この章では、生成AIとは何か、従来のAIとどのように異なるのかを学びます。さらに、生成AIを取り巻くエコシステムとその発展の過程を掘り下げ、この大きな技術的ブレークスルーに至るまでの流れを見ていきます。

生成AIとは？

ChatGPT

生成 AI を理解する

選択肢

生成AI

人工知能（生成AI以外）

AIと生成AIの違い

生成 AI の進化

重要なマイルストーン

クラウド

市場競争

モデル技術の革新

生成AIのブレークスルー

GANs

Transformer

RLHF

生成AIの実現につながった技術革新

生成AIの発展

主要プレイヤー

オープンソース化をめぐる問い

AICamp

コミュニティ（AICampを除く）

両方

オープンソース化のメリットは多岐にわたる

促進要因

阻害要因

促進要因と阻害要因

生成 AI の紹介

この章では、生成AIを活用してワークフローを強化する方法を学びます。拡張（オーグメンテーション）、共創（コ・クリエーション）、代替（リプレースメント）という手法を通じて、生成AIをどのように活用できるかを見ていきます。続いて、責任あるAIについて掘り下げ、生成AIが普及する未来に備え、変革を主導する方法を学びます。

AIでワークフローを強化する

拡張、共創、それとも代替？

マーケティングにおける生成AI

ビジネス機能への影響

責任あるAI：社会的バイアス、著作権、所有権

バイアスの検出・軽減手法

著作権と法的影響

生成 AI の未来に備える

影響の偏り

知識の爆発的増加

AI時代の変革をリードする

AI時代のスキル

自社の備えを整える

コースの修了、おめでとうございます！

生成AIソリューション

Course Glossary

まず、生成AIとは何か、従来のAIとどのように異なるのかを学びます。さらに、生成AIを取り巻くエコシステムを掘り下げ、大学、各国政府、企業、オープンソースコミュニティといった主要な担い手について見ていきます。また、クラウドが生成AIの発展に与えた影響や、モデル開発におけるさまざまなブレークスルーについても学びます。こうした内容を通じて、生成AIという大きな技術革新に至るまでの流れを、より深く理解できるようになります。

続いて、生成AIを活用してワークフローを強化する方法を学びます。拡張（オーグメンテーション）、共創（コ・クリエーション）、代替（リプレースメント）という3つのアプローチを通じて、生成AIをどのように活用できるのかを見ていきます。また、日々の業務や戦略的な意思決定に、生成AIがどのような価値をもたらすのかも学びます。最後に、責任あるAIについて理解を深めます。さらに、戦略の方向性を組織全体でそろえ、チェンジマネジメントと継続的な改善に取り組むことで、生成AIが普及する未来にどう備え、変革を主導していくのかを学びます。

動画には、再生に合わせて表示される文字起こしが用意されています。動画左下の「文字起こしを表示」をクリックすると確認できます。
コースの用語集は、右側のリソースセクションでご確認いただけます。
CPEクレジットを取得するには、コースを修了し、所定の評価で70%以上のスコアを取得する必要があります。画面右側にあるCPEクレジットの案内をクリックすると、その評価に移動できます。

<h2>生成 AI の紹介</h2>
まず、生成AIとは何か、従来のAIとどのように異なるのかを学びます。 生成AIのエコシステムと、その発展を支える主要なプレイヤーである大学、政府、企業、オープンソースコミュニティについて、さらに深く学びます。 また、クラウドが生成AIの発展に与えた影響や、AIモデルにおけるさまざまな躍進について学びます。 こうした内容を通じて、生成AIという大きな技術的ブレークスルーがどのように実現したのかを理解できます。

<h2>生成AIソリューション</h2>
続いて、生成AIを活用してワークフローを強化する方法を学びます。 拡張、共創、代替という3つの手法を通じて、生成AIをどのように活用できるかを探ります。 さらに、日々の業務や戦略的な意思決定において、生成AIがもたらす価値について学びます。 最後に、責任あるAIについて理解を深め、戦略的な方向性の統一、変革マネジメント、継続的な改善を通じて、生成AIが普及する未来に備え、その変化をリードする方法を学びます

生成AIの現在と未来のビジネス環境での役割を学ぶ。

ビジネスのための生成AI

ビジネスにおいて、生成AIが現在果たしている役割と、今後どのような役割を担うのかを学びます。

AIビジネス基礎

EU AI法の基礎

大規模なコンピューティングリソースを幅広い利用者が使えるようにした

医薬品開発におけるブレークスルーの追求

大手テクノロジー企業は、競合他社に対する商業的優位性を得るため、生成AIの開発を後押ししました。

RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）：人間のフィードバックから学習する仕組み

Transformer：テキストデータを解釈・変換するアーキテクチャ


生成AIのブレークスルー

ビジネスのための生成AI

実践的なインタラクティブ演習