最新のAI技術について知っていても、自行・自社にどう活用すればよいかイメージがつかず、悩む方も多いでしょう。
- 金融業界ではどんなテーマでAIが適用されているか
- 金融業の企業における具体的なAIのユースケース
- 金融機関でAI活用を成功させる上での重要点
AIは、業務の自動化だけでなく、顧客とのコミュニケーションやリスク管理にも活用できる点から、注目度が高まっている仕組みです。
最新のAI技術について知っていても、自行・自社にどう活用すればよいかイメージがつかず、悩む方も多いでしょう。
AIは、業務の自動化だけでなく、顧客とのコミュニケーションやリスク管理にも活用できる点から、注目度が高まっている仕組みです。
ChatGPTをはじめとする生成AIの進化は、多くのビジネスに革命的な変化をもたらしています。
その一方で、「自社での利用ルールが曖昧」「どんなリスクがあるか把握しきれていない」といった不安の声も増えています。
近年、人気商品やイベントチケットの転売問題が深刻化しています。特定商品の大量購入による価格の高騰や、一般消費者への購買機会損失は、企業にとってブランド毀損やファン離れにもつながりかねません。
こうした課題に対し、AI技術を活用した転売対策に注目が集まっています。
「AIアシスタントは便利そうだけど、結局プライベート用途が中心では?」そう思っている方も多いかもしれません。しかし近年、AIアシスタントは「単なる音声操作ツール」を超え、業務効率化・情報連携・パーソナライズ対応を担うビジネスパートナーへと進化しています。
Copilot Studioとは、Microsoftが提供するローコードAI開発プラットフォームであり、同社の生成AI戦略を支える中核的なツールです。
個人ユーザーから大企業まで、独自のAIアシスタントやチャットボットを直感的な操作で簡単に構築・カスタマイズできる点が大きな特長です。
2025年3月、Dynabook株式会社が新たに発表した両眼透過型XRグラス「dynaEdge XR1」と、専用XRコントローラー「dynaEdge C1」。
これまで単眼XRデバイスを展開してきた同社にとって、両眼モデルは大きな進化と言えます。
2024年6月、AppleはWWDC(世界開発者会議)にて、次世代AIプラットフォーム「Apple Intelligence」を発表しました。2025年4月には、日本語を含む8言語への対応がスタートし、日本国内でも注目度が急上昇しています。
生成AIの導入を検討する企業が増える一方で、「本当に正確な回答が得られるのか」と悩む声も多いのではないでしょうか。とくに、自社データを扱う業務では、AIの精度は導入の成否を左右する重要な要素です。
そこで注目されているのが、外部情報を検索して回答の信頼性を高める「RAG(検索拡張生成)」という技術です。
近年、さまざまな分野でAI技術の活用が進み、普段の生活でも知らないうちにAIを使っていることが多くあります。
たとえば、Googleの検索機能、迷惑メールのフィルタリング、企業への問い合わせチャットボットなど、身近なところにAIは浸透し、私たちの生活をより便利なものにしています。
その一方で、「AIって結局どういう仕組み?」「生成AIは、従来のAIと何が違うの?」と疑問を感じている方も多いのではないでしょうか。
個人や企業を問わず、多くの人がAIを活用するようになってきました。AIが劇的に進化したことにより、ビジネスシーンでの活用も常識となりつつあります。さらに近年、注目を集めているのがAIエージェントです。
AIエージェントは、AIがさらに進化した、自律性を持つAIシステムを指します。従来のAIとは異なり、人間の直接的な監督なしに目標を達成するシステムです。
最新テクノロジーの動向を把握したり、先端事例の情報収集をするために欠かせないIT系展示会。
コロナ禍が明けて安定的に開催されるようになり、動員数は完全復活、一部では増加傾向にさえあります。
CopilotがAIツールの名称と知っていても、具体的にどんなことに役立つのか分からず、活用に踏み出せない方も多いでしょう。
「生成AIを導入すべきなのか、どんな効果があるのか分からない…」そんな悩みを抱える企業担当者は多いのではないでしょうか。生成AIは企業の業務効率化から人手不足解消まで、すでに多くの企業で成果を上げています。
近年、AIやXRの進化が止まりません。そんななかで人間と見間違えるようなCGのキャラクターが活躍する場面が増えてきました。これは「デジタルヒューマン」と呼ばれる最新のデジタル技術です。
デジタルヒューマンは単純なイラストやアニメーションではありません。まるで人と会話しているように相手の感情を認識し、表情や身振り手振りで感情を表しながら会話ができるのが大きな特徴です。
近年生成AIが急速に普及する中、「ベクトルデータベース」への注目度が高まっています。
ベクトルデータベースは、テキストや画像、音声、動画などの非構造化データを扱う際、効率的なデータ処理を可能にする、”AI時代”において欠かせない技術です。
今や誰もが手軽に使用するようになった生成AIは日々進化し続け、新しいサービスを展開しています。
GPTsもその一つ。2023年11月7日に発表されたGPTsは、ChatGPTの機能の1つで、ノーコードでオリジナルのChatGPT(My GPTs)を作成できるため、専門知識を必要としません。
生成AIが注目トピックとなり、至る所で見かけるキーワードとなってきました。
そのような中、生成AIの導入に向けて、実証実験(PoC)をまず行って有用性評価をしたいと考える方も多いのではないでしょうか。
中国のAI開発企業より2025年1月にリリースされたDeepSeek R1が多くの注目を集めています。世界中のメディアでも多く取り上げられ、ChatGPTのOpenAI社や、LlamaのMeta社の性能を上回る大規模言語モデルを開発したとも言われています。
ITデータの活用が進む中で、「大量のデータを素早く分析したい」「専門知識がなくてもデータを扱いたい」と考える企業が増えています。
そんな課題を解決するのが、Googleのクラウド型データウェアハウス「BigQuery(ビッグクエリ)」です。
毎年1月にラスベガスで行われる世界最大級のテクノロジー見本市「Consumer Electronics Show(以下:CES)2025」にテックファーム社員が行ってきました!
テックファームでは、年間を通じ最も活躍した社員にMVP(Most Valuable Player)・MVE(Most Valuable Engineer)の賞を設けています。今回受賞したメンバーはCES2025 へ参加し、世界最先端の技術を体感してきました。