新緑の季節が深まり、やがて訪れる梅雨の訪れを前に、少しばかり心も重くなる時期かと存じます。しかしながら、この時期特有の憂鬱を吹き飛ばすべく、【データのじかん】は最新のテクノロジーと共に、明るい未来を切り拓く知識と情報を皆様にお届けしたいと思います。

今回は、AIの最新動向、イベント、書評など、多岐にわたるトピックを特集しています。

さらに、AIの最新動向については、業界をリードする専門家たちのインタビューを通じて、これらの技術が実際にビジネスや日常生活にどのような影響を与えているのか、具体的な事例と共に掘り下げて紹介します。

雨の日が多くなるこれからの季節、お家で過ごす時間が長くなるかと思いますが、そんな時こそ新しい知識を吸収し、インスピレーションを得る絶好の機会です。

【データのじかん】が、テクノロジーの進化と共に、皆様の知的好奇心を刺激し、未来への期待を高める一助となれば幸いです。ぜひ雨音をBGMにしながら、次々と開かれるテクノロジーの新たな扉を、心ゆくまでお楽しみください。

それではまず、今回紹介する記事のダイジェストの一読下さい！！

■トレンド

ビジネスパーソンが所属する組織の枠を越え（“越境”して）学ぶことで、「知の探索」によるイノベーションや、自己の価値観や想いを再確認する内省の効果が期待される『越境学習』。浜松地域において“越境学習”の視点を活かした人材育成に関わる取り組みが活発化され、地域外からもその学習体験を求めて来訪者が生まれている『ハマエツ』のキックオフイベントが2024年6月19日（水）、静岡県浜松市のCo-startup Space & Community FUSEにて開催されます。

・2024年6月19日開催｜越境学習の聖地・浜松『ハマエツ』キックオフ ～会社をこえた仲間たちとスポーツを楽しむように、会社や地域をこえた仲間たちと学びあうコミュニティ～

データのじかんを閲覧頂いているみなさま！！こんにちは！！【データのじかんフィーチャーズ】担当の畑中一平です。今回から始まった【データのじかんフィーチャーズ】は、これまでに「データのじかん」で紹介した記事の中から、厳選して最新の話題や事件に焦点を当て、ピックアップし、詳細にレポートして皆さまにお伝えする企画です。記念すべき第1回目の今回は、今、何かと話題の“生成AI”についてお届けします。

・データのじかんフィーチャーズ｜part.001｜生成AIの脅威／加速／社会実装について

■社会

コロナ禍以降、「権威主義体制」という政治用語がお茶の間でも頻繁に見かけるようになった。「権威主義体制」と聞くと、中国の習近平体制やロシアのプーチン体制を思い浮かべる方が多いでしょう。しかし、権威主義体制がどのように生まれ、どのように維持され、どのように崩壊するのか、このようなストーリーをデータを用いてわかりやすく書かれた本はあまりありません。そこで、2021年に白水社から出版されたエリカ・フランツ著『権威主義 独裁政治の歴史と変貌』を紹介します。

・【書評】『権威主義 独裁政治の歴史と変貌』から学ぶデータ×政治の面白さと主観と理論のバランスとは

■ビジネス

今や生成AIという言葉を聞かない日はないほど、世の中は「生成AIブーム」と言えるほどの状況です。そうした中でトップITベンダーは、どのような未来を見通し、AI実装を進めているのでしょうか。本特集「AI実装の現在地点-トップITベンダーの捉え方-」では、ウイングアーク１ｓｔ株式会社CTOの島澤甲をホストに、トップITベンダーのキーパソンとの対話を通して、AIの社会実装の現在地点を探ります。今回は、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 インフラストラクチャー・ソリューションズ 技術理事の黒田晴彦氏に、Google CloudのAIに関する理念やAI実装に向けた取り組み、今後の可能性などについて、前編（本記事）・後編の2回にわたってお聞きしました。

・「Google Cloud のスタンス」と「製造業のAI活用の要点」（前編） 特集｜AI実装の現在地点–トップITベンダーの捉え方

前編では、Google CloudのAIに関するスタンスやAI実装に向けた取り組みなどが語られました。後編では、話題はより詳細な内容に及び、製造業におけるAI活用における要点、そしてビジネスにおける生成AIの活用の展望などについて意見が交わされました。

・「Google Cloudのスタンス」と「製造業のAI活用の要点」（後編） 特集｜AI実装の現在地点–トップITベンダーの捉え方

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トレンド

2024年6月19日開催｜越境学習の聖地・浜松『ハマエツ』キックオフ ～会社をこえた仲間たちとスポーツを楽しむように、会社や地域をこえた仲間たちと学びあうコミュニティ～

2024.05.24 公開

こんにちは、データのじかん編集部です。

本日は、データのじかんでも度々お話を伺わせていただいている、あまねキャリア株式会社の沢渡あまね氏と法政大学大学院政策創造研究科の石山恒貴教授が予定している“越境学習の聖地・浜松『ハマエツ』キックオフ”のご紹介です。

『ハマエツ』は、浜松地域において“越境学習”の視点を活かした人材育成に関わる取り組みが活発化され、地域外からもその学習体験を求めて来訪者が生まれている状況を目指している団体です。メンバーは沢渡あまね氏や株式会社NOKIOO 小川健三氏、株式会社鳥善 伊達善隆氏、株式会社RAMP 若松杏氏、株式会社Wewill 杉浦直樹氏、株式会社静岡新聞社・静岡放送株式会社 大見拳也氏など浜松地域を軸に置きつつ、県内外で活躍するメンバーが参画しています。

6月19日を予定しているこの『ハマエツ』キックオフイベントでは、浜松市 中野祐介市長の講演の他、フィーチャーセッションである『法政大学の石山先生、プロティアンキャリア協会の有山様（モデレーター：沢渡あまね氏）クロストーク』なども行われます。

データのじかんフィーチャーズ｜part.001｜生成AIの脅威／加速／社会実装について

2024.05.25 公開

「生成AI」とは、人工知能（AI）の一種で、テキスト、音声、画像などのデータを生成する能力を持つシステムを指します。これには、文章を書く、画像を生成する、音楽を作るなど、様々な形でクリエイティブな作品を生み出すことが含まれます。生成AIは学習データからパターンを学び、それを基に新しいコンテンツを生成することができます。

人手不足や業務効率化が期待される反面、人工知能（AI）には様々な脅威が多岐にわたり潜在すると考えられており、そのため、その活用には多くの企業において、消極的な姿勢を保ち続ける企業も少なくはありません。

そこで今回のデータのじかん Featuresでは、生成AIについて、『脅威』、『加速』、『社会実装』の観点でFeatureします。

社会

【書評】『権威主義 独裁政治の歴史と変貌』から学ぶデータ×政治の面白さと主観と理論のバランスとは

2024.05.23 公開

本書では権威主義体制と民主主義体制を分ける要因として「政府が自由で公正な選挙で選ばれるか否か」としています。現在の世界では中国やロシア、キューバなどが権威主義の国と定義づけられています。著者のエリカ・フランツは2008年にカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）で政治学の博士号を取得しました。現在はミシガン州立大学部政治学部准教授を務め、独裁と権威主義の研究を行っています。

本書は2018年出版のAuthoritarianismの訳書であり、オックスフォード大学出版局のシリーズ「みなが知る必要のあること」から出版されました。このシリーズの特徴は各節のタイトルが全て問いかけになっていことです。例えば、第1章の序論では「本書の目的は何か？」「なぜ権威主義が重要なのか？」「権威主義を政治を理解するうえでの課題とは何か？」の順に進んでいきます。そのため、政治的な専門書に慣れていない方でも、スムーズに読み進められるでしょう。

ビジネス

「Google Cloud のスタンス」と「製造業のAI活用の要点」（前編） 特集｜AI実装の現在地点–トップITベンダーの捉え方

2024.05.21 公開

島澤：黒田さんといえば、三井物産、デル（デルジャパン、デル・テクノロジーズ）で最高技術責任者を務め、2021年9月から現在のグーグル・クラウド・ジャパンでご活躍されています。まさにエンタープライズITの最前線を走り続けて来られたわけですが、改めて自己紹介をかねて、これまでのお仕事についてお聞かせいただけますか。

黒田：長い間、総合商社である三井物産に在籍して、ユーザー企業側でITの仕事をしていました。最後は、Chief IT Architectとして技術面における責任者を務めて、システム全体像のデザイン、グローバルに広がる業態の異なるグループ会社の支援から日々のシステム障害対応まで、幅広く仕事をさせて頂きました。

また海外では、イギリスに赴任して欧州全体のシステム責任者として、日本との違いも含めてさまざまな経験をしました。

「Google Cloudのスタンス」と「製造業のAI活用の要点」（後編） 特集｜AI実装の現在地点–トップITベンダーの捉え方

2024.05.21 公開

島澤：前編の最後で、人材不足をはじめとする日本の製造業の課題解決に、生成AIを活用するという話題が出ました。しかし現状はまだ導入・活用が進んでおらず、使っていたとしても、昔ながらのロジックベースのツールを「AI」と呼んでいるようなケースも少なくありません。そこで今回は、製造業における生成AI活用について押さえるべきポイントについて、詳しくお聞かせいただけますか。

黒田：社員の方が実際に生成AIに触って、実感を持って頂くことが出発点になります。生成AIを試用中もしくは本番利用中の企業が昨年後半には50%を超えたという調査結果がありますので、日本の製造業でも多くの企業で生成AIを試しているのではないかと思います。

編集後記

今回は『「Google Cloudのスタンス」と「製造業のAI活用の要点」（前編・後編） 特集｜AI実装の現在地点–トップITベンダーの捉え方』という記事を紹介させ頂きました。

そこで今回の編集後記では、製造業におけるAIの活用例について紹介したいと思います。

製造業とは？

まず、製造業がどういった業種なのか？について紹介します。

製造業とは、原材料を加工し、製品を生産する産業のことです。この業界は、物質を新しい形や機能を持つ製品に変形させるプロセスに焦点を当てています。製造業は、自動車、電子機器、衣類、食品、機械など、日常生活で使用される多くの製品を提供します。

なお、製造業は大きく分けて以下の三つのカテゴリに分類されます。

・一次加工製造業：

原材料（金属、木材、石油など）を基本的な形や部品に加工する業界です。例えば、鉄鉱石から鋼を製造するなどがこれに相当します。

・二次加工製造業：

一次加工で作られた部品や材料を使用して、消費者や他の産業で使われる製品を製造します。例えば、鋼を使って自動車や建築材料を作るなどです。

・組み立て型製造業：

複数の部品を組み合わせて最終製品を完成させる業界です。家電製品や電子機器の製造がこの例に当たります。

これらのプロセスには、手作業から高度に自動化されたシステムまで、さまざまな技術が用いられています。製造業は経済発展において重要な役割を担い、雇用創出や技術革新の推進力となっています。

製造業におけるAIの活用例

続いて、製造業におけるAIの活用を、いくつか主要な用途を例に紹介します。

・予測保全：

AIは機械の故障を予測し、保守を行うタイミングを最適化するのに使用されます。センサーデータを解析し、機械の異常を早期に検知することで、計画外の停止時間を減少させ、生産効率を向上させます。

・品質管理：

AIを活用して製品の品質検査を自動化することができます。視覚検査を行うAIは、製品の表面に微細な傷や不具合を発見し、人間の目では見落とすことがある欠陥も検出可能です。

・サプライチェーン最適化：

AIは供給網のデータを分析し、需要予測や在庫管理を改善するのに役立ちます。これにより、製造業者は過剰在庫や品切れのリスクを低減し、コストを節約できます。

・ロボティクス：

自動化されたロボットは、AIを用いてより高度な作業を実行できます。これには、組み立て、溶接、塗装などの複雑なタスクが含まれます。AIを搭載したロボットは、学習能力と適応能力を備えており、製造プロセスの柔軟性と効率を高めます。

・デジタルツイン：

デジタルツイン技術は、物理的な製造プロセスや製品をデジタル上で模倣し、そのパフォーマンスをシミュレートするのにAIが使用されます。これにより、製造前に製品設計の最適化や問題点の特定を可能にしてくれます。

これらの例からも分かるように、AIは製造業の多くの面で革新をもたらしており、コスト削減、効率向上、品質管理の向上に大きく寄与しています。

それでは、次回も「データのじかんNews」をよろしくお願いします！

データのじかんとは？

データのじかんは、テクノロジーやデータで、ビジネスや社会を変え、文化をつくりあげようとする越境者のみなさまに寄り添うメディアです。

越境者の興味・関心を高める話題や越境者の思考を発信するレポート、あるいは越境者の負担を減らすアイデアや越境者の拠り所となる居場所などを具体的なコンテンツとして提供することで、データのじかんは現状の日本にあるさまざまなギャップを埋めていきたいと考えています。

（畑中 一平）

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