2030 次世代AI 日本の勝ち筋

構成数 : 1枚

はじめに

第1章 生成AIとその活用の現在地

ChatGPT登場を機に世界で開発競争が始まる
コラム 言語生成AIは英語優位だったのか
コラム MCP:ライバル企業からオープンAIへの一矢
生成AIのキラーアプリは文章作成でいいのか
生成物の品質を高めやすい特化型生成AI
生成AIが企業組織に与える影響
日本の企業はどうしてAIの普及が進まないのか
コラム AIは人間の仕事を奪うのか、という質問とその回答
AIを支えるインフラの動向(GPU編)
コラム 「ディープシーク騒動」への疑問
AIを支えるインフラの動向(データセンター編)


第2章 生成AIは「文房具」ではない、AI利活用の勘所

生成AIの導入が生産性を低下させている
コラム 企業の生成AI導入の実情に関するMITレポート
生成AIの利活用がマッチポンプ化している
生成AIを「新しい文房具」としかみていない日本企業の問題
生成AIの本来の効用は「限界費用の削減」
生成AIがもたらす限界費用削減の副作用
コラム ファクトチェックをすれば解決するのか
コラム 動画生成AIの高品質化とディープフェイク動画
企業の生成AI導入に不可欠な「2つの線引き」
生成AIが変えるソフトウェア開発とプログラマーの未来
コラム 生成AIがもたらす、プログラミング言語格差


第3章 AIエージェントの理想と現実、未来像を知る

AIエージェントとは何か
コラム ビジネス界のAIエージェントと学術研究におけるエージェント
コラム AIエージェントにより、SaaSはどのような影響を受けるのか
AIエージェントの仕組みと現状
コラム MCPは非AIシステム・アプリケーションのAI利用を加速させる
コラム マルチAIエージェントへの期待と限界88
BtoBにおける取引先AIエージェントへの対応
消費者のAIエージェント利用
コラム AIエージェントで取引しやすい商品・サービス
AIエージェントが商品の選択・購入する時代に宣伝は有効なのか
コラム AIエージェント時代の企業ブランディング
コラム AIエージェント時代、ECサイトはどのように生き残るのか
企業のAIエージェント導入とリスク
日本の企業がAIエージェントを活かすには


第4章 音声AI+生成AIが変える未来のビジネス

音声AIと言語生成AIを組み合わせる
コールセンターからゲームまで、AI音声会話が変えるもの
自然言語対応デバイスは「見えなく」なる
コラム スマートスピーカーはなぜ普及しなかったのか
自宅の家電同士が自然言語で語り合う未来
コラム 家電連携はなぜ普及しないのか
コラム マイクロソフトとアップルの戦略の違い
既存の音声入出力AIと言語生成AIの限界
コラム クジラや鳥と話すAI
AIに求められるのは、現実への深い理解
音声入出力AIと言語生成AIの組み合わせが変える現場業務
音声入出力AI+言語生成AIは企業情報システムを変えるのか
音声入出力AI+言語生成AIとDXの未来


第5章 画像・映像AIの意外な使い道、データ合成・未来予測・異常検知

生成AIによる学習用データ作成
コラム 学習用データは正しいといえるのか
非言語生成AIによるデータ合成
自動運転AI用の走行画像データを合成