JR東日本が、今後10年間の「Suica」の新機能構想を発表しました。 「ご当地Suica（仮称）」も計画 JR東日本は2024年12月10日、「Suica」の機能を順次進化させることで、従来の「移動のデバイス」を超えて「生活のデバイス」に変えていく構想を発表しました。 拡大画像 JR東日本は、自動改札機にSuicaをタッチせずに通過できる「ウォークスルー改札」の実現を目指す（画像：写真AC）。 これまで各Suicaの情報はカードや端末で管理されてきましたが、今後、センターサーバー化を進めます。これにより記憶容量が増え、Suicaでできることが大幅に増えます。 具体的には、例えばSuicaは少額決済を想定して2万円までしかチャージ（入金）できませんが、2026年秋頃には、モバイルSuicaアプリを大幅にリニューアルし、コード決済で2万円を超える買い物に対応。また、ユーザー間の送金やクーポン

AIの開発・運用が簡単に行えるようになるGoogleのプラットフォーム「Vertex AI」で、動画生成モデルの「Veo」と画像生成モデル「Imagen 3」のプライベートプレビュー版提供が始まりました。 Introducing Veo and Imagen 3 on Vertex AI | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-veo-and-imagen-3-on-vertex-ai/ 「Veo」は、開発元のGoogle DeepMindが「これまでで最も高性能」と表現する動画生成モデルで、2024年5月に開催されたGoogle I/O 2024でお披露目されました。 自動で1080p・1分超の動画を生成できるAI「Veo」をGoogleが発表 -

待ち時間を解消しCXを高める 「コールセンターに電話をかけて、長時間待たされた経験がある人はきっと多いはず。生成AIを活用すれば、問い合わせへの返答までのタイムラグが短くなり、顧客体験価値（CX）が上がる。オペレーターにとってもやりがいを感じられるのではと考えた」 東京メトロのCX・マーケティング部長の川上幸一さんは、問い合わせへの生成AI活用の経緯をこう話す。 同社には年間、約25万件の問い合わせが寄せられる。このうち、15万件が電話、10万件がメール経由。オペレーターへの負担が大きい電話やメールでの問い合わせを減らすため、Webサイト上でチャットボットサービスも提供していたが、チャットボットを通じての問い合わせは、年間わずか1万2000件にとどまっていた。 「微妙につぼを外すマッサージ師のように、聞きたいこととは違うFAQを返してくる、あまりいけていないチャットボットでした」（川上さん

生成AI（人工知能）の活用が“第2章”に突入している。生成AIの技術の1つである大規模言語モデル（LLM）を利用したこれまでの対話型AI（AIチャットボット）は、ユーザーの質問に回答する「話し相手」に過ぎなかった。しかし今後の生成AIの主役は、ユーザーの指示から意図をくみ取り、仕事や日常生活におけるあらゆる作業や手続きを実行してくれる「AIエージェント」に変わりつつある。 AIエージェントは、ユーザーが自然言語で与えた指示をLLMが解釈し、適切な手段を選択して自律的に処理を実行する。従業員の出張を支援するAIエージェントを例に考えてみよう。 AIエージェントはユーザーと出張について対話しながら、裏でWeb検索やAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）などを使って、場所や予算といった希望に合ったフライトや宿泊先を探し出す。さらに予約サイトに接続し、フライトや宿泊先を実際に

OpenAIが2024年2月より研究プレビューを行っていた動画生成AI「Sora」の新たなバージョンとして「Sora Turbo」を開発し、正式にリリースしました。ChatGPTのPlusおよびProプランに加入することで利用可能となります。 Sora is here | OpenAI https://openai.com/index/sora-is-here/ Sora–12 Days of OpenAI: Day 3 - YouTube 2024年2月にプレビュー版が登場した際の様子は下記記事の通り。プレビュー版の時点で生成される動画の品質はかなりのものでしたが、生成される動画の安全性が確保できないことなどから一般ユーザーにはリリースされていませんでした。 テキストから物理法則をシミュレートしながら動画を生成するAI「Sora」をOpenAIが発表 - GIGAZINE OpenAIは

東京都は12月5日、AIによる行政サービス変革の実現に向けた「東京都AI戦略会議」の第1回を実施した。座長は東京大学の松尾豊教授で、東京都のAIアドバイザーに就任した安野貴博さんや、AIスタートアップSakana AIの伊藤錬COOなどが委員として参加。都の生成AIプラットフォームに対し、松尾座長が「めちゃくちゃいい。全体アーキテクチャをこれほど考えたものは見たことがない」と評する場面もあった。2025年夏ごろをめどにAI戦略を策定して公表する予定。 会議冒頭、宮坂学副知事が「スマート東京構想を進めているが、動きがものすごいAIについては別枠で、地方自治体やこの東京に取り入れることができるのかという問題意識でこのような場を作らせていただいた」と挨拶。今後、公務員の人数も減少していくことが見込まれる中、BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）やDXによる効率化が必要として、AIに期待を

paizaは2024年12月5日、ITエンジニアを対象に実施した、就業環境や将来への考え、生成AI（人工知能）の導入実態などに関する調査の結果を発表した。この調査は、同社が運営するITエンジニア向け転職、就職、学習プラットフォーム「paiza」の会員を対象に実施し、388人から有効回答を得た。それによると、日本の労働者全体に比べてフレックスタイム制で働く人の割合が高いことが分かった。 生成AIの利活用に一番近いはずのITエンジニアの生成AI活用率は？ 関連記事 エンジニアにとっての「リスキリング」とは何か？ 近年、リスキリングという言葉をよく見聞きするようになりました。DXをはじめ、エンジニアの仕事はこれからの社会に必要な業務の最前線です。そんなエンジニアにもリスキリングは必要なのでしょうか？ 生成AIをどの業務に適用する？　LLMやRAG、社内データはどう扱う？　すぐに使える企業での実践

伊藤園は2024年12月6日、海外グループ会社の米ITO EN （North America）がランサムウエア攻撃による不正アクセスの被害を受けたと発表した。情報流出などの被害について、同月9日午前9時時点では明らかになっていない。同社の広報担当者は「被害状況を調査中」だという。 被害を受けたのは、基幹システムとは独立したファイルサーバー。現地時間の同月2日午前にファイルサーバーがランサムウエアによって暗号化されていることを確認。ファイルサーバーをネットワークから切り離し、攻撃前のバックアップデータからシステムの復旧を進めている。 複数のスレットインテリジェンスグループがSNSで、「特定のハッカー集団が今回のランサムウエア攻撃について、リークサイトに掲載した」と指摘している。この点について同社広報担当者は「ハッカー集団の関与について調査中だが、具体的な回答は控える」とした。

こんにちは、株式会社松尾研究所シニアデータサイエンティストの浮田です。本記事は、松尾研究所 Advent Calendar 2024の記事です。 私は今年、業務周辺のビジネス書や技術書を読むのに時間を割くよう心がけてきました。これはビジネススキルにしろ技術にしろ、業務ドリブンに都度調べるだけでは習得できるスキルに限界があり、しっかりと本を読んで体系的に学ぶことも大事だと思っているためです。そこで今回は、私が今年の松尾研究所で業務をする中で、何かしら業務の役に立ったことがある本を紹介したいと思います。 この記事では、まず私の松尾研究所での業務内容について簡単に記した後に、「仕事の進め方」「チームマネジメント」「クライアントワーク」「機械学習」「エンジニアリング」の5カテゴリに分けて紹介していこうと思います。 私の業務について 松尾研究所では、1) 様々な企業様とのAIの共同開発、2) 社内プ

ついに、米Amazon.com（アマゾン・ドット・コム）の次世代物流施設が米国で動き出した。AI（人工知能）と多数のロボットを利用して在庫管理や配送を抜本的に見直す「第二の物流革命」だ。ロボットは施設当たり数万台。AIを駆使し、配送コストを従来の物流施設と比較して25％低減する。米ルイジアナ州の拠点を皮切りに、世界中の物流施設で次世代システムを採用する計画だ。 「これは商品保管システムのベースを『棚』から『カゴ』へ移行させる新しい技術だ」。アマゾンの電子商取引（EC）部門でCEO（最高経営責任者）を務めるダグ・ヘリントン氏は、2024年10月9日に米テネシー州で開いた記者発表会で、次世代システムをこう位置付けた。「棚」と「カゴ」とは何を意味するのか。それをひもときながら、アマゾンの次世代システムを動画や写真で解説しよう。

ノーコード・ローコードツールはソフトウエア開発を容易にしたが、カスタマイズ性が低い。生成AIを活用したコーディング支援サービスの登場がそんな状況を一変させた。新たなコード自動生成サービスが続々登場し、ユースケースを広げている。 プログラミングの知識がなくてもアプリがつくれる――。コード自動生成技術の歴史は、そんな未来を予感させ続けてきた。UML（統一モデリング言語）モデルの発展、BPM（ビジネスプロセスマネジメント）ツールによるモデリングとコードの自動生成、ノーコード・ローコード開発ツールなど、生成AI（人工知能）以前にも様々なコード自動生成のアプローチがあった。 特にノーコード・ローコード開発ツールは、ソフトウエア開発のハードルを下げている。「プログラミングの知識がなくても、ビジュアルなGUIの操作だけでアプリケーションがつくれる」。そんな触れ込みで多くのツールが登場、あるいはリブランデ

近年は生命分子の構造と相互作用を予測するAIモデル「AlphaFold 3」がリリースされたり、「ChatGPTのおかげで論文を読む手間が99％減った」と研究者が報告したりするなど、科学研究におけるAIの活用はますます重要なものになっています。新たに、ワシントン大学とアレン人工知能研究所の研究チームが、科学文献の調査に特化したAIモデル「OpenScholar」をリリースしました。 Ai2 OpenScholar https://openscholar.allen.ai/ Ai2 OpenScholar: Scientific literature synthesis with retrieval-augmented language models | Ai2 https://allenai.org/blog/openscholar OpenScholar: The open-source

AIクローン技術を開発する株式会社オルツは、同社の「CloneM&A」を用いて、株式会社リロクリエイトのM&Aを支援したことを発表した。AIによるクローンマッチング技術を活用して実現したM&A成約は、世界初の事例となる（※）。 （※2024年11月12日現在、オルツ調べ。生成AI、LLMを活用したクローンマッチング技術による、実際のM&A成約事例） 「CloneM&A」は、売手企業のAIクローンを生成し、データベース内に存在する数千の買手企業クローンと仮想面談させることで、最適なマッチング候補先を探索するAIマッチングシステム。オルツのクローン生成技術により、企業が保有する音声データや事業資料などあらゆるデータから学習し、従来の属人的なキーワードマッチングを超える高いマッチング精度を実現している。 リログループは新規事業創出のためのM&Aを検討する中、オルツの「CloneM&A」が導き出す

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米Amazon.com（アマゾン・ドット・コム）は米国時間2024年12月3日、独自開発の基盤モデル「Amazon Nova」を発表した。マルチモーダルモデルを含む6種類を発表し、一気に5種類をAmazon Web Services（AWS）の米国東部リージョンで一般公開した。米OpenAI（オープンAI）や米Google（グーグル）などが競うAIモデルの最高性能競争に名乗りを上げた格好だ。 アンディ・ジャシーCEO（最高経営責任者）が、子会社の米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス）が米ネバダ州ラスベガスで開いた年次イベント「AWS re:Invent 2024」の基調講演に登壇して発表した。 Amazon Novaのモデルファミリーは「Micro」「Lite」「Pro」「Premier」「Canvas」「Reel」の6種類。いずれもAWSの生成AIサービス

株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、生成AIを活用し、想定ユースケースごとにパッケージ化したプロダクト・サービス「PreferredAI（プリファードエーアイ）」から５つの製品を11月から順次提供開始します。 PreferredAIの5製品の特長 PreferredAI Talent Scouter（トライアル受付中・12月提供開始予定） 1. AIアバターとの対話シミュレーションを通じて実務の適性評価を支援 応募者の対話能力や実務での振る舞いをデータ化して採用プロセスを効率化します。 2. 面接評価者による評価のバラつきをなくし、一貫した人材採用を支援 実務スキルなどの採用基準を設定することで、適切な人材の採用につながります。 PreferredAI Insight Scan（トライアル受付中・2025