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小幡麻衣

Shinya NAKAGAWA

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株式会社Elcamy（エルカミー）| AI・機械学習・分析を支援するGoogle Cloudパートナー

Google Cloud を使ってAIのデザインのお手伝いしています。株式会社ELcamy（エルカミー）は、Google Cloud パートナーです。

会社情報

アメリカの大学を卒業後、オランダで起業。その後2020年にエルカミーに参加。コーポレートを担当。

メンバー紹介（O.Mai）

東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学（寺野・吉川研究室）修士課程で人工知能を研究し2009年修了。
その後、データ分析会社、CCC（カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社）研究所、AIコンサルタント会社を経て、2019年に株式会社Elcamy（エルカミー）を立ち上げる。
テクノロジーで社会問題を解決するためにAIデザイン事業に注力。

メンバー紹介（中川慎也）

千葉商科大学教授
東京工業大学名誉教授・筑波大学名誉教授
機械学習、創発的計算手法、組織行動、知識システム開発方法論などの研究に従事。人工知能学会、計測自動制御学会、日本OR学会、 情報処理学会、電気学会、経営情報学会、 社会情報学会、IEEE、などに所属。PAAA会長。

メンバー紹介（寺野隆雄）

電気通信大学大学院でロボット開発を研究し2008年に修了後、国内最大手メーカーにて生産技術系の開発業務を行う。
データサイエンティストとコーポレート業務を兼任。生産技術関連の分析が得意。

メンバー紹介（斎藤洋平）

生成 AI を使ったシステム開発に Google Cloud がおすすめな理由を説明しています。

生成 AI を使ったシステム開発に Google Cloud がおすすめな理由

データ入力作業員、カスタマーサポート、製造業のライン作業員、会計士と簿記係、運転手、ジャーナリストとコンテンツライター、金融アナリスト、保険アジャスター、小売業の店員、農業労働者

【それって本当？】AIでなくなる仕事10選とその真相

企業の担当者が読むべきIT系のブログ一覧ページです。

ブログ

AIは、データ入力の自動化や財務報告の迅速化、予測分析の精度向上など、多岐にわたる経理業務を支援するツールとして活用されています。

経理部のためのAI活用入門

本記事では、AI開発を外注する際の利点と課題、外注先の選定方法、そして成功するプロジェクトの進め方について詳しく解説していきます。

AI開発を外注することのメリット

このチャットボットを使えば、わずかなステップで最新のAI論文にアクセスできます。
ぜひ使ってみて、楽しんでくださいね！

機械学習や深層学習などの手法で、人間の脳が行う知的作業をコンピュータで模倣したシステムを作るには

社長は、企業の成長と持続可能な発展を実現するために、AIを積極的に活用することが求められます。

社長のためのAI活用入門

PhoneにChatGPTが搭載されるというニュースが最近流れました。（参考記事）
また一つ便利になったとも言えますし、AIにデータを提供しやすくなったとも言えますね。

【コラム】ChatGPTにAIにとって人間はどんな存在か聞いてみた

「生成AIが日本企業に本格的に導入されたら、日本の失業率は本当に上がってしまうのか」について、学生、社会人、そして生成AIについて詳しい博士の4人が議論している様子です。覗いてみましょう。

「生成AIが日本の失業率を上げてしまうのか」について議論している様子を覗いてみましょう

デジタルトランスフォーメーション（DX）は、デジタル技術を活用してビジネスモデルや業務プロセスを根本的に変革し、企業の競争力を高める取り組みです。近年、AI（人工知能）の進化がDXの推進に大きく寄与しています。AIは、大量のデータを迅速かつ正確に処理し、人間には困難なタスクを自動化する能力を持っています。本記事では、AIがDXにどのように役立つのか、その具体的な活用事例や導入ステップについて解説します。

AIを使ってDXはできるのか？

AIの教育分野への導入は、多くの可能性と課題を伴います。

AIと教育とその未来

一般社団法人は、社会的な目的を持つ非営利団体であり、多様な活動を通じてコミュニティや業界に貢献しています。しかし、限られたリソースで効率的に活動を運営することは容易ではありません。ここで、生成AI（Generative AI）が大きな力を発揮します。生成AIは、テキスト、画像、音声などのコンテンツを自動生成する技術で、さまざまな業務プロセスを効率化し、法人の生産性を向上させることができます。本記事では、生成AIを活用した一般社団法人の運営改善方法について解説します。

一般社団法人のための生成AI活用術

序論：人工知能（AI）とは何か

AIの歴史

著作権侵害・ディープフェイク・プライバシー侵害・差別的なコンテンツの生成は基本的に違法となる可能性が非常に高いです。

【これって違法？】知らなきゃ損！生成AI活用ガイド：禁止事項と法的リスクの徹底解説

生成AIの利用には注意が必要です。データの品質やバイアス、プライバシーとセキュリティ、著作権と法的問題など、さまざまな課題があります。これらの課題に対処しないと、生成AIの利用が思わぬリスクを引き起こす可能性があります。本記事では、生成AIを利用する際に気をつけるべきポイントや、リスクを回避するための対策について詳しく紹介します。

【生成AIの注意点とは？】利用時に気をつけること・リスクとその対策を紹介

生成AIが普及する中で、著作権に関する問題も増加しています。著作権法は、創作者の権利を保護するための法律ですが、生成AIが作成するコンテンツに対してどのように適用されるかは、まだ明確にされていない部分も多いです。本記事では、生成AIと著作権について解説します。

【徹底解説】「生成AIで画像生成」は著作権法に触れるか？違法にならないための考え方

日本における生成AIの法的状況は、急速に進化する技術と共に変化しています。現行の法的枠組みは、知的財産権、データ保護、消費者保護、および倫理ガイドラインを含む多岐にわたる分野にまたがっています。これらの法律とガイドラインは、生成AIの開発と利用において重要な役割を果たしています。

【参考文献多数】日本における生成AIの法的状況

AIは、契約書のレビューや法規制の順守、リーガルリサーチなど、多岐にわたる法務業務を支援するツールとして活用され始めています。

法務部のためのAI活用入門

地方自治体は、地域住民の生活を支える重要な役割を担っています。しかし、限られた予算と人員で多岐にわたる行政サービスを提供するためには、効率的な運営が求められます。ここで、生成AI（Generative AI）が大きな助けとなります。生成AIは、テキスト、画像、音声などのコンテンツを自動生成する技術で、様々な業務プロセスを効率化し、自治体の生産性を向上させることができます。本記事では、生成AIを活用した地方自治体の運営改善方法について解説します。

地方自治体のための生成AI活用術

麻雀とAIが共存する未来は、多くの可能性を秘めています。

【基礎から解説】麻雀とAIについて

AIは、データ解析からコンテンツ生成、キャンペーンの最適化まで、様々な分野で活用されています。

マーケティング部のためのAI活用入門

この記事では、AIによるOSINTサービスの開発について詳しく解説します。まずはOSINTの基本概念と歴史を振り返り、その後、AI技術がどのようにOSINTに応用されているかを説明します。そして、実際の開発プロセスや成功事例、倫理的・法的考慮事項についても触れ、最後にOSINTの未来展望を考察します。

AIによるOSINTサービス開発をする前に

AI（人工知能）は、現在、多くの業界で急速に進化しており、企業の競争力を高めるための重要なツールとなっています。しかし、AIシステムの開発は非常に複雑で、多くの専門知識と経験を必要とします。そのため、適切な開発パートナーを選ぶことが、プロジェクトの成功の鍵となります。

AIシステム開発パートナー選びに役立つガイドブック

この記事では、生成AIをビジネスで活用する際に押さえるべき主要な評価観点について詳しく解説します。これらの観点を理解し、適切に評価することで、生成AIの導入を成功に導くためのガイドラインを提供します。

ビジネスにおける生成AI活用のために重要な6つの観点

広報担当者のための生成AI活用術

失敗しないAIプロジェクトの企画と進め方をステップごとに詳しく解説しています。

【失敗しないAIプロジェクト】企画と進め方

失敗の原因は、データの品質管理の欠如、現実的でない期待、そしてプロジェクトチームのスキルギャップの3つに大体集約されます

【失敗するAI開発プロジェクト】典型的な3つのパターン

不動産営業のための生成AI活用術

本記事では、生成AIが営業業務に与える影響と、その具体的な利点について解説します。そして、生成AIを最初に経営層が使用すべき理由について詳しく述べ、実際の導入ステップを紹介します。

【営業業務を進化させる生成AI】最初に経営層が使用すべき理由

営業の世界は常に進化し続けています。特に近年では、テクノロジーの進歩が営業活動に大きな変革をもたらしています。その中でも、生成AI（生成人工知能）は、営業マンにとって強力なツールとなりつつあります。本ブログでは、生成AIの基本概念から、その具体的な活用法、さらには成功事例や導入のステップまでを詳しく解説します。

営業マンのための生成AI活用術

AIは、顧客データの分析からリードのスコアリング、パーソナライズドマーケティング、営業プロセスの自動化まで、様々な分野で活用されています。

営業推進部のためのAI活用入門

それでは、各分野でのAIシステム開発の具体例を見ていきましょう。

AIを使ったシステム開発50選

AI（人工知能）は、コンピュータが人間の知能を模倣して学習し、推論し、自己改善する技術です。

ホワイトカラーのためのAI入門

ホワイトカラーは、AIと協力して働くことで、より高度なスキルを身につけ、価値を創造し続けることが求められます。

【AIと共に働く未来】ホワイトカラーの新しいスタンダード

AIと人間が共存し、協力して働く職場環境では、柔軟な働き方、スキルの再定義、クリエイティブなコラボレーションが促進されます。

ホワイトカラーの未来：AIがもたらす新しい働き方

継続的な学習やクリエイティブな思考、共感力の強化、AIとの協力関係の構築を通じて、AI時代においても競争力を維持し、キャリアの発展を図りましょう。

ホワイトカラーの生き残り戦略：AIに奪われないための対策

ホワイトカラーは、AIとの協力を通じて、これまで以上に革新的で創造的な業務を実現することができるでしょう。

AIがホワイトカラーの創造性を解き放つ日

人間はクリエイティビティや専門知識を駆使して、記事に深みや個別の視点を加え、読者にとって価値のあるコンテンツを提供します。

AIにブログ記事を書いてもらうことで、人間は何ができるか

以下はAIによって書かれた文章ですが、人間にはなかなかできないような客観視をしていてやっぱりAIはすごいなと思いました。

「AIぽさを無くす文章を書くための方法」をAIに書かせてみた

特に注目を集めている「オルタナティブデータ」と、従来から使用されている「トラディショナルデータ」について解説し、それぞれの違いや利点、欠点を明らかにしていきます。

【オルタナティブデータとは】トラディショナルデータとの違いは？

データを公開している時点で、公開はしてしまっていますので、「データ選定・管理・設計」は当たり前ですが非常に重要です。

サイト運営者がスクレイピングを防止する方法

ここでは、代表的なツールであるAudacityを使用して、音声データを分割する具体的な手順を説明します。実際の操作方法を学ぶことで、他のツールでも応用できるスキルを身につけることができます。

音声データ分割方法

こんにちは、Elcamyのデータサイエンティスト兼AIエンジニアの近江です。
今回のテーマは、IT業界の巨人たちが火花を散らす激戦区、「クラウド市場」についてです。
中でも、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud、Microsoft Azureの三社は、まさに「クラウド界の三大巨頭」と呼ぶにふさわしい存在感を放っています。

AWS vs Google Cloud vs Azure

なんでも切れる刃は何も切れない

ビッグデータとAI（人工知能）は、現代のデジタル社会において非常に重要な役割を果たしています。ビッグデータとは、従来のデータ管理ツールでは処理が難しいほど大量かつ多様なデータの集合を指します。一方、AIはコンピュータが人間の知能を模倣し、学習や推論、自己改善を行う技術です。この二つが組み合わさることで、データから新たな知見を引き出し、さまざまな分野での意思決定を劇的に改善することが可能になります。

ビッグデータをAIを使って活用する方法

この記事では、プロジェクトメンバーが辞める不安を抱えているプロジェクトマネージャーに向けて、外注のメリットやデメリット、そして効果的な活用方法について詳しく解説していきます。

PJアサインメンバーが辞める不安で寝れない夜には、外注を

ChatGPTを活用したシステム開発を外注するときのメリットとデメリットとは

ChatGPTシステム開発の外注

経営企画部のための生成AI活用術を解説しています。

経営企画部のための生成AI活用術

ダークウェブとは、インターネットの中でも通常の検索エンジンではアクセスできない部分のことを指します。

基礎から解説！ダークウェブとは

ディープラーニングの基本概念は、脳の神経細胞の働きを模倣したニューラルネットワークを用いて、大量のデータから特徴を学習し、予測や分類を行うことにあります。

ディープラーニングとは

AIは、コンピュータが人間のように知的なタスクを実行することを目指す広範なフィールドです。一方、MLはその中の一つのサブフィールドであり、データから学習し予測を行うための技術です。つまり、MLはAIを実現するための一つの方法です。

人工知能（AI）と機械学習（ML）の違いについて

本記事では、Distillationの基本概念から仕組み、具体的な手法、実際の応用例、そして未来の展望までを詳しく解説します。

AI・機械学習における「Distillation（蒸留）」とは

簡単な結論を述べますと、主な違いとしては、焦点の当て方が異なっています。
Distillation（蒸留）：モデルのサイズと複雑さを削減しよう
Transfer Learning（転移学習）：異なったタスク間で知識を移転しよう

Distillation（蒸留）と転移学習の違いとは

データマイニングは、大量のデータセットから有用な情報やパターンを抽出するプロセスです。

「データマイニング」とは？

データサイエンティストとは、ビジネスの問題をデータの視点からだけ解決するのではなく、現場のビジネスの理解やコミュニケーション能力も非常に重要です。

【本気の人だけ読んでください】未経験からデータサイエンティストになるには

データサイエンスの世界に飛び込むのは決して簡単ではありませんが、計画的に学習を進めることで確実にスキルを身につけることができます。それでは、一緒に土日の学習計画を立てて、データサイエンスの世界に飛び込んでみましょう！

土日はデータサイエンティストになるための勉強をしよう

チャットボットやAIを活用することで、顧客対応の自動化が進み、スタッフはより高度な問題に集中することができます。また、CRMシステムの導入により、顧客データを一元管理し、顧客のニーズに応じたパーソナライズされた対応が可能になります。

CS（カスタマーサクセス）でのDX検討、アイディア

ホテル業界がDXを成功させることで、未来のホテル運営はさらに便利で安全、そして持続可能なものへと進化します。この変革の波に乗り遅れないよう、各ホテルは積極的にDXを推進していくことが求められます。

ホテル業界のDX検討とアイディア

Dropboxは、リーンスタートアップのアプローチを成功させた代表例です。創業者のドリュー・ハウストンは、実際のプロダクトを開発する前に、シンプルなデモ動画を制作しました。この動画は、Dropboxがどのように機能するのかを簡単に説明するもので、多くのユーザーから関心とフィードバックを集めました。この段階で市場のニーズを確認し、仮説を検証することができました。結果として、Dropboxは製品を完成させる前に確固たるユーザーベースを築くことに成功しました。

DXにおけるリーンスタートアップとは？

弊社は技術ベンダーであり、システムインテグレーターであり、コンサルタントです。

外部人脈なしでも始められる！DX推進のためのパートナー選びと活用

DXは予備校業界に大きな変革をもたらし、多くのメリットと新たなチャンスを提供します。技術の進歩に伴い、学習環境の改善や個別指導の強化が実現し、生徒の学習効果を最大化することが可能となります。継続的な改善とイノベーションを推進し、未来の教育をリードする予備校となることが求められます。

【DX検討とアイディア】予備校編

購買部門は企業のコスト管理やサプライチェーンの最適化に直結する重要な部門です。従来の手動業務に依存したプロセスでは、時間と労力がかかり、ミスの発生リスクも高まります。そのため、購買部におけるDXの推進は、業務の効率化と精度の向上に大きく貢献する可能性があります。

購買部でのDX検討、アイディア

日本の鉄道業界は非常に素晴らしいので、今後も交通インフラはさらに便利で安全、そして持続可能なものへと進化するでしょう。

鉄道業界のDX検討とアイディア

飲食店におけるDXの導入は、ただのトレンドではなく、今後のビジネスにおいて必須の取り組みです。技術を活用し、効率化と顧客満足度の向上を目指すことで、競争力を高めることができます。持続的な改善を続け、成長し続けるための基盤を築いていきましょう。

【DX検討とアイディア】飲食店編

補助金への理解: 過去プロジェクトに補助金を活用かつ担当者がその案件を担当していた場合、ベストです。

DXに関わる補助金とパートナー選びの基準

テスラは、電気自動車（EV）のパイオニアとして広く知られていますが、その技術革新の中核には人工知能（AI）が存在します。

テスラはAI企業？イーロンマスクの野望について

これからも生成AI、リーンスタートアップ、BigQueryの連携によるビジネスの進化に注目していきましょう。この強力な組み合わせが、あなたのビジネスにもたらす可能性を最大限に活用してください。

【進化が止まらない】生成AI × リーンスタートアップ × BigQuery

Googleは常に新しい検索体験の提供を模索しています。

Googleはいかにして検索サービスの王者に成り上がったのか

Google Cloudのサービスは日々進化しており、新しい機能やサービスが続々と追加されています。今後もこれらのツールを活用することで、より高度で効率的なシステムを構築できる可能性が広がっています。クラウド技術の進展に伴い、システム開発の可能性は無限大です。企業や開発者は、これらのツールを駆使して、革新的なソリューションを提供し続けることが求められます。

【超入門】Google Cloudを用いたシステム開発の具体的アイディア紹介

生成AIは、ホワイトカラー職に大きな変革をもたらし、日本の生産性向上に貢献する可能性があります。

生成AIはどのようにホワイトカラーの仕事を奪うのか？日本の生産性は改善されるか？

・サブスクリプションは、安定した収益を確保し、長期的な顧客関係を構築したい企業に最適です。
・フリーミアムは、広範なユーザーベースを迅速に獲得し、サービスの普及を促進したい企業に適しています。
・従量課金は、公平で柔軟な料金体系を提供し、利用量に応じた収益を得たい企業に適しています。

サブスクリプション・フリーミアム・従量課金のメリットとデメリット　

今更聞けないIT用語365を一挙に紹介

【最新】今更聞けないIT用語365選

ジュミアテクノロジーズ（Jumia Technologies）は、「アフリカのAmazon」とも称される、アフリカ最大級の電子商取引（EC）プラットフォームです。

アフリカのAmazon？ジュミアテクノロジーが狙うアフリカECの覇権

LLMは、AIに人間のような自然な文章を理解させたり、生成させたりするための技術です。LLM（大規模言語モデル）の略は「Large Language Models」です。

【プロが解説】AI時代のカギ！？LLMとは？

LLMは多くの分野で革命的な変化をもたらしています。これまで人間が行っていた複雑なタスクを自動化し、効率化することで、ビジネス、教育、医療などの分野において大きな影響を与えています。例えば、カスタマーサポートの自動化により、企業は迅速かつ効率的に顧客対応ができるようになり、教育分野では、個別化された学習支援が可能となりました。また、医療分野では、診断の精度向上や患者とのコミュニケーションの改善が進んでいます。

LLMの活用事例

大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）は、膨大な量のテキストデータを用いて訓練された人工知能（AI）モデルです。

LLMの歴史

米国のリセール市場は巨大であり、多様なプレイヤーが存在しています。米国の消費者は中古品の売買に慣れており、フリーマーケットやガレージセール、そしてオンラインマーケットプレイスなど、さまざまな方法で中古品を取引しています。この市場の大きさと成熟度は、メルカリにとって大きな魅力である一方、競争が非常に激しいという現実もあります。

日本では成功したメルカリが米国事業で苦戦している理由は何か？

マーク・ザッカーバーグのリーダーシップの下、メタは人工知能（AI）技術の最前線に立ち、特に大規模言語モデル（LLM）の開発に注力しています。

メタ社のLLM戦略とは？ザッカーバーグが描く未来

Netflixは、1997年に創業され、現在では世界中で利用されている動画ストリーミングサービスの王者として君臨しています。

Netflixはいかにして動画ストリーミングサービスの王者に成り上がったのか

Notionは他のサービスに比べ何が優れているのか

オープンデータとは、誰もが自由にアクセスし、使用し、共有できる形で公開されたデータ

オープンデータとは？活用事例も紹介

OSINT（Open Source Intelligence）とは、公開されている情報を収集し、分析することで得られるインテリジェンス（情報）のことを指します。

基礎から解説！OSINTとは

近年、インターネットの普及と情報技術の進化により、誰でも大量の情報にアクセスできるようになりました。この情報の中には、個人や組織にとって非常に価値のあるものも多く含まれています。OSINTは、このような公開情報を効果的に利用するための手法として、特にセキュリティやリスク管理の分野で重要性を増しています。
また、情報戦争やサイバー攻撃の増加に伴い、国家安全保障においてもOSINTの重要性が認識されるようになりました。政府や軍事機関は、敵対勢力の動向を監視し、迅速に対応するためにOSINTを活用しています。
OSINTの普及に伴い、専門的なツールや技術も開発され、これらを駆使することでより高度な情報収集と分析が可能になっています。このような背景から、OSINTは現代の情報社会において欠かせない存在となっています。

OSINTの活用事例

オープンソースインテリジェンス（OSINT）は、公開されている情報を収集・分析する手法を指します。

OSINTの歴史

初めてでも安心の基礎知識から解説

経営企画担当者のためのDXとAI活用法

本記事では、AIをプロジェクト管理に導入する方法と、そのメリットについて詳しく解説します。

プロジェクト管理をAIにお任せしてしまう方法

品質マネジメントは、製品やサービスの品質を維持・向上させるための重要なプロセスです。しかし、品質を確保するためには、多くのストレスが伴います。

【失敗しない業者選び】品質マネジメントのストレスから解放

サーチコンソールは「Webサイトに入ってくる直前までの分析」、GA4は「WEBサイトに入ってきた後の分析」です。

【初心者向け】GoogleサーチコンソールとGoogleアナリティクス4（GA4）の違いを解説

スクレイピングとは、ウェブサイトから自動的にデータを抽出する技術です。多くの場合、プログラムやスクリプトを使ってウェブページのHTML構造を解析し、必要な情報を収集します。スクレイピングは、手作業では難しい大量のデータ収集を効率的に行うための強力な手段です。

【スクレイピングとは】業種別事例を用いてDX推進方法をご紹介

この記事では、スクレイピングを行う際の重要な注意事項と、違法とされた具体的な事例を紹介します。

種類	内容	金額
GCP費用	BigQuery *	1,000円〜
GCP費用	Google Storage *	1,000円〜
ご支援費用	コンサル支援（0.2人月〜）	40万円〜
ご支援費用	エンジニア支援（1人月〜）	100万円〜

	エルカミー	大手コンサル	大手クラウドベンダー	SESベンダー
領域	データ分析 AI開発クラウド	全般	クラウド	全般
質	高い	高い	高い	人による
エンジニア（人月費用）	100万円〜	200万円〜	150万円〜	100万円〜
PL（人月費用）	150万円〜	300万円〜	200万円〜	150万円〜

DX内製化顧問

こんな課題を解決できます

コストはそんなにかけられない。

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データ活用に詳しい人材が社内にいない。

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DX内製化顧問の特徴

1. プロジェクト終了後も安心の継続的保守対応

2. 長期運用を見据えたクラウド開発

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ベンダーロックイン解除

内製化

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エルカミーを選ぶ理由

他社との比較

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