勘や経験だけではなくデータに基いた客観的な意思決定をおこなう「データドリブン」という考え方は、ビジネスの世界でも広く使われるようになりました。多くの企業ではデータ分析チームを組織し、データを意思決定に活かそうとしています。しかし、本当にデータによって駆動できている会社は多くありません。

温暖化問題や多様性の包括など、世界的に展開される大キャンペーンは、長い目で見てみると危うさをはらんでいることがある。今「絶対に正しい」と思われていることが、そうではない可能性があるということだ。

会議や動画では音質にこだわってらっしゃるでしょうか。在宅期間中にすごくいいマイクを買ったよという人もいれば、PC付属のマイクで十分なんとかなっているよ、という人もいるでしょう。たかが音質、されど音質。今回は音質の良さがどんなふうにコンテンツの評価に影響するかについての研究をご紹介します。

ChatGPTの知識は幅広く、回答精度も向上していますが、あくまで一般常識の範囲にとどまります。ChatGPTは利用者全員に対して、同じデータを基にして回答します。そのため特定分野に詳しくなかったり、一般に公開されていない情報を出したりすることができません。

データを活用するための取り組みは各社で始まっている。実は、データをより効率的で実践的活用するためには、組織の作り方が非常に重要なポイントとなる。

「自分を見失う」ということは、自律性が損なわれることと捉え直すことができる。この方針に引き続き従うなら、その反対の「自分を見付ける」ということは、自律性の度合いを高めることとして理解するのが自然だろう。

企業が新たな事業やプロダクトを始めるにあたっては、実現可能性の検証が欠かせない。かつてはこれに莫大なコストがかかったが、現在は低コストで容易に行えるようになった。理由はLLMの台頭だ。

ChatGPTは、今後も性能の向上が期待できるため、現在では対応できていない業務も将来的には実現できる可能性を秘めています。幅広い分野でChatGPTが普及すれば、人手不足などの問題の解消へ向けて明るい展望が見えてくることでしょう。

2023年12月、アップルは今後2～3年の間は年5000万台以上のiPhoneをインドで生産することを発表した。これにより今後数年間は、世界のiPhoneの4分の1がインドで生産されることになる。新たな生産拠点としてインドが選ばれた理由はなぜか。

リアルな空間で会うときに比べ、オンラインでの出会いは情報が少なくなりがちです。それでも、自己紹介をするときには少しでいいので自分の「好きなもの」を言い添えてみましょう。あなたがより魅力的に映るかもしれません。