとは別の組織として動く場合が多いです。DevOpsでは開発と運用のチームが一緒に働きます。

SREとDevOpsの活用方法とは

SREの活用方法はSLAやSLO、SLIを設定して管理し、エラーバジェットの機能を利用してエラーの許容度の管理を行うことです。自動化を進め、人間のミスを減らした効率のよい運用が重要です。SREの活用方法の例としては、SLIを活用し問題が起きた後の振り返りをよく行い、再発防止策を実施するといった方法があります。
例として、SREチームを発足させた企業があるとします。インシデント管理ツールを活用し、重要な情報をすぐに開発者に届く仕組みを整備した結果、緊急対応時の対応をスピーディに行えるようになりました。効果的にSREを活用するためにはSREチームの目標を明確にし、組織全体への情報共有が重要なポイントとなります。また、チームメンバーの考え方や行動の指針となるガイドラインを製作することも、SREを活用する際には重要なポイントになるでしょう。
DevOpsの活用方法としては、開発と運用を一緒にするという点が重要になってきます。開発チームと運用チームが一緒に課題に取り組みます。モニタリングツールなどでシステムの状態を見守りながら、問題があった場合に早く対応できる仕組みを構築し、常にシステムを改善していくのです。DevOpsでも手作業を減らし、効率よく作業ができるように作業の自動化が重要になるのです。大規模にDevOpsを実践して成功している企業の例をあげましょう。映像配信を行っている某社ではデータベースのテストに、リリース前にかなりの時間を割いて徹底的に行っています。人為的に障害自動発生ツールを導入し、開発を邪魔する形で障害対策にエンジニアを巻き込み訓練しています。障害対応訓練のおかげで、大規模障害を乗り越えました。

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まとめ

SREはシステムの信頼性を高めるための方法です。インフラ管理と継続的な改善を通じて、開発と運用の効率化を図ります。DevOpsは開発と運用の統合を目指し、迅速かつ安定したソフトウェアのリリースの実現を目指す考え方であることがわかりました。理解を深めて、日頃の業務にお役立てください。

近年では企業・個人にかかわらず、Webを利用しての情報発信は一般的なことです。その際に多く使われている「WordPress」の使用にはセキュリティへの取り組みが必須となりますので理解を深めておきましょう。

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「WordPress」使用におけるセキュリティ対策の必要性

「WordPress」は世界中で最も利用されているコンテンツ管理システム（CMS：Contents Management System）のひとつであり、使用する際のセキュリティ対策は非常に重要です。あまりシェアの大きくないCMSの脆弱性を探すよりも、WordPressを狙い、悪さをおこなうほうが効率的だと判断され、世界中から狙われています。適切なセキュリティ対策をしないと、多種多様な被害を受ける可能性が高くなります。

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セキュリティ対策をしないことで起きる可能性のあるリスク

もしセキュリティ対策をおこなわないでいるとどうなるのでしょうか。メジャーなリスクを4つ解説します。

不正アクセスの被害を受けるかもしれない

不正アクセスとは、悪意ある第三者が権限のない方法でシステムやネットワークに許可なく侵入する行為のことです。WordPressに対する不正アクセスも同様で、さまざまな悪質行為により深刻な被害の発生する可能性があります。このような攻撃はサイトへの信頼性を損ね、訪問者に対してもセキュリティリスクを与えてしまうことがあります。

情報漏洩の被害を受けるかもしれない

情報漏洩とは、不正な手段によって本来秘密にすべき情報が外部に流出してしまうことです。漏れてしまったデータを悪用されるリスクは大きなものです。
WordPressにおいて情報漏洩が発生してしまうと、法的な問題・経済的な損失・信用失墜につながる可能性があります。情報漏洩の対象を以下に記載します。

• 企業：顧客情報や機密情報など
• 個人：個人情報など

Webサイトの改ざんの被害を受けるかもしれない

悪意ある第三者がWebサイトやデータに不正アクセスし、内容を変更したり破壊したりする危険があります。WordPressが攻撃を受けると情報漏洩につながる恐れがありますので、データの暗号化やアクセス権限の厳格な管理など、万全なセキュリティ環境を構築することが求められます。

SEOに対しての被害を受けるかもしれない

不正にハッキングされたサイトは検索エンジンによって「スパムサイト」と認定され、検索結果から除外されてしまう可能性があります。また、ハッキングされたことが公になると、社会的信頼を失い、Webサイトへのアクセスが減少するかもしれません。

WordPressでの被害3事例

WordPressで実際に起きた被害について、3つの事例を解説します。

1　詐欺サイトへの自動転送機能追加

某企業の公式Webサイトが「アクセスすると悪意ある外部サイトへと誘導する状態へと変更されてしまう」という事例が2021年にありました。
WordPressのデータを変更されてしまうと、運営サイトを訪れたユーザが不利益を被ってしまう可能性が発生します。後に明らかになった原因は、WordPress本体のアップデート漏れにより、WordPressの脆弱性が放置されていたことでした。

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2　スパムメールの配信元にされる

女性向けファッション事業を手掛ける某企業のWebサイトが改ざんされ「メール送信機能を使いスパムメール送信の踏み台にされてしまう」という事例が2017年にありました。
原因はWordPressとプラグインの脆弱性を突かれたことでした。不正アクセスを受けてメール送信プログラムを埋め込まれる攻撃を受けてしまったのです。

3　 コンテンツを改ざんされる

国内の某官公庁管轄Webサイトが改ざんされ「悪意のある外部サイトに誘導するように変更されてしまう」といった事例が2018年にありました。移動先のサイトには正規Webサイトから盗用したと思われる情報が掲載されていました。改ざん原因としては、古いWordPressプラグイン脆弱性の放置です。
コンテンツの改ざんによって、悪意のある内容に書き換えられたり、適当なものに書き換えたりといった、被害にあうリスクがあります。

WordPressのセキュリティ対策

WordPressにはセキュリティ対策が必要です。ここではポピュラーな5つのセキュリティ対策方法について解説します。

対策1　パスワードの防衛

WordPress使用時のセキュリティ対策、1つ目は「WordPressのパスワードは人にばれないようにしておこう」です。
具体的には、パスワードを大文字・小文字・数字・記号を組み合わせて複雑にして強化したり、二段階認証を導入したりすることです。

対策2　WordPressの不要なテーマやプラグインを削除する

WordPress使用時のセキュリティ対策、2つ目は「不要なテーマ・プラグインは削除しよう」です。使用していない古いテーマ・プラグインは、放置すると攻撃に利用されることがあります。「削除しなくても無効化すれば問題ない」と思うかもしれません。ですが、無効化だけでは不十分ですので必ず「削除」しておきましょう。不要なテーマ・プラグインは削除しておくよう習慣化しておくとよいでしょう。

対策3　WordPressのテーマ・プラグインは最新の状態にする

WordPress使用時のセキュリティ対策、3つ目は「テーマ・プラグインは最新の状態にしておく」です。理由として、テーマ・プラグインの新バージョンは前のもので見つかったセキュリティの穴を潰しているからです。

対策4　外部から重要なファイルにアクセスさせない

WordPress使用時のセキュリティ対策、4つ目は「なるべくデータやファイルに外部からのアクセスを許可しない」です。
WordPressは管理画面自体がインターネット上にあります。ログインされてしまうと、重要情報・コンテンツの改ざんなどが「誰であっても」可能となってしまいます。なるべくデータやファイルに外部からアクセスできないようにしておくことが大切です。自身でWordPressの設定をして、外部からのアクセスを遮断するようにしておきましょう。

対策5　セキュリティ対策プラグインを導入する

WordPress使用時のセキュリティ対策、5つ目は「セキュリティ対策用のプラグインを導入する」です。しかしここで注意してほしいことがあります。脆弱性のあるプラグインは導入しないでください。もしこれをしてしまうと、作業意図とは逆にセキュリティを下げてしまいかねません。そのようなことを避けるためプラグイン選択・導入検討の際には、評判・レビューなどをしっかりと調べて参考にしましょう。

まとめ

「WordPress」は世界中で最も利用されているコンテンツ管理システム（CMS：Contents Management System）のひとつです。
WordPressは世界中から狙われているので、適切なセキュリティ対策が必要になります。
もしセキュリティ対策をおこなわないでいると、多種多様な被害を受ける可能性が高くなります。ポピュラーなリスクとしては下記の4つになるでしょう。

1. 不正アクセス
2. 情報漏洩
3. Webサイトの改ざん
4. SEOに対しての悪影響

WordPressのセキュリティ対策としては以下に記載する5つがメジャーなものになります。

• 対策1　パスワードの防衛
• 対策2　WordPressの不要なテーマやプラグインを削除する
• 対策3　WordPressのテーマ・プラグインは最新の状態にする
• 対策4　外部から重要なファイルにアクセスさせない
• 対策5　セキュリティ対策プラグインを導入する

個人・組織にかかわらず、WordPressでの運用にはセキュリティ対策が必須となります。この記事を読んでしっかりと学んでおきましょう。

データエンジニアについて基本的なことは以下に解説してあります。企業にとって必要不可欠になりつつある、データエンジニアという職種についての知見を広めていきましょう

データエンジニアとは？

データエンジニアとは、企業が扱う膨大なデータを活用するために基盤を構築し、データ分析や機械学習などを問題なくおこなえるようにする専門職のことです。データは素の状態では活用・分析をするうえで不都合を生じるものも多く、それに対して問題が起きないように下準備をするのがデータエンジニアの仕事です。

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データサイエンティストとの違い

データエンジニアと混同しがちなものに「データサイエンティスト」という職種があります。どちらもデータに関わる仕事のため紛らわしいのですが役割は異なります。以下に記載しておきますので、しっかりと覚えておきましょう。

• データエンジニア：データの収集、保存、処理のインフラストラクチャ（下支えするもの）を構築して利用可能な状態に整える
• データサイエンティスト：データを分析し、ビジネス上の洞察や予測を提供する

データエンジニアの仕事内容3つ

データエンジニアには大きく3つの業務があります。内容を以下に解説していくので見ていきましょう。

1　データ活用の基盤を作る

データエンジニア業務の1つめは「データ活用の基盤を構築する」ことです。
ここでいう基盤とは、データの収集や保管・加工・分析をするためのシステムのことです。またシステム構築に必要なインフラ（データベースやネットワークなど）の構築自体もデータエンジニアの担当となる場合があります。さらに企業内でデータ活用基盤ができた後も、問題のおこらないように運用を担い、機能を改善していくのも仕事です。
データエンジニアによる「データ活用の基盤整備」は、企業のより迅速かつ正確な意思決定を実現し、他社に対しての競争優位を確立可能です。

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2　データの加工・整理をおこなう

データエンジニア業務の2つめは「データの加工・整理をする」ことです。
生データは、そのままの状態では活用が難しいのでデータを加工する必要があります。また加工後、会社のデータベースにただ突っ込んでおいても意味はありません。乱雑に格納されているデータ群では、分析に時間かかるので整理しておく必要があります。
データの加工・整理は、データ分析の質を大きく左右する重要な業務です。高品質なデータを準備することで、より正確な分析結果を得られ、企業の意思決定に大きく貢献できます。

3　AI運用データの作成をおこなう

データエンジニア業務の3つめは「AI運用データの作成をする」ことです。
データエンジニアは、AIを開発・運用するために必要なデータの作成において重要な役割を担います。なぜなら、AI開発や機械学習に必須な「運用データの収集、加工、整理」はデータエンジニアの専門分野だからです。
質のよいデータを取り込むことでAIの性能が向上するため、運用データを適時整えながら作成をすることが必要になります。このAI運用データを作成することも、データエンジニアの業務の1つです。

データエンジニアに求められる5つのスキル・知識

データエンジニアには、求められるスキル・知識が多くあります。以下に主要なスキル・知識を5つ挙げ、それぞれを解説していきます。加えて、常に新しい技術を学び続けることもデータエンジニアとして成長するためには重要です。

1　基礎的なプログラミングスキル・知識

まず1つめとして、データエンジニアには「基本的なプログラミングスキル・知識」が必須です。Python、Java、Scalaなどのプログラミング言語に精通し、実用できる能力が求められます。言語の種類は人によって変化しますが、データ処理や分析などの分野で広く使用されているものが有力です。
プログラミングスキル・知識は、データエンジニアの業務をおこなう中で必要とされるものです。

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2　データベース関連のスキル・知識

データエンジニアに求められる2つめは「データベースの設計、管理、最適化を熟知している」ことです。
SQLをはじめとして、データベース管理システムに対する問合せ（処理要求）をするのに使うコンピュータ言語は必須のものです。また、NoSQLデータベース（例：MongoDB）に関する知識も必要になるでしょう。
データベース関連知識・スキルを身につけることで、より効率的にデータ処理をおこない、企業のデータ活用を推進が可能になります。

3　インフラやクラウドに関する知識

3つめとして、データエンジニアには「インフラやクラウドに関する知識」が求められます。理由としては以下に記載します。

• インフラに関する知識：データエンジニアは大量のデータを処理するための環境を構築する必要があり、この環境には、サーバ、ネットワーク、ストレージなど、インフラに関する知識が必要となる。
• クラウドに関する知識：AWS、Google Cloud Platform、Azureなどのクラウドサービスを効果的に活用して、必要なリソースを迅速に確保可能。スケーラブルなシステム構築業務ができる。

4　フレームワークに関する知識

データエンジニアに求められるもの4つめは「フレームワークに関する知識」です。
フレームワーク（framework）とは、ソフトウェア開発を効率的に行うための基本的な構造や機能を提供するものです。フレームワークを適切に選択・使用することで、データの取り込み、処理、分析を高速化し、大規模なデータ操作が可能です。理由を以下に3つ記載します。

• 開発効率の向上：データ処理に必要な機能をあらかじめ提供して開発効率を大幅に高める
• コードの品質向上：フレームワークはベストプラクティスで設計されているので、コードの品質を担保し、保守性を高めることが可能
• コミュニティの活用：フレームワークごとにコミュニティがあり、さまざまな問題解決や情報共有が可能

5　データ分析の知識

5つめとしてデータエンジニアに求められるものは「データ分析の知識」です。具体的にはデータの探索・クレンジングなどをおこない「データサイエンティストやアナリストが使用するためのデータを準備することができる」となっております。
データエンジニアは、ただデータを扱うだけではなく、処理をして意味を引き出し企業活動に貢献する役割を果たします。そのため、データ分析の知識はデータエンジニアにとって不可欠なスキルのひとつといえるでしょう。

未経験からデータエンジニアになるには？

未経験からデータエンジニアに就職・転職するためには何をしたらいいでしょうか。
まず「基本的なプログラミングスキル」「データベースの知識」の2つを身につけることが重要です。オンライン学習だったりコース専門のトレーニングプログラムを通じてだったり、といった方法があります。
またデータエンジニアを目指す際には、クラウド関連の資格・データベースやプログラミング関連の資格が役立つのでオススメです。理由としては、基本的なクラウド・データベース・プログラミングの知識を証明するのに有効だというものです。
適切な学習計画を立てて継続的に努力をすれば、必ず目標を達成できるでしょう。

まとめ

「データエンジニア」とは、企業が扱う膨大なデータを活用するために基盤を構築し、データ分析や機械学習などを問題なくおこなえるようにする、近年の企業活動では必要不可欠となっている職種のことです。
「データサイエンティスト」と「データエンジニア」は、どちらもデータに関わる仕事ですが役割は異なりますので覚えておきましょう。

何をする職種なのでしょうか。仕事内容はおおきく3つあります。

1. データ活用の基盤を作る
2. データの加工・整理をおこなう
3. AI運用データの作成をおこなう

データエンジニアに求められるスキル・知識は5つあります。目指す人は習得しておきましょう。

1. 基礎的なプログラミングスキル・知識
2. データベース関連のスキル・知識
3. インフラやクラウドに関する知識
4. フレームワークに関する知識
5. データ分析の知識

未経験からデータエンジニアになるには「基本的なプログラミングスキル」「データベースの知識」の2つを身につけることが重要です。またデータエンジニアを目指す際には、クラウド関連の資格・データベースやプログラミング関連の資格が役立つのでオススメです。
データエンジニアは新しい職種ですので、この記事を読んでぜひ知見を深めておいてください。

Salesforceエンジニアとは？

Salesforceエンジニアとはクラウド型のビジネスアプリケーションシステム、Salesforceの導入や運用、保守やコンサルティングなど幅広い業務に携わるエンジニアです。
force.comでの業務アプリケーション開発や、Apexというプログラミング言語を使用した、複雑な自動化の設定やSalesforceのアプリ製作に携わっています。また、店舗や企業のニーズをヒアリングし、Salesforceの設定にも対応しているのです。ユーザーインターフェースの作成、ワークフローの自動化なども行い、上流工程から下流工程まで広く関与します。

Salesforceとは？

Salesforceは1999年にサービスを開始し、株式会社セールスフォース・ドットコムから提供されている、営業支援・顧客管理を支援するクラウドシステムです。米国カリフォルニア州に本社を持ち、2000年に日本で設立された法人を通じて、日本国内でも広く使われている統合型顧客管理プラットフォームです。
Salesforceは、顧客との良好な関係を構築・維持するCRM（顧客関係管理）や顧客の情報を管理し、マーケティング活動を自動化するMA（マーケティング自動化）などに対応できます。
Salesforceは様々なカスタマイズにこたえられるため、多様なニーズや企業独自の課題に対処できます。クラウドサービスのためサーバーの設置が不要で、PCとインターネット回線があれば規模の小さい企業でも利用可能です。安全に利用できるようにセキュリティ対策もされており、マルチデバイスにも対応しているため場所を選ばず使えます。

Salesforceエンジニアが活躍する業界は？

Salesforceエンジニアは、特定の業界に縛られることなくいろいろな場所で活躍できます。
なぜならば、Salesforceは汎用性が高くカスタマイズ性も高いため、多種多様な業界で利用されているからです。
Salesforceに対してそれぞれの業界により適したカスタマイズをしてほしいというニーズもあり、Salesforceエンジニアはあらゆる業界で活躍しているのです。

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未経験でもSalesforceエンジニアとして働ける？

未経験でもSalesforceエンジニアとして、キャリアをスタートできる可能性はあるでしょう。
しかし、まずは勉強をして、Salesforceエンジニアとしての技術が証明できる資格をとることが大切な第一歩になります。
Salesforceには、複数種類の認定資格があり、簡単なものから難しいものまで多くの種類があるのです。認定資格は、世界中のどこにいてもSalesforceのスキルを保有しているという点を、資格の裏付けとともに説明できます。日本国外で仕事を探す際にも役立つ場面があるでしょう。

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Salesforceエンジニアの仕事内容を紹介

Salesforceエンジニアは、企業がSalesforceを上手に活用できるように、Salesforceの導入から保守までの広範な業務に対応します。Salesforceを店舗や企業が導入する際にはオプション機能の最適化を提案し、コストがかかりすぎないようにサポートします。また、企業のニーズを実現できるように対応します。Salesforceエンジニアはシステムの不具合や障害へ迅速な対応を行い、機能の追加やシステムの改修などを通じて、他の業務ともうまく連携ができるように調整を行います。Salesforceエンジニアは様々な事案に対応できる、Salesforceのプロフェッショナルなのです。

Salesforceのカスタマイズや機能追加

汎用性が高いSalesforceであっても、実際に業務に利用しようとした際に必要な情報を入力する項目が足りない場合などがあります。また、企業が現行で使っている業務ツールにも、ほしい機能が足りない場合や、企業の業務に合っていない状況もあるでしょう。
Salesforceエンジニアはそのような際に機能を追加で製作し、企業の業務状況に合ったツールを提案できるのです。

Salesforceエンジニアの労働環境は？

Salesforceエンジニアの求人では、朝9時頃に業務開始、夕方6時頃に終業というケースが多かったです。ただし、繁忙期には月平均12時間程度の残業が発生する場合もあるという記載も確認できました。リモートワーク支援手当を設ける企業もあり、自宅や好きな場所での仕事も可能な求人も確認できました。

Salesforceエンジニアで身に付くスキルは？

Salesforceエンジニアとして働くと、どのようなスキルを獲得できるのでしょうか。
Salesforceエンジニアの獲得できるスキルについて紹介します。

Salesforceエンジニアの基本技術スキル

Salesforceエンジニアは、顧客である企業がどのような業務を行っているのか、何に困っているかをよく理解する必要があります。顧客のニーズをよく理解できていれば、数あるツールの中からからよりよいものを選んで、顧客に提示できます。しかし顧客企業の状況をよく理解できていないと、しっかりとした提案は難しいでしょう。そのため、顧客のニーズを正確にとらえるスキルが必須となるでしょう。次に、Salesforceというツールを熟知しており、顧客企業の業務にフィットする形式にカスタマイズできる力が必要です。また、SalesforceにはApexという専用のプログラミング言語があります。Apexを使いこなせると、顧客企業のニーズに対してよりよい形でこたえられるのです。Salesforceには様々なツールがあり、これらを効率的に管理運用できる技術は、Salesforceエンジニアの基本スキルとしてとても重要です。

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Salesforce案件の特徴を紹介

Salesforceの案件の情報は、インターネットなどの求人サイトなどで確認可能です。案件報酬は概ね60万から80万円程度のものが多いようでした。在宅ワークで業務に従事できる案件もある程度あり、週5日の勤務が一般的なようです。

典型的なSalesforceプロジェクトの特徴

Salesforceを採用した企業のプロジェクトから、参考になりそうな特徴のある例を紹介します。

Webデザイン業：
この会社は、業務量がとても多く、社員の業務は多忙を極めていました。誰がどのような業務に従事しているのかわかりにくく、問題となっていたのです。そこで、Salesforceを採用しました。その結果、見積もりを素早くだせるようになりました。社員がそれぞれ現在何をしているか、どれくらい売上をだせるか、データで確認できるようになったのです。

印刷関連業：
この会社は印刷関連で顧客が大勢おり、顧客のニーズや商談の情報などが上手に共有できず、課題でした。Salesforceを採用すると、顧客についての情報を正確に共有できるようになりました。結果、営業活動全体で時間の使い方に変化が起き、営業力の強化につながりました。

情報（広告・通信・マスコミ）関連業：
この会社は、デジタル広告営業部門での課題がありました。解決策としてSalesforceを導入していました。しかし、活用ができていませんでした。Salesforceエンジニアとの連携を行い、在庫管理と売上管理においてSalesforceの標準機能を正しく使いはじめました。結果として現在では関連企業とタイムリーな情報共有ができるようになりました。

まとめ

Salesforceエンジニアについて解説してきました。Salesforceエンジニアは様々な事案に対応でき、人に物事を伝える提案力も大事な仕事です。そのため、パソコンスキルが必要なだけでなく、より多くの事案に対応できる力が必要な仕事といえるでしょう。Salesforceエンジニアの経験はそこから派生した新しいお仕事を見つけるチャンスにもなりえます。興味のある人は挑戦してみてはいかがでしょうか。

ABAPとは？

ABAP（アバップ）は、SAP社が提供するERPシステムで使用されているプログラミング言語です。ERPシステムとは企業全体の経営資源を一元的に管理し、情報共有の効率化を目的として開発され、とくにSAPのシステムは世界中の企業に導入されています。このABAPはSAP製品の機能を拡張して使用する際に重要です。ABAPは、利用者の操作などに応じて起動され、対応した処理を行うプログラム部品（モジュール）を記述する形でソフトウェアを開発します。このような方式のプログラム言語はイベントドリブン言語と呼ばれます。

ABAPがSAPで果たす役割

ABAPは、SAPのERPシステムをより多くのタスクに対応させる役割を果たしています。SAPの標準機能では対応できない独自の処理や、企業特有のニーズに応えるために使用されます。アドオン開発と呼ばれるカスタマイズや機能の拡張が実現でき、企業の業務効率化や合理化に大きく貢献しているのです。SAPの機能に依存する形で開発され、バージョン管理にも対応しています。また、セキュリティ機能もあり、企業のセキュリティポリシーや法規制に対応する開発も可能です。

アプリ開発の基礎知識～プログラミング言語から開発工程まで

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 ABAPの来歴

ABAPは、1980年代からある言語で、SAPツールを使う人たちのために作られました。最初はABAP/4という名前で、1992年に一般公開されたのち、1999年には、オブジェクト指向が導入され、非手続き型プログラミングの機能が実装されました。2006年には、ABAPはスイッチフレームワーク機能が導入され、2012年には、テーブル式機能を使ってより早いデータ操作に対応可能となりました。2015年には、Open SQLという機能をサポートし、ABAPは幅広いデータベース操作に対応しました。そして、2017年には、内部テーブルの仮想ソート機能が導入され、大規模データの処理性能が向上しました。

ABAPでよく開発する機能を紹介

レポート (REPORT)：
レポートは、SAP内にある沢山の数字やデータを集めて加工し、利用者が必要とする情報をリストのように一覧で表示する機能です。ABAPの最も基本となる機能になります。どれだけ商品が販売されたかのデータや、どれだけの在庫があるかなどのデータを抽出し、知りたい情報を見やすく提示できます。

バッチインプット (Batch Input)：
バッチインプットでは、SAPの入力に関連する複数の処理を利用し、データを一括で自動入力する処理を実行・管理できます。外部のデータをSAPに入力する際に、入力担当者が手作業でデータの入力処理を行うプログラムのマネをして動作します。毎日行っている沢山の情報を入力する業務や情報の更新作業を、自動で早く正確に行えるのです。バッチインプットでは、SAPのチェック機能を利用できるため、入力の間違いが少なくデータを登録できます。

ディンプロ(Dynamic Programming)：
ディンプロは、利用者の入力内容に応じて動作し、画面を変更するような動的な「画面(UI)」と「画面の制御」を製作するプログラムです。直接データを入力するためのフォームや情報を表示するウィジェットなどの製作に対応します。ディンプロは、UIの表示などを担当するため、単独ではあまり利用されません。他のプログラムと併用して利用される場合が多いです。

一般的なABAPの用途と例

どのような分野でABAPが利用されているのかを紹介します。
財務会計：
ABAPは、財務会計の分野でお金の計算などを見やすく表示できます。SAPにはFI（Financial Accounting）モジュールという会計システムがあります。リアルタイムでお金の流れを処理し、財務諸表の作成など、外部向けの処理を担当します。

管理会計：
管理会計とは、社内向けに収益や費用を分析するレポートを指します。SAPではCO（Controlling）モジュールが担当しており、部署ごとの業績など社内のコストに関係した処理や分析を担当しています。

上記以外にもお店を運営ための販売管理や、どこに何を発注したかを担当する在庫購買管理など、SAPとABAPはいろいろな部門で活躍しています。

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ABAPで最低限覚えておきたい知識

ABAPに興味をもった初心者の方向けに基本的な知識を紹介します。

1. ABAPのコーディングは、半角英字(アルファベット)で行う
2. 単語と単語の間には、スペースをあける
3. 特別なABAPキーワードという言葉でコードが始まり、ピリオドという点でコードが終わる
4. 大文字も小文字も、同じようにあつかう
5. 同じ命令を複数回実行する際、チェーンという短い方法で記述できる
6. ソースコードの中に説明文を載せたい時は、「*」を行頭に書く
7. コードの途中で説明文を入れたい時は、「” “」で囲む
8.「IF文」「CASE文」など条件分岐やループなどを記述する際は、キーワードの後にそれぞれピリオドが必要である

基本的なABAPプログラミング用語

ABAPでコーディングをする際に使う用語をいくつか紹介します。

イベントブロック：
イベントブロックとは、プログラム実行時に処理されるイベントキーワードごとの区切りを指します。イベントブロックは､イベントキーワードの宣言によって開始され、イベントキーワード内の処理が終了したら次のイベントキーワード内の処理を行います。

データ型：
データ型とは「文字列」や「数値」など、データの種類を示します。ABAPは静的型付け言語のため、変数のデータ型を事前定義する必要があります。プログラミング言語によっては、変数を宣言する際に型宣言が必要ないものもあり、このようなプログラミング言語は「動的型付け言語」と呼びます。

ABAPエンジニアの需要と学習方法

ここからはABAPエンジニアの需要と学習方法について紹介します。

ABAPエンジニアの市場価値は？

ABAPエンジニアは、前述のとおり、SAPが利用されている案件の業務に従事します。SAPというツールでのみ利用されているABAPというプログラミング言語をあつかっているため、エンジニアの数は多くないと思われます。また、現行の『SAP ERP 6.0』の標準保守期限は2025年で終了のはずでした。しかしエンジニア不足が深刻であることと保守を理由に、2027年末終了に延長されていることから、今後も一定の需要があると考えられます。

効果的なABAPの学習方法

ABAPのコーディングを学ぶためには、いろいろな方法があります。楽しく学ぶためには、自分に合った方法を見つけるとよいでしょう。
WEBサイトで学ぶ：
コーディングの基本を学ぶためには、インターネットが役立ちます。

ABAP プログラミング(BC-ABA) ：プログラミング概要資料：
ABAPの基本が網羅的に掲載されています。

ABAP プログラミング (BC-ABA) (SAP ライブラリ – ABAP プログラミング (BC-ABA)) ：
https://help.sap.com/doc/saphelp_nw70/7.0.12/ja-JP/43/41341147041806e10000000a1553f6/content.htm?no_cache=true

ビズドットオンライン：
ABAPについての基礎情報をわかりやすく掲載しています。はじめの一歩を踏み出す人にはよいサイトです。

ビズドットオンライン：https://it-biz.online/

本で学ぶ：
本を読んでの学習も、ABAPのコーディングに役立ちます。しかし、日本語で書いてある本は少ないため、英語が難しい人は他の学習方法を考えた方がいいかもしれません。日本語で書かれたABAPの書籍を紹介します。

世界一わかりやすいSAPの教科書 入門編 – 秀和システム あなたの学びをサポート！：
https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798065199.html

図解入門 よくわかる最新SAPの導入と運用 – 秀和システム あなたの学びをサポート！：
https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798055503.html

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まとめ

ABAPは、SAPシステム内で機能拡張をするためのプログラミング言語であることがわかりました。もしもABAPエンジニアに興味がある場合は、ABAPのコーディングのルールや、文法の理解が第一歩になります。ABAPを学ぶことで、業務に対応できる幅がより広くなる場合もあるでしょう。とくに、SAPやABAPを利用した業務に従事する予定のある人は、早期にABAPの学習をはじめるとよいでしょう。

内容としては、ERPの分野で大きなシェアをもつ「SAP」のエンジニアについての知識を提供していく記事になります。

SAPエンジニアとは

急に「SAPエンジニアとは何か？」と聞かれても、困ってしまう人が多いのではないでしょうか。簡単に説明するならば、SAPエンジニアとはERP製品である「SAP」を取り扱うエンジニアのことです。

「SAP」とは

「SAP」とはどのような製品なのでしょうか。
SAPはドイツのソフトウェア会社SAP SEが開発・販売する「ERPシステム製品」です。
このSAPという製品は、世界規模で大きなシェアをもち規模を問わず多くの企業で使用されており、ビジネスプロセスの効率化とデータの統合管理に貢献しています。

「ERP」とは

「ERP」とは何でしょうか。
エンタープライズ・リソース・プランニング（Enterprise Resource Planning：企業資源計画）の略称で、企業に存在するすべての資源（人材、資金、情報、物資など）を一元管理して最適化するための統合型情報システムのことです。ERPの導入にはコストや時間がかかる反面、大きなメリットを得られます。

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ERPとCRMの違い

ERPとCRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）は、企業の情報資産を管理するものとして混同しやすいので注意しておきましょう。ERPは「在庫管理」「会計管理」などの多くを含む業務全体に関するデータを統合する幅広い意味のもので、一方のCRMは業務の中でも「顧客情報」に関するさまざまなデータを管理するものです。部分的な管理と、全体的な管理の違いがあります。

SAPエンジニアの業務内容

SAPエンジニアはどのような業務をおこなうのでしょうか。3つに分かれていますのでそれぞれについて解説していきます。

1　パラメータ設定

「パラメータ設定」について解説します。SAPのパラメータを企業に合わせて設定やカスタマイズする作業です。パラメータを設定することで、SAPシステムの動作や振る舞いを細かく調整して、各業務プロセスを効率化できます。
SAPにはさまざまな設定項目が用意されており、パラメータ設定の必要数は膨大です。内容は複雑・広範囲にわたるため専門的な知識と経験を要求されますが、設定を適切におこなうことで業務プロセスの効率・最適化を実現できます。

2　アドオン開発

アドオン開発とは、標準機能にはない機能を追加開発することです。SAPシステムは、幅広く・多くの機能を提供していますが、それでもすべての企業に共通する機能を備えることはできません。SAPを導入する企業に合わせた適切な設定・開発・運用が必要です。企業に合わせて業務プロセスや標準機能を拡張したり、新しい機能を追加したりする必要があります。
SAPのアドオン開発は、企業ごとのニーズに対応するために重要であり、ビジネスプロセスの効率化と柔軟性を推進させます。

3　コンサルティング

キャリアを積んだSAPエンジニアはコンサルティングを担当することもあります。SAPに関する深い知識と経験をいかして、企業がSAPシステムを導入する際に導入支援をおこなうといったものになります。
SAPエンジニアのコンサルティングを活用すると、企業はSAPによるERPシステムを効果的に導入・運用でき、結果として業務効率化やコスト削減、競争力強化が達成されます。

SAPエンジニアの年収

SAPエンジニアに興味のある人は、年収相場について気になる方も多いのではないでしょうか。

結論としては、経験年数・スキル・雇用形態など、複数の要因によって大きく異なります。大きな目安として、正社員SAPエンジニアの年収相場は600万円程になるでしょう。一般に年収が高いといわれるIT関連の職種の中でも、SAPエンジニアは高待遇であることがわかります。理由としてはSAPエンジニアは需要が非常に高い点、専門的な知識とスキルの習得が必要とされる点です。
また、フリーランスのSAPエンジニアの年収は、経験年数が浅いうちは正社員のSAPエンジニアよりも低い水準ですが、経験を積めば年収1,000万円以上も可能となります。

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SAPエンジニアに求められるスキル

SAPエンジニアにはどのようなスキルが求められるのでしょうか。
まず知ってほしいのは、SAPエンジニアになるために特定の資格が必要になることはない、ということです。
ここでは新卒や未経験からの転職、という場合にも学習しておいて損はないもの2点について解説しますので参考にしてみてください。

プログラミング言語「ABAP」の知識

SAPエンジニアには、プログラミング言語「ABAP」に関する知識が求められます。ABAPはSAP社が開発し1983年にリリースされ、主にSAPシステムの開発・運用に使用されています。
SAPを導入しても標準機能だけでは企業の要件を満たせないケースも多く、その場合にはアドオン開発が必要です。アドオン開発はABAPを使っておこないますので、SAPエンジニアにとって、プログラミング言語「ABAP」の知識は役立つスキルのひとつといえるでしょう。

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SAP関連資格の取得できる能力

SAPエンジニアを目指す人にオススメの資格として「SAP認定コンサルタント」というSAP社が認定しているものを紹介します。この資格はSAPシステムに関する知識とスキルを証明する資格で、アプリケーションコンサルタント・デベロップメントコンサルタント・テクノロジーコンサルタントの種別があります。さらにそれぞれアソシエイト→スペシャリスト→プロフェッショナル、という難易度があります。

SAPエンジニアのキャリアパス

SAPエンジニアのキャリアパスについても気になるのではないでしょうか。
一般的には、SAPエンジニアとしてスキルや経験をつみかさね、さらに広い視野と経営視点が要求されるSAPコンサルタントへのキャリアアップという道があります。責任は大きくなりますが、年収の大幅なアップも期待できます。またSAPエンジニアとしての高いスキルをいかし、企業に所属しないフリーランスとして活躍していくことも可能です。
SAPコンサルタントは「どのようなSAPシステムを導入するか？」「どのようなアドオン開発をするか？」などを考え企業マネジメントをおこなっていく職種です。

まとめ

「SAPエンジニア」とはドイツのソフトウェア会社「SAP SE」が開発・販売するERP製品である「SAP」を取り扱うエンジニアのことです。
ここで出てきた「ERP」とは、企業に存在するすべての資源（人材、資金、情報、物資など）を一元管理して最適化するための統合型情報システムのことです。ERPと混同しやすいものにCRMがありますので注意しましょう。
SAPエンジニアの業務は、1　パラメータ設定　2　アドオン開発　3　コンサルティング、の3つになります。
SAPエンジニアの年収相場としては、企業に所属する正社員が約600万円、フリーランスは1,000万円以上が期待できます。
SAPエンジニアに求められるスキルとしては2つ解説しました。

• プログラミング言語「ABAP」の知識
• SAP関連資格の取得をする能力。オススメ資格は「SAP認定コンサルタント」

SAPエンジニアのキャリアパスは、一般的に「SAPエンジニア」→「SAPコンサルタント」というものになります。SAPエンジニアとしての高いスキルをいかし、企業に所属しないフリーランスとして活躍していくことも可能です。
現在ERPは多くの企業で導入されています。高いシェアをもつSAPの専門家であるSAPエンジニア活躍の場は今後も増えていくことが予想されており、この職種の将来性は非常に高いといえます。

GitHubとは？

GitHubはインターネットを通じて利用する、Gitという仕組みを利用したソースコードやデザインデータなどを共有できるサービスです。主にプログラムや、ウェブサイトなどの製作を行う際に利用するととても便利です。就職先を探す際にも、「あなたはGitHubを使えるか？」と聞かれる場面もあるでしょう。IT業界で働きたい場合にはGitHubの使い方を勉強しておくとよいでしょう。
GitHubには、「GitHub Copilot」という、AIを利用して上手にコーディングができるように提案してくれる特別なツールもあります。

GitHubはなぜ必要なのか

GitHubは2008年に作られてから、ソフトウェア開発に従事する人に使われています。チームでプログラム製作をする際、GitHubを利用すると誰がどのコードを書いたかわかるようになり、もし間違えてコードを消してしまっても、以前のバージョンに戻せます。GitHubを活用すると、チームで大きなタスクを上手に分け合ってコードを製作できるでしょう。
GitHubは、無料で使える「Free」プランがあります。そのため、資金面に課題があるプロジェクトなどでも利用しやすいでしょう。
また、Microsoft社がGitHubを買収してから、より多くのGitHubの機能が追加されました。たとえばVisual Studio CodeというMicrosoftのツールを使って、コーディングの手順がより効率的になったのです。
GitHubはプロジェクトの管理や開発を行う人たちにとって、開発の効率を高めるとても重要なツールです。

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GitHubにおけるGitの役割

GitHubはGitという仕組みをもとにしています。Gitは、コーディングを効率的に行うために、前に書いたコードの履歴をいつでも確認し、管理できるようにするシステムです。
Gitを利用すると自宅のPCの中で変更した履歴を保存し、いつでも前に書いたコードを確認できます。
GitHubはインターネットを通して、チームと一緒にコード製作、コードの共有の際に便利でしょう。そのため、GitとGitHubは、コード製作をする際にとても大事で便利なツールなのです。

GitHub利用の基礎知識

GitHubにはリポジトリという機能があります。リポジトリにはファイルやディレクトリの状態の記録などが入っています。リポジトリには2つの種類があります。ひとつは、ローカルリポジトリで、個人のパソコン上にあるリポジトリです。もうひとつは、リモートリポジトリで、インターネット上のGitHubなどにあるリポジトリで、チーム間で共有するファイルやバックアップなどがあります。
ローカルリポジトリで製作を行い、リモートのリポジトリにデータを共有して作業をすすめるのが基本的なGitHubを利用した作業方法です。ローカルリポジトリに自分の製作した変更点を記録する行為はコミット、リモートリポジトリに対して、自分がローカルリポジトリに行った変更を反映し、共有する行為はプッシュと呼びます。

コードの製作をしている際に間違えたり、もっといいアイディアが浮かんだ場合、前に書いたコードにファイルの状態を巻き戻して直したり、新しいコードを書きたいような状況があります。そんな際に役立つのがブランチとマージという機能です。
ブランチという機能は書類作成をする際に、もとの書類をコピー機で複写し、作業を行う人がそれぞれ新たな紙を用意して書類を作るようなものです。変更履歴を分岐させて、同時並行で複数の開発作業が可能となります。
ブランチによってもとの書類からコピーされ、それぞれの変更が加えられた書類を再びひとつの書類にまとめるような作業の名称はマージです。マージを行うとブランチで設定された変更は統合されるのです。
プルリクエストという、チームのメンバーに「私の変更を見てください」と、マージをする前に確認をお願いする機能もあります。
また、他人のリポジトリを独立させ自分用の新しいリポジトリとする機能はフォークといいます。

GitHubの初期設定方法

GitHubを使う前には、初期設定が必要です。
GitHubのウェブサイトにて、「Sign up」ボタンを押し、名前やメールアドレスを登録します。
その後、認証メールに書いてある認証コードでアカウントの登録を行います。
GitHub: Let’s build from here · GitHub：https://github.com/

[Free](無料)、または [Pro](有料) プランの選択やアンケートなどに回答します。

設定が完了した後に、以下のページからリポジトリを製作できます。
New repository：https://github.com/new

GitHubの基本的な用語

GitHubを使うときに覚えておくといい基本的な用語をまとめました。困った際には参考にしてください。前述した用語もありますが、復習のつもりで確認してみてください。

ブランチ：
ブランチは、複数の変更を同時に処理できる機能です。ブランチを使うと、チームで同じリポジトリの作業を他人の影響を受けずに同時に行える。

コミット：
コミットは、ローカルリポジトリで作業をしている途中で、「ここまで製作した」という記録をつけることです。

プッシュ：
プッシュは、自分のローカルリポジトリでの作業内容を、チームメンバーが見ることのできるリモートリポジトリに送ることです。

マージ：
マージは、いくつかのブランチで発生した変更を一つにまとめることです。
これで、みんなの行った変更が一つに統合されます。

プルリクエスト：
プルリクエストは、「私の変更を見てください」と、チームメンバーお願いすることです。
チームメンバーが変更を確認して、マージを行っていいか決めてくれます。

フォーク：
フォークは、他ユーザーのリポジトリを自分にコピーして、それをもとに新しいリポジトリを作ることです。

クローン：
クローンは、フォークと同じくリポジトリをコピーすることです。しかし、クローンは単純なリポジトリのコピーを作成するため、リポジトリへの変更権限を自分が持っていない場合は変更を行うことはできません。

チェックアウト：
チェックアウトは、自分が作業するブランチを切り替えることです。

コンフリクト：
コンフリクトは、同じところにチームメンバーが変更を加えてしまい、どの変更が正しいのかわからなくなる問題です。

Issue：
Issueは、作業をするときに困ったことや間違いをチームで話し合って解決するための掲示板のような機能です。

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GitHubを使うメリット

GitHubを使うと、いろいろなメリットを享受できます。
まず、開発効率の向上が期待できるのです。ブランチ機能で、安全にコードの変更ができ、同時に複数のメンバーが作業可能です。次に、プルリクエストを利用し、メンバー同士のアイディアを素早く共有し、マージでメンバーの変更点をきれいに一つにまとめられます。非公開のリポジトリであるプライベートリポジトリを利用すれば、機密情報を守りつつ開発でき、プロジェクト管理機能で、どこまでコードが完成したかを確認できます。
無料プランでプライベートリポジトリが使えるようになり、ますます便利になりました。

GitHubの活用実例

大手通信会社：
変化する市場ニーズに迅速に対応し、競争に勝つために内製化を推進していました。開発ツールの統一がアジャイル開発実現の障害だったけれども、GitHub導入によって問題が解決し、新規のアプリ開発をわずか4か月で完了できるようになりました。

インフラ、AI、IoTアプリケーション開発企業：
非効率な開発の解消を目的とするためにGitHub Enterpriseの社内導入を検討していました。最初に約100ユーザーライセンスを導入した後、最終的に約1000ユーザーライセンス以上導入しました。
GitHubはわかりやすく扱いやすい印象を持っており、初心者向けで学習が容易でした。

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まとめ

GitHubは、パソコンでコード製作などの仕事をする際に使う、とても便利なツールであることがわかりました。GitHubを使いこなせればコードの製作やプロジェクトがもっと上手に、早くできるようになります。最初は「これはどういう意味なのだろう？」という単語が多く、戸惑うかもしれませんが、少しずつ練習すると誰でも使えるようになるでしょう。
そして、コーディングをする際に、どこで何を書いたかがわかりやすくなり、よりうまくコードを作れるようになります。GitHubを学ぶと、IT関係の仕事をする際にとても役に立つでしょう。

現在の高度情報化している生活において「アプリ」を使わずにいることはなかなか難しいです。ここでもう一度アプリについての知見を深めておくのはいかがでしょうか。

便利な「アプリ」の登場

アプリは私たちの生活をより便利で快適にしてくれています。近頃では、日常生活はもちろん仕事にも多くのアプリが使われるようになりました。これからも新しいものが続々と登場し、ますます多様なニーズに対応していくことでしょう。

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アプリとは

アプリとは「アプリケーション（application）」の略で「応用・適用・申請・応募」といった意味です。しかし近頃では「利用者（ユーザ）の業務や目的に応じて作成されたプログラム」をさす言葉として使われるようになっています。

アプリ開発はiPhone向けとAndroid向け、どちらがよいか

普及率の高いスマホで使えるアプリ開発は、iPhone向けとAndroid向けどちらにすればよいでしょうか。悩ましい問題ですが、どちらを結論とするかはさまざまな要因によって左右されます。ここでは大きな3つの要因についてiPhoneとAndroidを比較していきます。

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IoTとは「モノのインターネット（Internet of Things）」を意味する言葉です。この…

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シェア率

iPhone（iOS）とAndroid、OSとしてのシェア率で比較するとどうでしょうか。「メインで利用しているスマートフォンのOSについてのアンケート」（2023年9月　「MMD研究所」調べ）では、iPhone（50％）：Android（49.7％）：その他（0.3％）となっています。近頃まではiPhoneユーザの多い傾向にあった日本ですが、最近ではAndroidユーザも増えてきています。

求人数

では次にiPhone（iOS）とAndroid、求人数で比較してみるとどうでしょうか。「Indeed」で検索したところiPhone（iOSで検索）（112,791件）：Android（109,580件）となりました（2024年6月）。求人数で比べると、少しだけiPhone（iOS）のほうが多いようでした。たしかにiPhone（iOS）の求人数は多かったのですが、Androidの求人数も同じくらい多いため、どちらの開発スキルを身につけることを選んだにしても社会的な需要は期待できるでしょう。

学習難易度

では3つ目に、iPhoneとAndroid、学習難易度での比較はどうでしょうか。
結論からいいますと、プログラミング学習環境の点でiPhoneアプリ開発のほうが初心者向けです。比較的容易で、直感的な文法を持ち、エラーを防ぐ機能が多い言語をAppleが提供しています。またiPhoneアプリ開発については解説サイトなど情報が多く、勉強のしやすさでiPhoneのほうがAndroidよりも優れているといえるでしょう。

スマホアプリ開発にオススメなプログラミング言語とは

アプリ開発にはプログラミング言語を使う必要があります。iPhoneとAndroidそれぞれについてオススメを2つ紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

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iPhone

iPhone（iOS）向けアプリ開発のオススメ言語はSwiftとObjective-Cの2つです。以下に解説します。

• Swift：2014年にAppleが開発したプログラミング言語。macOS・iOS製品のアプリケーション・システム公式標準開発プログラミング言語に指定されています。処理が非常に速いという特徴があります。習得難易度が低く、プログラミング言語未経験の人にもオススメのプログラミング言語です。
• Objective-C：オブジェクト指向型という特徴があります。C言語との互換性も高いです。
  レガシーアプリや既存の大規模プロジェクトで使用されることがあります。しかし前述したSwiftの登場により、Objective-Cのみでの開発案件は少なくなってきています。

Android

Android向けアプリ開発のオススメ言語はKotlinとJavaの2つです。以下に解説します。

• Kotlin：2011年にJetBrainsによって開発され、2017年Google I/Oで Android の公式言語としてのサポートが発表されました。Javaと互換性があり、Javaで記述されたライブラリやフレームワークをそのまま利用でき、簡潔で読みやすいコード記述を可能にする機能を備えています。近年 Android アプリ開発では、Kotlin が主流です。
• Java：1995年にSun Microsystemsによって開発された、オブジェクト指向のプログラミング言語です。Android の初期から開発言語として採用されており、豊富なライブラリとフレームワークを利用できます。世界で最も広く使用されているプログラミング言語の一つです。

スマホアプリ開発の流れ

スマホアプリを開発する流れについて解説します。実際にイメージしやすいように順を追っていきますので、自分で開発する際は参考にしてみてください。

1.環境構築

まずは自分のパソコンでアプリ開発ができる環境を構築する必要があります。

iPhone向けアプリの場合
1 AppStoreで「Xcode」を検索
2 AppStoreから「Xcode」をダウンロード、インストール

Android向けアプリの場合
1 JDK（Java Development Kit）をダウンロード、インストール
2 Android Studio をダウンロード、インストール
3 必要なSDK（Software Development Kit）を追加でインストール
4 エミュレーターを設定する

2.企画作製

環境構築ができたら、次は「どのようなアプリを作るか」の企画をしましょう。明確なビジョンがなければアプリは方向性を失ってしまいます。企画作製の際には、以下の5点を決めたりおこなったりする必要があります。

• アプリの目的と目標：アプリで何を達成したいのか、ターゲットユーザは誰か
• 機能と要件：アプリに必要な機能と、ユーザが期待するものをリストアップする
• 収益化戦略：アプリをどのように収益化するのかを検討する
• 競合分析：既存の類似アプリを調査し、差別化ポイントを見つける
• スケジュールと予算：開発期間とコストを概算する

3.開発

アプリを形にする段階です。実際に手を動かし、アプリケーションをコーディングして機能を実装します。

iPhone向けアプリの場合
iPhone向けアプリの開発は1で導入したXcodeを使います。

Android向けアプリの場合
Androidアプリの開発は1で導入したAndroid Studioを使います。

4.テスト

開発が完了しても、すぐにリリース段階に行けるわけではありません。リリース前には、開発したアプリが実際にきちんと作動するかどうかをチェックする必要があります。

iPhone向けアプリの場合
手元にiPhoneを用意すれば、実機でアプリを実行してテストすることが可能です。
また、iPhoneアプリのテストはXcodeでもおこなえます。メニュー画面から「Open Developer Tool」を選択→「iOS Simulator」という項目があるのでこちらをクリック、でOKです。動作テストしたいアプリを選択してください。

Android向けアプリの場合
テストではAndroid端末を手元に用意できれば便利です。またそれが難しくても、Androidエミュレーター（パソコン上で動く仮想のAndroid端末）を使うことができます。Android開発現場では「Geny Motion」というエミュレーターがポピュラーです。

5.リリース

上記のテストも実施してアプリ開発が完了したら、最後はリリースです。

iPhone向けアプリの場合
Apple Developer Programへの登録に毎年＄99が必要です。iOSアプリの審査基準は厳しいので入念な準備が必要になります。
1 Apple Developer Program でアカウントを作成（AppleIDが必要）
2 プロビジョニングプロファイルを準備
3 iTunes Connectへアプリの情報を登録、価格および配信状況の設定
4 iTunes Connectへアプリをアップロード
5 アップロードしたアプリをAppleが審査
6 審査が通ればリリース

Android向けアプリの場合
Google Playで公開するのが一般的で、デベロッパーとして登録するには＄25が必要になります。
1 Googleデベロッパーアカウントを作成
2 デジタル署名したパッケージファイル（apk）を準備
3 Google Playにアプリケーションを登録

まとめ

日常生活はもちろん仕事にも多くのアプリが使われています。近年、アプリという言葉は「利用者（ユーザ）の業務や目的に応じて作成されたプログラム」という意味で使われています。
普及率の高いスマホで使えるアプリ開発はiPhone向けとAndroid向け、どちらがよいか？ という疑問については、3つの要因から比較しました。どちら選択するかはさまざまな要因によって変わります。

• シェア率：日本では近頃までiPhoneユーザの多い傾向にあったが、最近ではAndroidユーザも増えてきている
• 求人数：少しだけiPhone（iOS）のほうは多いが、Androidの求人数も同じくらい多い（2024年6月）
• 学習難易度：勉強のしやすさはiPhoneのほうが解説サイトなどの情報も多く、Androidよりもよい環境にある

スマホアプリ開発にオススメな言語とは何か？ という疑問についてはiPhone（iOS）とAndroidでそれぞれ2種類オススメしました。

• Phone（iOS）：Swift・Objective-C
• Android：Kotlin・Java

最後に「実際のスマホアプリ開発で参考にしてほしい」と、流れを5つに分けて解説しました。

1. 環境構築
2. 企画制作
3. 開発
4. テスト
5. リリース

アプリ市場はダウンロード数・売上高が年々増加しており、これからも拡大していくことが予想されます。この記事を読んでアプリについての知見を深め、時代にキャッチアップしていきましょう。

機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いとは

最近、機械学習とディープラーニングという単語をよく目にします。しかし、これらの技術はどのような点が異なるのでしょうか？

コンピュータがデータから学習を行う技術

機械学習とは、コンピュータがデータ分析を通じてパターンを学習する技術です。しばしばAIと同義の意味で使われますが、機械学習はAIの一分野です。
機械学習では最初に「学習」を行います。コンピュータに多くの例となる動物の写真やテキストデータなどの情報を参照させて何が共通しているのか、どんなルールがあるのかを見つけさせるのです。
たとえば、動物の絵のデータなどから、コンピュータが名称や形を覚える処理などがこの「学習」に当たります。
次の「推論」過程では「学習」で使用していないまったく新しいデータに対して正誤を判断していきます。
たとえば、新しい動物の写真データからコンピュータは動物の耳やしっぽといった特徴を見つけ、写真の中の特徴から何の動物かを推論し判断する処理などがこの「推論」です。
このように機械学習は、各種データを用いてコンピュータが自ら学習し、知識を蓄え、新しい問題に応用する能力を持たせるための技術です。

AIの歴史と流れ　今後の課題もあわせて解説

凄まじい革新を遂げているAIその背景をご存じでしょうか。AIのこれまでの歴史から革新技術までの解説…

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ディープラーニングの基本的な仕組み

ディープラーニング（深層学習）は人間の脳の仕組みを模倣した、多層ニューラルネットワークという処理を利用する機械学習の一分野で、機械学習を行う際に避けては通れない「学習」の工程を省略できるのが特徴です。

AIエンジニアとは？仕事内容と目指し方を簡単に解説

AIエンジニアは、システムに組み込むAIを開発するエンジニアです。その仕事はAIの研究や開発、教育…

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機械学習とAIそれぞれの役割

人工知能（AI） は人間の知的な活動を真似て、自動タスク実行を目指したコンピュータシステムです。たとえば、スマートフォンの写真管理アプリなどで、撮った写真の中からペットの写真を判別する機能があります。これは動物の特徴を学んだAIが、写真からペットの動物を判別しているため動作しています。
機械学習は、人工知能の中でとくに重要なコンピュータの学習方法です。機械学習でコンピュータが多くの文章や絵を学習し、学習していない新しいデータにも対応できるようになります。

機械学習の種類とディープラーニング（深層学習）の活用分野とは

ここまで機械学習とディープラーニング（深層学習）の基本的な情報を紹介してきました。ここからは機械学習の種類とディープラーニング（深層学習）の活用分野についてより深い情報を紹介します。

機械学習の種類

コンピュータが機械学習でよりよい成果を出すために多くの情報を「学習」する必要があります。「学習」のバリエーションをそれぞれ紹介します。

機械学習エンジニアとは（仕事内容、未経験からのなり方、必要スキルの習得方法、将来性、転職方法などこれさえ読めば全網羅）

コンピュータに命令やデータを与えて学習させ、知能を向上させる機械学習エンジニア。仕事内容や必要とな…

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ラベルを使用する学習とラベルを使用しない学習

教師あり学習は、写真データに名札（ラベル）をつけて参照させ、コンピュータにデータの見分け方を教える方法です。
先生が答えの書いてあるカードと写真を生徒に見せながら勉強させるようなイメージです。コンピュータも正解が書かれた単語と絵を数多く認識し、動物の違いを学習します。そうして、コンピュータは正しい答えを見つけられるようになります。
一方、教師なし学習は見分け方を教えません。
先生が写真のみを生徒に見せ、その写真が何を写しているのかを生徒自身で考えさせるようなイメージです。コンピュータは、写真に写っている動物とほかの動物の絵を比較し、特徴を見つけます。

自己改善を行う学習

この方法ではコンピュータがでたらめな処理を繰り返し実行します。
よい成果を出した処理に特別なものを設定し、多く特別なものを手に入れた処理が学習成果となります。
たとえば、子どもがお母さんによいことをしておやつをもらったり、悪いことをしておやつがもらえなかったりするようなイメージです。子どもは少しずつ上手におやつがもらえるように、よいことは何なのかを学んでいくのです。

大量のデータを学習した人工知能の活用分野

ディープラーニングや人工知能は具体的にどのような分野で活用されているのでしょうか？ここからはディープラーニングや人工知能が活用されている分野を紹介します。

医療分野：
コンピュータが病気の発見をより早く正確にできるように人工知能が活用されています。
医者は特別なカメラを使って人々の体の中を観察し、病気がないかチェックするのです。それに、体の中のとても小さな部分を調べて、なぜ人が病気になるのかを探ります。また、ロボットによる新薬製造のより効率的な支援ができるかもしれません。必要な新薬を早く、少ない予算で用意できる点が期待されています。
参照元：AI活用分野| 人工知能研究センター

防災・減災分野：
地震や台風のような災害発生時には多くの人の助けが必要になり、医師や消防士などの業務がひっ迫するでしょう。そこで人工知能（AI）がスマホやコンピュータなどから情報を通知すると同時に、被災者からの問い合わせ受付を行えます。またAIは空からの写真を見て、困難が発生している地域を見つけ、要救助者の発見を手伝います。
参照元：防災の動き : 防災情報のページ – 内閣府

農業分野：
野菜を栽培する際に重要になるのが水管理です。しかし、水量に過不足があるとよい品質のトマトの栽培は難しいです。そこでAIを活用し、トマトの葉がどれくらい元気かを観察し、ちょうどいいタイミングでちょうどいい水量をあげています。そうすると、トマトはよく育成し、おいしい実をたくさんつけます。
農業の後継者不足などから技術の継承が危ぶまれていました。しかし、AIのおかげでノウハウを機械化できるようになり、高品質な野菜の安定生産が期待されています。
参照元：農家の熟練の技を定量化。AIを活用した上手な水やりで甘いトマトを作る｜研究者取材｜AI時代と科学研究の今 supported by JST

ディープラーニング（深層学習）開発が向いているケース

ディープラーニング（深層学習）を利用した開発がとくに向いている3つのケースを紹介します。

音声認識、画像認識、動画認識、言語解析

情報を識別する分野では、すでに業務に導入されている例も多く、開発が向いているでしょう。たとえば、コンピュータが人間の会議の話を聞いて、内容を文字にする機能はすでに業務で利用されています。また、道路の写真から問題個所の発見支援機能、手書き文字をコンピュータ内に読み込む機能などがあります。

数値予測、マッチング、意図予測、ニーズ予測

情報予測の分野では、未来に起こることを当てたり、何が必要かを考えたりするケースでの利用が向いているでしょう。たとえば、困っている児童の発見や保育園の発見支援、AIによる質問への回答とその後の案内を自動で行う機能などで利用されています。

行動最適化、作業の自動化

行動最適化分野では、AIが成果物を生成するケースでの利用があります。
たとえば、お金の払い忘れを知らせる通知や、医療機関に行くのを忘れがちな人たちへの通知の自動化などで活用されています。

まとめ

機械学習は、コンピュータが多くを学べる勉強の方法だとわかりました。AIはたくさんの情報を学び、日々成長しています。これらの技術が私たちの生活をより楽しく、より便利にしています。コンピュータが賢く進歩しているのは、この魔法のような技術のおかげでしょう。
AI、機械学習、ディープラーニングは密接に関連する技術です。それぞれ混同されやすい技術ですが、理解が深まれば幸いです。

近頃、AIを利用したサイト・サービスがよく見られるようになりました。社会への浸透が日々進んでいるAIですが、うまく活用すれば、何倍ものパフォーマンスを出すことが可能です。私たちは「AI」を使って何ができるのでしょうか。

AIサイト・サービスとは？何ができる？

ネットにはAIを利用した「AIサイト・サービス」があふれています。AIは「人工知能」のことで、機械学習やディープラーニングなどを利用して作業を自動で処理するテクノロジーのことです。AIを利用した「AIサイト・サービス」は「いろいろなものを自動で作れるWebサービス」で、具体的には以下にあげる分野で利用できる成果物を出力してくれます。

• 文法や事例データを参考にした文章作成
• こちらの要望を忠実にくみ取った画像・イラスト、動画の生成
• こちらの質問内容に対する回答作成
• 指示した条件に合わせた作曲

無料から使える！AIの利用ジャンル

AIサイト・サービスはうまく使えば非常に便利なものです。出力されたものを利用できる代表的な5つのジャンルについて解説し、その中でも無料～有料までいくつかのAIサイト・サービスを紹介していきます。

1　文章作成分野

ひとつ目の利用ジャンルとしては「文章作成」です。たとえば、あなたがした質問に対して適切な文章を自動作成してくれたり、会議録を要約してくれたりする、といった具合でいろいろと種類があり有用に活用できます。代表的なものとしては以下があげられます。

2　画像生成分野

2つ目は「画像作成」です。多くのサイト・サービスがあり、ひと口に画像生成といってもいろいろな方式が存在します。テキストのみでの指示出しする方法（プロンプト）だったり、画像のサイズや映り込む人物の詳細まで指示出しできたりするもの（モデル、LoRA、コントロールネット、img2imgなど）もあります。
プロンプトに向いているものもあれば、適切な画像・イラストを作成できるものもあります。それぞれのサイトによって特色があるので、自分の使いやすいAIサイト・サービスを利用するのがいいでしょう。代表的なものとしては以下があげられます。

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3　会話（チャット形式）分野

3つ目は「会話」です。AIサイト・サービスには、人間と話すようにAIと会話できるものもあります。チャットのように対話型で友達同士のような会話ができたり 、気になる話題に対する質問をすれば回答したりしてもらえます。友達と雑談する感覚を1人でも楽しめるのは、AIサイトの大きな魅力のひとつです。代表的なものとしては以下があげられます。

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4　動画作成分野

4つ目は「動画作成」です。AIサイトでは、画像生成だけではなく動画の作成も可能で、撮影やカットなど、手間のかかる作業を自動化できます。
たとえば、テキストによる指示で動画を作成するものや、画像などの素材を感覚的に操作して動画作成をするものがあります。動画編集経験のない人でも、それなりの動画を作成することができるので非常に便利です。代表的なものとしては以下があげられます。

5　作曲分野

5つ目は「作曲」です。近年では多くの業界がAIを導入しており音楽業界も例外ではありません。
「感性が重要視される領域なのでAI化は難しいのではないか？」と考える人も多いですが、近年のAI技術発達により作詞や作曲の一部をAIが担うことも可能になってきています。AIに大量の譜面を学習させれば、作りたい曲のコンセプトを指示することで自動作曲をしてもらえます。代表的なものとしては以下があげられます。

AIを活用する際の注意点4つ

このようにAIサイト・サービスは非常に便利ですが、活用する際には必ず押さえておかなければいけない注意点が4つあります。しっかりと確認しないでいると、予期せぬトラブルや法律違反の可能性がありますので確認しておきましょう。

1　成果物の正誤を確認する

注意その1は「生成AIで作成した成果物（とくに文章だったり回答文だったり）には、誤った情報が混じっているかもしれないので確認する必要がある」です。
現在（2024年）のAIは、そこにあるテキストが文章的に正しいかどうか推測することはできますが、情報の正しさを判断することはできません。生成される文章自体はしっかりとしたものなので、その内容も合っているものと錯覚してしまうかもしれませんが、その情報が実はまったくのでたらめだったという場合もありえます。

2　商用利用の可否を確認しておく

注意その2は「AIサイト・サービス利用の際には「作成物が商業利用できるか明確にしておく必要がある」です。
商用利用の可否については各サイト・サービスによってさまざまですが、およそ利用規約か公式HP内で説明されていますので確認しておきましょう。もし許可されていないAIによる作成物を商業利用した場合、著作権違反や知的財産権の侵害につながるリスクがあります。あいまいな状態で商業利用するのは控えましょう。

3　個人情報や機密情報は共有しない

注意その3は「AIサイト・サービスを利用するときには個人情報や機密情報は共有しない、と心に決めておく必要がある」です。
画像やテキストのデータは、AIのデータベースや学習機能と共有する必要があります。個人情報や機密情報を同様に考えてしまうかもしれませんがそれは避けましょう。
具体的にいうと個人情報の特定につながる画像やテキスト・企業の機密情報につながる文章などを入力しないようにしましょう。もちろん、AIサイト・サービス側でもセキュリティに注意していますが、予期せぬトラブルで情報漏えいが起こる恐れはあります。

4　決算方法を確認しておく

注意その4は「AIサイト・サービスを利用するときには決済方法を確認しておく必要がある」です。
無料で使っている間は関係ないですが、有料プランを選択したときには必須の情報です。日本のAIサイト・サービスの料金支払いにおいては国内銀行にも対応しているところも多いのですが、海外のものでは、支払い方法が種類的に限定されてしまう可能性があります。決済方法にクレジットカードやPayPalなど、世界的に利用できる決済サービスしか利用できないケースも多いです。

まとめ

人工知能（AI）を利用した「AIサイト・サービス」とは、機械学習やディープラーニングなどを活用して作業を自動で処理するというものです。作成物をうまく使えば、今までは自分でやるしかなかった作業に対する時間だったり労力だったりを削減し、効率を何倍にも向上できます。

現在（2024年）のAIサイト・サービスで作成できるもので、代表的なものとしては以下の5分野があげられます。どれをとっても、従来は作業に時間と労力のかかるものばかりです。これらを自動で処理できる意義は大変大きいでしょう。

• 文章作成分野
• 画像生成分野
• 会話（チャット形式）分野
• 動画作成分野
• 作曲分野

ただ、AIサイト・サービスを利用する際には注意しておく必要のある点が4つありました。しっかりと確認しておかないと多くの危険の起こる可能性だったり、あらためて調べる手間がかかる事態になってしまったりします。

• 成果物の正誤を確認する
• 商用利用の可否を確認しておく
• 個人情報や機密情報は共有しない
• 決算方法を確認しておく

今やAIサイト・サービスは急速に浸透しつつあり、今後の社会では私たちも使いこなすためのスキルが求められるでしょう。ぜひこの記事を参考にしてAIサイト・サービスを上手に活用していってください。

ITリテラシーとは？

スマートフォン、パソコン、インターネットなどの身近なIT技術は私たちの生活を支えています。しかし、IT技術が影響力を増すにつれて漫然と使うだけではなく、IT技術を理解し、効果的に活用できる力は重要です。

ITリテラシーの意味をわかりやすく紹介

ITリテラシーは、情報通信機器を使う上で必要不可欠な知識と技術です。ITリテラシーは3要素から成り立っています。まずは情報を効率よく検索・分析・管理するための情報基礎リテラシーです。次にパソコンやスマートフォンなどのデバイスの使い方や、ソフトウェアの操作方法に関する知識をコンピュータリテラシーといいます。そしてインターネットやネットワークを理解し、安全に使うためのネットワークリテラシーがあります。

なぜITリテラシーは現代社会で不可欠なのか

なぜITリテラシーは重要なのかというと、ITリテラシーを高めると情報収集や情報活用が効率的になり、業務の効率化や生産性の向上に直結するからです。ITリテラシーがあれば膨大なインターネットの情報を取捨選択して素早く正確に必要な情報を得られます。また、日進月歩で進化し続ける最新ITツールを使いこなせれば、業務効率を上げられるでしょう。逆にITリテラシーが低いとビジネスチャンスを逃してしまう可能性や、生産性の低下を招く場合があります。競合他社やライバルに競争力で負けないため、ITリテラシーは現代社会で不可欠な存在なのです。

メディアリテラシーとは？意味から身につける方法まで解説

メディアリテラシーとはメディアを主体的に読み解き、活用し、コミュニケーションする能力です。本記事で…

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ITリテラシーの3つの基本スキルとは

ITリテラシーには情報基礎リテラシーとコンピュータリテラシー、そしてネットワークリテラシーという、3つの基本スキルがあります。これらのスキルが具体的に何を意味し、どのような影響をもっているのかを紹介します。

情報基礎リテラシー

情報基礎リテラシーとは、情報を正しく活用するための基礎的なスキルや知識、正確性や信頼性を判断する能力、そして情報を扱う際のルールやマナーを理解することです。現代社会では、IT技術の発展によって誰でも手軽に情報を得られるようになりました。フェイクニュースや誤情報に惑わされないようにするため、入手できた情報源が信頼できるものであるか、情報が正確であるかを判断する必要があります。得られた情報を適切に活用する能力が重要になります。

コンピュータリテラシー

コンピュータリテラシーはコンピュータを利用するのに必要な基本的なスキルや知識です。コンピュータを操作して必要な操作・情報収集ができる知識と能力です。基本的なコンピュータの操作方法だけでなくソフトウェアの使い方やインターネットの活用方法、データの保存と管理、トラブルシューティングなどの技術的な知識もコンピュータリテラシーに含まれています。ウイルス対策ソフトの利用、パスワードの管理などは、自身と他人のデータを保護し、不正アクセスやサイバー攻撃から情報を守るため必要な知識です。

ネットワークリテラシー

ネットワークリテラシーはインターネットを正しく使うための知識や能力です。インターネットの情報や事象を正しく理解し、それを適切に判断、運用できる能力となります。インターネットの情報を正しく理解し、自分で情報の選択ができる力は、単に情報を得る力よりも重要です。情報を取捨選択する能力や個人情報漏えいなどの脅威から身を守る能力は、これから日常的にインターネットを利用していく際には不可欠な能力でしょう。

ITリテラシーが低いリスクとは

次に低ITリテラシーのリスクにはどのような問題があるのか紹介していきます。

個人や組織が注意すべきITリテラシーが低い実例

個人や組織が注意すべき低ITリテラシー実例を紹介します。

ITリテラシー向上のメリットとは

低ITリテラシーの問題について紹介してきました。では、ITリテラシーを高めるとどのようなメリットがあるのでしょうか？
まず、業務効率化による生産性向上です。全体のITリテラシーを上げることで、一部の従業員にかかる負担が軽減されます。セキュリティリスクを理解し適切な対策が実施できるようになると、強固なパスワードの設定の方法や安全なウェブサイトの見分け方、フィッシングメールの識別などができるようになります。すると、データ流出などのリスクが軽減されるでしょう。デジタルツールを活用したコミュニケーションや協働、情報共有が円滑に行われるようになり、作業効率が向上します。リモートワークやフレキシブルワークが可能になると、従業員のワークライフバランスも改善されます。
以上のように、ITリテラシーを高めると、セキュリティ対策の強化から職場環境の改善まで、多くのメリットをもたらすのです。

詐欺サイトの見分け方｜最近の被害事例と対策法

ネットユーザーも悩む詐欺サイト、どのように見分けたら良いのか迷うことも多いのではないでしょうか？本…

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ITリテラシー向上の方法を紹介

ITリテラシーを向上させる方法として、ITリテラシーは一度身につけたら終わりではなく、情報は常に更新されてアップデートする必要があります。そのため、情報収集は毎日、または定期的に行い、常に最新の情報を把握しましょう。
また、集めた情報を自分なりに理解し、興味をもった内容についてさらに深掘りして調べてみましょう。

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就職活動でSNSを活用すると、企業の情報収集や他の就活生の行動をチェックできます。SNSを使いこな…

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ITリテラシーを高める資格

まとめ

ITリテラシーを高めると、業務の効率化から情報の正確な取得、セキュリティ対策、そして職場環境の改善に至るまで大きなメリットが得られます。そのため、個々の従業員だけでなく、組織全体としてもITリテラシーの向上に取り組むことが強く求められています。ぜひこの機会にITリテラシーについて学習を始めてはいかがでしょうか。

Googleはアメリカ時間の2023年12月6日、最新AI「Gemini(ジェミナイ)」を発表しました。Gemini（ジェミナイ）は文章・画像・動画を扱えるマルチモーダル性能であること、またMMLUでも高評価を獲得しています。そのパフォーマンスの高さに世界中から注目が集まっています。今話題のGoogleの最新AI「Gemini（ジェミナイ）」について、気になる特徴や3つのモデルの種類を解説していきます。また、安全性や使用方法もご紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

Gemini（ジェミナイ）とは

Googleの最新AI「Gemini（ジェミナイ）」とは一体どういったものなのでしょうか。Gemini（ジェミナイ）について解説していきます。

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Google最新Ai「Gemini」

Gemini（ジェミナイ）は、Googleの新しいAIモデルです。文章だけでなく画像や動画、音声も理解できます。
マルチモーダル性能なことから、複雑な数学・物理学などの分野の要求も簡単に実行できます。そして、さまざまなプログラミング言語でコードを理解および生成することもできると発表されています。

Gemini（ジェミナイ） 3つのモデル

Gemini（ジェミナイ）には、３つの種類があります。

1. Gemini Ultra
2. Gemini Pro
3. Gemini Nano

以下で各モデルの性能について解説していきます。

Gemini Ultra

Gemini（ジェミナイ）の最も優れたモデルが、Gemini Ultraです。複雑なタスクに対応できる高性能かつ、Geminiシリーズのなかで最大のモデルです。文章・画像・音声・動画・コードなど、多くの種類の情報をすばやく理解できるように開発されています。Googleは、信頼性や安全性のチェックをした後にGemini Ultraを公開すると発表しています。

Gemini Pro

Gemini Proは、応答時間が短縮されるほか、複雑な処理要求に対応できます。強力なパフォーマンスを維持しつつ、コストを押えて最適化された中規模のモデルです。
企業や開発者は2023年12月13日から、Google AI StudioやGoogle Cloud Vertex AIのGemini APIを通じて利用が可能になりました。

Gemini Nano

Gemini Nanoは、デバイス単体で稼働できコンパクトなモデルです。Google pixel8 proに搭載され、ユーザはGemini Nanoを利用することができます。現在は英語のみの対応で、日本語対応は今のところ未定です。

Gemini（ジェミナイ）の特徴とは

Gemini（ジェミナイ）には、3つの特徴があります。

1. ハイレベルな推論能力
2. マルチモーダル性
3. ハイクオリティなコード生成

参考元：Google.japan｜最大かつ高性能 AI モデル、Gemini を発表 – AI をすべての人にとってより役立つものに

ハイレベルな推論能力

Gemini（ジェミナイ）のハイレベルな推論能力は、文字情報や視覚からの情報を理解するのに大変役立ちます。莫大な量のデータから、識別が難しい情報を発見することができます。
このハイレベルな推論能力は、科学から金融までの多くの分野においてデジタル技術の進化による新たな飛躍をもたらすのに役立つと期待されています。

マルチモーダル性

マルチモーダルとは、多くのデータを同時に扱うことができるAIのスキルです。
Gemini（ジェミナイ） は、テキスト・画像・音声などを同時に理解することができます。
とくに、物理・数学などの難解な内容でも細かい意味合いを汲み取り、難易度の高い問題や質問に対応できます。

ハイクオリティなコード生成

Gemini（ジェミナイ） は、Python、Java、C++、Goなどのプログラミング言語を理解・説明することができます。そして、コード生成ツールとしても非常に優秀で、指示通りにコードを生成することができます。
また、コードのデバック作業もGemini（ジェミナイ）で自動化が可能で、エラー内容を丁寧に説明してくれます。

Gemini（ジェミナイ） のパフォーマンス

Googleの調査によると、Gemini Ultraのパフォーマンスは画像の理解から数学的推論・音声・動画の理解まで広く利用されている32項目の業界ベンチマークのうち、30項目の既存の最高水準を上回ったと報告されています。

特に、MMLU（大規模マルチタスク言語理解）では90%を記録し、人間の専門家を上回る結果を示したのです。ちなみに、MMLUとは、大規模マルチタスク言語理解(Massive Multi-task Language Understanding)の略称です。MMLUを解かせることで、人間の知能と比較することができます。平均的な人間の評価水準は34.5%で、専門家集団の平均は89.8%と推定されています。

以下は、Googleが発表しているGemini（ジェミナイ）でのベンチマークのスコアです。

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引用元：最大かつ高性能 AI モデル、Gemini を発表 – AI をすべての人にとってより役立つものに

Gemini（ジェミナイ） を使うには？

Gemini（ジェミナイ）は以下のサービス・媒体で使用できます。

1. Bard
2. API
3. Google pixel8 pro

【Bard】

現在Bardでは、英語版のChromeでのみGemini Proを使用できます。Googleアカウントを作成すれば、誰でも無料で使用できるサービスです。

【API】

APIでは、アメリカ時間12月13日にGeminiのAPIが公開されました。APIを使用して、Gemini ProまたはGemini Pro visionの２つのモデルへアクセスすることができます。

【Google pixel8 pro】

Google pixel8 proでは、Googleが販売するスマートフォンGoogle pixel8 proにおいてGemini Nanoが使用できると発表しています。

Gemini（ジェミナイ）の安全性は？

Googleの発表によると、Gemini（ジェミナイ）はGoogleのAI原則と製品全体のポリシーに基づき、安全性や倫理性に欠ける指示や質問に対しては応答を一切行わないようになっていると発表しています。

参考：Google.japan｜Google AI 私たちの理念

Gemini（ジェミナイ）これからの展望

Gemini（ジェミナイ）は、現在まだ幅広く利用できる状態にはなっていませんが、これから利用できるサービスや媒体はますます広がっていくことでしょう。自然に人間と対話することのできるGemini（ジェミナイ）の登場によって、これからの私たちの生活は、さらに便利になっていくと期待されています。

Gemini（ジェミナイ）が切り開く未来

Gemini （ジェミナイ）の登場は、これからのAI技術に大きな影響を与えると注目されています。

テクノロジーの面では、Gemini（ジェミナイ）を活用することでAI技術を加速させ、より良い製品やサービスの開発を可能にします。ビジネスの面でも、新たなビジネスモデルの創出やビジネス自体の効率化を支援することができるようになります。
テクノロジーやビジネス、私たちが生活していく社会の多くの面でGemini（ジェミナイ）は新たな可能性を開くことでしょう。

シンギュラリティとは？AIがヒトと社会に与える影響

シンギュラリティとは「やがてAIはヒトの知性を超えるだろう」という仮説です。シンギュラリティは「近…

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まとめ

今回は、Googleの最新AIモデル「Gemini」の特徴や３つのモデル、そのパフォーマンス力や安全性、使用方法まで解説してきました。Gemini（ジェミナイ）の特徴は、ハイレベルな推論能力、マルチモーダル性能、ハイクオリティなコードの生成です。そして、「Gemini Ultra」「Gemini Pro」「Gemini Nano」の３つのモデルがあり、MMLUでは90%を記録し、人間の専門家を上回る素晴らしいパフォーマンス力があると判明しました。

Gemini（ジェミナイ）は、これからGoogle製品やサービスに搭載されていくと予想されています。有効利用していきながら、業務の生産性効率をさらに高めていきましょう。

画像生成AIとは

画像生成AIとは、入力したテキストや指示から写真やイラストを生成する人工知能のことです。
従来のデザイン作成においては、専門知識を身に付けたりデザインソフトを導入したりする必要がありました。しかし、昨今では画像生成AIの登場で、誰でも簡単に高品質な画像を生成できるようになりました。

この記事では、SeaArtという画像生成AIについて解説します。

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SeaArtとは

SeaArt（シーアート）は、シンガポールのSTAR CLUSTER PTE. LTD．が運営する画像生成AIです。

SeaArt はStable Diffusion（ステイブル・ディフュージョン）をベースに作られました。
Stable Diffusionは、従来の画像生成AIよりも高速で高品質な画像生成を得意としています。従って、SeaArtもそういった特徴や機能を受け継いでいます。

Stable Diffusionとは？話題の画像生成AIの使い方と注意点

Stable Diffusionとは、最先端のAI技術を用いた画像生成ツールです。この記事では、効…

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SeaArtの料金

SeaArt は無料でも利用できます。
ただし、利用には「スタミナ」が必要です。スタミナとは画像を生成するのに必要な数値であり、無料ユーザであっても一定数のスタミナは毎日付与されます。

有料版の場合は、課金額に応じて付与されるスタミナの量が異なります。
また、課金できるアイテムにはスタミナの他に「コイン」があります。コインには利用期限がありません。
コインとはスタミナがなくなったときに利用できるアイテムであり、スタミナが不足している場合に利用できます。

以下では「2025年9月現在のスタミナの料金・概要」「2025年9月現在のコインの料金」をそれぞれご紹介します。

2025年9月現在のスタミナの料金・概要

2025年9月現在のコインの料金

SeaArtのモデル

SeaArtではフォトテイストやアニメテイストの画像を生成できます。生成される画像の画風に合わせてモデルを選択しましょう。
以下ではSeaArtの具体的なモデルについて解説します。

生成される画風はモデルごとに異なる

以下では、リアルな画像の生成を得意とするモデルと、アニメのようなイラスト画像の生成を得意とするモデルの一例をそれぞれご紹介します。

• LOFI
• MUSE_v1
• ChilloutMix
• Beautiful Realistic Asians
• Uber Realistic Porn Merge (URPM)

• GhostMix
• MeinaMix
• Cetus-Mix
• majicMIX lux
• AnyLoRA – Checkpoint

なお、モデル選択画面は下記の画像を参照してください。

×

※クリックで画像を拡大できます

SeaArtの使い方

以下では、SeaArtの使い方・アカウントの作成方法・画像の作成方法などについて解説します。

アカウント作成・登録

SeaArtを利用するには、アカウントの登録が必要です。SeaArtのホーム画面右上の「新規登録」ボタンを押すと登録方法が選べます。

新規登録の際は、以下の5つから選択しましょう。

1. Googleアカウントを利用して登録する
2. Discordアカウントを利用して登録する
3. Facebookアカウントを利用して登録する
4. 携帯電話の番号を利用して登録する
5. メールアドレスを利用して登録する

新規登録・ログイン画面は以下のようになっています。

×

プロンプトを入力して生成画像を保存する

モデル選択後は、テキストボックスへプロンプトを入力しましょう。プロンプトとは、AIやシステムに対するユーザからの指示や質問のことです。プロンプトは生成画像の品質に影響します。

画像生成時は以下の2点に注意しましょう。

1. 生成したい画像の特徴・雰囲気などのイメージを明確にする
2. プロンプトは簡潔・具体的に記入する

プロンプトの入力後は生成ボタンをクリックしましょう。しばらくすると画像が生成されます。
画像を保存する場合は、画像を右クリックして「名前を付けて画像を保存」を選択しましょう。

画像を編集する場合

SeaArtで生成した画像は、さらに編集することが可能です。

具体的に以下のような編集方法があります。

1. プロンプトを変更する
2. 参考として既存の画像をアップロードする
3. LoRAを追加する

また、生成された画像をクリックして個別に編集することもできます。

SeaArtの機能

SeaArtには多くの機能が搭載されています。
以下では、主な機能の一部について解説します。

創作アシスタント

「助手」ボタンを押すと創作アシスタントが起動します。
創作アシスタントでは、チャット形式でアイデアを入力すると簡単にAIが複数のプロンプトを掲示してくれます。

今回「夜中にくるみ割り人形と踊る少女。イラスト」と入力したところ80文字程のプロンプトを4つ掲示してくれました。

×

上記のプロンプトの1つ（赤枠）を編集して生成した画像は以下に写っている4つです（水彩風からアニメ風に変更しました）。

×

Img2Img

Img2Img（イメージtoイメージ）とは、元となる画像から新たに画像を生成する機能です。プロンプトを編集・加筆することで画像を部分的に変更・修正できます。また、見切れている部分を付け足すことも可能です。

SeaArtで生成した画像をImg2Imgに変換する場合の手順はまず、画像作成ページで編集したい元画像を選択します。そのあとに「バリエーション」ボタン、もしくは「遊んでみる」ボタンから設定できます。

×

それ以外の画像を編集したい場合は「参考画像」ボタンからImg2Imgを選択してアップロードしましょう。

×

コントロールネット

コントロールネットとは、掲示された画像を基に特定のポーズで人物を生成したり、似た構造の建築物を生成したり、元画像を特定の画風に変えたりできる機能です。

既存の画像をアップロードする場合、作成方法はImg2Imgと方法が同じです。

SeaArtで生成した画像を選択する場合は「バリエーション」ボタンをクリックして、一度Img2Imgに変換してから「参考画像」ボタンをクリックすると変換できます。また、2025年9月現在では、14種類から選択できます。

AI画像アレンジ

AI画像アレンジとは、画像内のモノやヒトなどを置き換える機能です。
たとえば、イラスト内の星を月に変えたり、人物がかけているメガネを外したりすることが簡単にできます。
AI画像アレンジは「参考画像」ボタンをクリックして変換できます。

ここでは、SeaArtで生成した以下の画像のうちの1つを置き換えました。

×

上記、右端の画像を使用

×

背景に三日月を付け足したもの

×

参考画像

参考画像とは、元となる画像を参考にして新たにキャラクターを作成してくれる機能です。
たとえば、生成したキャラクターや既存のキャラクターを少しアレンジしたい場合などに活用できます。

参考画像を利用する際は「参考画像」ボタンをクリックして変換しましょう。

LoRA

LoRA（ローラ：Low-Rank Adaptation）とは、既存の生成モデルに追加で画像を読み込ませて学習させる機能です。モデルに追加学習させることで、生成結果を微調整できます。

かつて、LoRAはStable Diffusionでしか使用できず、手順も複雑でした。
しかし、現在は専門知識のない人でも手軽にSeaArtでLoRAが利用できます。
LoRAの利用手順は以下の通りです。

1.「画像作成」ページの「追加」ボタンから選択する

×

2.使いたいLoRAを選ぶ（「使用する」ボタンをクリックする）
※ここでは、画像右下のLoRAを選択しました。

×

3.LoRAが追加された

×

アップスケール

アップスケール機能を利用すると、元画像が拡大できます。

SeaArtで生成した画像を選択する場合は、「超解像」ボタンをクリックします。
一方、それ以外の画像を拡大する場合は「AIツール」タブのアップスケールを選択して既存の画像をアップロードしましょう。

再描画

再描画とは、SeaArtで生成した画像をアレンジしてくれる機能です。選択箇所を指定してプロンプトを入力すると描画してくれます。利用する場合は、画像をクリックして「再描画」ボタンをクリックしましょう。

生成したい画像のサイズを選び、「塗る」ボタンで描画したい箇所を選択します。今回は、プロンプトに「空には無数のランタンが降っている」と入力しました。

×

以下は生成された画像です。

×

SeaArtの危険性・注意点

以下では、SeaArtの危険性や注意点について解説します。

商用利用の可否と著作権について知っておく

SeaArtの公式サイトによると、コンテンツの知的財産権は作成者に帰属するため、自身がSeaArtで作成した画像は商用利用が可能であると書かれています。
一方、他のユーザの作品を商用目的で利用する場合は、作成者から承諾を得るようにとの記載もあります。

これは、他者の著作権を侵害しないようにするためです。
画像生成AIで生成した画像が著作権を侵害しているかどうかは、類似性（2点以上の作品がどれだけ似ているか）と依拠性（既存の著作物をどれだけ参考にしたか）の2軸で判断されます。

また、SeaArtの公式サイトでは、商用利用に関するリスクや責任は負わないことを明言しています。従って、他者の作品を商用利用する際は、きちんと作成者に承諾を得てからにしましょう。

センシティブな画像を生成する危険性がある

センシティブな画像とは、一般的に露骨な性的描写や暴力描写などを指します。
職場や公共の場での閲覧が、躊躇われるコンテンツを想像するとわかりやすいかもしれません。
このようなセンシティブなコンテンツを、NSFW（Not Safe For Work）といいます。SeaArt側の対策では、NSFWコンテンツへぼかしが入るように設計されています。

また、画像生成時にNSFWを生成しないよう、ネガティブプロンプトを入力することも可能です。
ネガティブプロンプトとは、画像生成AIの使用時に生成してほしくない要素をあらかじめプロンプトとして入力することを指します。

生成AIパスポート/試験の勉強方法・取得メリットなど

この記事では、生成AIパスポート試験の内容や勉強方法、取得メリットを分かりやすく解説します。AI初…

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まとめ

SeaArtには、豊富な機能が搭載されており、誰もが手軽にクオリティの高い画像を生成できます。
また、これまでは操作が難しく、一部の人しか使えなかったLoRAを手軽に扱える点もSeaArtの魅力です。

一方で、画像生成AIの利用時には著作権を侵害する危険性や、センシティブな画像を生成してしまうリスクがあります。
画像生成AIを安全に利用するうえでは、AIリテラシーを身に付けることが大切です。

物流業界の2024年問題とは？

物流 2024 年問題とは、物流需要が増大するのに対して、ドライバー不足などにより物流の供給が間に合わないという問題です。今後は中長期的に、需要が供給を上回ることが予想されています。

2024年問題が社会へもたらす影響

ドライバー不足などにより長距離輸送が難しくなり、生鮮品の流通が難しくなり、輸送に時間を要するようになるでしょう。すでに宅配便の一部地域では翌々日配送に変更される動きが見られます。運賃の上昇が懸念されており、ドライバーの賃金が現状では低く、ドライバー不足の一因となっています。

こちらの「人手不足の業界で働く！就活でのメリットを解説」では人手不足に関する問題を扱っています。こちらの記事もあわせてご参考ください。

2024年問題の課題や問題点とは

物流現場では、長時間のドライバーの待機時間や契約にない店舗内での棚入れ作業などによる長時間労働、価格競争に伴う厳しい取引環境・雇用環境の問題が発生しており、人手不足の原因となっています。すでに深刻な人手不足が問題となっている物流業界において、労働時間の制限によりさらなる労働力不足が予想されます。

こちらの「ITエンジニアはいまだに不足が続いている！？」では人手不足に関する問題を解説しています。こちらの記事もあわせてご参考ください。

2024年問題解決に向けたプロセスとは

ここまで、2024年問題の概要について紹介してきました。この問題を解決するにはどのような方法があるのでしょうか。2024年問題解決に向けたプロセスについて紹介していきます。

2024年問題解決のためのIT導入

物流業界がITを活用することで、より効率的で安全な配送サービスの実現が期待されています。
IT活用の例として、夜間積み込み用アプリがあります。このアプリを活用すれば、トラックの積み込み作業を夜間に行い、朝の渋滞を回避し、労働時間の短縮が可能になります。
また、配送スピードや精度を向上させるだけでなく、顧客にとってもよりスムーズで信頼性の高いサービスを受けられます。
ただ、デジタル化にはコストやセキュリティなどの課題も潜んでいますので、導入の際には慎重に取り組が必要でしょう。

物流×ITがもたらす変化

物流業界において、ITを活用は変化をもたらします。たとえば、人手不足の解消においては、高齢化や少子化による人手不足が深刻な課題となっています。
人手不足の問題はITの導入により、作業の一部や特定のプロセスを自動化することで解決できます。
配送ルートの最適化、在庫管理の効率向上、注文処理の自動化などが当たります。

こちらの「AIの歴史と流れ　今後の課題もあわせて解説」ではAIの歴史や今後の課題、IT導入がもたらす変化について解説しています。こちらの記事もあわせてご参考ください。

2024年問題の解決にITは貢献できるのか

2024年問題への対応策として、物流業界ではいくつかの取り組みが求められます。まず、配送計画の見直しや働き方改革は重要な要素です。しかしこれだけでは不十分であり、ITの導入が不可欠です。

物流×ITによる具体的な貢献事例

物流業界がIT技術を駆使することで、業務の最適化と効率化が進んでいます。たとえば、日本郵便は山間部や離島などへの荷物配送において、ドローンを導入する予定です。
また、運送予約システムの導入により、荷物の発送や受取りがオンラインで行えるようになりました。これにより、顧客が自分の都合にあわせて手軽に物流サービスを利用できるようになり、同時に配送コストや手間が削減されています。
さらに、無人トラックの導入も注目すべき取り組みです。ボルボ社が実施した実証実験では、複数のトラックが自動運転モードで走行します。これにより、運転手の労働時間の低減が実現され、運転の安全性も向上しています。
こうしたITの活用は、物流業界において新しい可能性を広げています。より迅速で効率的かつ安全な物流サービスが実現します。

早期のIT導入は2024年問題に有効

ITは既存業務の効率化や品質向上に役立ちます。
たとえば、自動配車システムや動態管理システムを導入することで、配送計画や運行管理を最適化し、コスト削減や納期短縮などの効果が期待できます。
しかし、ITツールの活用にはまだ課題も多いです。運送業においては、安全性や法令遵守に関するITツール導入は進んでいますが、業務効率化に関するITツールの導入はまだあまり進んでいません。

早期にITを導入する利点

ITは、従来の業務内容にて数々の課題に立ち向かうための有力なツールです。
たとえば、自動配車システムや動態管理システムの導入は、配送計画や運行管理を最適化し、コスト削減や納期短縮などの効果をもたらします。物流プロセス全体がスムーズに進行し、業務の効率性が向上します。同時に、人的ミスの可能性を低減し、配送の精度を向上させます。
車両運行管理システムやIT点呼の導入により、安全性や法令遵守が確保され、事故や違反などのリスクが低減されます。とくに、ドライバーの安全な労働環境を確保するためには、これらのITツールは不可欠です。労働時間や健康状態の適切な管理は、企業にとって法的な観点からも重要です。
さらに、ITは少ない人手や時間で生産性を高められます。たとえば、人間の判断や操作を代替するためにAIやIoTを活用し、業務プロセスをより効率的に実行できます。データの収集や分析を自動化し、迅速で正確な意思決定ができます。

まとめ

物流業界において早期のIT導入は、数多くのメリットをもたらします。業務の効率化や品質向上、安全性確保などの要素は業界における競争力向上につながります。投資やリスクが伴う一方で、大きな効果が期待できます。
2024年問題に対しては、恐れるのではなく前向きに取り組み、業界全体をよりよい方向に進化させるチャンスと捉えるとよいでしょう。ITを駆使して物流業界をよりよく変革していくことが今後の重要なポイントになるのではないでしょうか。

教育分野でもAI導入が推奨されています。導入することのメリット、デメリットは何があるのでしょうか。また、これからAI化が進んでいく中でどのようなポイントを押さえてAIと関わっていけばよいのかもご紹介していますので、ぜひ参考にしてみて下さい。

AIと教育現場を取り巻く変化

AIを導入すると、教育現場ではどのような変化が起こるのか詳しく見ていきましょう。

「AIとは？技術開発の流れ｜身近な技術や応用・将来性まで」では、そもそもAIとはについて詳しく解説していますので、こちらもあわせてご覧ください。

AI教育が推奨される

文部科学省より、GIGAスクール構想が発表されました。GIGAスクール構想とは、子どもたち一人ひとりに最適化された、創造性を育む教育ICT環境の実現を目指す取り組みのことです。
具体的には、デジタル端末・通信ネットワーク・クラウドをワンセットで教育現場に整備し、生徒の学習記録などをビッグデータで収集・分析して生徒それぞれが端末利用することによって最適化された教育コンテンツを提供することを想定しています。

教育分野にAIを導入するメリットとデメリット

AIを教育現場に導入するにあたりメリット、デメリットが存在します。どのようなメリット、デメリットなのか見比べてみましょう。

教育分野にAIを導入するメリット

AIを教育現場に導入するメリットは以下の通りです。AIを導入することで何が可能になるのかを見ていきましょう。

個々に適した学習ができる

教育現場にAIを導入すると、生徒一人ひとりの理解度に合わせた教育ができるようになります。
通常の授業などでは、どうしても理解に差が生まれてしまいますがAIを導入すれば、そのような困った状況時でも個々に合わせた最適な学習が可能になります。

リアルタイムでのアドバイス

AIを導入すると、リアルタイムでの教育支援が可能になります。
AIが、生徒の理解度が低い部分をみつけて、その場で適切なアドバイスや追加の教材を提案します。これにより、従来の授業の形では叶えられなかった個々の学習ニーズに対応することができ、自分に合ったペースで学習を進めることができます。

教師の負担が軽減する

AIを導入すると教師の負担が少なくなることも期待されています。
試験監督や出席確認、採点業務をすべて自動化することができます。AIを活用してできた時間は授業内容を見直しする時間や、生徒とコミュニケーションを取る時間にあてるなど、有効的な時間の使い方が出来るようになります。

成績を正確に分析できる

AIは膨大なデータを蓄積して分析することが可能です。
収集したデータから成績を正確に分析でき、評価がより平等に行えるでしょう。そして学力向上のための必要なポイントを把握し、授業で使用する教材の評価も行うことができます。

教育分野にAIを導入するデメリット

一方で、AIが教育にもたらすデメリットもあるのです。どのようなデメリットなのか見ていきましょう。

事前にデータの蓄積が必要

AIを導入して活用するためには、データを事前に蓄積させておく必要があります。
データの蓄積が少ないと、高精度な分析を行うことができません。AI導入の際は、教育用コンピュータや無線LAN、高速・大容量のインターネットなどICT教育に最低限必要な環境を整える必要があります。
AIを活用するまでに事前に蓄積する時間が必要になること、ハードウェア導入のコストがかかることはあらかじめ把握しておくことが重要です。

考える力の低下

物事を自ら学ぶ力、考える力を養っていくことが、教育分野では求められています。
もし、AIにすべて任せてしまうとすぐに解決策が用意されてしまうことから自分で物事を考える力、学ぶ力が失われてしまうことが懸念されています。
そのため、AIだけで学ぶ力、考える力を育んでいくのは難しいと言えるでしょう。

雇用の減少

自動化が可能なものは、すべてAIで活用が可能です。単純な作業をAIに任せることで、その分の労力を大幅に減らせるでしょう。そのため今までのような単純作業をするための人員確保をする必要がなくなると言われています。

「シンギュラリティとは？AIがヒトと社会に与える影響」や「10年後もなくならない仕事とは？職種や就職する方法を紹介！」ではこれからAI社会になっていくにつれて必ず知っておきたい内容をご紹介しています。ぜひあわせてチェックしておきましょう。

AIを活用した教育事例とは

教育現場の先生たちの負担軽減のため、生徒一人ひとりに向き合うためにAIを活用して問題解決をしている事例があります。

個別に合わせた学習支援システム

端末で生徒が回答した内容をAIが分析する機能が活用されています。
一人ひとりのレベルに合わせて苦手な教科やつまずきやすいポイントを解決するために、生徒に合わせて解くべき問題を出題してくれる機能もあります。授業中に、AIが生徒の個々の回答時間と結果を収集・分析し、教師は授業中でもリアルタイムに生徒の理解度を確認することができます。

音声認識を活用した授業

英語学習などでは、AIによる音声認識が取り入れられています。
英語を学習していく上では、正しい発音をよく聞き、真似して話すことが大変重要になります。教師自身が正しい発音なのかそうでないのか判断に迷ってしまっても問題ありません。正しく発音できているかをAIが客観的に判断し、点数化して教えてくれます。

顔認識を活用し出席確認の自動化

従来、出席確認は教師が集計していました。出席日数をパソコンに打ち込み計算を自動化したとしても、元となるデータ入力に手間がかかります。AIの顔認識システムを使用すれば、誰がいつ出席したかをすべて自動で分析できます。

教育現場でAIを最大限活用するためには？

AIを最大限活用するためにはどのように付き合っていくべきでしょうか。一緒に考えてみましょう。

AIと教師の役割分けが重要

AIは、それぞれの理解度に合わせて最適なアドバイスをしていくということが得意ですが、子どものやる気を引き出したり、自ら学ぶ力や考える力を養ったりしていくことは得意ではありません。そのような学習における個別のアドバイスをする際には、AIを最大限活用していく価値があります。
教育ではコミュニケーションを取り、一人ひとりの個性を理解し子どもに寄り添っていくことが非常に大切です。今後はAIと人間の役割分けを明確にしていくことが重要になります。

まとめ

AIを教育の現場に導入すると起こるメリット、デメリットについて理解できたでしょうか。
AIを導入すると生徒の考える力の低下や、ハードウェア導入のコストがかかるとともに事前のデータの蓄積が必要といったデメリットもありました。そして作業の自動化に伴い、教師の雇用数が減少するかもしれないといった懸念点もあります。
しかし、生徒一人ひとりのニーズに適した学習の実現やAIによる正確な成績評価、作業の自動化により業務負担が軽減されるので、その分生徒の創造性や道徳性などを養っていくための時間を確保できるようになるというメリットもあります。
このような形でAIと教師の役割分担を明確にしていくことが、教育分野の質の向上にもつながっていくのではないでしょうか。

日本企業におけるAI導入は、世界と比べて遅れが顕著になっています。Thundermark Capitalが公表している「AI研究ランキング2022」では、AI研究をリードする上位50カ国のうち、日本は10位でした。グローバル企業のランキングでは大企業が主にランクインしていますが、いずれもトップ10からは外れています。
この記事では、AI導入における国内の現状や、AIを導入する必要性などをご紹介します。

日本企業のAI導入状況

総務省が公表している「令和5年版情報通信白書」や関連報告書によると、日本企業のDX化の取り組み状況について「実施していない」と回答した企業は50％を超えていました。
70％以上の企業が「実施している」と回答している米国、ドイツ、中国の3ヵ国と比べると、日本のDX化は明らかに遅れていると言えるでしょう。

企業の規模別に見ても、大企業での実施率が約75％のところ、中小企業では30％に達しておらず、企業規模によってDX化の取り組み状況に差異が生じています。これらの要因として、以下の2点が挙げられます。

• 日本ではAI研究があまり進んでいない
• 国全体でDX化が遅れている

日本ではAI研究があまり進んでいない

スイスの国際経営開発研究所（IMD）が発表した「世界デジタル競争力ランキング」において1位アメリカ、2位オランダ、3位シンガポールと続く中、日本は32位でした。同じアジアでは、韓国は6位、中国は19位にランクインしています。
このランキングは、政府・企業・社会の変革につながるデジタル技術を導入・活用する能力、を評価したもので、諸外国と比べると日本のAIに関する競争力は低いと言えるでしょう。
また総務省が公開している報告書によれば、日本企業におけるシステム開発の内製化状況は、自社開発の割合が44％、一部を外部委託している割合は31％でした。米国、ドイツ、中国の3ヵ国では自社開発の割合が75％以上となっており、この点からも日本でのAIの研究開発は進んでいないことがわかります。

参考：世界デジタル競争力ランキング 2023 ｜国際経営開発研究所（IMD）

参考：国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究の請負成果報告書｜総務省

国全体でDX化が遅れている

総務省が公表している「令和４年通信利用動向調査報告書（企業編）」では、企業がAIなどのシステムやサービスを導入しない理由について尋ねています。最も多い回答は「導入すべきシステムやサービスが不明だから（44.5％）」でした。ついで「使いこなす人材がいないから（43.9％）」「導入後のビジネスモデルが不明確だから（42.5％）」と続きます。この結果から、DX化が遅れている理由は「AIに関する認知や理解が広まっていないこと」が大きな要因と言えるでしょう。
また、AIを導入した企業の8割以上が導入により「効果があった」と回答しています。AIへの認知・理解を広げることが、DX化を進めるうえで非常に重要となるでしょう。

参考：国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究の請負成果報告書｜総務省

日本企業のAI導入が必要な理由

上記でご紹介したように、日本ではAI研究が進んでおらず、国全体でDX化が遅れている現状にあります。このような状況で日本企業のAI導入が必要とされる理由として、「2025年の崖」問題の回避・対策、および「2040年問題」に備えることが挙げられるでしょう。
ここからは、その理由について詳しくご紹介します。

「2025年の崖」問題の対策

「2025年の崖」とは、2018年9月に経済産業省から公表された「DXレポート」にて言及された言葉で、ITに関わる方であれば一度は耳にしたことがあるかもしれません。これまでのシステムを放置し使い続けることで、今後想定される問題・課題があり、対応策が必要であると警鐘を鳴らしています。
その対策の一環として「AI導入」が必要とされています。業務の効率化だけでなく、人材的・技術的課題の問題を解決する糸口になる可能性があり、期待されている対策の一つです。

「2025年の崖」について詳しく知りたい方は2025年の崖とは？ DX本格化によるITインフラエンジニアの将来性を解説の記事をご一読ください。どのような問題・課題が想定されているのか、ご紹介しています。

「2040年問題」に備える

もし「2025年の崖」を乗り越えられたとしても、現在あるさまざまな問題から脱却できなければ、日本社会に「2040年問題」が到来すると懸念されています。
この問題は、日本の高齢者人口の割合が増大化、および生産年齢人口の割合が急減することで起こるとされる諸問題のことです。国内経済や地方自治体を含む社会維持、インフラの老朽化や人材不足なども含め、危機的状況に陥ると予想されています。
これらの諸問題に対し、代替可能な範囲にAIを導入して置き換えていくことで、起こり得る問題に備えられると期待されています。

参考：自治体戦略2040構想研究会　第二次報告｜総務省

AIを導入するメリット・デメリットとは

日本企業がAIを導入する理由として、主なものは以下の3点が挙げられます。

• 業務の効率化および生産性の向上
• 労働力不足の解消
• 新しい働き方の実現

多くの現場で、業務の効率化や労働力不足の解消は重要な課題であり、新しい働き方を実現させていくことも「働き方改革」で重要となっています。これまで人が処理していた業務のうち、AIを導入して代替可能となれば、さまざまな問題の解決へとつなげられるでしょう。
ここからは、AIの導入におけるメリット・デメリットをご紹介します。

メリット

• AI導入のメリット
• 不具合や設定ミス以外でケアレスミスが起こらない
• 24時間稼働させることも可能なため、処理可能な業務量が増える
• AIで生産計画を最適化し、人材の適切配置を行うことが可能

AIは決められた手順の業務を確実にこなすことが得意です。不具合や設定ミス以外でのケアレスミスが起こらない点は、大きなメリットと言えます。あらかじめ業務に沿った仕組みを設計しておけば、安全かつ正確に業務を処理できます。24時間稼働も可能なため、処理できる業務量も多くなるでしょう。
他にも、AIを用いて生産計画を最適化することで、人材を適切配置するなどの使い方も注目されており、さまざまな業界での課題解決が期待されています。

デメリット

• AI導入のデメリット
• 業務の代替・自動化による、一部の業務やそれに伴う雇用が消失
• 導入に必要な設備投資コストのため、一時的に投資コストが増大する
• サイバー攻撃などのサイバーセキュリティリスクの増大
• サイバーセキュリティや緊急対応対策などのコストがかかる

メリットが数多くある一方で、デメリットも存在します。
業務をAIに代替・自動化することにより、一部の業務やそれに伴う雇用が消失します。また、導入には設備投資コストが必須であり、一時的な投資コストが増大することもあるでしょう。
導入における重要な注意事項は、サイバーセキュリティリスクの増大です。近年は世界中でサイバー攻撃による被害が拡大しているため、機密情報の窃取やデータ破壊など、重大な被害を受ける可能性があります。そのため、AIの運用時には十分なセキュリティ対策が必須となり、こちらのコストも必要となります。
加えて、なんらかの事情でAIが緊急停止した場合に備え、復旧などの対応策も事前に考えておく必要があるでしょう。

企業がAIを導入するために必要な5つのステップ

企業がAIを導入するために必要なことは、AI導入活用事例の調査から目的の設定、業務範囲の決定やツールの選定など意外と多くのステップが必要になります。しかし、細かくステップを挙げていくと準備をしなければならない項目が非常に多く、わかりにくくなってしまうため、ここでは5つのステップにまとめました。
AI導入に失敗しないよう、一つひとつのステップを確認しながら、丁寧に進めていきましょう。

1. AI導入のステップ
2. AIを導入する目的と目標を定める
3. AIを活用する業務範囲を決める
4. 導入するAIツール・サービスを決める
5. AIを導入して試験運用を行う
6. 本格的に運用を開始する

1．AIを導入する目的と目標を定める

まずは、同業種にこだわらず導入事例・活用事例の調査を行いましょう。調査を行う中で、導入における自社の課題を見つけ出すことが重要です。見つけた課題から参考にする活用事例を探し、導入する目的と目標を定めます。
自社の課題を理解できていると、外部に相談する際に要点をうまく伝えることができます。調査した活用事例から導入や活用イメージがつかめたら、AI導入のプロなど、専門知識のある相手に相談してみるのがおすすめです。課題解決や目的・目標に合った導入方針を定める際に、心強い味方となるでしょう。

2．AIを活用する業務範囲を決める

次に必要となるのは、定めた目的・目標に合わせて、活用する業務範囲を決めていくことです。業務範囲が定まらないと、AIに学習させるデータの範囲も決まらないため、しっかりと範囲を定めましょう。おすすめの方法として、現状の業務を細かく書き出して、AIに任せる部分を洗い出す方法があります。この方法の場合、任せる部分を洗い出すことで、AI学習用のデータも準備しやすくなります。
手間がかかる部分もありますが、活用に必要な工程と考え、業務範囲の選定と学習データの用意を行いましょう。

3．導入するAIツール・サービスを決める

これまでに定めた目的・目標と、活用する業務範囲に合わせて、AIツールまたはAIサービスの選定を行います。合わないものを選んでしまうと、目的達成どころか逆に非効率的な結果になる場合があります。適当な選び方をしないよう注意しましょう。
選定方法や「似たツールのどちらが合っているかわからない！」と悩む場合は、専門的な知識をもつ相手や、外部の企業に相談してみるのも一つの方法です。目的・目標を定める時に相談した相手がいる場合は、続けて相談や支援を受けるとスムーズに進むかもしれません。

4．AIを導入して試験運用を行う

AIツール・サービスが決まったら、AIの学習および導入段階です。用意しておいたデータをAIに投入して、AIに必要な学習を行わせます。AI学習の方法には2つの学習方法があります。一つは機械学習で「与えたデータから背景にあるルールやパターンを学ぶ」ものです。もう一つは深層学習で「データを多層的な構造でとらえてAI自身が思考し成長していく」ものです。どちらの学習方法がふさわしいかは目的や活用用途によって異なります。選んだツールと活用用途、達成したい目的・目標に合わせましょう。
学習が終わったら、既存システムと連携を図るために試験運用を行います。ここで連携に不具合があるとわかれば、すぐに調整と再テストが行えるため、本格運用後に問題が起こりにくくなる、というメリットがあります。しっかりと試験運用を行い、業務に加えられるよう調整を行うことが重要です。

5．本格的に運用を開始する

一通りの試験運用を終えたら、AIツール・サービスの本格運用に移行しましょう。この際、本格運用に切り替えたタイミングでは全社一斉に使い始めず、試験運用を行っていた部門の周辺部門に広げて様子を見ることをおすすめします。
対象部門にAI活用が浸透してきたら運用範囲を少し広げる、といった手順で運用導入していくと、大きな問題が起こりにくくなります。この手順を繰り返して、最終的に全社で運用するように段階を踏んで運用導入していくと、安全に導入が行えるでしょう。

まとめ

日本のAI研究は他国と比べて遅れており、日本企業のAI導入率も他国と比べて遅れています。国全体で「AIに関する認知や理解の不足」が大きく、DX化が進まない大きな要因とも言えます。
直近に迫る「2025年の崖」や、今後懸念されている「2040年問題」などに備え、対策を講じていくためにも、AI導入・活用は必須と言えるでしょう。メリット・デメリットに左右されず、備えの一つとしてAI導入を検討していくことが重要かもしれません。

音声認識とAIが互いを活かし合うAI音声認識は、スマートフォンに搭載されているSiriやGoogleアシスタントをはじめとした、対話によって操作や回答が得られる技術です。

本記事ではこの音声認識とAIについて、その仕組みや活用事例をメリットやデメリットと合わせて解説します。

AI音声認識とは

AI音声認識は入力した音声をテキスト化する音声認識に、AIの「考える力」が加わった技術です。両者の融合は音声の認識率向上だけでなく、AIとの対話を可能にしました。

この能力によって、ビジネスや生活における省力化や自動化を実現する多種多様なツールが生み出されています。AI音声認識の対話能力は、今なお発展の途上にある最新技術です。

音声認識の仕組み

音声認識は、マイクから入力された音声を分析・理解し、データやテキストに出力する技術です。タイピングよりも速いテキスト化や、機器の操作方法としても使えるなどの特徴を持っています。以下の項目では、音声認識を構成する4つの技術について詳しく解説します。

音響分析

AI（コンピュータ）はアナログの音声から言語を認識することはできません。音響分析はマイクから入力された音声をデジタル化することで、AIが認識できるデータに変換する工程です。

音響モデル

デジタル化された音声から音素を抽出します。音素とは言語を構成する最小の単位です。音素の数は言語によって異なり、日本語は24音素（5母音音素＋16子音音素＋3特殊音素）、英語は44音素（20母音音素＋24子音音素）で構成されています。

発音辞書

音響モデルで抽出した音素を組み合わせ、単語として認識するデータベースの役割を果たすのが発音辞書です。発音辞書を通じることで、音素の組み合わせは言葉として認識されます。

言語モデル

言語モデルは、単語のつながりや出現率から言語をモデル化したものであり、文法や公式に相当する部分です。発音辞書で認識した単語を組み合わせ、意味のある正確な文章として認識する役割を果たします。

AIが音声認識にもたらした効果

AIが持つ機械学習の特徴によって学習の自動化や高精度の学習が実現し、音声認識そのものの精度も大きく向上しましたが、AIが音声認識にもたらしたのは精度の向上だけではありません。

音声認識にAIの思考力が加わったことで、音声による受け答えが可能になりました。つまりAIとの対話が実現したわけです。これによりAIを用いた音声認識は、ビジネスでの活用性やメリットを大きく進歩させました。

AIの発達と変遷についてはこちらの記事、AIの歴史と流れ　今後の課題も合わせて解説で、より詳しく触れています。またAIを開発するエンジニアについてはこちらの記事、AIエンジニアとは？仕事内容と目指し方を簡単に解説で紹介しています。合わせて参考にしてください。

AI音声認識のメリット

AI音声認識のメリットには、業務の効率化や自動化、さまざまな機器の操作性も向上するため、手間の軽減や時間の削減が期待できます。以下にAI音声認識の活用事例をまとめました。

AI音声認識の活用事例

AI音声認識のデメリット

さまざまな分野で活用されている極めて優秀なAI音声認識ですが、発展途上の技術であるため苦手な分野も存在します。以下にAI音声認識が抱えるデメリットや留意しておくべき課題についてまとめました。

AI音声認識が抱えている課題

AI音声認識の将来性

AI音声認識技術の将来は課題の克服をはじめ、単なる音声認識精度の向上だけでなく、さまざまな分野に拡大して行くでしょう。以下にAI音声認識の将来性について3つ紹介します。

スマートスピーカーの普及

AI音声認識の発達とともに、音声のみで操作を可能とするスマートスピーカーの普及も更に進むと考えられます。また双方向的な翻訳精度の向上はグローバルな会話を可能にし、生活もビジネスも豊かになるでしょう。

医療分野への応用

AI音声認識は言語の分野だけでなく、心肺や血流の異音を検出する研究も進んでいます。これにより予防医療への応用や、対話により医療情報の提供を求めることも可能になると考えられます。

ロボットとの対話

AI音声認識による言語認識の精度向上により、IoT機器やAIアシスタントとの対話も、より自然なものになるでしょう。これにより買い物や運転の指示も口頭のみで可能になると考えられます。

まとめ

音声認識にAIの思考力が加わったAI音声認識は、先端技術であると同時に日進月歩の成長過程にある技術として、今後の市場拡大も注目される技術です。人的省力化や自動化の切り札として、さまざまな業界で活用されており、私たちの生活においても身近な技術になりつつあります。

AI音声認識は急速に拡大する反面で、悪用されるリスクも常に存在しています。正しく使うコンプライアンスの姿勢とともにリテラシーも向上させ、ぜひ活用への理解を深めてください。

生成AIとは、入力したテキストやデータから文章・画像を生成するAIのことで、有名なアプリケーションにChatGPTがあります。新たなデータの入力、パターンや関係性などから学習できる点が特徴です。
こういった生成AIは社内業務の効率化に役立ちます。しかし、生成AIを法人利用する方法がわからない、という場合もあるでしょう。この記事では、生成AIを法人利用するにあたって、悩み別・手段別の方法やおすすめツールをご紹介します。

【悩み別】生成AIを法人利用する方法

生成AIを法人利用するために重要なことは、AIツールやサービスの導入と、導入に関連する問題・悩みの解決です。
ここからは、法人利用を実現するにあたって弊害となる、問題・悩みの解決方法を悩み別にご紹介していきます。

社内の業務に生成AIをどう使えばいいかわからない

社内業務に対し、どのようにAIが活用できるのかわからない、といった場合があります。そういった場合は、他社の活用事例を調べてみるといいでしょう。他社の事例と自社の状況を照らし合わせて、どの業務にどういったAIが適しているのか確認・検討することをおすすめします。該当する事例がわかったら、AIサービスを開発している企業へ機能の詳細について問い合わせることも有効でしょう。

生成AIのツールやサービスの安全性がわからない

生成AIを使用できるツールやサービスは数多くあります。その中から選ぶ際に「どのAIツールやAIサービスが安全なのかわからない」といった点に悩むこともあるでしょう。そういった場合は、それぞれのツール・サービスが紹介されている記事を確認して、安全性を見極めることが大切です。記事だけではわからない場合、AIツール・サービスに詳しい企業などに相談することも一つの手段です。また、不明点を直接問い合わせることも有効と言えるでしょう。

生成AIに社内の機密情報を学習されそうで不安

OpenAI社が提供している「ChatGPT」などの学習機能について、何かと話題になっています。そのことから「生成AIに社内の機密情報を学習されてしまわないか不安だ」と感じることもあるでしょう。その場合、APIを経由した生成AIの利用といった方法があります。
OpenAI社は「API経由の利用では、現時点ではモデルの学習に利用しない」としています。APIを経由した生成AIの法人利用であれば、個人情報や機密情報の漏えいのリスクを低減できるでしょう。この他にも、入力したデータを学習しない設定に変更して利用する、といった手段もあります。

上司が生成AIの法人利用を許可してくれない

上記で挙げたような3点の懸念事項や、AIなどの機能に明るくないことなどを理由に、上司が許可してくれないケースもあるでしょう。そういった場合、社内における生成AIの認知度や知識がない、もしくは知識が偏っている可能性などが考えられます。社内全体で正しい知識を共有するためには、生成AIに関するセミナーを社内で実施することが重要です。生成AIができることや、社内の課題解決に活かせる技術などの理解を深めることで、生成AIの導入利用へつなげられるでしょう。

【手段別】生成AIを法人利用する方法

生成AIを導入したい業務などが確定したら、自社に合った導入方法を選ぶ段階です。生成AIは、広く知られるChatGPTをはじめとして、多様なツール・サービスが存在します。自社が必要とするものに合致したツール・サービス、利用方法を選ぶことが重要です。
ここからは、法人利用する方法を手段別にご紹介していきます。

提供されている生成AIをそのまま利用する

導入・利用が容易な方法として、提供されている生成AIをそのまま利用する方法があります。例を挙げると、ChatGPTやGoogle Bardは、無料アカウントを作成するだけで導入が可能です。しかし、利用する際には著作権侵害や情報漏えいのリスクがあるため、注意が必要です。インターネット上の情報をもとに回答が生成されていることを念頭に置き、著作権や情報漏えいなどを避けるため、問題がないか確認を行うことが重要と言えるでしょう。

生成AIが組み込まれたSaaSを利用する

SaaSとはサービスとしてのソフトウェアのことで、正式名称は「Software as a Service」です。多くの企業が取り入れている、ERP（統合基幹業務システム）やCRM（顧客関係管理）などは業務系SaaSにあたります。同様のシステムを利用している場合は、生成AIをベースに構築されたSaaS、またはシステムにAIが組み込まれたSaaSを法人利用する方法があります。
この手段を選んだ場合は「他社が提供するサービス利用」「自社でSaaS開発してから導入」のどちらかを選択する必要があります。どちらを選んでもメリット・デメリットはありますので、自社の環境に合わせて選びましょう。

APIを経由して生成AIのサービスを利用する

情報漏えいのリスクを減らしながら法人利用する方法として、API（Application Programming Interface／アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を経由して、AIサービスを利用する方法があります。APIを経由して入力されたテキストデータなどの入力内容は、AIの学習に利用されません。その点を活用すれば、社内外からの問い合わせに自動応答できるシステムの構築が可能です。
デメリットとして、APIの利用料金は入力・出力トークン数に基づいて計算される従量課金制です。API経由で利用する場合は、工数とコストの面に注意しましょう。

OpenAIのPlaygroundを利用する

ChatGPTと似たAIツールに「OpenAI Playground」というツールがあります。どちらも同じOpen AIが開発したAIツールであり、文章生成以外にもテキスト分類や言語翻訳など、多岐にわたる用途に活用が可能なツールです。Open AIのアカウントを登録していれば利用可能なため、法人としても個人としても導入しやすいツールと言えるでしょう。
しかし、セキュリティ面の保障が完全ではないため、安全面に不安が残ります。また、ChatGPT同様に自然言語処理タスクに特化したAIツールではありますが、自社向けのカスタマイズができないため、導入前にじっくりと検討する必要があるでしょう。

AIサービスの法人プランを利用する

生成AIを法人利用する最終的な方法として、企業向けのサービスや法人を対象としたプランを選択する方法があります。たとえば「ChatGPT Enterprise」「NewtonX」などが挙げられるでしょう。法人向けのサービスやプランを選んだ場合、使用回数の制限がなくなったり、他プランの倍近い動作速度で利用できたりと、利用するサービスによってさまざまな機能が使用できるようになります。ただし、機能分のコストがかかる点はデメリットとなるため要注意です。企業によっては費用対効果が見合わない場合もありますので、導入を決める前にしっかりと検討することが重要です。

【おすすめ4選】生成AIを法人利用するためのツール

生成AIのツールやサービスは、文章の生成に特化または画像生成に特化していたり、どちらの生成も行えたりと、多様な種類が提供されています。新機能の追加や新サービスの提供なども続いているため、これからも増えていく可能性があるでしょう。生成AIのツール・サービスには似た機能でも違いがあり、それぞれに特徴があります。法人利用するためには、そういった特徴から業務に適したものを選ぶことが重要になるでしょう。
ここからは、法人利用におすすめの生成AIツールを4つ紹介していきます。

1．ChatGPT

2022年11月にOpenAIからリリースされて以来、さまざまな機能が追加され続けている、話題の対話型AIツールです。無料・有料版はもちろん法人向け機能などもあり、文章の作成や要約、業務に必要な情報収集など、幅広い用途に活用できます。
ChatGPTを法人利用する際の注意点は、法人向けプランである「ChatGPT Enterprise」は、すべての企業が必ず使えるとは限らないことです。OpenAIから承認を受けた企業でなければ使用できず、料金が高額かどうかも問い合わせてみないとわかりません。そのため、現状でChatGPTを利用する場合は法人向けプランではなく、先にご紹介したような手段を選ぶと利用しやすいでしょう。

ChatGPTの有料版と無料版の違いについて、詳しく知りたい方はChatGPT Plusとは？有料版と無料版の違いを解説の記事も併せてご覧ください。有料版で使える機能やアップグレード方法について詳しくご紹介しています。

2．Google Bard

検索エンジン大手のGoogle社が提供している、対話型AIツールです。文章を生成するだけでなくプログラミングも得意なため、文章の生成・要約や言語翻訳といったビジネス面の他、ソースコードの生成などIT分野でも活用が可能です。
回答内容はGoogle検索の内容が反映されるため、リアルタイムの回答が得られます。しかし、回答で得られた内容は必ずしも正しいとは限りません。これは対話型AIツール全般に言えることですが、得た回答内容を頭から信じ込まずに、正確性を確認する必要があります。ネットワーク上の誤った情報や、AIによる回答の捏造といった可能性があるためです。利用する際は、その点を念頭に置いた利用が重要です。

Google BardとChatGPTにどのような違いがあるのか興味がある方は、Google Bardとは？ChatGPTとの違いの記事もご一読ください。Google Bardの利用方法や注意点、ChatGPTとの違う点をご紹介しています。

3．Bing AI

Microsoftが提供する検索エンジン「Bing」とOpenAI社の最新言語モデル「GPT-4」を組み合わせて開発された対話型AIチャットツールです。Microsoftアカウントを持っていれば誰でも利用が可能で、Web検索結果の情報や情報元のリンクとともに回答が得られます。画像入力に対して文章で回答でき、画像の生成も可能といった点が特徴です。
ビジネス向けに提供されている「Bing Chat Enterprise」では、ユーザおよびビジネスデータなどの入力および出力された情報は、外部に流出しないよう暗号化され厳重に守られます。しかし、得られる回答はネットワーク上の情報がもととなるため、利用する際は正確性の確認が重要となるでしょう。

Bing AIの他に、どのような画像生成AIがあるのか知りたい方は画像生成AIとは？無料で使える？おすすめサイト5選の記事をご覧ください。おすすめツールと特徴、商用利用は可能かといった点も詳しくご紹介しています。

4．NewtonX

「NewtonX」とは、株式会社セラクから2023年8月にリリースされた、法人向けChatGPTサービスです。ChatGPT利用の課題とされる、セキュリティ・コンプライアンス面のリスク回避機能が標準搭載されています。Microsoftアカウントなどのアカウントからログインでき、多要素認証などの企業で使用している認証ルールをそのまま適用可能です。機能面では、誤回答の抑制や履歴の保存・閲覧、プロンプト作成補助やユーザ間のチャット共有などの特徴があります。
また、どのような企業でも利用できるよう、サービスの導入・活用定着支援を行っています。不安がぬぐえない、または問題解決が難しい場合なども、相談や支援が受けられるツールと言えるでしょう。

AIの導入や法人利用が不安な場合は

生成AIに限らず、AIツールの導入や法人利用に対して、セキュリティ面やコスト面を不安に感じる場合もあるでしょう。その場合は、自社の悩みや問題に沿った他社の活用事例などの調査をおすすめします。また、前述したように社内で生成AIに関するセミナーを開き、社内全体で正しい知識を共有することも大切です。それでも不安がぬぐえない場合は、専門的な知識を持つ外部企業などに導入支援を受ける方法があります。業務に合わせた使用用途から対処法を考え、適切な方法を見つけましょう。

まとめ

生成AIを法人利用するために必要なこと、重要なことをご紹介してきました。導入する前に必要な機能やツールの選択が重要となり、選択するためには生成AIに関する正しい知識が必要不可欠です。加えて、生成AIの技術はまだまだ発展途上で、現在リリースされているサービスも進化拡大していく可能性があります。多様な現行サービスの中から適したツールを見つけられれば、業務の効率化とさらなる利便性の拡大が期待できるかもしれません。

2023年7月頃、ChatGPTに新機能「Custom instructions」が導入されました。導入された当初は有料ユーザ限定でしたが、2023年10月末時点では無料ユーザも使用可能となっています。
この記事では、Custom instructionsとはどういった機能なのか、メリットや使用方法なども併せてご紹介していきます。

「Custom instructions」とは？

「Custom instructions」とは、ユーザの「何をしたいか、何を求めているか」といったニーズに合わせて事前情報や出力方法を追加・調整できる機能です。この機能は一度設定を行うと、その後の質問すべてに適用される点が特徴です。細かく質問内容を変える場合には不向きですが、ある特定条件や制約の下で連続使用する場合、非常に有用な機能と言えます。

Custom instructionsを利用するメリット

Custom instructionsの実装は、ChatGPTの便利性を高めています。この機能を利用する際のメリットとして、以下が挙げられます。

• 作業時間が短縮できる
• トークン数を節約できる
• 意図に合った回答が取得できる

これら3つのメリットについて、簡単にご紹介します。

作業時間が短縮できる

Custom instructionsの機能は、具体的に条件を設定することで、こまごまとした情報を繰り返し入力しなくても、条件を継続反映させることが可能です。また、同条件でさまざまなことを対話したい場合にも有効ですので、作業時間の短縮につながるでしょう。

トークン数を節約できる

ChatGPTにはトークン数（文字数）の制限があり、無料ユーザは約2048、有料ユーザは約4096トークンまでと定められています。Businessプランを利用している場合は約8192トークンまでと、トークン数の制限には大幅な差があります。
Custom instructionsを使用した場合、同じ条件を毎回入力する必要がなく、その分のトークン数を減らすことが可能です。詳細な情報提供や、長文での出力を求める場合に有効です。

無料プランと有料プランは、トークン数の制限以外にも違いがあります。どのような違いがあるか興味がある方は、ChatGPT Plusとは？有料版と無料版の違いを解説の記事もご一読ください。

意図に合った回答が取得できる

Custom instructionsはユーザの持つニーズに合わせて、条件を設定できるため、より正確な回答や情報を得ることが可能になります。また、条件設定の内容を絞り込んでおくことにより、より細やかな対話が可能となるため、ユーザの意図と合致した対話が実現できます。

ChatGPTでCustom instructionsを利用するには

「Custom instructions」の機能を利用するには、ChatGPTの登録をしておくことが大前提となります。アプリ版とWeb版がありますので、ご自身の用途にあったものを選ぶといいでしょう。
利用する際の注意事項は、事前情報を複数は定義できないことです。先に設定していた条件と異なる内容を問いかける場合は、機能をOFFにするか、内容を変更する必要があります。
ここからは、ChatGPTで「Custom instructions」を利用する方法について紹介します。

1. ChatGPTに登録する

まずはChatGPTに登録を行いましょう。ChatGPTには、iOS・Androidそれぞれに対応したアプリ版、Google Chromeなどのブラウザで利用するWeb版があります。アカウントの登録方法は、アプリ版とWeb版で大きな違いはありません。メールアドレス、またはGoogle/Microsoftアカウントで登録可能です。

登録がお済みでない方向けに、登録方法や基本的な使い方を別記事で詳しく紹介しています。よろしければChatGPT（チャットGPT）とは？初心者向けの使い方を紹介 の記事も併せてご覧ください。

2. Custom instructions（カスタムインストラクション）を選択する

ChatGPTにログイン後、Custom instructionsの入力画面を開く手順のご紹介です。
使用している画像は、Web版（Google Chrome利用）のChatGPTを利用した画像になります。

1．ChatGPT画面左上の、ハンバーガーメニューをタップします。そうすると、左側からアカウントメニューが開きます。

2．開いた画面内の最下部にある、ミートボールメニューをタップします。そうすると、ログアウトを含む4つの選択肢が表示されます。

3．表示されたら、一番上の「Custom instructions」を選択しましょう。タップすると、以下のような画面が表示されます。

4．表示された「Introducing Custom instructions」画面の、OKボタンをタップします。書かれている内容を日本語に翻訳したものが、2枚目の画像です。

5．OKボタンをタップすると、以下のような画像が表示されます。この画像内の上枠に事前情報と、下枠に出力情報を記入することで、Custom instructionsを利用できます。

3. 必要な事前情報や出力情報を登録する

上記でご紹介したように、事前情報と出力情報を枠内に入力します。
事前情報：入力するべき内容は「ChatGPTに知っておいてほしいこと」です。具体的に、対話で考慮してほしい内容や条件、設定などを入力しましょう。
出力情報：入力するべき内容は「どのように回答してほしいか」です。これから行う質問に対して、どういった回答が欲しいかを考え、入力しましょう。

【例文】ChatGPTのカスタム命令文（プロンプト文）について

機能の名称にもなっている「Custom instructions」は、日本語では「カスタム指示」または「カスタム命令」という意味です。AIに対して指示・命令を行う文章のことを「プロンプト」と呼びます。Custom instructionsの機能で入力する文章は、この「プロンプト」にあたります。とはいえ、命令文の入力に複雑な操作はありません。
ここからは、カスタム命令文（プロンプト文）の例文をご紹介します。

ChatGPTのプロンプトについて、ChatGPTのプロンプトとは？作成のコツやテンプレートも紹介の記事で詳しくご紹介しています。プロンプト作成のコツや、テンプレート紹介などもありますので、ぜひご一読ください。

カスタム例文1（プログラミングを学ぶ場合）

以下のようにCustom instructionsを入力しました。

質問した内容は「Webスクレイピングを行う方法」です。
入力内容に対する回答はこちらです。

カスタム例文2（教育の場で活用する場合）

以下のようにCustom instructionsを入力しました。

質問した内容は「英語の入試問題を3種類作成してください」です。
入力内容に対する回答はこちらです。

カスタム例文3（日常生活で使用する場合）

以下のようにCustom instructionsを入力しました。

質問した内容は「今日の晩御飯を考えてください」です。
入力内容に対する回答はこちらです。

まとめ

Custom instructionsは、ユーザのニーズに合わせた事前情報・出力情報を設定して、作業時間の短縮や意図に合う回答を得られる機能です。実装当初はベータ版として有料ユーザのみに提供されていましたが、現在はWeb版・アプリ版問わず、無料ユーザも利用できるようになりました。本記事でご紹介している画像はAndroid/Web版利用のものですが、利用手順はOSや使用環境が違ってもほとんど同じです。
ChatGPTを初めて利用する方の参考になれば幸いです。

チャットGPTの登場以降AIは身近なものとなり、スマートフォンのアプリやIoTへの活用などで耳にする機会も増えました。本記事ではAIと、それを研究・開発する新職種AIエンジニアについて、わかりやすく解説します。ぜひ身近な知識にしてください。

AIとAIエンジニア

AI（Artificial Intelligence）とは、人間の知能や行動をソフトウェアで再現した人工知能を指しています。このAIを多種多様なシステムで稼働するよう、開発・教育・実装する業務を担うのがAIエンジニアです。AIエンジニアはまだ新しい職種のため仕事の幅も広く、類似・連携する職種や、関係する分野も多岐に渡ります。

今話題のチャットGPTについてはこちら、ChatGPT（チャットGPT）とは？初心者向けの使い方を紹介で、また有料版についてはChatGPT Plusとは？有料版と無料版の違いを解説で、より詳しく解説しています。合わせて参考にしてください。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事はAIシステムを研究・開発することですが、AI開発には膨大なデータを読み込ませるAIの教育（機械学習）も不可欠なため、学習用データの収集や分析も必要です。またAIは実装してからも学習を継続するため、AIエンジニアの仕事には運用データの分析や改修も含まれます。

労働条件の特徴

AIは先端開発分野のため、職場は都市部の開発企業や大学の研究室などが多く、開発拠点によっては海外の場合もあります。労働時間と成果が釣り合わないこともあるため、正社員のほかに業務委託契約など、さまざまな雇用形態があります。

類似・関係した仕事

AIエンジニアに似た仕事や関連する仕事について下記の表にまとめました。

AIエンジニアに必要なスキルや適性

AIの分野は今後も、さまざまな業種と連携して行くため、AI開発の専門性だけでなく、幅広い知識が求められます。以下に代表的な3つのスキルについて解説します。

プログラミング言語

AI開発でも重要なプログラミング言語としては、AI実装に必要なライブラリーやフレームワークが充実したPython、統計や分析に強いR、Web上で実装する際に高い汎用性を発揮するJavaScriptなどが有名です。他にも処理速度の速いC++、異なるOS間でも実行できるJAVA、機械学習と相性のよいJuliaなどもAI開発に有効な言語です。

数学的な知識や論理的な思考力

機械学習ではAIが学習しやすいように、数学的な知識や統計学的な解析など、データの下処理が必要です。またAIの開発では複雑なプログラムと向き合って問題解決を目指すため、論理的な思考力も重要です。AIエンジニアはこれらを組み合わせた、考える力がある人、考えることが好きな人に向いた仕事と言えます。

幅広い知識と新分野への好奇心も重要

スマーフォンのアプリやIoTの分野など、AIは今後も多種多様な産業と連携した開発が求められるため、新しい知識への対応力も重要な要素です。またAI開発を取り巻くトレンドや技術そのものも移り変わりが速いため、知識に対する好奇心を持っている人は有利な適性があると言えます。

AIエンジニアとしての就業を目指すには

AIエンジニアに必須の資格や学歴の制限はありませんが、まだ新しい分野の先端技術であるため、就業者は大学や大学院、高専や専門学校などの専門学習を経た人が多くを占めています。そのため専門分野への進学が近道と言えますが、AIの分野は将来の成長が強く見込まれる産業として経済産業省でも認められており、社会人のキャリアアップを目標とした教育訓練の働きかけも行われています。

・参考リンク｜経済産業省 第四次産業革命スキル習得講座認定制度

AIエンジニアのやりがいと将来性

AIエンジニアは先端技術を開発する中心的な存在として、時代に求められている人材であり、さまざまな分野で新しい価値を創出できるやりがいのある仕事です。またAIエンジニアはこれからも、さまざまな分野で求められると考えられており、新卒・転職とも求人市場では不足傾向の人材です。将来的な活躍のステージも大手企業やAI系のベンチャー企業、大学などの研究機関や海外にも活動の幅を広げられるため、収入面や将来性も明るい職種と言えます。

まとめ

AIエンジニアは新しい職種のため、学歴や資格にも制限はありませんが、目指し方や成果の出し方には、まだ決まったプロセスがありません。今後も需要増を期待される人材であり、先端技術としても、スマートフォンのアプリやIoTの分野など、AI活用が求められる新技術も次々に登場しています。

またAIは便利であると同時に誰にでも使える技術であるため、悪用される危険性も否めません。それらを開発するAIエンジニアには技術や知識だけでなく、使用者への配慮や倫理観のアップデートも重要な課題と言えるでしょう。

AI（人工知能）は日々進化しています。日常生活でもAIは身近な存在になりつつありますので、今後どのようにヒトがAIと関わっていくべきか気になる方も多いでしょう。
今回はAI進化論のうえで欠かせない「シンギュラリティ」という概念についてご紹介いたします。

シンギュラリティ（技術的特異点）とは？

シンギュラリティ（技術的特異点）とは、「とある時点を境にAIが自ら能力を更新してヒトの能力を超える」という概念です。
シンギュラリティという言葉を広めたのは、アメリカの数学者・作家であるヴァーナー・ヴィンジ氏といわれています。そして、1993年に発表された「The Coming Technological Singularity」の中でも、「シンギュラリティによって人類の時代は終わる」と言及されています。

シンギュラリティの到来時期や関連ワードのご紹介

シンギュラリティの到来時期や、シンギュラリティの関連語句である「マルチラリティ」と「プレ・シンギュラリティ」について解説します。

シンギュラリティはいつ起こるのか？

アメリカの人工知能研究者、レイ・カーツワイル博士が2005年に自身の著書「The Singularity is Near」の中で、「シンギュラリティは2045年に到来する」と予測しました。
また、「シンギュラリティ到達により人類が予測できないことも起きるだろう」とも問題視しており、これを2045年問題ともいいます。
しかし、実際には「AIが人類を超える日が来るかどうか」というのは、まだ誰にもわかりません。見解も専門家ごとに異なるため、シンギュラリティの定義自体が不明瞭ともいえるでしょう。

マルチラリティとは？

シンギュラリティと似た言葉にマルチラリティがあります。ヒトとAIに優劣を付ける考え方が根底にあるシンギュラリティに対して、「ヒトの価値や能力は個人ごとに異なるため一概にAIがヒトより優れているとはいえない」、というのがマルチラリティの考え方です。
また、AIインフラが普及してさまざまな人々が使用すれば、AIに対するアウトプットにも多様性が出てくるでしょう。このような背景から、機械学習の代表的な研究者でありAI研究所のアドバイザーでもあるトム・ミッチェル氏も、「シンギュラリティではなくマルチラリティの時代が来る」とも述べています。

マルチラリティの時代では、就活にも自分の強みを認識して活かしていくことが大切です。現在でも自身の強みを把握した就活の軸を持っている学生に注目する企業が増えていますので、以下記事もご参考ください。
「就活の軸」とは？具体的な見つけ方と例文10選

プレ・シンギュラリティとは？

シンギュラリティ到達前の過渡期をプレ・シンギュラリティ（前特異点）といいます。プレ・シンギュラリティの到来時期も明確には定義されていませんが、研究者の多くは2030 年頃だと予想しています。
プレ・シンギュラリティ時代は、IT技術が急速に発展して人々の生活が豊かになるだけでなく、AIの権利や遺伝子操作など新たな倫理観や問題が生じる可能性もあるでしょう。一人ひとりが新しい技術への理解やAIを駆使するための知識・倫理、トラブル対策を学ぶことが大切です。

プレ・シンギュラリティの到来が予想されている時期とSDGs（持続可能な開発目標）のゴールは、同じ2030年です。「今よりも豊かで持続可能な社会の実現」という点においては、SDGsも情報技術も目指すべきところは同じですので、以下記事もご参考ください。
SDGsを簡単にわかりやすく解説！17の目標を企業や個人でできること

シンギュラリティ後の世界はどうなる？

実際に、AIがシンギュラリティに到達すると私たちの生活はどのように変化するのでしょうか。以下から解説します。

1.雇用面での変化

一部の仕事や職業において、すでにAIはヒトの代わりを担っていますが、シンギュラリティ到達後はさらにその流れが加速するといわれています。
とくに、工場の生産ラインに携わる方々やタクシー・トラックのドライバー、スーパーやコンビニエンスストアのレジ担当者など、機械化しやすい業務や定型業務からAIへ代替されていく見通しです。
そのため、世界各地で失業者が増えるとも予測されます。また、「イレギュラーな事態が発生した際にAIが臨機応変な対応できるかどうか」といった点も課題として残されています。

首都圏ではすでに、AI技術やIoT技術を活用した無人コンビニが展開されています。今さら聞けない無人コンビニの仕組み｜無人店舗システムが社会問題を解決では、メリット・デメリットをそれぞれ解説していますのでご参考ください。

2.社会制度の変化

シンギュラリティ到来後は、世界中でベーシックインカム制度の導入が進むと予想されています。前述のとおり、シンギュラリティ到来によって失業者や再就職先が見つからず職にあぶれる方が増えると予想されるためです。
ベーシックインカムとは性別や年齢・所得水準などに関係なく、すべての方が国から一定の金額を定期的かつ継続的に受け取れる社会保障制度の1つです。
ベーシックインカムを導入することで、一人ひとりが多様なライフスタイルを選択できるというメリットもありますが、就労者数の低下や財源の確保などの課題も懸念されています。

「2025年には49％の仕事がAIに代替される可能性がある」ともいわれています。10年後もなくならない仕事とは？職種や就職する方法を紹介！では、将来にわたって必要とされる仕事や新たに生まれると予測される仕事についてご紹介していますので、チェックしてください。

3.人体の変化

シンギュラリティが加速することにより、ヒトの体のパーツを人工物で代替してAIで操作できる技術も進化するといわれています。
BMI（ブレイン・マシーン・インターフェース）と呼ばれる、病気やケガで失われた体の機能を補う医療技術とAIを組み合わせることで、さらに医療が発展していくともいえるためです。
一見SFの話にも思えますが、不可能とは言い切れないでしょう。たとえば、脳に埋め込んだ装置で脳波の情報を読み取り物や手を操作する技術はすでに可能になりつつあります。今年2023年には、手を使わずにゲームのキャラクターを動かす男性の動画が話題となりました。男性は、18歳のときに交通事故に遭い指を動かせなくなったあと憂鬱に過ごしていましたが、手術を受けたことにより生活が快適になったそうです。
BMI技術やAI技術が進歩することで、誰もが不自由なく過ごせるようになるとも予想されています。

多くの分野でAI医療の開発は進んでおり、がんゲノム情報管理センターでもAIは活用されています。AI医療のメリット、デメリットとは？ 可能性と課題を紹介！でも詳しく解説していますのでご参考ください。

シンギュラリティは本当に実現するのか？その根拠は？

カーツワイル博士は著書の中で、「2029年にはAIが人間の脳の演算能力を超える」と予測しています。その根拠として「ムーアの法則」と「収穫加速の法則」を挙げていますので、以下からご紹介します。

1.ムーアの法則について

1965年、インテル社（半導体素子のメーカー）の創業者であるゴードン・ムーア氏は、半導体内のトランジスタの数が1年間で約2倍になっていることを発見しました。
トランジスタとは、パソコンやスマートフォン内部の半導体チップの中で計算やデータ処理を行っている電子部品のことです。トランジスタの数が増えると計算能力やデータ処理速度が向上して、コンピュータの性能もよくなります。
つまり、ムーア氏の発見は、当時1年ごとにコンピュータの性能が2倍の速さで向上していることの証明でもありました。
しかし、長いスパンで考えた場合はトランジスタの増加率に誤差が生じる可能性もあります。そこで、ムーア氏が自身の論文で、「直近10年間においてはトランジスタの数が18か月ごとに2倍になるだろう」と発表したところ、予測通りに半導体業界が成長していき注目を集めました。これが「ムーアの法則」です。

「ムーアの法則終焉説」からの新たな考え方

近年では、ナノテクノロジーの技術のおかげでトランジスタが原子レベルまで微細化されました。そのため、「物理的にこれ以上は小さくできない」という理由から、「ムーアの法則終焉説」を唱える人々も増えています。
レイ・カーツワイル博士も「ムーアの法則は2020年前後に終わる」としたうえで、「ムーアの法則終焉後もIT技術は飛躍的なスピードで進化していくだろう」と述べています。また、1999年には自著「The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence」において、ムーアの法則を一部受け継ぐ形で「収穫加速の法則」を発表しました。

2.収穫加速の法則について

レイ・カーツワイル博士は、IT技術の進化スピードを「収穫加速の法則」で表しています。収穫加速とは、「進歩が直線的でなく、指数関数的なスピードで進行すること」です。
指数関数的とは掛け算のように倍々になることですので、簡単にいうとIT技術のスピードが著しく発展するさまを表しています。また、一度大きな技術革新が起こると、間隔を開けず新たな技術革新が起こるともいわれていますので、今後は将来の予測をするのが難しくなるともいえるでしょう。
このような背景から、「2045年にはAIがシンギュラリティに到達する」、という見解をレイ・カーツワイル博士は述べています。

まとめ

「シンギュラリティは実現不可能である」という否定的な意見もあります。スタンフォード大学教授のジェリー・カプラン氏もその一人です。カプラン氏は「人工知能はヒトではないため、ヒトと同じように思考することはできない」としたうえで、「AIは脅威として捉えるのではなく人類の明るい未来のために活用していくべき」とも主張しています。
先述したとおりシンギュラリティが到来するかどうかは誰にもわかりませんが、AIと共存した社会を目指すためにも新たな時代に適応する能力は必要です。

画像生成AIとは

画像生成AIとは、表現したいイメージや要素などを単語や文章で入力するだけで、AIを利用して自動で画像やイラストを作成するシステムです。それにより絵を描く技術のない人でも簡単にイラストを作成できたり、ビジネスでコストをかけずに大量の画像を利用できたりします（商用利用は一部制限あり）。

AIを利用したチャットサービスで世界中の注目を集めているのが、Open AI社によるChatGPTです。こちらの記事ChatGPT（チャットGPT）とは？初心者向けの使い方を紹介でその内容をくわしく説明しているのでぜひ参考にしてください。

AIで画像・イラストを自動生成できるおすすめサイト・アプリ5選

画像生成AIサービスは今注目されていることもあり、数多くの種類があって選ぶのも一苦労です。ここでは無料のものを中心に、おすすめのサービスを5つ紹介します。

1.Bing Image Creator（ビングイメージクリエーター）

Microsoft社が提供する画像生成ツールです。プロンプト（指示）を入力することで画像を生成できます。MicrosoftEdgeを利用することが前提で、Microsoftアカウントでログインして使用します。無料ですが商用利用はできません。ビジネスで利用したい方には不向きですが、無料なのでいろいろ試して画像生成AIに慣れておきたいというケースには適しているでしょう。

Microsoft|Bing Image Creator

2.Canva（キャンバ）

Canvaは無料（一部有料サービスあり）で使えるオンラインのグラフィックデザインツールです。モバイルデバイスで使えるアプリバージョンもあります。Canva内のアプリ、Text to Image （現在の表記はMagic Media）にテキストを入力すると、自動で画像を生成してくれます。生成された画像の著作権については、公式サイトにおいて「現在、CanvaはText to Imageで作成された画像の著作権を主張しません」とあり、商用利用は原則的に可能です。

Canva| Text to Image

3.DALL・E2（ダリツー）

ChatGPTを開発したOpenAI社による画像生成AIです。2022年4月に発表されました。テキスト入力に基づき画像を生成します。高度なAI技術による高品質な画像を生成できるのが特徴です。サービスの利用は有料となっています。生成後の画像の隅にカラフルなクレジットを付与されますが、商用利用は可能です。

OpenAI| DALL・E2

OpenAI社が2023年10月に発表したChatGPTの新機能、GPT-4Vでは画像を入力して回答を得られます。くわしくはこちらの記事【ChatGPT】GPT-4Vの新機能と使い方5選をご覧ください。

4.Adobe Firefly（アドビファイアフライ）

Photoshopやillustratorなど、Adobeのサービスの中で使用できる画像生成AIです。業界最大手のストックフォトAdobe Stockから、著作権者がAIの学習データに使用することを許諾した画像やオープンライセンスの作品、著作権期限切れになっているコンテンツのみを使用しています。これにより著作権のトラブルを防いでいます。ビジネスでも安心して使えるでしょう。内容には一部有料サービスもあります。

Adobe| Adobe Firefly

5.Picsart（ピクスアート）

スマホでも利用できる画像編集ツールです。基本機能は無料ですが、一部有料サービスもあります。Gifアニメーションの生成もできます。ランダムにプロンプトを生成する機能があるので、いいプロンプトが思いつかない時は便利でしょう。商用利用は可能ですが、公式サイトが「生成画像が第三者の知的財産権を保証できない」という断り書きをしていることに留意しましょう。

Picsart| AI 画像ジェネレーターの使い方

AI画像生成のやり方

ここでは、実際に画像生成AIを使って画像を作成するやり方の一例を説明します。上で紹介したツールの中からCanvaを使用し、AI生成画像を使ったショップカードのデザインをします。

1.Canvaを開きます。アカウントを作成してログインするシステムです。Canvaは用意されたテンプレートを利用して手軽にデザインができるので、目的に合わせてテンプレートを選びます。ここでは「名刺」の中から1種類を選びベースとします。
テンプレートを選んだら画面左端にある「アプリ」を開きましょう。

2.アプリの中からMagic Mediaを選んで開きます。

3.中央の欄にプロンプトを入力します。文章でなくても、単語を並べるだけでも大丈夫です。また、目指すイメージに沿った「スタイル」も選択します。

4.「黒猫、窓の外は海」というプロンプトを入力したところ、これら4種類の画像が生成されました。

5.このままでもいいのですが、せっかくAIを使用するので架空の画像を生成するために、プロンプトを「サーフィンをする黒い子猫」に変更して再生成します。

6.右下の画像を選んでテンプレートにはめ込み、テキスト部分も変更して完成です。

生成AIを使ってコンテンツを作成する場合、プロンプト（指示）の書き方が重要です。こちらの記事ChatGPTのプロンプトとは？作成のコツやテンプレートも紹介では、ChatGPTでのプロンプトの書き方などについて、くわしく説明していますのでぜひ参考にしてみてください。

画像生成AIの注意点

画像生成AIはゼロからコンテンツを生み出すのではなく、既存のデータを学習してコンテンツを作成します。そのため、既存の作品に似たものが生成されてしまうこともあります。著作権や商標権を侵害しないよう注意が必要です。
また、文章を生成した場合でも、事実と異なる記述の発生が散見されるように、たとえば人間の手の指が少なかったり多かったりする画像が出来上がることもあります。AIに完全にお任せするのではなく、細部までチェックする必要があります。

画像生成AIに興味のある方の中にはWebデザイナーを目指している方もいるかもしれません。こちらの記事Webデザイナーとは？ 仕事内容・スキル/資格・未経験から目指すには？ではWebデザインの仕事についてくわしく説明されていますのでぜひ参考にしてください。

まとめ

画像生成AIの登場により、絵心がなくてもイラストや画像を作成することが可能になりました。また、ビジネスなどで画像を使用する時に、イメージ通りのものがなかなか見つからず手間取ることがなくなるかもしれません。AIならではの、現実にはあり得ない画像を生成できるのも魅力です。著作権など、注意するポイントを押さえながら上手に利用しましょう。

2022年11月に公開されてから瞬く間に人気ツールとなったChatGPTですが、従来のチャットボットとの違いがよくわからない方も多いでしょう。
この記事では、ChatGPTとチャットボットの違い、できることやできないこと、実際の活用事例などをわかりやすくご紹介します。

ChatGPTとチャットボットの違い

ChatGPTとチャットボットはどのように異なるのでしょうか。以下から簡単に解説します。

チャットボットとは

チャットボットは「Chat」（会話）と「bot」（Robot：ロボットの省略後）を組み合わせた造語で、日本語には「自動会話プログラム」と訳されます。世界初のチャットボットは1966年にアメリカで発明されたELIZA（イライザ）だといわれており、現在チャットボットの種類は人工知能と人口無能に大別できます。
人工知能型チャットボットには、AI（自ら学習する機能）が搭載されているのに対して人口無能型チャットボットには搭載されていません。人口無能型チャットボットは、事前にヒトが設定したとおりにしか回答できないため汎用性も低いですが、正確な情報を提供したい場合やコストを抑えたいときなどは有効です。

ローコード開発ではチャットボットを作成できるツールもあります。ローコード開発ツールは専門知識をもたないヒトにも扱いやすく、短時間で開発できるため注目されています。以下記事でも詳しくご紹介していますので、ぜひチェックしてください。
ローコードとは？ノーコードの違いとおすすめツールをご紹介

ChatGPTとは

ChatGPT（チャット・ジーピーティー）とは、人工知能が搭載されたチャットボットの一種です。2022年11月、アメリカのAI専門研究機関「OpenAI」が開発しました。
生成AI（ジェネレーティブAI）とも呼ばれており、文章や音声でユーザのニーズに応えてくれます。質問への回答や文章の校正・要約、アイデアの創出などさまざまな用途で使えるため、多くのヒトがプライベートからビジネスまで幅広く活用しています。
GPTとは生成AI系アプリの基礎となっている技術です。「Generative Pre-trained Transformer（ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマー）」の頭文字を取ってつけられました。2023年11月現在では、無料で利用できるGPT-3.5と有料プランを契約することで利用可能になるGPT-4Vがあります。

2023年9月25日には、OpenAI社がChatGPTの最新モデルであるGPT-4Vのリリースを発表しました。以下記事ではGPTに関する最新の情報が載っていますのでぜひ、ご確認ください。
【ChatGPT】GPT-4Vの新機能と使い方5選

ChatGPT・チャットボットは何ができる？どのように使い分ける？

ChatGPTとチャットボットにはそれぞれできること・できないことがあります。
また、それぞれどのように使い分けるといいのでしょうか。以下からご紹介します。

ChatGPT・チャットボットの得意分野と不得意分野

ChatGPTとチャットボット、それぞれができること・できないことを上記の表にまとめました。ChatGPTは自ら学習できるため、漠然とした質問や専門的な質問にも対応できますが、常に回答が正しいとは限りません。一方で、チャットボットは特定分野への質問に対しては正確な回答を出せますが、想定外の質問へは対応できません。

ChatGPT・チャットボットは用途ごとに使い分けよう

先述の通り、ChatGPTとチャットボットにはそれぞれ得手不得手がありますので、用途に応じて使い分けましょう。
たとえば、顧客や社内からの問い合わせ対応・特定の商品やサービスへの案内には、正確な受け答えが求められるため、チャットボットが適しています。
一方で、アウトプットの補助ツールにはChatGPTの使用がおすすめです。以下の画像のようにいくつかのアイデアも出してくれるため、ビジネスシーンにも活用できます。

（法人向けChatGPT、NewtonX：GPT-4 32Kで作成）

ヘルプデスクを目指している方の中には、ユーザからの質問やトラブル対応に不安をもつ方もいるでしょう。最近では社内外からの問い合わせ対応にチャットボットを導入する企業も増えてきましたので、興味のある方は以下記事もご覧ください。
ヘルプデスクはやめとけ？仕事内容/将来性・年収/未経験でもなれる？

チャットボット・ChatGPTの活用事例各3選

チャットボットやChatGPTはさまざまな企業や行政で活用されています。
以下からは、チャットボットの活用事例とChatGPTの活用事例をそれぞれ3つずつご紹介します。

チャットボット活用事例1：埼玉大学

埼玉大学ではLINE公式アカウントにチャットボットを導入しています。
また、2023年9月からは埼玉大学ホームページ内にもチャットボットが設置されました。24時間365日稼働しており、埼玉大学に関する情報がいつでも閲覧できます。
以前は、疑問を解決するために学内ポータルサイトや公式ホームページを隈なく探さないと見つけられませんでしたが、情報にたどり着くまでの時間も短縮されてユーザの利便性も高まりました。

チャットボット活用事例2：横浜市

「横浜市ごみ分別アプリ」では、ごみ分別に関する質問に対してAIが回答してくれます。機械的なやりとりではなく、同局のイメージキャラクターが会話調で答えてくれるのも人気の1つです。
たとえば、「電池」と入力すると電池の種類ごとの分別方法だけでなく、横浜市のホームページアドレスも掲示してくれるため、詳細な情報が確認できます。スマートフォンアプリという誰もが調べやすい環境を提供して、市民にごみの分別マナーを守ってもらうのが横浜市のねらいです。

チャットボット活用事例3：埼玉県

急な病気やケガの際に、対処方法に戸惑ったり医療機関を受信するかどうかを迷ったりするケースもあるでしょう。
このような背景から2023年5月に、埼玉県は埼玉県医師会や埼玉県看護協会・県内救急医療機関などの協力を得て、チャット形式で相談できる「埼玉県AI救急相談」を整備しました。
相談はホームページからでもスマートフォンアプリからでも利用でき、相談内容から想定される症状が掲示されます。
受診が必要と判断された場合は、医療機関が検索できる外部サイトに誘導してくれます。スマートフォンから利用した場合は、埼玉県救急電話相談（＃7119）や119番へ連絡することも可能です。

ChatGPT活用事例1：立命館大学

2023年春学期から、立命館大学・生命科学部では英語の講義にChatGPTを導入しました。AI 技術の活用で学習成果や学生の心理面などにどのような変化が生じるかを検証して、新しい時代の大学英語教育のありかたを探究するのが目的です。
講義では英語に訳すのが難しい日本語の文章をまず学生らに自力で翻訳してもらい、そのあと、立命館大学の教授らが開発した翻訳ソフト「Transable（トランサブル）」→ChatGPTの順番で同じ日本語の文章を英訳します。
表現やニュアンスが異なるそれぞれの英訳文を比較することで、学生の学びの質も向上しています。

ChatGPT活用事例2：神戸市

2023年5月、神戸市は国内の自治体でいち早く生成AIに関する条例を制定し、翌月には職員が生成AIを活用する際の規定も整備しました。現在神戸市は、海外のサーバに情報が保存されることを避けるために、Microsoft社の「Azure」経由でChatGPTを使用しています。Microsoft Azureは顧客側がデータセンターの地域を選択できるため、データの国内保管が可能だからです。
また、神戸市広報の公式SNSアカウントから発信する際に職員がChatGPTを使用することもあります。市民に馴染みのない専門用語や硬い文章を短くわかりやすい言葉に置き換えられるようになっただけでなく、担当者が変わっても同じ文体で投稿することが可能になりました。

ChatGPT活用事例3：Microsoft（マイクロソフト）社

2023年1月より、Microsoft社はOpen AI社とパートナーシップを提携しました。また、同年5月からはMicrosoft社の検索エンジン「Bing」にて「Bing AI Chat」が一般公開されています。
9月にはWindows11の無償アップデートとして、Microsoft 365 Copilot（コパイロット）の提供が始まり、11月からはMicrosoft365 アプリ内でも使えるようになりました。
Microsoft 365 Copilotとは、Word・Excel・Teamsなど、Microsoft365アプリと連携して動作するAI支援機能です。「Bing AI Chat」にも「Microsoft 365 Copilot」にも最新のGPT-4が搭載されています。

ChatGPT以外の生成AIツールではGoogle社が提供している「Google Bard」が有名です。以下記事ではGoogle Bardについて詳しくご紹介しています。ChatGPTとの違いも比較していますのでご覧ください。
Google Bardとは？ChatGPTとの違い

法人用ChatGPTとは？

ChatGPTには企業や行政などが利用する法人用もあります。法人用は個人用とどのような点が異なるのでしょうか。また、両者を比較した場合、何か違いがあるのでしょうか。以下から解説します。

法人用ChatGPTについて

ビジネスや教育現場でChatGPTを使用する場合は、利用人数や活用範囲が広くなりがちですので、機密情報や個人情報を漏洩させないように対策を講じる必要があります。
法人用ChatGPTは個人で利用できるChatGPTと比べてセキュアですが、導入の際には信頼できるツールを選ぶことも大切です。
たとえば、株式会社セラクが開発した法人向けChatGPTツールNewtonXでは、入力したデータがOpenAI社の再学習に使用されないので、外部へ情報が漏洩するリスクも低いです。また、機密性の高い情報を入力するとアラート画面が表示されるためコンプライアンス違反を防ぐ特徴もあります。

個人用ChatGPTと法人用ChatGPTを比較してみた！

同じChatGPTでも、登録すれば誰もが使える通常アカウントと法人向けアカウントでは回答結果が異なるケースもあります。たとえば、株式会社セラクの子会社である「セラクCCC（Contribute Customer Continue）とは何ですか？ 」と尋ねてみたところ、それぞれ以下のような回答が返ってきました。

個人用（GPT-3.5）

法人用（NewtonX：GPT-3.5）

法人用（NewtonX：GPT-4-32K）

個人用ChatGPTアカウントでは、「詳細な情報を提供するのが難しい」との返答でしたが、法人用ChatGPT（NewtonX）では「セラクCCC」についてきちんと説明してくれました。
また、「GPT-3.5」よりも「GPT-4-32K」の方が、業務内容やどのような人材が在籍しているかまで詳細に解説してくれましたので、より精度が高いことも伺えます。

ChatGPTに質問する際は、AIに処理を促す質問や命令文（プロンプト）にも注意が必要です。ChatGPTのプロンプトとは？作成のコツやテンプレートも紹介、でも詳しく解説していますのであわせてご参考ください。

まとめ

ChatGPTもチャットボットも対話型応答システムの一種ですが、特徴や仕組みが異なりますので用途にあわせて使い分けることが大切です。また、個人用のChatGPTでは情報漏洩のリスクもあるため、機密情報や個人情報を入力しないように気をつけましょう。
とはいえ、チャットボットやChatGPTを駆使することで、業務効率の向上も期待できます。ニューノーマル時代に適応していくためには、うまく活用することも大切です。

AIとは？と聞かれてすぐに答えを出すのは難しいでしょう。現在は第3次AIブームと呼ばれているほどAIの技術が発達し、浸透してきています。この記事では、AIとは何かからAIの種類、開発の流れ、身近にある技術一覧を紹介していきます。この記事を通し、AIを身近に感じて興味を持っていただけたら幸いです。

人工知能（AI）とは

人工知能（AI）とは、Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）の略称です。人工知能は、人工的に作られた知能を実現させる取り組みやその技術・知能全体を研究する分野です。1950年代より研究が行われています。今まで数回のブームが起きており、現在は2000年代より第3次AIブームが続いています。第3次AIブームはコンピュータ技術が発達し、機械学習という考えが生まれスマートフォンの普及が進みました。

汎用型AI

汎用型AIは特化した能力ではなく汎用性の知識を持つAIです。人間と同様の知識・知能・感性を持ち、自ら思考・判断を行えます。SF映画のロボットの多くは汎用型にあたりますが現在の技術ではまだ完成されていません。

特化型AI

特化型AIは人間が行っている特定の業務に特化して自動化するAIです。自動で学習・処理を行うため作業の効率があがります。現在、ビジネス分野において業務に使用されている主流のAIは特化型です。

AIモデル（AI機械学習モデル）

機械学習はデータ分析を行う学習方法のひとつです。大量のデータを入力し、データの特徴の精査し出力を行います。このデータ入力から特徴を学び出力までの工程を法則化させて自動化するまでの手順を機械学習と呼びます。
AI学習モデルはAIの技術を用いて上記の機械学習を行うことです。学習モデルには主に機械学習を含む教師あり学習、ディープラーニングを含む教師なし学習、AIが試行錯誤を重ねてモデルを作成する強化学習の3種類があります。

機械学習を行うエンジニアについては、機械学習エンジニアとは（仕事内容、未経験からのなり方、必要スキルの習得方法、将来性、転職方法などこれさえ読めば全網羅）でより詳しくご紹介しています。あわせてご確認ください。

AI技術を開発する流れ

各フェーズを行い、運用を続けながら日々メンテナンス・アップデートを行い、必要に応じてそのフェーズに戻ります。

1. 構想フェーズ：課題に対してAIが解決に導くのか構想
2. PoCフェーズ：構想フェーズのAI技術が実現可能か検証
3. 実装フェーズ：完成に向けた実装
4. 運用フェーズ：システムの安定稼働を続ける

AI技術開発でさまざまな業務に関わるエンジニアについては、システムエンジニアの仕事内容をわかりやすく具体的に説明！やりがいや仕事の流れ・種類についてでより詳しくご紹介しています。あわせてご確認ください。

構想フェーズ

構想フェーズでまず行うのは現状の課題を具体的に洗い出しです。出てきた課題に対してAIのどのような機能を使用することで解決ができるのか明確化させます。AIで解決する点を洗い出し後、プロフェクトチームを編成し、制作担当を決めます。制作チーム編成とともに、ROI（Return on Investment）と呼ばれる開発費用試算を出しましょう。ここでは投資利益率や費用対効果が見合うか検討することが大切です。

PoCフェーズ

PoCは「Proof of Concept」の略称で、コンセプト（構想）の証明を意味します。ここではプロトタイプ（試作モデル）の仮実装を行います。想定されたAI技術が実現可能であるか確かめる必要があるでしょう。機械学習やディープラーニングを使用したデータの取得が可能であるか、費用対効果は現実的か、スケジュールの確認を行ったうえで実装可能であるかの実証実験です。

実装フェーズ

PoCフェーズで作成したプロトタイプをもとに下記の順番で実際の開発を行います。

1. 要件定義：工数や予算含め、何を作るか具体的に決める
2. 設計：細かい機能含め、イメージを整理してどのようなものを作るか具体的に決める
3. プログラミング：コンピューターに機能を組み込む
4. テスト・修正：機能が組み込んだ通りに作動するかの確認・作動するように修正
5. 実装：実際の機器に組み込んでいく

運用フェーズ

システムを適切に安定させて運用させるため保守運用を加えます。構想フェーズで洗い出した計画や評価が適正であるか、目標が達成されているか日々確認を行いましょう。このとき、Plan（計画）・Do（実行）・Check（評価）・Action（改善）の4点「PDCAサイクル」を意識すると日々のチェックが行いやすいでしょう。

AI技術 一覧

画像解析：画面に表示されている人やモノを認識・解析
音声認識：機器が拾った音を認識・解析
自動言語処理：日常的に使用している言語をデータとして扱う
IoT：モノとモノをインターネットでつなぐ
チャットボット：チャットでの質問を機械学習のデータを用いて自動で返答

AI技術が応用されている身近なもの

画像解析：顔認証・防犯カメラを利用した犯罪防止・ヒートマップ
音声認識：音声テキスト化・スマートスピーカー・音声入力
自動言語処理：文字変換予測・翻訳機・メールフィルター
IoT：スマート家電・スマートロジスティクス・ウェアラブル端末
チャットボット：企業のお客様相談室・メーカへの問い合せ

わかりやすいIoTは、IoTとは？なにかを分かりやすく解説でより詳しくご紹介しています。あわせてご確認ください。

AI技術の未来性

現在のAIは機械学習をはじめさまざまなアルゴリズムの駆使をしています。アルゴリズムの数が増えれば増える分、AIにできることも増えていくと考えられるでしょう。不可能だと思われていたことがいくつもできるようになっています。IoTやその他の技術・分野と組み合わせることでさらに可能性の幅も広がるでしょう。

まとめ

AIの市場規模は近年右肩上がりです。それとともない今後エンジニア不足に陥るともいわれています。技術の発展が今後加速することで、AIの技術を身につけている核となるエンジニアが今以上に求められる社会になるでしょう。今のうちからAIやエンジニアの技術について触れ、将来の幅を広げていきましょう。

近年、人工知能技術は目覚ましい発展を目指し、さまざまな分野で応用されています。 AI医療が再び注目を集めており、医療への応用性や課題も議論を呼んでいます。

AI医療とは

医療AIとは、AI（人工知能）技術を医療現場に役立てる取り組みです。
米国では人工知能の研究開発が進んでおり、国立衛生研究所（NIH）では人工知能を活用したうつ病治療、病歴に基づく治療支援など人工知能関連のプロジェクトが実施されています。
また、同じく米国のコンテストではAIが乳がんの転移を画像で判定し、11人の医師よりも優れた結果を出しているのです。
中国では2030年ごろまでに170兆円規模のAI産業を構築する目標が掲げられています。医療用AIもその目標の一環として位置づけられているのです。
日本の医療現場も多くの問題を抱えており、医療AIへの期待が高まっているようです。AIの利用により、新しい診断方法や治療方法が創造され、活用される日はそう遠くないでしょう。

医療分野でのAIの役割

多くの分野でAI医療の開発は進んでおり、さまざまな領域に焦点が当てられています。
まず、ゲノム医療では欧米より開発が遅れている問題に対処するため、がんゲノム情報管理センターが設立されています。AIを活用した研究体制や、がんゲノム情報の収集体制が構築されました。ゲノム解析はがん治療や難病の診断で使われ、とくにがんや難病の領域での実用化が進んでいるのです。ゲノム解析のコスト低下にAIの活用が期待されています。
画像診断支援では日本の高い開発能力を生かし、画像データベースが構築され、法的取り扱いもクリアになっています。日本の医療機器の輸出入は全体で赤字です。しかし、診断系医療機器に絞ると黒字です。医療機器メーカーへの画像データ提供、そしてAIを活用した画像診断支援プログラムの開発が進められています。
医薬品開発において日本は医薬品創出能力が高く、技術貿易収支も黒字を記録した数少ない国の一つです。製薬企業とIT企業のマッチング支援が行われています。医薬品開発に応用できるAIの開発も行われており、AIを用いた効率的な医薬品開発が実現されています。
最後に手術支援領域です。日本は手術支援分野で手術データの統合の取り組みで先行しています。しかし、外科医の不足が課題となっており、この課題を解決するためAIによる麻酔科医の支援や自動手術支援ロボットの実用化を目指しています。

こちらの「ChatGPT Code Interpreterとは？使い方からできること・課題も解説」ではAI技術の進化に関連する情報を解説しています。こちらの記事もあわせてご参考ください。

なぜAI医療が注目されているのか

現在の医療現場にはさまざまな課題が存在しています。医療従事者の不足や地域・診療科の偏在、そしてヒューマンエラーなどです。こうした現状に対し、全国どこでも最先端の医療を受けられる環境の整備や医療従事者の負担軽減、新たな診断・治療方法の創出などの分野で問題を解決できる可能性があるため、AI医療が注目されているのです。

こちらの「【ChatGPT】GPT-4Vの新機能と使い方5選」ではAI技術に関連した情報を解説しています。こちらの記事もあわせてご参考ください。

AI医療のメリットとデメリット

AI医療にはメリットとデメリットが存在するのです。大きなメリットがある一方、デメリットから生まれる問題と向き合う必要があります。どのような問題があるのかを紹介します。

AI医療がもたらす正確な診断

AIを使った高精度な画像による診断は病気の予防や早期発見、悪化の防止や最適な治療薬の選択、薬の副作用の回避などを実現しています。これにより、医療費の増加を抑制でき、国の課題である介護需要の急増や労働力の減少にも貢献しているのです。画像や病理の診断は、医師による判断のばらつきが問題として存在しており、AIの診断補助は診断の品質向上には不可欠なものとなっています。

 AI医療に潜むリスク

AI医療にもリスクがあります。AIは収集されたデータに基づいて学習し結果を予測します。
しかし、新しい事象や人間の常識を考慮せずにデータに頼りすぎることで間違った予測が出る場合もあるのです。医療分野での間違った予想は人の生命に関わるため、こうした点はリスクと考えられます。AIが高度な作業を行う一方で、その信頼性に期待を寄せる際は慎重な判断が必要です。
次に、正反対な意味をもつ異なる結論が複数出る可能性もあるでしょう。AIは異なる情報源からデータを学習しています。時にはどれも正解となるような結論を複数提示するかもしれません。そのため、専門家や医療従事者は最も適した結論を選択するために正確な知識と判断力が必要とされるかもしれません。
最後に、プライバシーのリスクも無視できないでしょう。AIが患者の個人情報を扱う際は、適切な個人情報の保護が必要不可欠です。不正アクセスなどのリスクは回避しなければなりません。

AI医療の課題とは？

AI（人工知能）の医療応用の中でいくつかの技術的な課題と限界が浮かび上がっています。
まず、AIは学習のために正解データが欠かせません。学習のために必要なデータ作成をするアノテーション作業は高度な専門知識を必要とし、かつ高コストです。これが開発のボトルネックとなっています。
次に、少ないデータに対する学習の難しさがあります。希少疾患の治療などではデータの入手が難しく、少ないデータから学習しなければならないことが課題なのです。

こちらの「ChatGPTのプロンプトとは？作成のコツやテンプレートも紹介」ではAIに関連するテーマを解説しています。こちらの記事もあわせてご参考ください。

AI医療と人間の共同作業が重要

これまで紹介してきたように人とAIが協力して業務を遂行する未来が迫っています。
過去の技術革新と同じく、新しい技術によって雇用が一部失われる一方で、新たな雇用が創出される可能性もあるでしょう。AIと人間が共同で作業する場合、相互の信頼関係が築かれているとよいでしょう。楽観的な意見もあれば懸念も存在しますけれども、柔軟で効果的な対応が、技術革新に対応する鍵となるのではないでしょうか。

まとめ

AI医療の活用が急速に進んでいることがわかりました。とくに医学への影響は大きく歴史的な変革に匹敵するものとなるかもしれません。今後AIはますます進展が期待されています。
診療結果の解釈や患者への説明にはしっかりとした知識をもった医療従事者の方々の協力と介在が不可欠です。倫理的な問題や法的な課題などにも、きちんと対応された安心安全な医療AIが日常的に利用されるようになる日も遠くはないかもしれません。