AIやDXに関する政策とか市場の情報整理2024.12版

AI導入を推進している取り組みやその結果がレポートされて、企業など現場の活用施策として何をしていけばいいかは見え始めている

中小企業は、AI導入の壁をどう乗り越えていくのか？ G7報告書から

生成AI推進施策を10ヶ月続けてみた結果

生成AIで競争優位を確保するための７つの柱：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ

政府のデジタル推進人材育成の取り組み

現場での活用が増えるのは素晴らしいことです

ＡＩで衛星画像から土地用途を判別、市の税務職員らチャットＧＰＴで自作…３０分の１の費用

と言う一方で、身も蓋もない調査結果も出てきた。研究者1000人以上でMITが検証、上位10％の人材は生成AI活用で生産性が2倍近く向上するが、下位3分の1は効果なし。ドメイン知識や科学的思考力などがある人は使いこなせるけど、ベースの力がない人には効果が無いという、まぁ直感にはあるが企業などの現場へ導入することの限界でもあるww

“生成AI活用”の上位10％は生産性が2倍近く向上するが「下位3分の1は効果なし」の理由。研究者1000人以上でMITが検証（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge

AIを使いこなせるかどうかは「能力次第」、AIが上位10％のエリート科学者の成果を81％増やしたとの研究結果

【AI論文解説】Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation：AIでトップ科学者の生産性が倍増し、材料発見数44%増、特許出願39%増 - AI Market

まぁトップ人材ではなくとも、金さえ出せば深く考えるLLMも出るらしいから、ミドルクラス人材くらいであれば金があれば救われそうww

OpenAI、月3万円の「ChatGPT Pro」　深く考える「o1」が無制限

まぁ生成AIの最先端では、LLMの基になる高品質なデータの枯渇問題が顕在化してきたようだし、大規模なLLMほど汚染に脆弱らしい。パプる（perplexityのような生成AIで調べる）どころかググっても正解にたどり着けるとは限らないなら、何が本当で何がウソか見極められる、ちゃんとベースの能力がある人でないと厳しくなるのは変わらず。

OpenAIはAIの進化の頭打ちで戦略の転換を余儀なくされている、高品質なデータ枯渇の問題が急激に顕在化

「マジでAI機能やめないと取り返しがつかなくなるぞ」Google検索、関連ワードを変に取り込んだことで意味不明なAI要約結果を出すようになっている

Data Poisoning in LLMs: Jailbreak-Tuning and Scaling Laws

『ググって正解が出る時代は終わり』ネットで検索したら、専門家の目から見て誤りばかりのAI画像が出てきた「紙資料が大事になった」

偽情報とAIリスクへの対応：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ

その他、AIDX関連の動向のうち、おさえておいた方が良さそうなものを。加えてAI分野に詳しくない人は機械学習を「社会実装」するということ 2024が参考になる、AIのビジネス適用に詳しい人は当然知ってることだけど。

生成AIと日本の半導体産業

「産業データスペース」の実現に向けて

AIと生成AI、デジタルサプライチェーン投資の最優先事項に：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ

国内デジタルツイン関連市場、2028年に1.5兆円の市場規模に：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ

デジタル行財政改革で公共サービスは変わるのか？

自治体システム標準化、統一システムでみんながハッピーになる全体最適を実現しよう

マルチモーダル / AI Agent / LLMOps 3つの技術トレンドで理解するLLMの今後の展望とかの技術的な動向を。日経のは企業事例をウォッチするのに悪くないかも

時代は生成AIからAIエージェントへ | MRIオピニオン（2024年12月号） | ナレッジ・コラム | MRI 三菱総合研究所

生成AI（ジェネレーティブAI）とは　最新ニュースとトレンド - 日本経済新聞

以前よく講演する際に使ってた「AIとは」のネタ元が見つかったので掲載して最後にする

レクチャーシリーズ：「AI 哲学マップ」〔第5 回〕コンピューティング史の流れに見る「人工知能」という研究分野

「AIとは役に立たないモノの総称、役に立つものには別の名前が付く」
AIとは計算科学のフロンティアを指す言葉だったという意味ですww