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2025.05.07

生成AIとは?導入するメリット・デメリットとビジネスでの活用シーンを解説

2025.05.07

生成AIとは?導入するメリット・デメリットとビジネスでの活用シーンを解説

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AI(人工知能)の一種である生成AIは、文章や画像、動画の作成に役立つことから、ビジネスでの活用の幅が広がっています。 生成AIをビジネスに取り入れて作業効率を高めるためには、生成AIの意味や仕組みを正しく理解することが大切です。 本記事では、生成AIの概要やビジネスでの活用シーンを紹介します。 生成AIを活用するときのポイントも紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。 生成AIとは 生成AIとは、AIの一種であり、テキストや画像、音声等のコンテンツを自動生成する技術のことをいいます。 企業の業務効率化やクリエイティブ分野での活用が進んでおり、今後もさらなる進化が期待されています。 まずは、生成AIの仕組みと一般的なAIとの違いを解説します。 生成AIの仕組み 生成AIは、学習した大量のデータを基に、新しいコンテンツを作成します。 コンテンツ作成の過程に用いられる代表的な技術として、ディープラーニング(深層学習)が挙げられます。 ディープラーニングとは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを使って大量のデータから法則を自動抽出する技術です。 テキスト生成AIでは、過去の文章データを学習し、ユーザーの入力に基づいた自然な文章を作成できます。 生成AIと一般的なAIの違い 生成AIとAIとの大きな違いは「新しいコンテンツを作成できるかどうか」です。 一般的なAIは既存データを基に分析や分類、予測を行うことが得意です。 一方、生成AIは新たなデータを生み出すことに長けています。 そのため、文章作成やデザインの補助、音声の合成といった幅広い用途で活用されています。 詳しくはAIとは?という記事でもまとめていますのでご参考にどうぞ。 AIとは?ビジネス導入のメリット・注意点・活用例を一挙紹介 生成AIの種類 生成AIの種類には、主に以下の4つがあります。 テキスト生成AI 画像生成AI 動画生成AI 音声生成AI それぞれの特徴を詳しく紹介します。 テキスト生成AI テキスト生成AIは、ユーザーからの指示や質問から文章を出力するAIです。 ブログ記事や広告文といったコンテンツの自動作成、既存資料の要約・翻訳等に活用されています。 テキスト生成AIは文章の流れを理解し、自然な対話をすることもできます。 そのため、カスタマーサポートの自動化や、学習支援の分野での活用も進んでいる技術です。 画像生成AI 画像生成AIは、ユーザーの指示に従って画像を自動作成するAIです。 専門的なスキルがなくとも、リアルな人物画像やおしゃれなイラストの生成が可能になります。 広告デザインやゲームのキャラクター制作に活用されており、創作活動の幅を広げる技術として注目されています。 動画生成AI 動画生成AIでは、画像や指示文を基に映像を自動で生成・編集できます。 なかでも、特定の人物の動きを学習し、別の映像と組み合わせるディープフェイク技術が有名です。 2023年にRunway社が「Gen-2」という高品質な動画生成AIを発表したことをきっかけに、動画生成AIへの注目が集まりました。 技術の進歩によって長尺の動画も簡単に生成できるようになれば、プロモーションや広告動画の生成が可能になるでしょう。 音声生成AI 音声生成AIは、音声の合成や変換ができるAIです。 テキストデータを自然な音声に変換するTTS(Text to Speech)や、特定の人物の声を再現するボイスクローン技術等が使われています。 ナレーションの自動作成や音声アシスタントの開発に活用されており、コールセンター業務やポッドキャスト制作といった分野での運用が期待されている技術です。 生成AIに使われるモデル 生成AIに使われるモデルには、以下のようなものがあります。 GPT VAE GAN 拡散モデル それぞれ詳しく解説します。 GPT GPT(Generative Pre-trained Transformer)は、AI(人工知能)技術ベンダーOpenAIが開発した、文章を生成するためのAIモデルです。 大量のテキストデータを学習し、自然な文章を作成できるのが特徴です。 2025年4月現在、GPT-4oやGPT-4.5といった複数のバージョンが提供されています。 チャットボットや記事作成、プログラムのコード補助等、多様な用途で活用されています。 VAE VAE(Variational Auto Encoder)は、データの特徴を学習し、それに基づいて新しいデータを生成するモデルです。 画像や音声の生成に使われることが多く、データの圧縮や復元にも応用されています。 GAN GAN(Generative Adversarial Network)は、2つのネットワークが競い合うことで、よりリアルなデータを生成するモデルです。 特に画像生成の分野で活用されており、リアルな写真風の画像を作れるのが特長です。 主にデザイン作成やデジタル広告等に利用されています。 拡散モデル 拡散モデル(Diffusion Model)は、対象の画像や音声にノイズをくわえ、その過程をさかのぼるように再構築する過程を学習して生成をするモデルです。 DALL·E(DALL-E-2 以降)といった最新の画像生成AIにも用いられており、高品質なイラストや写真の作成を得意としています。 生成AIを使ったサービス例 生成AIを使ったサービスには、以下のようなものが挙げられます。 サービス名 特徴 ChatGPT アメリカのOpenAIが開発した、人が書いたような自然な文章を自動作成できるテキストAI コーディングや文章の要約、翻訳、アイデア出しに活用できる Gemini アメリカのGoogleが開発元の高性能なテキストAI テキストだけでなく、画像や音声といった複数のデータを同時に扱える DALL·E3 アメリカのOpenAIが開発した、指示文に沿って画像を自動生成するサービス ChatGPTやBing AIで利用できる Stable Diffusion イギリスのStability AIが開発元の、無料で利用できる画像生成AI Hugging FaceやDream Studio等のアプリで利用できる Sora アメリカのOpenAIが提供している、リアルな動画や画像を自動作成できるサービス クオリティの高い実写やアニメーション動画を作成できる Gen-2 アメリカのRunway社が開発元で、テキストや既存の画像、映像から新しい動画を生成できるサービス カメラの詳細な動きや速度等を設定できる機能がある VALL-E アメリカのMicrosoft社が開発した、人間の自然な声を再現できる音声生成AI 3秒の音声サンプルから、感情の乗った音声を生成できる CoeFont 東京工業大学発のベンチャー企業が開発した音声生成AI 有名人やキャラクターの10,000種類以上のAI音声を利用できる 生成AIを活用するメリット 生成AIを利用する主なメリットは、以下の通りです。 業務効率化 コスト削減 アイデア創出のサポート 顧客満足度の向上 生成AIの活用により、文章作成やデータ分析等の業務の一部を自動化できる可能性があります。 業務自動化によって人的リソースを削減できれば、人件費を抑えることにもつながるでしょう。 生成AIにユーザーや市場のデータを提供すると、新しい企画やデザインのヒントを得られたり、より最適なコンテンツを作成できたりします。 その結果、顧客満足度が向上する効果も期待できます。 生成AIを活用するデメリット 生成AIの使用には、以下のようなデメリットがあることを認識しておきましょう。 誤った情報を生成する可能性がある 生成コンテンツが既存の著作物と類似するリスクがある 適切な指示を伝えるのが難しい 生成AIは進化の途中であり、誤った情報や既存の著作物と類似したコンテンツを作成する恐れがあります。 また、コンテンツの品質はユーザーの指示によって大きく変動する傾向があります。 生成AIをうまく活用するには、指示内容を見直すといった工夫が求められるでしょう。 生成AIのビジネス活用シーン 生成AIは、以下のようなビジネスシーンで活用できます。 プレゼン資料や議事録作成の効率化 顧客ニーズや市場調査のサポート マーケティング・広告業務の効率化 カスタマーサポートの自動化 コンテンツ制作の支援 それぞれ詳しく紹介します。 1. プレゼン資料や議事録作成の効率化 生成AIはテキストの要約やスライドの自動作成ができるため、プレゼン資料の作成時間の大幅な短縮が可能です。 会議の録音データを生成AIに入力すれば、自動でテキスト化し、要点の抽出もしてくれるため、議事録を短時間で作成できるようになります。 2. 顧客ニーズや市場調査のサポート 生成AIは、SNSやアンケート結果を基に、トレンドや顧客の関心を自動分析してくれます。 テキストAIにSNS投稿の情報を入力すると、特定の製品やサービスに対するユーザーの感想を迅速に収集します。 競合他社の動向や業界の最新情報も、AIを活用することで素早く調査しやすくなるでしょう。 3. マーケティング・広告業務の効率化 広告業務に欠かせないターゲット層の選定やキャッチコピーの作成は、生成AIが得意な分野です。 例えば、生成AIに顧客データを提供すれば、顧客に響きやすい広告文や画像を自動生成してくれます。 メールマーケティングにおいては、開封率の高い件名や本文の生成も可能です。 マーケティング業務の一部を生成AIに任せられると、企画や戦略立案に集中できるようになり、業務の生産性が向上するでしょう。 4. カスタマーサポートの自動化 テキストAIや音声生成AIを活用すると、顧客対応を自動化できるだけでなく、迅速かつ的確なサポートが可能になります。 生成AIが使われているチャットボットは、事前に学習した膨大なデータを基に回答を出したり、より自然な会話ができたりするため、顧客サポートの質を向上させられます。 カスタマーサポートにAIを取り入れれば、サポート業務の負担軽減だけでなく、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。 5. コンテンツ制作の支援 コンテンツ制作には時間とスキルが必要ですが、AIを活用することで誰でも効率的に作成できるようになります。 例えば、自社メディアの記事執筆について相談すると、どのような構成・見出しが適しているかのアドバイスを受けられます。 画像生成AIを活用すれば、広告デザインや構成のヒントを得られるでしょう。 生成AIを活用するときのポイント 生成AIを活用するときは、以下のポイントを押さえておきましょう。 生成AIの出力内容を確認する 機密情報を入力しない 人間の創造性を組み合わせる 生成AIに関する法律の動向をチェックする それぞれ詳しく紹介します。 生成AIの出力内容を確認する 生成AIの出力内容が必ずしも正確とは限りません。 事実関係の誤りや偏った情報が含まれることがあるため、利用者自身が内容を確認し、正確性を担保することが大切です。(生成AIの出力の間違いをハルシネーションと呼びます。) 誤情報を含んだコンテンツを使用すると、信頼を損なってしまう可能性があります。 生成AIで作ったコンテンツを活用するときは、信頼できる情報源と照らし合わせながら、適切な修正をしましょう。 機密情報を入力しない 生成AIを利用する際は、機密情報や個人情報を入力しないようにしましょう。 生成AIツールのなかには、ほかのユーザーが過去に入力したデータを出力するものもあり、意図せず情報が外部に漏れるリスクが否めません。 情報漏えいを引き起こさないためにも、入力して問題ない情報なのかの確認が必要です。 人間の創造性を組み合わせる 生成AIは効率的にコンテンツを作成できる一方で、独自性や創造性には限界があります。 より質の高いコンテンツを作成するには、生成AIの出力をそのまま使うのではなく、人間の視点や創造性をくわえて編集・修正することが大切です。 例えば、生成AIのアイデアを基に、独自の意見や事例を交えて文章を作成すると、より魅力的で価値のあるコンテンツに仕上がります。 AIの活用は補助的な手段と捉え、人間の創造力と組み合わせることで、より高品質な成果物を生み出しましょう。 生成AIに関する法律の動向をチェックする 生成AIにおける日本の法律や規制は、まだ整備をしている途中の段階です。 ただし、2025年2月に「AI関連技術の研究開発と活用推進法案」が閣議決定されたことを受け、今後はAIに関する規制が強まる可能性があります。 生成AIを適切に活用するためにも、政府や公的機関の発表する情報をチェックし、法律やガイドラインの動向を把握しておきましょう。 まとめ 生成AIは、膨大なデータを基に新しいコンテンツを生み出すことに長けています。 そのため、文章作成やデザイン制作の補助、音声の合成といった幅広い用途で使用されています。 ビジネスシーンで活用すれば、プレゼン資料や議事録作成の効率化、カスタマーサポートの自動化が期待できるでしょう。 生成AIを適切に利用するためにも、正しい知識を取り入れたり、生成AIに関する法律の動向をチェックしたりするようにしましょう。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、年間999円(税抜)で100教材以上のeラーニングを受講できます。 AIの基礎知識や生成AIをビジネスに活用するポイントを学べるコンテンツも収録しているので、生成AIの導入を検討している場合はぜひご活用ください。 低コストで厳選コンテンツ見放題!Cloud Campusコンテンツパック100 コース一覧はこちらからご確認ください。 >>Cloud Campusコンテンツパック100の詳細をチェックする

2025.05.07

AIとは?ビジネス導入のメリット・注意点・活用例を一挙紹介

2025.05.07

AIとは?ビジネス導入のメリット・注意点・活用例を一挙紹介

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AIとは?ビジネスに導入するメリットと注意点、活用例を紹介 AI(人工知能)とは人間のようにデータを学習したり、物事を判断したりできる技術のことで、ビジネス分野での活用が進んでいます。 AIの導入で業務効率を高めるには、AIの意味やデータの学習方法、種類を知っておくことが大切です。 本記事では、AIの概要やビジネスで活用するメリットと注意点を紹介します。 AIの活用事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。 AI(人工知能)とは AI(人工知能)を簡単に説明すると、人間のように物事を学習して判断ができる技術のことをいい、「Artificial Intelligence」の略称です。 コンピュータの性能が向上したことで、学んだ知識を基に人間と同じような計算や思考ができるのが特徴です。 昨今では、AIを活用したビジネスが増えてきています。 AIと生成AIとの違い AIと生成AIの大きな違いは「新しいコンテンツを作り出せるかどうか」です。 AIの機能に新しいコンテンツを作り出す技術が搭載されたものが生成AIです。 生成AIの一つであるテキストAIでは、ユーザーの指示を受けて過去の文章データを利用した自然な文章を作成できます。 生成AIについてはこちらの記事を参考にしてみてください。 生成AIとは?導入するメリット・デメリットとビジネスでの活用シーンを解説 AIの学習方法 AIの主な学習方法には、機械学習と深層学習があります。 それぞれどのような仕組みなのか詳しく見ていきましょう。 機械学習 機械学習とは、AIが大量のデータからパターンを見つけ、自動的にルールを学ぶ技術です。 明確な指示がなくても、集めたデータを基に適切な判断ができるようになります。 機械学習が用いられているスパムメールのフィルタリングでは、過去のスパムメールと通常のメールの違いを学習し、新しいメールがスパムかどうかを判断します。 機械学習には以下の3種類があり、それぞれの違いは以下の通りです。 概要 活用例 教師あり学習 正解データを与えた状態で学習する スパムメール判定、売上予測 教師なし学習 正解データを与えていない状態で学習する 画像生成、異常検知 強化学習 正解データを与えず、目的として設定された報酬を最大化するための行動を学習する ゲーム、ロボット制御 深層学習 深層学習(ディープラーニング)は、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を利用してデータの分析・学習をする技術です。 特に、画像認識や音声認識において優れた成果を上げており、自動運転技術や顔認証システム等に応用されています。 スマートフォンの顔認証機能では、顔の画像から目や鼻といった特徴を抽出し、その特徴と照らし合わせて本人かどうかを瞬時に判別できるようになっています。 AIの歴史 AIは1950年代から研究が始まった技術です。 米国で​1956年に開催されたダートマス会議で、初めて「人工知能」という言葉が使われたとされており、AI研究が本格的にスタートしました。 人間のように思考をする機械をめざして研究を進めていましたが、技術的な限界から一度注目が薄れ、1970年代に「AIの冬」と呼ばれる停滞期を迎えます。 1980年代に入るとエキスパートシステムと呼ばれる専門知識を活用したシステムが注目され、再びAI研究が活発化します。 1990年代以降は、コンピュータの性能向上やインターネットの普及により、大量のデータを活用した機械学習が進展します。 2000年代後半にはディープラーニング(深層学習)が登場し、AIは画像認識や音声認識等の分野での成果を出しました。 現在はスマートフォンの音声アシスタントや自動運転等、身近な分野で活用されています。 AIの種類 AIの主な種類には、特化型人工知能(弱いAI)と汎用型人工知能(強いAI)があります。 それぞれの特徴を詳しく紹介します。 特化型人工知能 特化型人工知能は、特定の目的や分野に特化したAIで、弱いAIと呼ばれることがあります。 2025年時点で実用化されているAIのほとんどが特化型人工知能です。 具体的には、AIによる自動翻訳やチャットボット、医療診断支援システム等が挙げられます。 これらのAIは、人間のように広範囲な知識があるわけではなく、特定のデータを学習し、その分野で適切な判断を下すことができます。 汎用型人工知能 汎用型人工知能は、人間のようにさまざまな分野で知的な判断ができるAIのことをいい、強いAIとも呼ばれます。 現在の技術ではまだ実現されていませんが、開発が進めばAIが人間と同じように柔軟に考え、創造的な仕事をこなすことが可能になるといわれています。 実用化されれば、ロボットが自律的に学習し、あらゆる分野で人間のように働く未来が訪れるかもしれません。 AIが得意なこと AIは以下のようなことを得意としています。 AIの得意分野 具体的な内容 文章理解 文章を理解し処理をして翻訳や要約ができる 音声理解 音声をテキストデータへ変換できる 画像認識 写真から特定のものを自動検出できる データ分析 過去のデータを分析して適切な手段を予測できる データ活用 過去のデータに基づいて新しいデータを作成できる AIは文章や音声、画像、データといった多様な情報を正確かつスピーディーに処理することを得意としています。 AIが不得意なこと AIが不得意なことには、以下のようなものがあります。 AIの不得意分野 具体的な内容 創造的な発想や感情の理解 AIはデータに基づいて学習するため、人間のように感情をもったり、独自の発想を生み出したりすることが難しい 倫理的な判断 AIは道徳的な判断ができないため、倫理的な問題に対して適切な対応をすることが難しい 臨機応変な対応 予期しない状況に直面したときに適切な対応をするのが難しい AIには人間のような感情に基づく判断力や柔軟性が備わっているとはいえません。 人間ならではの感性や価値観が求められる場面では、AIの力を発揮するのは難しいでしょう。 AIをビジネスに活用するメリット AIをビジネスに活用するメリットには、以下のようなものがあります。 業務の効率化を図れる 人的ミスを減らせる 顧客満足度を向上できる 一つずつ詳しく紹介します。 1.業務の効率化を図れる AIを活用して、データの分析や顧客対応等の作業を自動化すれば、時間や労力を削減できます。 その結果、従業員はより創造的な業務に集中できるようになります。 特にルーティンワークが多い場合では、AIの導入が大きな効果をもたらすでしょう。 くわえて、AIは人間のように休む必要なく稼働し続けられます。 AIの導入で、長時間労働や深夜対応に割いていた人件費を抑えられたり、監視業務等の24時間対応が可能になったりするメリットも得られるでしょう。 2. 人的ミスを減らせる AIは人間と異なり、感情や疲労の影響を受けないため、ヒューマンエラーを減らすことができます。 データ入力や計算業務等にAIを活用すれば、人的ミスを最小限に抑えられるでしょう。 人的ミスが減ると、クレームが減ったり、顧客の信頼を得ることにつながります。 3. 顧客満足度を向上できる AIを活用すると、顧客対応の質を向上しやすくなります。 AIを活用したチャットボットを取り入れると、カスタマーサポートを24時間対応にできるだけでなく、学習データを基に顧客へ適切な回答を提供できるようになります。 くわえて、AIによるデータ分析を活用すれば、顧客のニーズを満たしたサービス・商品を提供できるようになるでしょう。 その結果、顧客満足度の向上につながり、企業の売上やリピーターの増加が期待できます。 AIをビジネスに活用する際の注意点 AIをビジネスに活用する際は、以下の点に注意しましょう。 情報漏えいのリスクがある 責任の所在が不明確になる 思考プロセスが確認しにくい それぞれ詳しく解説します。 情報漏えいのリスクがある AIをビジネスに活用するときには、個人情報や機密情報が流出しないように細心の注意を払わなければなりません。 適切なセキュリティ対策ができていなければ、外部からのサイバー攻撃によって情報が漏えいする可能性があります。 そのような事態を避けるためにも、十分なセキュリティ対策を行ったうえでAIを活用しましょう。 責任の所在が不明確になる 2025年4月現在、日本でAIによるトラブルの責任の所在に関する法律は定められていません。 そのため、AI技術を使ったサービスや商品でトラブルがあったときに、責任の所在が不明確になることがあります。 例えば、AIを使った自動運転の自動車が事故を起こした場合に、その責任は運転手にあるのか、自動車を開発した会社にあるのか判断が難しいのが現状です。 AIを導入する際は、トラブル発生時の対応方法をルール化しておくことが大切です。 思考プロセスが確認しにくい AIは学習した膨大なデータを基に判断を下しますが、その思考プロセスを人間が理解するのは難しいといわれています。 特に、深層学習(ディープラーニング)を活用したAIでは、どのような理由でその判断がされたのか明らかになりにくいのが現状です。 これを「ブラックボックス問題」といい、AIの導入が進むなかで大きな課題となっています。 ブラックボックス問題に対応するために、AIの思考プロセスを可視化するサービスを開発している企業もあります。 より信頼できるAIサービスを利用したい場合は、思考プロセスが可視化できるものを選ぶのがよいでしょう。 AIを使いこなすには正しい知識が必要 AIを効果的に使うには、正しい知識を身に付けておくことが大切です。 AIは万能ではなく、適切な活用をしなければ大きなミスにつながることがあります。 そのような事態を避けるためには、AIの得意・不得意な分野を知ったうえで適切な業務を振り分けることが大切です。 現在、日本ではAIに関する法律や規制が整備されていませんが、2025年2月に「AI関連技術の研究開発と活用推進法案」が閣議決定されました。 今後、規制が増える可能性があるため、どのような法律が成立するのかも追うようにしましょう。 AIの活用事例 最後にAIの活用事例を以下の分野に分けて紹介します。 音声認識 画像・映像認識 自然言語処理 具体的な活用方法を詳しく見ていきましょう。 1. 音声認識 AIの音声認識技術は、日常生活やビジネスのさまざまな場面で活用されています。 例えば、スマートスピーカーや音声アシスタントは、ユーザーの音声を認識して適切な応答をする技術です。 コールセンターではAIを活用した音声認識技術により、顧客対応の効率化が図れます。 2. 画像・映像認識 AIの画像・映像認識技術は、製造業や小売業といった幅広い分野で実用化が進んでいます。 製造業では、画像認識AIを活用した不良品チェックの無人化が実現されました。 小売業においては、防犯カメラ映像をAIがリアルタイムに分析することで、顧客の不審行動の検出ができるようになっています。 3. 自然言語処理 AIの自然言語処理技術は、文章の理解や生成を可能にします。 AIが使われた翻訳アプリや自動要約ツールは、自然言語処理技術によって、高精度な翻訳や要約を提供できます。 AI搭載のチャットボットでは、AIが顧客の問い合わせ内容を解析し、最適な回答を自動生成できるのです。 この技術の進化によって情報の伝達がスムーズになり、業務の効率化につながっています。 まとめ AIは、事前に設定された学習方法でデータを分析し、人間のような作業を行える技術です。 AIをうまく活用すれば、業務自動化や顧客満足度の向上が期待できます。 AIを適切に活用して成果を上げるためにも、AIの仕組みや活用時の注意点を理解しておきましょう。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、年間999円(税抜)の低価格で100教材以上のeラーニングを受講できます。 AIの基礎知識や生成AIのビジネスでの適正利用に関するポイントを学べるコンテンツも受講できるので、AIのビジネス活用を検討している場合はぜひご活用ください。 低コストで厳選コンテンツ見放題!Cloud Campusコンテンツパック100 コース一覧はこちらからご確認ください。 >>Cloud Campusコンテンツパック100の詳細をチェックする

2024.11.18

DX時代に欠かせないリスキリングとは?企業導入に向けた5ステップを紹介

2024.11.18

DX時代に欠かせないリスキリングとは?企業導入に向けた5ステップを紹介

eラーニング

ビジネススキル

ITスキル

人材教育

DX化への対応が求められる昨今、リスキリングの重要性について耳にすることは多いのではないでしょうか。 今後、企業がリスキリングに取り組んでいくのであれば、リスキリングの意味や注目されるようになった背景を押さえておくことが大切です。 そこで今回は、リスキリングの定義や導入時の注意点、ポイントを解説します。 スムーズに導入するための手順も紹介しているので、リスキリングの導入を検討している方はぜひ参考にしてみてください。 リスキリングとは リスキリングとは、新しい職業に就くとき、もしくは現在の職業で仕事の進め方が大幅に変わったときに対応できるよう、必要なスキルを身に付ける、身に付けさせることをいいます。 語源はスキルの再取得という意味のある「Re-skilling」です。 これまで企業が取り組んでいた人材教育は、現状の業務をスムーズに進めるために自社のノウハウを伝える形が主流でした。 しかし、現状の業務に必要なスキルや知識のみでは、近年のDX化に対応できなくなっていることから、リスキリングが重要視されるようになったのです。 リスキリングがDX時代に欠かせない理由 リスキリングは、DX時代の人材戦略のひとつとされています。 DXとは、AIやIoT等のデジタル技術を活用して業務プロセスを改善し、最終的に製品やサービス、ビジネスモデル、組織の変革をめざことです。 したがって、DXを成功させるには、デジタル技術を活用できる人材が求められます。 デジタル技術を活用できる人材がいない企業は、DX時代に対応するために外部人材を採用したり、社員に必要なスキルを身に付けさせたりする必要があります。 リスキリングが注目されている背景 リスキリングが注目されるようになったきっかけは、2020年に開催された世界経済フォーラム年次総会(ダボス会議)で、「リスキリング革命」という構想が発表されたことです。 リスキリング革命とは、第4次産業革命にともなう技術の変化に対応できる新しいスキルを獲得するために、2030年までに全世界で10億人によりよい教育、スキル、仕事を提供するという構想です。 第4次産業革命とは、IoTやAI、ビッグデータ等の活用による技術革新をいいます。 世界経済フォーラムでは、第4次産業革命によって数年で8,000万件の仕事が消失する一方で、9,700万件の新たな仕事が生まれると予測されています。 第4次産業革命に対応するには、DXの推進が不可欠であり、そのためにもリスキリングを取り入れていく必要があるのです。 リスキリングと似た用語 リスキリングと似た用語には、以下のようなものがあります。 リカレント教育 アップスキリング OJT アンラーニング それぞれの意味と、リスキリングとの違いを紹介します。 リカレント教育 リカレント教育とは「働く→学ぶ→働く」のサイクルを回し続けることをいいます。 実務と並行しながら進めるリスキリングに対し、リカレント教育では職場を離れて大学等の教育機関で学ぶのが一般的です。 くわえて、リカレント教育は働く個人が能動的に学ぶことを指しますが、リスキリングでは企業が従業員の学びを先導することに重きを置いているのも違いのひとつです。 アップスキリング アップスキリングとは、すでに保有している知識やスキルをアップデートすることです。 一方、リスキリングは保有していない知識やスキルを新たに身に付けることを意味します。 OJT OJTは、上司や先輩社員を指導役とし、現状の業務に必要なスキルや知識を身に付けてもらう方法です。 対してリスキリングは、現状の業務ではなく、今後新しく増える仕事に必要なスキルや知識を習得することを目的としています。 アンラーニング アンラーニングは、日本語で「学習棄却」「学びほぐし」という意味があり、既存の知識やスキルを取捨選択して新しいものに入れ替えることをいいます。 新しい知識やスキルを身に付けるリスキリングと異なり、既存の知識やスキルの取捨選択が重視されているのが特徴です。 企業がリスキリングに力を入れるメリット 企業がリスキリングに力を入れると、以下のようなメリットが期待できます。 DX人材不足の解消につながる 企業理解の深い人材が新規事業に取り組める 業務効率化・生産性向上につながる 新たなサービスや事業を生み出せる 従業員のモチベーションが高まる それぞれ詳しく見ていきましょう。 メリット①DX人材不足の解消につながる 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が実施した「企業等におけるDX推進状況等調査分析(DX動向2024調査)」では、DX人材不足がいっそう深刻化していることが公表されました。 DX人材不足の原因には、DXの必要性が急速に高まっていることや、少子高齢化によって労働力が不足していることが挙げられます。 そのような問題を解決するには、会社全体でリスキリングに取り組み、従業員にDXに必要な知識やスキルを身に付けてもらうのが効果的です。 結果的にDX人材を採用する必要がなくなれば、採用コストの削減にもつながります。 メリット②企業理解の深い人材が新規事業に取り組める リスキリングを通して、もともと社内にいた人材にDXといった新しい業務に必要なスキルや知識を習得してもらえば、社内業務や企業の文化に詳しい人材に新規業務を任せられます。 新入社員と比べて社内業務や企業文化を教える手間がかからないので、新規事業をスムーズに進められます。 リスキリングによって企業理解の深い人材に新規事業を任せられれば、他部署との連携をスムーズに進められるでしょう。 メリット③業務効率化・生産性向上につながる リスキリングに力を入れることでDX人材の育成がスムーズに進めば、生産性向上が期待できます。 DX化によって作業の自動化や作業工数の削減が進むと人件費を削減でき、生産性向上につながるでしょう。 メリット④新たなサービスや事業を生み出せる リスキリングによってDX化がスムーズに進み、業務工数の削減を実現できれば、既存事業の拡大・新規事業の開発にリソースを割けるようになります。 それだけでなく、リスキリングによって新しいスキルや知識を身に付けると、新たなアイデアが生まれやすくなるでしょう。 新しいアイデアから新規サービスや事業拡大につながれば、顧客のニーズ変化にも対応できるようになる可能性が高まります。 メリット⑤従業員のモチベーションが高まる 企業がリスキリングに力を入れ、従業員にスキルアップの機会を提供できれば、モチベーションアップにつながるでしょう。 くわえて、DX推進によって業務の無駄をなくしたり、業務を自動化したりすれば残業時間をカットできます。 人手に余裕ができて休暇が取りやすくなることで、従業員のワークライフバランスが整えられるようになるはずです。 従業員のモチベーションが高まれば、優秀な人材が離れていくことを防げるだけでなく、生産性向上や会社の業績アップが期待できます。 リスキリングを取り入れる5つのステップ リスキリングは以下の5つのステップで取り入れるのがお勧めです。 必要なスキルを明らかにする リスキリングのプログラムを作成する 社員に取り組んでもらう 学んだスキルを業務に活用してもらう リスキリングの振り返る 順番に詳しく見ていきましょう。 1.必要なスキルを明らかにする リスキリングを取り入れる際は、まず自社の社員にどのようなスキルを取得してもらうべきかを明確にします。 そのためには、今後必要になるスキルと、現状で保有しているスキルを可視化することが大切です。 例えば、DX推進に取り組む場合は、デジタル技術に関するスキルを保有している社員はいるのか、保有している場合はどのくらいのレベルなのかを明らかにしていきます。 今後必要なスキルと現状の保有状況、保有レベルが分かると、どのようなリスキリングプログラムを取り入れるべきかを判断しやすくなります。 2.リスキリングのプログラムを作成する 取得が必要なスキルが明確になったら、リスキリングのプログラムを作成します。 リスキリングを進める方法には、社内勉強会や研修、eラーニング等があります。 社内勉強会や研修であれば、テキストや教材の準備、外部講師への依頼が必要です。 eラーニングであれば、どのツールを選ぶのかを決める作業が欠かせません。 くわえて、リスキリングの対象者や、受講に対するインセンティブを設けるかも決めておきましょう。 3.社員に取り組んでもらう 次に、作成したプログラムを社員に取り組んでもらいます。 プログラムを提供して終わりではなく、スキルをスムーズに習得してもらうためのサポートも必要になります。 例えば、面談で本人の希望を確認したり、学習の進捗状況をチェックしたりすることが大切です。 なお、リスキリングを実施する際は、従業員のモチベーション低下につながらないように、プログラムに取り組む時間を就業時間内に設けるのが理想です。 4.学んだスキルを業務に活用してもらう 学習プログラムが終了したら、実際に学んだスキルを業務に活用してもらいましょう。 リスキリングでは、学んだスキルを業務に活用できて初めて成功といえます。 しかし、時にはそのスキルを使う具体的な仕事が社内に存在しないこともあります。 そのような場合は、新規事業やプロジェクトの実現性を調査する「フィージビリティスタディ」のような新しいスキルを使える機会を用意するようにしましょう。 5.リスキリングの振り返りをする 最後に、リスキリングの過程や結果の振り返りをし、改善点を探します。 次回のリスキリングの質を高めるためにも、受講者の意見を聞きながら、良かった点・悪かった点を明確にしておきましょう。 リスキリングを取り入れる際の注意点 リスキリングを取り入れる際は、以下の点に注意しましょう。 リソースの確保が必要になる 導入に費用がかかる 社員のモチベーションを維持するのが難しい ひとつずつ詳しく解説します。 リソースの確保が必要になる リスキリングを新たに導入するには、リソースの確保が必要不可欠です。 必要なスキルの明確化やプログラムの選定、作成といった前準備だけでなく、リスキリングを実施するための時間と人手が必要となります。 くわえて、リスキリングを受ける従業員にも時間をつくってもらう必要があります。 リスキリングのリソースを確保するためにも、各部署の協力が欠かせません。 導入に費用がかかる 社内で研修ができないときは、外部講師に費用を払って依頼する必要性が出てきます。 リスキリングの規模が大きくなるほど、教材費や講師料といった費用がかさんでしまいます。 費用対効果を高めるためにも、リスキリングの目的を明確にしたうえで実行することが大切です。 リスキリングにかける費用が限られている場合は、eラーニングの導入を検討しましょう。 eラーニングを活用すれば、常に質の高い教育を提供できるメリットもあります。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、ITスキルを身に付けられる研修コンテンツを含む100教材以上がeラーニングで受講できます。 >>Cloud Campus「コンテンツパック100」をチェックする 社員のモチベーションを維持するのが難しい リスキリングプログラムを就業時間外に設定すると、社員のやる気が低下する可能性があります。 また、学習内容が社員自身の苦手分野だったり、スキルに関連する新規事業に興味がなかったりすれば、リスキリングへの意欲が低下してしまいます。 社員のモチベーション低下を防ぐためにも、社員の意見を聞きながら、就業時間内に学習時間を設けるようにしましょう。 リスキリングを取り入れる際のポイント リスキリングを取り入れる際は、以下のポイントを押さえるようにしましょう。 会社全体で取り組む 主体的に学べる仕組みを整える eラーニングを活用する それぞれ詳しく紹介します。 会社全体で取り組む リスキリングは基本的に通常業務と並行して進めることとなります。 受講者のみの力では、リスキリングの時間を確保するのは難しいため、所属部署や関連部署の協力が必要です。 会社全体にリスキリングの目的やプログラム内容を共有すれば、理解を得やすくなるでしょう。 主体的に学べる仕組みを整える リスキリングを成功させる鍵は、社員のモチベーションです。 モチベーションが維持できないと、学ぶ時間を設けても、なかなかスキルが身に付かない可能性があります。 新しいことを学んだり、通常とは異なる業務をしたりすることは、社員の負担増加につながります。 社員のストレスを軽減して、モチベーションを維持しやすくするためにも、企業側が主体的に学べる仕組みを整えることが大切です。 例えば、事前に学びたいことや今後のキャリアを確認したうえで、適切なプログラムを提供したり、リスキリングに取り組む人へのインセンティブ制度を設けたりするのが効果的です。 eラーニングを活用する リスキリングを取り入れたくても、リソースの確保が難しく、実行できていないケースは多くあります。 そのような場合は、eラーニングを活用しましょう。 eラーニングを活用すれば、外部講師へ依頼することなく、質の高い教育を提供できます。 くわえて、スマートフォンで気軽に学べたり、学習の進捗状況を確認できたりするメリットもあります。 まとめ 新たな知識やスキルを身に付けるリスキリングは、DX人材の不足解消や、企業の成長に欠かせないものです。 リスキリングを取り入れる際は、企業にとって必要なスキルを明確にし、従業員の適性を確認したうえで適切なプログラムを作成することが大切です。 リスキリングにかける社内リソースがない企業は、eラーニングの導入を検討しましょう。 サイバー大学では年間999円(税抜)で100教材以上のeラーニング用動画コンテンツが見放題の「コンテンツパック100」を提供しております。 ITスキルを身に付けられるコンテンツも収録しているため、リスキリングの導入を検討している場合はぜひご活用ください。 低コストで厳選コンテンツ見放題!コンテンツパック100 特にニーズの高いコンテンツだけを厳選することで、1ID 年額999円(税抜)の低コストを実現しています。 ビジネス・ITの基礎知識を学べるeラーニングコンテンツが見放題、Cloud Campusのプラットフォーム上ですぐに研修として利用が可能です。 社会人として身に付けるべきビジネスマナー等の基礎コンテンツを含む、100コース・1,500本以上の厳選動画をラインナップ。コース一覧の詳細は無料でこちらからご確認頂けます。 >>Cloud Campus コンテンツパック100の詳細をチェックする

2024.11.18

企業がすべき情報セキュリティ対策とは?被害事例と対策も紹介

2024.11.18

企業がすべき情報セキュリティ対策とは?被害事例と対策も紹介

eラーニング

ITスキル

人事制度・組織づくり

セキュリティ対策を怠ると、ウイルス感染やサイバー攻撃によって情報漏洩が発生し、自社だけでなく取引先や顧客にも影響を与える可能性があります。 近年では外部攻撃だけでなく、社員による顧客情報持ち出しや人的ミスによる情報漏洩が発生しているため、企業として適切なセキュリティ対策を講じることが大切です。 本記事では、セキュリティ対策の重要性や企業がすべき対策を解説します。 情報セキュリティの被害事例や個人ができる対策も紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。 セキュリティ対策とは セキュリティ対策とは、企業の情報資産をウイルス感染や不正アクセス等から保護するための対策のことです。 IT化が進んだ昨今では、さまざまな情報をシステム上に保管しているため、情報漏洩やシステム停止が発生しないように対策する必要があります。 セキュリティ対策をする際は、以下の3つの要素を意識しましょう。 機密性:許可された人物だけが情報にアクセスできること 完全性:他者によって情報が改ざんや削除されないこと 可用性:必要なときに必要な情報にアクセスできること これらの要素の一つでも欠けると、情報漏洩が発生したり、必要な情報にアクセスできなくなったりするので、総合的な視点をもってセキュリティ対策に取り組むようにしましょう。 セキュリティ対策の重要性 情報漏洩やシステムの停止が起きると、企業イメージが低下したり取引先や顧客に損害を与えたりする可能性があります。 セキュリティ対策を講じるときは、なぜ対策をしなければならないのか?ここからはセキュリティ対策の3つの重要性を解説していきます。 1. 情報資産を守るため 企業の情報資産には、知的財産や財務情報、顧客・従業員情報等があります。 知的財産や財務情報が流出すると、企業としての競争力が低下し、業績が悪化する原因になることも考えられるでしょう。 また、顧客情報が漏洩すると、企業の信用が低下するだけでなく、損害賠償を請求される可能性もあります。 そのような状況にならないためには、情報漏洩が発生しないようにセキュリティ対策を徹底することが重要です。 2. 日常業務がストップするのを防止するため ウイルス感染やサイバー攻撃等によって社内システムが停止すると、業務が止まってしまう可能性があります。 日常業務が停止すると、本来得られるはずの利益や営業機会を失い、経済的損失を被ることになります。 また、サービスが提供できなくなると、取引先や顧客からの信用低下、損害賠償の請求につながることも考えられるでしょう。 継続して安定した業務を行うためにも、日頃からセキュリティ対策を取り入れておくことが大切です。 3. 企業の信用を保つため セキュリティ対策が不十分な企業は、情報漏洩やホームページの改ざんによって社会的信用を失う可能性があります。 情報セキュリティ事故が発生しないように機密情報を適切に管理するのは、企業の社会的責任です。 一度失った信用を取り戻すには、想像以上の時間と手間がかかります。 企業としての信用を失うことにならないためにも、適切なセキュリティ対策をしておきましょう。 情報セキュリティの被害事例 ここからは、実際に起きた情報セキュリティの被害事例を紹介します。 セキュリティ対策が不十分な場合に、どのような被害が発生するのかを把握しておきましょう。 被害事例1.外部攻撃による情報漏洩 大手SNS会社と技術協力関係にある企業の子会社A社の取引先のパソコンがマルウェアに感染し、約44万件の個人情報が流出しました。 マルウェアに感染したA社と大手SNS会社の認証基盤が一部共通化していたことでサイバー攻撃を受けたとされています。 大手SNS会社は、今後の対策として認証基盤を子会社から分離させる方針を示しています。 被害事例2.社員による顧客情報の不正持ち出し 学生向けの不動産賃貸業を手がける企業の社員が約2万9,000人の顧客情報を第三者に不正に提供した事例です。 企業は、顧客から「ウォーターサーバーの勧誘がくる」といった計33件の苦情が寄せられたため、社内調査を実施したところ社員による情報漏洩が発覚しました。 社員は、顧客管理システムに不正ログインし、外部にデータを持ち出したとされています。 企業は、再発防止策として顧客管理システムの使用範囲の制限やセキュリティの強化を行いました。 被害事例3.人的ミスによる情報漏洩 大手自動車メーカーが子会社に管理を委託していた顧客情報の一部がクラウド環境の設定ミスにより、外部から閲覧できる状態が10年ほど続いていたことが判明しました。 大手自動車メーカーは、データの取り扱いルールの説明が不十分だったこと等が原因であったと考え、クラウド設定を監視するシステムの導入や従業員への教育を徹底することとしました。 大手自動車メーカーは漏洩した顧客情報が二次利用されたり、複製されたりした被害は確認されていないと公表しているが、顧客一人ひとりに連絡したうえで専用のコールセンターを設置することになった。 企業がすべきセキュリティ対策5選 情報セキュリティの被害を防ぐためには、適切な対策を実施することが大切です。 ここからは、企業がすべきセキュリティ対策を紹介します。 1. マルウェア感染対策 マルウェアとは、ウイルスやフィッシング、スパム等、ネットワーク上で被害を与えることを目的とした悪意のあるソフトウェアのことです。 マルウェア感染対策として、以下のような対策が有効とされています。 マルウェア対策ソフトの導入 ソフトウェアの更新 危険なWebサイトのフィルタリング マルウェアに感染したときは、パソコンのLANケーブルを抜いたり、無線LANのスイッチを切ったりして、それ以上感染を広げないことが重要です。 マルウェアに感染したときに全従業員が迅速に対処できるようにネットワークの遮断方法を教育しておきましょう。 2. 不正アクセス対策 不正アクセスを防ぐためには、適切なアカウント管理をすることが大切です。 企業秘密や顧客情報等の重要な情報へのアクセスは、必要最低限の担当者に制限しましょう。 くわえて、誰が、いつアクセスしたのかの履歴が残るようにしたり、不正アクセスを検知して管理者に通知するシステムを導入したりするのも効果的です。 不正アクセスにすばやく気付くことで、被害を最小限に留められます。 また、退職者のアカウントは不正使用されないように、速やかに削除や無効化するようにしましょう。 3. 情報漏洩対策 リモートワークの導入によって社外で仕事をする機会が増え、パソコンやUSBメモリの紛失によって情報漏洩が発生するリスクが高まっています。 企業は社内だけでなく、社外でパソコンを利用するときに情報漏洩が発生しないように、セキュリティ対策を徹底する必要があります。 例えば、外部にパソコンを持ち出す場合には、事前申請を義務づけたり、端末自体にデータやアプリケーション等を保存せず、社内にあるサーバーで情報を管理する「シンクライアント」を導入するのがよいでしょう。 4. 機器障害対策 ウイルス感染やネットワーク障害、操作ミスによるデータの破損、停電が発生すると、日常業務ができない状況になる可能性があります。 業務が止まると自社だけでなく、取引先に影響を与える可能性があるため、機器障害があったときの対策をしておくことが大切です。 機器障害による業務停止を起こさないためには、定期的にバックアップをとったり、停電時に電力供給が止まらないように無停電電源装置を設置したりする等の対策をしておきましょう。 5. 従業員への教育 セキュリティ対策では、企業だけでなく従業員一人ひとりの危機管理意識を高めることも大切です。 従業員にセキュリティ対策の重要性や対策方法を理解してもらうための研修を実施しましょう。 くわえて、情報セキュリティに特化した部署を設置するのも手段のひとつです。 サイバー大学のeラーニング用動画コンテンツ見放題サービスである「Cloud Campusコンテンツパック100」では、全社員向けの「ID/Password管理の徹底」や「標的型攻撃メールの例と対策」、「外部無線LAN利用禁止」等の情報セキュリティに関するコンテンツを提供しています。 >>Cloud Campus「コンテンツパック100」をチェックする 個人・従業員ができるセキュリティ対策6選 企業のセキュリティ対策では、従業員一人ひとりのセキュリティ意識を高めておくことが重要です。 ここからは、個人レベルで取り入れられるセキュリティ対策を紹介します。 1. パスワード管理の徹底 個人アカウントの不正利用を防ぐためには、推測されにくいパスワードを設定することが大切です。 パスワードを設定する際は、同じパスワードを使い回さないように意識したり、ランダムな英数字の組み合わせにしたりするのがポイントです。 また、設定したパスワードは第三者に知られることがないように管理を徹底しましょう。 企業側が一定期間ごとにパスワードを変更しなければログインできない仕組みや、パスワードを一定回数間違えた場合にログインできない仕組みを構築するのも効果的です。 2. ソフトウェアのアップデート ソフトウェアは、時間の経過とともにセキュリティ上の弱点となる脆弱性が発見されることがあります。 この脆弱性を改善するための修正プログラムが定期的に通知されるので、そのタイミングにアップデートするようにしましょう。 アップデートを怠っていると、サイバー攻撃やウイルス感染の被害を受ける可能性があります。 このような被害を防ぐためにも、小まめにアップデートをしてソフトウェアを最新の状態に保ちましょう。 3. 標的型攻撃への対策 標的型攻撃とは、特定組織の機密情報やアカウント情報を盗み取ることを目的とした攻撃のことです。 例えば、組織内の個人に対して業務内容を装ったメールを送り、メール内のリンクをクリックしたり、添付ファイルを開いたりすることでウイルスに感染するようにつくられたメール等が標的型攻撃に該当します。 標的型攻撃の被害を防ぐためには、手口を理解して安易にリンクや添付ファイルを開かないように注意することが大切です。 企業側の対策としては、従業員に訓練用メールを送信して開封情報を収集し、従業員の意識調査をしたうえで注意喚起するのが効果的です。 4. メールの誤送信の防止 メールを送信する際に、送信先のアドレスや添付データを間違えることで情報漏洩が発生するリスクがあります。 メールの誤送信を防ぐためには、送信前に宛先や添付データに間違いがないかを確認したり、メールアドレスを入力し始めると宛先の候補を表示してくれるオートコンプリート機能を無効にしたりするのが効果的です。 誤送信を早期に発見するために、関係者を「CC」に入れて送信するのもよいでしょう。 5. SNSの適切な利用 SNSの普及により、企業も個人もSNSを利用する機会が増えています。 SNSの不適切な投稿は、情報漏洩や企業イメージ低下につながる恐れがあるため、適切な利用を心がけることが大切です。 投稿する際は、機密情報や個人情報が含まれていないかを確認してから投稿しましょう。 企業側の対策として、就業規則でSNS利用の規定を定めたり、不適切な投稿を防止するための研修を実施したりするのも効果的です。 6. 生成AIの適正な利用 生成AIでは、学習機能によって入力した情報を第三者が使用したときの回答に使われるケースがあります。 そのため、企業秘密や顧客情報等を入力していると、思わぬ情報漏洩につながる可能性があるので注意が必要です。 そのような事態を防止するためにも、どのような情報を生成AIに入力してはならないのかを事前に調べておきましょう。 企業側の対策としては、生成AIの適正な利用ができるように研修プログラムを取り入れるのがよいでしょう。 まとめ 企業秘密や顧客情報等の情報を取り扱っている企業は、サイバー攻撃やウイルス感染によって情報漏洩が発生するリスクを抱えています。 情報漏洩が発生した企業は、取引先や顧客からの信用を失ってしまいます。 情報セキュリティの被害を防ぐためには、企業だけでなく従業員一人ひとりがセキュリティ対策の重要性を理解したうえで対策していくことが重要です。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、全社員向けの「ID/Password管理の徹底」や「標的型攻撃メールの例と対策」、「外部無線LAN利用禁止」、「生成AIの適正利用」等の情報セキュリティに関するコンテンツを提供しています。 企業の情報資産を守るためにも、適切な対策方法を学んでおきましょう。   低コストで厳選コンテンツ見放題!コンテンツパック100 情報セキュリティに関するコンテンツを含む、30カテゴリ、100以上のeラーニングコンテンツが見放題の「コンテンツパック100」。 ニーズの高いコンテンツを厳選することで、1ID 年額999円(税抜)の低コストを実現しており、利用企業は240社以上になります。 Cloud Campusのプラットフォーム上ですぐに研修として利用可能です。 「コンテンツパック100」の詳細は、こちらからご確認頂けます。 >>Cloud Campus「コンテンツパック100」をチェックする  

2024.06.25

情報リテラシーとは?低い人の特徴と高めるための改善施策を解説

2024.06.25

情報リテラシーとは?低い人の特徴と高めるための改善施策を解説

ITスキル

人材教育

情報が溢れる昨今のビジネス環境においては、どのような業種・職種で働く場合であっても「情報リテラシー」が求められます。 ただし情報リテラシーの重要性は知っていても「自分の情報リテラシーが高いか低いか分からない」「リテラシーが低いと、どんなリスクがあるのか?」等の疑問の声も聞かれます。 本記事では、情報リテラシーが求められる背景や低い場合の特徴、具体的な情報リテラシーの高め方を紹介します。 自分自身の情報リテラシーをチェックしたい方も、自社の社員の情報リテラシーを向上させたいとお考えの方も、参考にしていただければ幸いです。 情報リテラシーとは 情報リテラシーとは、情報を適切に読み取り、目的に合わせて正しく活用する力です。 「情報社会」と呼ばれる昨今、世の中にはさまざまな情報が溢れています。 つまり情報とは、インターネットで発信や受信されるものだけでなく、新聞やテレビ・書籍・雑誌・人から聞いた噂等、この世の中にあるすべての「意味や事情についてのコンテンツ」を指します。 具体的に情報リテラシーの中身を分解すると、以下のようになります。 ・情報を検索して、選び取る力 ・情報を分析し、真偽を見極める力 ・正確な情報を発信する力 とりわけ、情報を扱いながら仕事をする社会人にとって、情報リテラシーは重要なスキルとなるでしょう。 ITリテラシーとの違い 「ITリテラシー」とは、IT(情報通信技術)を使う際に必要とされる能力のことです。 多種多様なITツールが増えている現代では、通信内容やネットワーク・セキュリティ等の理解と、正しい判断や操作が求められます。 情報リテラシーのなかでも、ITに特化した能力がITリテラシーといえます。 メディアリテラシーとの違い 「メディアリテラシー」とは、新聞・テレビ・雑誌等のメディアが発信する情報を正しく読み取り、自分の仕事に活用する能力です。 ITリテラシーと同様に、情報リテラシーのなかでもメディアに特化した狭義の能力といえます。 情報リテラシーが求められる背景 情報リテラシーという言葉を頻繁に耳にするようになったのは、インターネットの普及や個人の情報発信が増えたことがきっかけです。 具体的にどのような背景から、情報リテラシーが求められるようになったかを紹介します。 1. インターネットの普及 情報リテラシーが求められるようになった大きな要因のひとつは、インターネットの普及でしょう。 幅広い世代でインターネットの活用が当たり前になる状況で、多くの人がブログやSNSに情報を掲載できるようになりました。 一方で、曖昧な情報が増えてしまい、情報の信憑性を見極める必要性も出てきたのです。 また、簡単に情報が集められる分、書籍や新聞でしっかりとリサーチすることも減ってしまいました。 正確さよりも手軽さを重視して、インターネットを活用することに慣れてしまったからです。 このようにインターネットの普及により、より正しい情報を見極める情報リテラシーの重要性が増したといえます。 2. SNS等での個人発信の増加 近年SNS上での個人の情報発信が容易になったのも、情報リテラシーが求められるようになった背景のひとつです。 FacebookやInstagram、X(旧Twitter)に代表されるSNSを通じ、個人が情報を簡単に発信できるようになりました。 SNSが身近になればなるほど、間違った情報の拡散や誹謗中傷等のトラブルも増えています。 気軽に発信した内容が、社会問題へと発展するニュースも頻繁に話題になるようになりました。 そのようなSNSを通じたネガティブなニュースや事件を背景に、情報リテラシーを求める潮流が広まっていったといえます。 情報リテラシーが低いことで発生するリスク 現代社会では、情報が大きな影響力を持つため、情報リテラシーが低いと思わぬ不利益を被る危険性があります。 本章では、情報リテラシーの低さが引き起こすリスクについて考えていきます。 1. 周囲からの信頼を失うリスク 情報リテラシーが低いと、発する情報について周囲からの信頼を失うリスクがあります。 特にSNSの影響力は近年大きくなり、プライベートはもちろん、企業広報のツールとして使われる機会が増えています。 仮に、企業の広報用SNSで、誤った情報や周囲が不快になる情報を発信すると、取引先企業からの信頼を失ってしまうでしょう。 また、個人アカウントのSNSで会社の内部情報を漏らしてしまうと、コンプライアンス違反となるリスクもあります。 2. 情報漏洩のリスク 情報リテラシーが低いと、セキュリティに対する感覚が甘くなり、企業の内部情報の漏洩につながります。 一例として、取引先からの連絡と思い込んでウイルス付きのメールを開いてしまうようなケースが挙げられます。 ウイルスに感染すると、メールやパソコンの情報を抜き取られ、悪用される可能性もあるでしょう。 場合によっては、個人情報のみならず、企業の機密情報まで漏洩するリスクもあります。 サイバー攻撃による情報漏洩を防ぐためにも、セキュリティやウイルスについての情報リテラシーを高める必要があるでしょう。 情報リテラシーが低い人の特徴 情報リテラシーの重要性やリテラシーが低い場合のリスクを知ると、自分の情報リテラシーのレベルはどの程度なのか心配になる人も多いのではないでしょうか。 本章では、情報リテラシーが低い人に共通する2つの特徴を紹介します。 1. 情報を疑わず、自分で検索しない 身の周りの情報を鵜呑みにしてしまい、情報を疑わないことです。 「疑う」という言葉はやや悪い響きがありますが、情報が溢れる現代社会では、情報に対して「本当だろうか?」という姿勢が大切です。 情報リテラシーが低い人は、このような情報に懐疑的に接するスタンスが欠けています。 また、仮に情報を疑ったとしても、その後に自分で調べるという行動をとらないことも、情報リテラシーが低い人の特徴です。 特にインターネットの検索エンジンによるリコメンド情報を受動的に受け取っている人は、自ら能動的に情報を取りに行く動きに弱い傾向にあるでしょう。 2. インターネットの危険性を理解していない インターネットの利便性ばかりに注目してしまい、危険性を理解していないということも情報リテラシーが低い人の特徴です。 インターネット上には有用な情報もある一方で、間違った情報や犯罪に該当するような情報も掲載されています。 新聞や書籍のように、多くの関係者が校正や推敲を重ねて発信された情報とは異なり、SNSをはじめとしたインターネット上の情報は、ほぼ検閲が入っていません。 このような情報精度の違いに目を向けず、インターネットの危険性を感じていない人は、情報リテラシーが低いといえるでしょう。 情報リテラシーを高めるための取り組み ここまでお伝えしてきたように、情報リテラシーが低いと、さまざまなリスクが生じる可能性があります。 本章では、情報リテラシーを向上させるための方法を紹介します。 1. 信頼できる媒体から情報を収集する 情報を収集する際は、できるだけ信頼できる媒体を利用するようにしてください。 一般的に、新聞・政府刊行物・企業の公式HP等は、信頼できるメディアといえるでしょう。 さらに、情報の信憑性を高めるためには、複数の媒体から情報を取得することもお勧めです。 いくら信頼できる媒体であっても、情報には発信する人の主観がある程度は入ります。 そのため、複数の媒体から情報を収集し、どの情報が信じるに値するかを自分で考えて判断する癖をつけましょう。 2. 自ら情報発信をする習慣をつける 情報リテラシーを高めるには、自ら情報発信をする機会を増やすことも重要です。 正しい情報を発信するためには、あらかじめ情報そのものに接する機会が必要となります。 その過程で、情報の精度や信頼性を確認する習慣も付きやすくなるでしょう。 発信ツールはSNSやブログ等、受信者から反応のあるものがお勧めです。 コメントやリアクションでのフィードバックを基に、発信内容や表現の精度を高めていくことで、情報リテラシーも鍛えられます。 3. 情報リテラシーに関する資格を取得する 本格的に情報リテラシーを高めたい人は、資格の取得もお勧めです。 代表的な資格として、次の3つが挙げられます。 ・情報検定(J検) 文部科学省が後援している、現代で求められる情報処理技術を総合的・体系的に習得できる資格です。 試験は「情報活用試験」「情報システム試験」「情報デザイン試験」の3つの分野で構成されています。 このなかでも「情報活用試験」は、情報を利用・活用する能力が問われる試験となるため、情報リテラシーが高めやすいでしょう。 参考:情報検定 ・ITパスポート試験(iパス) 情報処理推進機構が実施している、ITに関する基礎的な知識が証明できる国家試験です。 最先端のITの技術はもちろんのこと、情報セキュリティ等の情報社会を生きるうえで必要な能力が総合的に問われます。 経営全般(経営戦略、マーケティング、財務、法務等)に関する知識も身に付くため、特にビジネスでITを活用したい人にお勧めです。 参考:ITパスポート試験 3. 情報セキュリティマネジメント試験 ITパスポート同様、情報処理推進機構が実施している国家試験です。 ITによる情報セキュリティ技術は日々向上しているものの、情報を守る要となるのは「人」です。 「情報を適切に管理できる人材を育成する」という社会的ニーズに応える試験であるため、昨今の潮流にあっている試験といえるでしょう。 機密情報を守り、ITの安全な利活用を推進する立場の人にお勧めです。 参考:情報セキュリティマネジメント試験 まとめ 「情報社会」と呼ばれる昨今の環境においては、情報を見極め、活用していく能力が必要不可欠です。 DX推進を含め企業でも積極的にIT技術を取り入れる流れもあり、今後もビジネスパーソンに情報リテラシーを求める動きは加速していくでしょう。 情報リテラシーを向上させるためには、日常的に情報を扱う習慣にくわえ、資格取得やリテラシーを高める講座受講等、さまざまな手段があります。 ご自身、または自社社員の現状の情報リテラシーレベルや求めたいレベルに応じて、向上のための施策を選ぶようにしてください。 低コストで厳選コンテンツ見放題!コンテンツパック100 特にニーズの高いコンテンツだけを厳選することで1ID 年額999円(税抜)の低コストを実現。 ビジネス・ITの基礎知識を学べるeラーニングコンテンツが見放題、Cloud Campusのプラットフォーム上ですぐに研修として利用できます。 誰もに必須のITスキル・情報リテラシーを含む、100コース・1500本以上の厳選動画をラインナップ。コース一覧詳細は無料でこちらからご確認頂けます。 >>Cloud Campus コンテンツパック100の詳細をチェックする

2024.06.24

情報セキュリティで重要な3要素とは?対策のポイントも解説

2024.06.24

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あらゆる情報のデジタル化が進む現代では、情報資産の扱いが企業の明暗を分けるといっても過言ではありません。 ただしデジタル化のスピードが速すぎて、自社でどのような対策を講じればよいか分からないという声も頻繁に聞かれます。 本記事では、企業で必要となる情報セキュリティについて、汎用的に使われている3要素にくわえ、近年の動向を踏まえて追加された4要素も解説します。 必要な要素だけでなく、企業内で取りえる対策まで紹介するため、これから情報セキュリティ対策を考えているご担当者の方は参考にしていただける内容となっております。 なぜ情報セキュリティが重要なのか ここ数年で、情報セキュリティを取り巻く環境は大きく変化しています。 かつて問題となったコンピュータウイルスやハッキング等は、利用者のパソコンの誤作動を発生させることで、世間の注目を集めたり、技術力を誇示したりするのが主な目的でした。 しかし次第に、悪意や意図を持って企業のシステムを攻撃し、情報を盗む犯罪が発生するようになりました。 経済産業省所管の情報処理推進機構(IPA)は、毎年「情報セキュリティ10大脅威」を公開しています。 特にここ10年ほどでは、インターネットやスマートフォンの普及にともない、インターネットの脆弱性がサイバー犯罪者のターゲットになっています。 参考:情報セキュリティ10大脅威 2023 毎年順位に変動はあるものの、情報セキュリティの脅威はおおむね「人的脅威」「技術的脅威」「物理的脅威」に大別されます。 この観点を踏まえたうえで、企業は情報セキュリティに取り組む必要があるでしょう。 今や企業の信頼失墜や事業存続の危機に関わるようなデジタル犯罪が発生するようになっているため、自社の弱い部分を補強する情報セキュリティの重要性は年々高まっているといえます。 情報セキュリティで重要な3要素 現代社会での情報セキュリティの重要性を受けて、ISMS(Information Security Management System)では情報セキュリティの3要素を定義しています。 この3要素は「機密性(Confidentiality)」「完全性(Integrity)」「可用性(Availability)」を指していますが、本章ではそれぞれどのような定義なのかを詳しく紹介していきます。 1. 機密性(Confidentiality) 機密性とは、特定の情報へ許可された人だけがアクセス可能になっている状態のことです。 特定の情報とは、個人情報や機密情報等の情報資産が該当しますが、機密性が高い情報は企業・業態によって異なります。 例えばメーカーであれば、新商品の開発情報や、それに付随する技術情報や販促情報が該当するでしょう。 機密情報は、情報の開示や使用をブロックするだけでなく、漏えいさせないことも求められています。 機密性が十分に保たれていない場合には、許可範囲外の人にも情報を見られてしまう可能性があり、情報漏えいにつながりかねません。 機密性を保つ具体例としては、情報資産へのアクセス権限を一部の人間に限定することや、IDやパスワードでの厳密な管理等の対策が挙げられます。 2. 完全性(Integrity) 完全性とは、情報資産が外部の第三者やウイルスによって虚偽のデータに改ざんされることなく、正しい情報のまま維持される状態のことです。 仮に悪意がなかったとしても、完全性を欠いてしまうと、情報の信憑性だけでなく企業・組織としての信頼を失うことにもつながります。 従って、第三者だけではなく自然災害によるデータの破損・損失の防止にも意識を向けなければなりません。 対策としては、情報へのアクセスや更新履歴の記録、データの暗号化での保管等が挙げられます。 3. 可用性(Availability) 可用性とは、アクセス権限を与えられた人が、必要なときに情報資産を安全に利用できる状態のことです。 前章で紹介した「機密性」と「完全性」が保たれていることが、可用性を維持する前提になります。 例えば、天候不良や災害等でデータにアクセスできない場合は、可用性が保たれていない状態だといえます。 また昨今では、テレワークで社外から社内ネットワークへアクセスする際に、可用性が保たれておらず必要な情報へアクセスできない場合は、条件を満たしていないといえます。 対策の具体例としては、データの定期的なバックアップや、クラウドによる管理等が挙げられます。 さらに、データが損失した際に、いかに早く復旧できるかも重要となるため、時間のロスなく利用できる状態にする体制構築も必要となるでしょう。 追加された情報セキュリティの4要素 前述した情報セキュリティの3要素にくわえて、1996年には「真正性」「責任追跡性」「信頼性」、2006年には「否認防止」の要素が追加されています。 本章では追加された4要素についても簡単に紹介します。まとめて「情報セキュリティの7要素」として認識しておくとよいでしょう。 4. 真正性(Authenticity) 真正性とは、企業があらかじめ定義した情報制御の状態になっているかどうかを確認する観点です。 真正性が保たれていることで、昨今話題になっている「なりすまし」を防止できます。 具体的には、情報にアクセスした人が、企業が事前に許可した本人であるかどうかを認証できることが望ましい状態といえます。 対策としては、デジタル署名や複数段階による認証、生体認証等が挙げられます。 5. 責任追跡性(Accountability) 責任追跡性とは、組織や個人が情報を操作した動きを追跡できる特性のことです。 トラブルやアクシデントが起きた際には、企業は経緯や対応策の説明が求められます。そのためにも、アクセスや操作ログを残すことが、企業には求められているのです。 6. 信頼性(Reliability) 信頼性とは、本来意図しているシステム動作が確実に行われるかどうかを示す指標です。 データが欠かせない昨今のビジネスにおいては、人為的な操作ミスではなく、システムの不具合やバグによってデータが改ざんされることもありえます。 従って、システム本体がバグや不具合を起こさないよう、精緻で確実なシステム設計を行うことが求められているのです。 7. 否認防止性 (Non-repudiation) 否認防止性とは、情報に対して行われた行動や事象が、後から否認されないように証明する特性です。 前述した責任追跡性が保たれることで、否認防止性も保たれやすくなります。アクセスや操作ログを残すことで、否認防止性にもつながりやすくなるでしょう。 何かインシデントが起こった際に「いつの間にか発生していた」という状態にしないためにも、悪質な操作の根源を記録している状態をめざす必要があるといえます。 情報セキュリティ対策の必ず押さえるべき4つのポイント 情報セキュリティは、「何かが起こった際に対応できるために」という取り組みのため、つい後回しにしてしまいがちです。 ただし現代社会では情報セキュリティを疎かにすると、企業の存続にも影響するリスクにつながりかねません。 本章では、企業としての最低限の情報セキュリティ対策を紹介します。 対策①予算と人員を確保する 社内の体制として、情報セキュリティに関する予算と担当人員を適切に確保しましょう。 組織規模が小さいと、システム担当や総務担当等、業務範囲や役割分担が曖昧になるケースも多いかもしれません。 ただし、経営リスクを避けるためにも、情報セキュリティのミッションを任せる組織や人員を確定し、必要な予算を確保するようにしてください。 もし社内の人員だけで不安がある場合は、社外の専門家に頼るのも一手段です。 経済産業省は、2016年から「情報安全確保支援士」制度を設立し、司法書士や社労士と同様に、情報セキュリティ支援の専門家に国家資格を与えています。 社外の専門家にアドバイスをもらうことも含めて、盤石な情報セキュリティの体制を整えておきましょう。 対策②情報セキュリティ意識を高める教育を徹底する 情報セキュリティは担当者だけでなく、社員全員で高める必要があります。 例えば「社員が社内データを個人のUSBメモリに保存して紛失した」「社員が会社のパソコンでスパムメールを開いてウイルスに感染した」等の人的なリスクは、どのような企業にも存在します。 社員全員の情報セキュリティ意識を高めていくために、定期的な教育の機会を設けるようにしましょう。 昨今の潮流として、eラーニングに代表されるオンラインの教育コンテンツを準備しておくと、全国の拠点や新たに入社した社員の教育にも展開しやすくなります。 対策③セキュリティソフトの導入 システムによる対策としては、ウイルス対策用のセキュリティソフトの導入も有効です。 昨今はウイルスの種類が多様化しているので、セキュリティソフトを導入することで最新のウイルスを発見できます。 導入後はインストールして満足するのではなく、定期的に自動更新をすることで、常にソフトを最新版にアップデートするようにしましょう。 対策④緊急時や復旧対応のための体制を整備する さまざまな対策をしたとしても、情報セキュリティへのリスクを完全になくすことはできません。 そのため、万一の事態に備えて緊急時の対応体制を整備する必要もあります。 対策のポイントは、リスクが発生しそうなシーンを具体的に想定し、その場面に遭遇したときは誰が何をすべきか事前に具体的に示しておくことです。 例えば「社内パソコンが入っている鞄を外出先で紛失して30分以上見つからない場合は、直ちに上長もしくはセキュリティ担当に報告する」のように具体的なルールを明示しておきます。 ルールや体制が整備されていないと、万が一セキュリティ・インシデントが発生した場合に初期対応が遅れ、より大きな損害につながる可能性も出てきます。 まとめ 情報セキュリティは、社員一人ひとりの人員的ミスから、社内システムに対する組織的なダメージまで、幅広いリスクを想定しています。 特に昨今はIT技術が発展していることから、情報セキュリティの重要性と難易度は増しているといえます。 ただし、情報セキュリティにまつわるインシデントの多くは、扱う社員の認識の甘さに起因していることも否めません。 盤石なシステムを構築すると同時に、社員一人ひとりの情報セキュリティに対する感度を高める取り組みも忘れないようにしましょう。 低コストで厳選コンテンツ見放題!コンテンツパック100 特にニーズの高いコンテンツだけを厳選することで1ID 年額999円(税抜)の低コストを実現。 ビジネス・ITの基礎知識を学べるeラーニングコンテンツが見放題、Cloud Campusのプラットフォーム上ですぐに研修として利用できます。 情報セキュリティ関連を含む、100コース・1500本以上の厳選動画をラインナップ。コース一覧詳細は無料でこちらからご確認頂けます。 >>Cloud Campus コンテンツパック100の詳細をチェックする

2023.07.01

「ウェビナー」実施における5つのメリット

2023.07.01

「ウェビナー」実施における5つのメリット

ITスキル

人事制度・組織づくり

みなさんは「ウェビナー」をご存じでしょうか。ウェビナーは「ウェブ(Web)」と「セミナー(Seminar)」を組み合わせた言葉で、セミナーを撮影した動画をライブ配信するというものです。米国では特にBtoB企業に広く普及してきており、効果的なマーケティング手法として注目を集めています。 米BtoB企業の7割近くが顧客獲得策としてウェビナーの効果を実感 セミナー動画は、これまでも「高い専門性」を武器とするBtoBのコンサルティング企業や金融系企業などのマーケティングにおいて、効果が高いとされてきました。しかし、リアルタイムで視聴者との質疑応答ができるウェビナーは、コンテンツマーケティングとしてより高い効果を生むとの認識が高まり、動画とは一線を画す独立分野として確率されているほどです。 米国のコンテンツマーケティングに取り組んでいるBtoB企業を対象とした調査では、「対面式のリアルイベント」に次いで66%が「ウェビナー」が効果的であると回答しています。 「ウェビナー」の5つのメリット なぜウェビナーは、それほどまでに重宝されているのでしょうか。以下にウェビナーのメリットを挙げてみましょう。 1. 講師、参加者双方にとってコスト・時間を削減できる 講師を含めたセミナー参加者全員にとって、セミナー会場まで移動する手間が省けます。また、会場やスタッフの確保、準備にかかる時間、実施経費なども不要となるため、大幅な時間とコストの削減につながります。 2. 定員割れや定員オーバーの心配がない セミナー開催者が抱える悩みに、定員の問題があります。定員割れで採算が取れなくなる、または、定員オーバーでせっかくの見込み層を逃してしまうという心配をすることなく集客できます。 3. 講師と視聴者が双方向にリアルタイムのコミュニケーションを取れる ライブ配信のため、コメント機能で講師と視聴者がリアルタイムに質疑応答を繰り返すといった、双方向のコミュニケーションが取れます。発信する企業にとっても、視聴者のリアルな反応を把握できるので、コンテンツの調整がしやすくなります。 4. 映像をアーカイブして配信後も活用できる ウェビナーの映像をアーカイブすることで、配信後に動画をウェブサイトに掲載し、コンテンツとして利用できます。 5. 幅広い購買層にリーチできる 潜在顧客への興味喚起からリードの獲得、既存顧客へのフォローまで、幅広く活用できます。 顧客向けだけでなく社内でも活用できる ウェビナーの活用法は、顧客獲得策だけに留まりません。社内においても大きな効果を発揮します。 「時間、コスト…社内研修を取り巻く問題とその改善方法」でも取り上げたように、社内研修を実施するうえでの問題点として、1位に「時間」(64.5%)が、2位に「予算・費用負担」(57.6%)が挙がっています。 全国に事業所を持つ企業では、社内研修にウェビナーを採用することで、こうした問題の解決もできるのです。 研修の効果測定については、「やりっぱなしダメ!研修の効果測定をしよう」をご覧ください。 手軽ながら大きな効果を呼ぶウェビナーに期待 ウェビナーは、ハングアウト オンエアやYouTube Liveなどで手軽に無料配信できます。または、Ustreamのようなライブストリーミングサービスを利用する方法もあります。 既存のテクノロジーを研修・セミナー分野に応用したウェビナーは、今後日本でも広まっていくことでしょう。 こちらの記事も読まれています: 注目キーワード「ソーシャルラーニング」について知ろう! 参考: セミナー動画をライブ配信する「ウェビナー」。BtoB企業の約7割がその効果を認めるワケとは?|movieTIMES   

2023.02.20

いま話題の『ディープラーニング』って何?簡潔にまとめます

2023.02.20

いま話題の『ディープラーニング』って何?簡潔にまとめます

ITスキル

eラーニング

『ディープラーニング』は人工知能の分野で大きな注目を集めている技術です。 ただ、調べてみても内容が難しくて、よくわからないという方も多いのではないでしょうか。 この記事では初心者の方でも『ディープラーニング』について詳しくなれるよう、丁寧にまとめていきます。 ディープラーニングってそもそも何? ディープラーニング(Deep Learning)は深層学習と呼ばれており、1950年代からすでに研究が始まっていた歴史の長い技術です。 もとになっているのは「ニューラルネットワーク」という人間の脳の神経回路の仕組みを模したアルゴリズムです。 コンピュータは単純な計算処理を高速に行うことは得意で、人間を遥かに凌いでいますが、人間にとっては簡単な「物体を認識する」という処理はコンピュータにとっては非常に複雑で苦手とする処理でした。 そこで、コンピュータの苦手とする処理を人間の脳のメカニズムをコンピュータ上で人工的に実現し、その苦手な処理を得意にしてみようということで生まれたのがニューラルネットワークです。 そして『ディープラーニング』とは、従来よりも脳のメカニズムを正確に模した最新のニューラルネットワーク技術のことを指す言葉です。 さらに詳しい内容に興味がある方はこちらのリンク集からご覧ください。 <参考サイト> TechCrunch:これは便利―Google+/Picasa Webにアップロードした写真が画像認識によってキーワード検索できるようになった。 Think IT:未来を先取り!技術者なら知っておきたいディープラーニング ITmediaビジネスオンライン:ディープラーニングとは何なのか? そのイメージをつかんでみる ケータイWatch:ケータイ用語の基礎知識「第714回:ディープラーニングとは」 Yahoo! JAPAN、人工知能技術「ディープラーニング」を導入し、音声認識精度を向上 ディープラーニング最新の研究事例 最近では、ディープラーニングの応用分野が拡大しており、医療や金融、自動車産業など、様々な分野で利用されています。 ディープラーニングの最新の研究例の1つとして、Googleが2021年6月に発表した「MUM」が挙げられます。 MUMは、検索エンジンの質問応答能力を向上させることを目的としており、ディープラーニング技術を駆使して、複数の言語にまたがる情報を理解し、迅速に回答を生成することができるとされています。 そのほか、ディープラーニングの最新研究例としてGAN(Generative Adversarial Networks)を用いた画像生成技術が注目を集めています。 GANは、2つのニューラルネットワークを競わせることで、本物の画像に近い新しい画像を生成することができます。例えば、GANを使って、本物の写真と見分けがつかないような人工的な顔写真を生成することが可能になっています。 もう1つの最新例としては、2022年に発表された「DALL·E 2」があります。 DALL·E 2は、オープンAIによって開発された画像生成モデルで、自然言語の説明に基づいて、画像を生成することができます。例えば、「青い月の上に立つ象」という文章を入力すると、その内容に沿った画像を生成することができます。 ディープラーニング|企業導入事例 最新の企業導入事例として、以下の3つを紹介します。 トヨタ自動車 – 工場の生産管理 トヨタ自動車は、ディープラーニングを活用して、工場の生産管理を改善する取り組みを進めています。製品の欠陥率や生産ラインの停止時間などを予測し、生産ラインの最適化を図ることで、生産効率の向上を目指しています。 マイクロソフト – 自然言語処理 マイクロソフトは、自然言語処理技術にディープラーニングを導入し、音声認識や文章生成などの分野で高い精度を実現しています。また、その技術を活用して、AIアシスタント「Cortana」や機械翻訳サービス「Microsoft Translator」を提供しています。 LINE – 画像解析 LINEは、画像解析技術にディープラーニングを活用して、顔認識や物体検出などの機能を提供しています。また、その技術を活用して、AIアシスタント「Clova」や、AIによる自動応答システムの開発にも取り組んでいます。 身近な活用サービス事例 「結局のところ生活者にとって何がどう便利になるの?」という皆さんのために、すでにサービス化されている事例をいくつか挙げてみます。 画像認識 米GoogleのクラウドサービスGoogleフォトの画像検索をはじめとして、米MicrosoftのBing画像検索、米YahooのFlickr画像検索など、ウェブ画像検索ではすでに標準的になっているそうです。 また、以下サイトの記事にこの件について詳しく書かれていましたので参考までに載せておきます。 <参考サイト> これは便利 Google+/Picasa Webにアップロードした写真が画像認識によってキーワード検索できるようになった。 私もさっそくGoogle フォトの画像検索をしてみましたが、アップロードした写真は、自動的に物体の認識やシーンの認識が行われ、その認識したラベル(タグ)による検索結果が反映されました。(私は「赤ちゃん」というキーワードで検索したところ赤ちゃんの写真のみ表示されました。すごい!) また、日本国内でも2015年7月NTTコミュニケーションズのオンラインストレージサービス「マイポケット」において、『ディープラーニング』を用いて画像を解析し、自動でタグ付けを行う自動認識技術を東大出身の技術者が創設したモルフォ社が提供することがニュースで取り上げられています。 自然言語処理 自然言語処理とは、テキスト情報から意味を抽出したり、変換したりする処理のことです。 例えば、文章を自動要約したり、質疑応答させたりします。しかし、自然言語処理の実例は少なく、研究段階ということが実情みたいです。 そんな数少ない『ディープラーニング』の成功例としては、スマートフォン・タブレット向けニュース閲覧アプリ「SmartNews」が挙げられるそうです。 「SmartNews」は2012年設立のスマートニュース社が提供している、日米両国で1000万件以上のダウンロード数を記録している人気アプリであることは、皆さんもご存知のことと思います。 このアプリは、1日あたり1000万以上の大量の記事をウェブで収集・分析し、高速かつ精度の高い『ディープラーニング』の技術を使って10数種類のカテゴリに自動分類して、ユーザーに適切な情報を発信しているそうです。 音声認識 2015年5月、Yahoo! JAPANは『ディープラーニング』をベースにした音声認識エンジン「YJVOICE(ワイジェイボイス)」を発表しました。 同エンジンは「Yahoo!検索」や「音声検索」などで蓄えられたビッグデータをもとに2013年より研究が開始されました。 現在は18種のYahoo! JAPANのスマートフォン・タブレットアプリおよびウィジェットに実装されており、雑音やノイズの多い騒音下でも認識精度が大幅に向上しているそうです。 最後に このように、私たちの身近なサービスでも『ディープラーニング』の技術はすでに利用されているようですね。この技術が発展して私たちの生活をもっと豊かにしてくれる期待は充分に持ってよさそうです。 これからも『ディープラーニング』の動向は目が離せません。企業の人材育成についても、今後は「コンピュータに任せる」業務が拡大していくので「人間だから磨くべき知識・スキル」に重点をおく必要がありそうです。 eラーニングとは?概要からメリットやトレンドまで徹底解説 eラーニング導入で失敗しないための3つのポイントを解説 効果の高いeラーニング教材の作り方と3つのポイント【企業事例付き】 低コストで厳選コンテンツ見放題!コンテンツパック100 特にニーズの高いコンテンツだけを厳選することで1ID 年額999円(税抜)の低コストを実現。 ビジネス・ITの基礎知識を学べるeラーニングコンテンツが見放題、Cloud Campusのプラットフォーム上ですぐに研修として利用できます。 100コンテンツ以上の厳選コンテンツラインナップは資料請求からご確認頂けます。 >>Cloud Campus コンテンツパック100の詳細をチェックする

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