・社会・産業のデジタル変革
＊＊ DX庁：日本の政策 DX庁 ＊＊ 地方行政のデジタル化 総務省 ＊＊＊ 自治体DXの推進 総務省 ＊＊ 自治体デジタル・トランスフォーメーション（DX）推進計画 総務省 ＊＊ 産業界のデジタルトランスフォーメーション（DX） 経産省 ＊＊＊ デジタルガバナンス・コード 経産省 ＊＊ 「デジタル・トランスフォーメーション」DXとは何か？ IT化とはどこが違うのか？ 経産省
＊＊ VXとは？DXとの違いやVXの事例などをわかりやすく解説 InTec ＊＊ DXお役立ち資料 ＊＊ 自治体によるオープンデータの活用事例6選！意義や公開手法など解説 InTec ＊＊ スマートシティ官民連携プラットフォームとは？目的や内容を解説 InTec ＊＊ スマートシティにおけるデータ活用｜都市機能の向上と新しい価値の創出 InTec ＊＊ スマートシティ実現のために必要なデータ連携基盤とは？都市運営の鍵となるデータの活用 InTec
＊＊ デジタルトランスフォーメーション（DX）基礎講座 YouTube ＊＊ SX・GX・DXの違いと関係性をわかりやすく説明 YouTube ＊＊ 活用されるデータ基盤の作り方事例 YouTube ＊＊ データサイエンティストの実態に迫る YouTube ＊＊ データサイエンス5つの誤解 YouTube ＊＊ DXって結局、何なの？ YouTube ＊＊ 遅れを取る日本のDX化 一体何が必要か 人材不足の背景と学び直しの重要性 YouTube ＊＊ 経済産業省によるDX推進と「デジタルスキル標準」策定のねらい YouTube
＊＊ DIKWとは？ データマネジメント用語をわかりやすく解説 NTTデータ ＊＊ 動画視聴：データカタログ構築失敗の原因と回避策を解説！ NTTデータ YouTube ＊＊ 動画 YouTube
＊＊ 地方自治体におけるデータ利活用取組み戦略 YouTube ＊＊ 自治体窓口DX「書かないワンストップ窓口」の現状と展望 YouTube
＊＊ なぜ進まない？DXの「本質」を考える。 YouTube
参考情報 IT通信関連 白書：総務省E001 情報通信白書 総務省 Topへ 法とIT技術G001 「法的にグレー」こそイノベーションの源、日本が米国に負ける理由 日経 H29/2017/02/06 Topへ IT技術H001 ファイルサーバ管理のお悩み解決法 日経 H25/2013/03/06 H011 高速・セキュアなモバイルネットワークとクラウド活用にワンストップで対応 モバイル通信が効率的な業務や社員のワークライフバランスを推進 日経 H25/2013/03/21 H051 ネット選挙運動解禁でどう変わる ネットは法定外の「文書図画」 NHK H25/2013/03/21 Topへ IT管理・運用・経営M001 企業の雇用 朝日新聞 H25/2013/03/18 M021 タイムレコーダーで80年以上の歴史 勤怠管理に関する業務とシステムの両面で強み ダイアモンド M030 ITシステム 木村岳史の極言暴論！ 日経テク M055 客の愚かさを見える化してやれ！ ITベンダーの新商売になるぞ 日経テク 2017/09/25 M150 IT業界の多重下請け構造は超快適、変革の志が霧散する理由 日経テク 2019/09/02 ITシステム構築P010 悲鳴を上げるIT業界から組織風土改革の依頼が急増中 日経ITPro H24/2012/09/05 P011 なぜ「ダメなシステム」は無くならないのか？ 第1回 なぜ、後戻りできないのか？ 第2回 なぜ、「技術力のないシステムエンジニア」が通用するのか？ 第3回 なぜ、“システム屋”は挑戦しないのか？ 最終回 なぜ、優秀でない“システム屋”がはびこるのか？ 日経ITPro H25/2013/03/18 ～～ H25/2013/03/22 P012 組織風土改革にすがるIT業界 アンケート：助けて！組織風土改革にすがるIT業界 アンケート結果：971人の回答から見えたIT業界の 悲しい組織風土の現実、半数が「同僚のことをよく知らない」 日経ITPro H25/2013/02/05 H25/2013/03/18 P021 「ダメなシステム屋」で終わりますか？ 日経ITPro H22/2010/09/06 ～ H23/2011/12/26 P031 ダメな“ユーザー企業”を叱る！ 日経ITPro H21/2009/11/09 ～ H22/2010/08/30 P040 IBMワトソンとは:Augmented Intelligence:拡張知能 ワトソン(コンピュータ) WikPed IBM P040A IBM Watoson IBM P040B IBM Watoson セミナー IBM P040C IBM Watson Summit 2016 IBM P040C1 「学習済みWatson」が拓くコグニティブ・ビジネスへの近道 IBM P042 IBMJapanChannel IBM P043 世界の AI 導入状況 2022 : IBM Global AI Adoption Index 2022 IBM P044 IBM ビジネスコンサルティング クラウド & AI 時代のデジタル変革を実現するビジネスプラットフォーム IBM P045 デジタル改革の実践 ～ 改革を加速する3つのドライバー ～ IBM P045_05 コグニティブ・コンピューティング・システム IBM P045_10 コグニティブ・ビジネス IBM P045_11 コグニティブ・ビジネスのための4つのステップ IBM P045_12 コグニティブ・システムと共生する社会 ＝ 人との自然なインタラクション IBM P045_15 コグニティブで変わるもの、変わらないもの。 IBM P045_30 経営モデルのデジタル改革に乗り出すには IBM P047 Think 2019 IBM P047_1 Think 2020 IBM P048 量子コンピューター IBM P048_1 第1回：量子コンピューティングがビジネスを変革する---いま企業が取り組むべきこと IBM P048_2 第2回：量子コンピューティングのビジネス活用---価値最大化に向け、今まさに必要な準備 IBM P049 分かる 教えたくなる 量子コンピューター 日経 P049A 量子コンピューターとは NRI P049B 量子コンピューティング NEC P049C 量子コンピューティングの「ホントの凄さ」知っていますか？ 実力を引き出すポイントとは Bus IT P049C1 量子焼きなまし法:量子アニーリング WikiPed Topへ P050 創造的破壊 P051 ヨーゼフ・シュンペーター Topへ P061 IT運用の王道、ITILは日本に根付いたか ITIL (Inf Tec Infrastructure Lib) ［1］ITILを「知っている」企業は7割 ［2］クラウドで重み増すITIL ［3］クラウド時代のIT部門の役割 ［4］オペレーション自動化で余力得る ［5］ITサービスマネジメントの今後 日経ITPro H27/2015/5/11 5/12 5/13 5/14 5/15 P063 ハイバリューにシフトするIBM デジタル変革に向けた選択と集中 日本IBM 日経ITPro H27/2015/ Topへ P102 2014年度後期 ネットワーク デザイン 第1回～第14回 一覧 九州大学 P102_1 第1回 あらまし P102_2 第2回 固定電話 P102_3 第3回 移動通信 P102_4 第4回 PHS P102_5 第5回 インターネット P102_5A 第5A回 ドメイン名 P102_6 第6回 伝送媒体 P102_7 第7回 UDP：User Datagram Protocol P102_8 第8回 UDP：User Datagram Protocol) OSI階層 P102_9 第9回 SPAMフィルター編 P102_10 第10回 ウイルス編 P102_11 第11回 ファイアウォールとセキュリティー編 電子決済前半編 P102_11A 第11A回 電子決済後半編 P102_12 第12回 PKI:Pub Key Infra,SSH：Secure Shell,SSL：Secure Sockets Layer P102_13 第13回 社会制度 P102_14 第14回 ORE：Open Education Resources Topへ P103_1 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第1回 「授業のあらまし」 九州大学/Youtube P103_2 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第2回 「授業履修上の注意」 P103_3 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第3回 「固定電話」 P103_4 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第4回 「携帯電話・移動電話」 P103_5 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第5回（１）「PHS」 P103_5A 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第5回（２）「ドメイン名」 P103_6 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第6回 「IPアドレス」 P103_7 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第7回（１）「IPv4とIPv6」 P103_7A 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第7回（２）「インターネットとは」 P103_8 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第8回（１）「MACアドレス」 P103_8A 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第8回（２）「相互接続モデル」 P103_9 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第9回 「Data-Network-Transport 層」 P103_10 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第10回（１）「Session-Presentation-Application 層」 P103_10A 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第10回（２）「電子決済」 P103_11 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第11回「ファイアウォールとセキュリティ」 P103_12 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第12回「電子メール」 P103_13 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第13回（１）「ウイルス」 P103_13A 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第13回（２）「PKI」 P103_14 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第14回 「社会制度」 P103_15 2015年度前期 社会基盤としてのネットワーク 第15回 最終回 Topへ P105 ファイアウォール WikiPedia Youtube P110 Why Your Firewall Strategy Isn’t Working: All About Internal Segmentation Firewalls Youtube 2015/07/16 に公開 P210A SEの思考力を磨く術 日経BP R2/2020/01/07 P210B ・・悩むばかりで考えが進まない、残念なSEの思考習慣 日経BP R2/2020/01/10 P211 ・・解決策のアイデアが湧き出る、SEが知るべき4つの発想法 日経BP R2/2020/01/09 Topへ P300_190 2019 ARCHIVE:基調講演 孫 正義 【SoftBank World 2019】 P300_160 基調講演 孫 正義 シンギュラリティ（技術的特異点）とは | 研究者の主張・AIによる仕事の変化 【SoftBank World 2016】 P300_161 シンギュラリティ:Singularityとは P300_165 IBM Watsonで広がるコグニティブ･ビジネスの世界 【SoftBank World 2016】 P300_166 人工知能は人間を超えるか 松尾 豊 氏 【SoftBank World 2016】 Topへ 電子会議・他W000 ビデオ会議システム ビデオ会議: Videoconferencing とは、対話型電気通信テクノロジーにより複数の遠隔地を 結んで双方向の画像および音声による会議を行うこと。グループウェアの一種でもある。 会議向けに設計されているという点で個人向けのテレビ電話とは異なる。 テレビ会議 あるいは TV会議 とも呼ばれる。 WikiPedia W000A Web会議システム Web会議（-かいぎ）は、資料やアプリケーションの共有を実現した情報システムである。 従来のビデオ会議（テレビ会議）の単なるWeb版ではない。 システムの構築には、一般のパソコンに市販のWebカメラとヘッドセットを接続し、 そのパソコンにWeb会議用のソフトウェアを組み込んで使うだけである。 そのため、従来のビデオ会議システムのように高価な専用システムを導入する必要がなく、 また、専用の会議室でなくても構築可能である。また、通信プロトコルとしてHTTPベースで 通信するため、容易にファイヤーフォールを超えることができるため、社外や遠隔地との 会議を容易に実現可能である。 専用システムでないため、音声・映像の質は、ビデオ会議に比べて劣る場合もあるが、 最近では音声・映像の質に力を入れ改善されている製品も多い。 WikiPedia W000B TV会議システム リコー W000C 保険手続き、郵便局で 日生がテレビ電話置き実験 日経新聞 Topへ 図書X001 図書・資料 Topへ ★在宅勤務 ★テレワーク ★リモート・ワーク ★オープン･データ ★ビッグ･データ ★人工知能 :AI :Deep Learning :深層学習 ☆新技術 ・ 自動運転車 ・ 自動飛行機 ・ 自動成型機 3Dプリンター その他 Z100_0 首相官邸 Z100 在宅勤務，在宅ワーク WikiPedia Z151 ビデオ会議 ・・・ 在宅勤務を含むテレワークや事業継続性の確保、業務効率アップ キーマンズ2015/02/16 Z152 リクルートＨＤ、在宅勤務制度を１月に全面導入 日経新聞2015/12/24 Z153 在宅勤務で生活にメリハリ 日産、全社員に制度導入 日経新聞2016/1/16 Z154 トヨタ、子育て以外も在宅勤務ＯＫへ 対象を拡大 日経新聞2015/11/05 Z200 オープン･データ WikiPedia Z201 電子行政オープンデータ実務者会議 ・・官邸：政策会議，高度情報通信ﾈｯﾄﾜｰｸ社会推進戦略本部(ＩＴ戦略本部) 官邸 ＜ AI's ＞ Z240 人工知能:AI WikiPedia Z240Z 汎用人工知能:AGI:Artificial General Intelligence WikiPedia Z240A 人工知能:AI 関連メディア Ledge.ai Z240A1 人工知能・AIとは | 基本知識・歴史・未来 Ledge.ai Z241 人工知能学会 JSAI：Japanese Society for Artificial Intelligency 人工知能学会 Z241A What's AI 人工知能学会 Z241A1 サイバネティックス: cybernetics:人工頭脳学 WikiPedia Z241B 人工知能学会2019報告 「人工知能は科学の在り方を変える」 日経ｘTech Z242 人間より公平？ 法曹界で進むAI活用 「AI裁判官」は生まれるか ITメディア ITメディア Z242A 裁判手続等のＩＴ化検討会 内閣官房 Z242A1 前回のご指摘概要と検討事項 内閣官房 Z242B 全国の地方裁判所本庁でウェブ会議等のITツールを 活用した争点整理の運用を開始(令和2年12月14日) 裁判所 Z242B1 最高裁判所長官「新年のことば」(令和3年1月1日) 裁判所 Z243 機械学習のための数学入門 ：機械学習やるには数学から、「学習」「予測」「関数」の関係を知る 日経Tec 日経Tec Z243A 機械学習のための数学入門 ：なるほどそうか、「機械学習モデル」を高1数学で理解する 日経Tec 日経Tec Z243B 機械学習のための数学入門 ：たくさんある機械学習モデル、真っ先に学ぶべきはこれだ 日経Tec 日経Tec Z243C 機械学習のための数学入門 ：指数関数、対数関数…、 ディープラーニングに必要な数学はこれだ 日経Tec 日経Tec Z250 ビッグデータ活用のサイエンス:人工知能:AIブーム再燃の真実:シリーズ一覧 その１： ネグロポンテさんの“既に行ってきた未来” その２： AI応用はどこに向かっているのかをざっくり整理する その３： ｢2045年、人工知能:AIは人間を追い越す？」 その４： ビッグデータとAIは新しい消費市場を作りつつある その５： AI搭載だから賢い？ ではルンバは知的なのか その６： かな漢字変換の学習をみて温故知新 その７： AIの健全な産業応用を考える その８： ｢賢いコンピュータ」が繰り出した、まさかの反則技 その９： 結局、AIに負ける心配がない職業とは？ 日経ビジネス Z250A 監査や会計士はAIの普及でどう変わるのか？ 日経ビジネス Z250B AIの新常識 ：人工知能:AIブーム再燃の真実： シリーズ 一覧 第１回： AI何が違う！？ 機械学習とディープラーニング 第２回： 気付いていますか？ あなたのすぐそばにいる AI 第３回： 「教師あり」と「教師なし」の違いが言えますか？ 第４回： 深層学習は一体何が「ディープ」なの？ 第５回： ディープラーニングはどう学習している？ 第６回： AIの進化支える「GPU」、CPUと何が違う？ 第７回： AIに仕事を奪われる？ 技術の進化が生む職業とは 日経BP Z251 ビッグデータが支える、25年ぶりの人工知能:AIブーム ロボット、自動通訳、IBMの「次の柱」もビッグデータの賜物 日経ビジネス Z252 チャットボットとは hitobo Z253 「東ロボくん」が偏差値57で東大受験を諦めた理由 ダイアモンド Z256 ビッグデータが変えた「知識よりもデータが偉い」？ 日経ビジネス Z258 実験の結果ロボットがロボット工学三原則を守るのは困難だと判明 Kotaku Z259 「自動運転」で死亡事故 テスラ車が発した警告 日経新聞H28/2016/07/01 Z259_1 米テスラ、「自動運転モード」作動中に初の死亡事故 日経新聞H28/2016/07/01 Z259_1Eng A Tragic Loss The Tesla Team TeslaMotors CompanyH28/2016/06/30 Z259_2 自動運転車 WikiPedia Z259_2A 自動運転の定義 WikiPedia Z259_2B 道路交通に関する条約 (1949年) WikiPedia Z259_2C 道路交通に関する条約 (略称：道路交通条約) MOFA/外務省 Z259_3 人工知能:AIがつくる新市場を徹底予測 「自動運転」による影響 日経BP Z260 完全自動運転車が世界を走る 日経新聞H28/2016/03/10 Z261 A Tragic Loss H28/2016/6/30 Z262 人が乗れるドローン『184』を中国EHang社が発表 ：Ghost Drone」 日経BPH28/2016/1/14 Z262A 人が乗れる自動飛行ドローン、ドバイで実用化に向けデモ H29/2017/02/16 Z263 自動運転の段階的実現に向けた調査検討委員会 警視庁 H29/2017/02/16 Z263_0 「自動車新時代戦略会議」を新たに設置します 国交省 H30/2018/03/30 Z263_1 第1回 自動車新時代戦略会議 METI/経済産業省 H30/2018/04/18 Z263_2 第2回 自動車新時代戦略会議 METI/経済産業省 H30/2018/09/18 Z263_A1 自動車新時代戦略会議 中間整理 METI/経済産業省 H30/2018/08/31 Z263_B1 クルマの環境価値はどうやって高める？ xEVの次の5年 METI/経済産業省 エネルギー庁 H30/2018/09/18 Z264_1 クラウドで進化するコンタクトセンタービジネス（第1回） AI活用の感情分析がコンタクトセンターをサポート BizコンパスH28/2016/09/16 Z264_2 クラウドで進化するコンタクトセンタービジネス（第2回） クラウド型PBXで実現！星野リゾートの人材活用手法 BizコンパスH28/2016/10/19 Z264_3 クラウドで進化するコンタクトセンタービジネス（第3回） 徹底比較！クラウド型コンタクトセンターサービス BizコンパスH28/2016/12/02 Z264_4 クラウドで進化するコンタクトセンタービジネス（第4回） AI活用で見えてきたカスタマサポートの近未来 BizコンパスH29/2017/04/19 Z264A 人間が何をするのか、企業ならば ・ どんな課題を解決し、 ・ 何を実現したいのか という大前提があって、そこに対し ● 最適なソリューション を選ぶわけです。 JBPressH30/2018/10/02 Z264A1 Z264B ＜ チャットGPT OpenAI社 ＞ 公開：R4/2022/11/30 Z264BX1 ・・ <サム・アルトマン CEO OpenAI社 WikiPed Z264BX2 ・・ ChatGPTを生み出したOpenAIサム・アルトマンCEO 単独インタビュー （R5/2023/3/24） YouTube Z264BX3 ・・ サンダー・ピチャイ CEO Google及びGoogle親会社であるAlphabet社 WikiPed Z264BX4 ・ 対話型AI「チャットGPT」とは？どこまで活用できる？ 課題を検証 【BIZスクエア】｜TBS NEWS DIG YouTube Z264BX5 ・ 【落合陽一が実演：ChatGPTの賢い使い方】経営戦略、アイディア出し、 要約、コーディングにフル活用／英語こそ最強のプログラミング YouTube Z264BX6 ・ 「日本ができることはいっぱいある」ChatGPT技術幹部の シェイン・グウ氏が語るAIと日本の可能性（R5/2023/3/26） YouTube Z264BX7 ・ 対話型AI「チャットGPT」とは？どこまで活用できる？ 課題を検証 【BIZスクエア】｜TBS NEWS DIG YouTube Z264BX8 ・ ChatGPTとBardとは？使い方（日本語）2023年版 【音速ハ゜ソコン教室】 YouTube Z264BX9 ・ 【GPT-4の使いこなし方①】AIで仕事を作る人、 AIに仕事を奪われる人！使いこなせば未来を掴める YouTube Z264BX10 ・ 【ChatGPTとBard①】AIがついに世界を変える！ ネット時代の覇者Google vs 逆襲のMicrosoft YouTube Z264BX11 ・ ChatGPTを生んだオープンAI その実態に迫る 【WBS特別版】（2023年3月26日） YouTube Z264BX12 ・ ChatGPTを生んだオープンAI その実態に迫る AIは人類の脅威なのか？ チャットGPTで無くなる仕事は 【日経プラス９】（2023年4月10日） YouTube Z264BX12A ・ ChatGPTで何ができる？どんな仕事で活用できるのか ITreview ITreview Z264BX12A1 ・・ 「AI」の記事一覧 ITreview Z264BX13 ・ ChatGPT業務効率化の王道パターン7選と AIチャットボット活用【用語集付】 【公開日：2023年4月2日】 「生成AI（Generative AI）」 生成AIは、人工知能技術の一分野でありデータから自動的に新しい コンテンツや情報を生成する能力を持つアルゴリズムやシステム Z264BX14を指します。 生成AIは、自然言語処理、画像生成、音楽作成など、さまざまな分野 で応用されており、その中でも特に話題となっているのが、大規模 な言語モデルであるOpenAIのGPTシリーズなどの進化したテキスト 生成技術です。 hitobo Z264BX14 ・ 政府 ChatGPTなど有効活用に向け新たに検討チーム設置へ 2023年4月14日 NHK hitobo Z264BX15 ・ ChatGPT まるわかり “異次元” AIの衝撃 2023年4月11日 NHK Z264BX16 ・ ChatGPT開発企業の天才エンジニア、シェイン・グウさんが語る AIの未来 2023年4月11日 クローズアップ現代 Z264BX17 ・ “衝撃度半端ない” 対話するAI「ChatGPT」とは 2022年12月09日 NHK Z264BX18 ・ ChatGPT まるわかり “異次元” AIの衝撃 2023年4月11日 NHK Z264BX19 ・ チャットＧＰＴがたった３０秒で作った「憲法改正案」、 その中身とは？ 政治分野で使う可能性とリスク 2023/4/20 ・・ バックアップ：同上ニュース（htmファイル by 宮崎」） 47NEWS Z264BX20 ・ 内閣府ホーム>内閣府の政策>科学技術・イノベーション> AI戦略 ・ AIを巡る主な論点 ・ AI戦略2022の概要 ・・ AI戦略2022：本文 ・・ AI戦略2022：別紙 ～AI戦略2022の取組一覧～ ・ AI戦略会議 第1回 令和5年5月11日 内閣 Z264BX30 ・ OpenAI・アルトマンCEOのプレゼン資料が公開 自民党に何を語ったか 2023年4月11日 itmedia Z264BX31 ・ 「ChatGPT」日本担当に聞く…CEO来日の理由は？ 「公開データ」どう活用？ 海外で規制が進む個人情報の保護などの懸念はどうする 2023年4月11日 ・「チャットGPT」のCEOが来日 将来的に日本法人設立を検討 ・オープンAI社の幹部が明かす「チャットGPT」の反響 ・CEO日本訪問のワケ…「人」が汎用的な人工知能に好意的 ・CEOは日本市場を重視？ 日本政府も経済成長の起爆剤として期待 ・公開データなどの提供はどう使う？ ・海外では規制の動き 利用してもらう為に規制の動きを どう解決していくか ・教育現場では学生の“考える力”が低下する懸念も ・CEO発言「AIが人類滅亡させる可能性」は？ TBSテレビ Z264BX40 ・ 汎用人工知能AGIとは？AIとの違いや現状の技術について H32/2020/5/08 Z264BX41 ・ 汎用人工知能（AGI）とは何か？ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブが目指すもの 「要：会員登録」 2020.05.08 BuzIT Z264BX42 ・ 汎用人工知能（AGI）(強いAI) AGI：Artificial General Intelligence 人間が実現可能なあらゆる知的作業を理解・学習・実行することが できる知的エージェントである WikPed Z264B1 AIビジネスリーダーに起きている変化&戦略的にAIを活用するカギ 第１回 ビジネスで使うAIとは 日経BP Z264B2 AI企業データを価値に変え、ビジネス・プロセスを変えるAI 第２回 AIでデータを価値に変える 日経BP Z264B3 AIデータ保護と学習効率化を両立させた IBM Watson AIモデルの強みとは 第３回 データと知見の所有権 日経BP Z264B10 AI機械学習のための数学入門 指数関数、対数関数…、ディープラーニング 日経BP Z265 日経新聞H29/2017/06/13 Z266 Wikipedia Z270 Wikipedia Z270A Z290 Z311 労働時間 l万社調査へ 厚労省 朝日新聞H25/2013/05/10 Z321 公共データ一般開放 政府が新IT戦略案 全労働者の10％以上が週一回以上在宅勤務 朝日新聞H25/2013/05/25 Z322 オープンデータで行政が変わる ・オープンデータとは ・オープンデータで何が変わる ・オープンデータで市民と行政の新たな協働を NHKH25/2013/05/29 Z500 旭川医大、遠隔医療システムをロシアやインドに輸出 日経新聞H25/2013/06/28 Z501 旭川医大、「遠隔医療援助プロジェクト」について 旭川医大、「遠隔医療センター」 旭川医大付属病院 Z670 日本テラデータ 日経BigData Z690 いよいよ本格化！IoTはビジネスをどう変えるのか Bizコンパス Z691 ビッグデータ活用の議論が空転する理由、その一つはフレームワーク不在にある 日経BigData H27/2015/12/11 Z699Y00 LeapMind BLOG LeapMind BLOG Z699Y00A LeapMind BLOG: ディープラーニング （Deep Learning）とは？【入門編】 ★抜粋:説明図jpg) 抜粋:説明図pdf LeapMind BLOG Z699Y00B LeapMind BLOG: Artificial Intelligence: An opportunity for developing nations LeapMind BLOG Z699Y01 Deep Learning :DL :深層学習 WikiPedia Z699Y02 人工知能技術のビジネス活用概況―― 日米独の法人比較 Z699Y03 MIT発刊『Deep Learning Book』 MIT発刊 Topへ 人口減少Z700 人口減少 Z710 [向研会 ] 人口減少の衝撃 ～少子高齢化の現状と将来課題～ 講師：大前研一 2014/12/18 公開2014/10/24 収録 Z720 BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング） Z730 教育ビッグデータで成績上がる？ 市場「３千億円規模）」 Topへ ITシステムズZZ000 ITシステムズ ZZ100 仮想化技術 基礎解説 仮想化技術はじめの一歩 仮想化は何をもたらすのか？ 技術上のポイントは？ ここから始める仮想化技術入門 1. 仮想化技術が注目される理由 2．仮想化技術が利用される用途 3. 仮想マシン・モニタの概要 atMarkIT H20/2008/08/28 ZZ110 仮想化技術 基礎解説 仮想化技術の性能を向上させる、ハードウェア仮想化支援機能とは？ Intel VT-x技術を理解する 1. 仮想化技術が抱えていた問題点 2．仮想化技術の性能向上を実現するプロセッサの仮想化支援機能 atMarkIT H20/2008/08/07 ZZ120 仮想化技術 3大仮想化ソフトウェア機能比較 第1回 VMware ESXのアーキテクチャ概要 1．仮想化環境の基礎 第1回 VMware ESXのアーキテクチャ概要 2．VMware Infrastructure 3の概要 第2回 Citrix XenServerとMicrosoft Hyper-Vのアーキテクチャ概要 1．Citrix XenServerの概要 第2回 Citrix XenServerとMicrosoft Hyper-Vのアーキテクチャ概要 2．Microsoft Hyper-Vの概要 第3回 仮想化ソフトウェア選択の用途別ポイント 1．各仮想化ソフトウェアの特徴 第3回 仮想化ソフトウェア選択の用途別ポイント 2．用途別の仮想化ソフトウェアの選び方 atMarkIT H21/2009/02/19 ZZ200 基礎解説 HAクラスタリングソフト KeyMans H25/2013/06/17 ZZ300 世界ICTサミット２０１３ 映像 ICTサミット H25/2013/06/10-11 無線通信システムの基礎・etcAA0010 無線通信システムの基礎 名古屋大 AA0011 6Gや7Gで世界はどうなる？5Gとの違い・新技術・実現する社会について徹底解説 So-Net R4/2022/10/18 Topへ 「ダメなシステム屋」で終わりますか？ 日経ITPro H22/2010/09/06 ～ H23/2011/12/26 第01回 ダメな行動様式に染まる前に考えるべきこと 第02回 資料は何ページですか？ 第03回 君も“赤字”だね 第04回 報・連・相を振りかざすダメ上司 第05回 他人には責任追及、自分は責任回避 第06回 「大丈夫でない」状況を許さないダメ上司 第07回 他者批判で自分浮上を企てる“残念な”先輩 第08回 流行に便乗、そして自滅 第09回 貴重な時間を奪う「意味ナシおじさん」 第10回 「ツメツメしちゃうぞ」が口癖の性悪上司 第11回 おせっかいな“自称コーチ”は夜行性 第12回 外から学ぼうとしない“保守本流”な人々 第13回 楽観と悲観を行ったり来たりするという不毛 第14回 「仕事に役立つゴルフ」はバブルの遺物 第15回 “国内専用”の限界 第16回 映画監督気取りのプロジェクトマネジャーは最悪 第17回 戦略なき新年度事業方針は自滅招く 第18回 打たれるともろい“満点王子” 第19回 赤字でも平然としている自称・起業家に気をつけろ 第20回 頭を使うことを知らない「横展開おじさん」 第21回 「名ばかりコンサルタント」がはまる落とし穴 第22回 仮説不足の“きれいなスライド”は災厄招く 第23回 思考停止につながる“分けたがり症候群” 第24回 “メスライオン”の気持ちが、転職や異動をプラスに変える 第25回 「こうなってます」は何も言っていないのと同じ 第26回 その提案書が意思決定者に刺さらない理由 第27回 「黙らせる優秀さ」では二流止まり 第28回 「捨てられない人」は成長できない 第29回 優秀な人が非常時にダメになる理由 第30回 “自分が生み出す空気”を読める人になれ 第31回 新入社員の時にはあって、ベテランになると失うもの 第32回 優秀な部下ほど損をする？ 第33回 やらなかった後悔を自慢するな 第34回 業務ありきでは、突き抜けたアイデアは出ない 第35回 「五月病」からは必ず脱出できる 第36回 下を叩くか？上を伸ばすか？ 第37回 節電以前の問題 第38回 「紙と鉛筆」の効用を軽視するな 第39回 情報を隠蔽する“政治家報告”の愚 第40回 同業者だけを見て実力を過信するな 第41回 不況期にこそ戦略が問われる 第42回 もっと「余計なこと」を考えよう 第43回 海外出張は「福利厚生」ではない 第44回 感受性が鈍る前に海外に目を向けよう 第45回 想像力はwhat ifで鍛えよう 第46回 それを“見える化”して、どうします？ 第47回 なでしこジャパンから何を学ぶべきか 第48回 ドキュメントは誰のために 第49回 そんなものは「挑戦」と呼べない 第50回 技術と論理思考だけではダメな理由 第51回 「やりたい仕事」の落とし穴 第52回 自分の“生産性”を理解していますか？ 第53回 ソリューション＝流行追随ではダメ 第54回 「これだけが自分の強み」では限界が来る 第55回 競争心がない失礼な“システム屋” 第56回 「点と点をつなぐ」 第57回 “システム屋”はもっとアイデアを出そう 第58回 日本人は「決める」のが苦手？ 第59回 「数字のウソ」にだまされるな 第60回 適用業務の壁を越えるのは怖くない 第61回 未経験領域に挑まなければ先は無い 第62回 “システム屋”に技術は必要ないのか？ 第63回 根拠のない“ベスト”連発は要注意 第64回 「想定外」を平気で使うな 第65回 心に残る“システム屋”とは 第66回：最終回 ダメで終わらないために大事なたった1つのこと 戻る ダメな“ユーザー企業”を叱る！ 日経ITPro H21/2009/11/09 ～ H22/2010/08/30 第01回 こんな企業がダメなIT活用に陥る 第02回 “システム屋”のためだけにある業種の枠に注意せよ 第03回 「大企業だから」「中堅だから」という固定的発想ではダメ 第04回 新聞・生保業界は構造変革待ったなし 第05回 伝票や書式の小さな“こだわり”は今すぐ捨てよ 第06回 構造不況に陥っている会社は、本当に事実を把握し、情報を生かしているのか？ 第07回 再定義なしに「総合」を掲げても、構造改革はできない 第08回 生命保険会社のITは本当に人生を支援してくれるのか？ 第09回 「需要予測システム」を作るという幻想 第10回 景気動向を的確につかもうとしてもムダ 第11回 「営業の見える化」という落とし穴 第12回 ソフトウエアは“石こう”のようなもの 第13回 “精神論”で情報分析しても時間のムダ 第14回 景気変動に動じない“固定客”の見抜き方 第15回 成長事業の勢いを止める情報システム 第16回 「予算です」と言っては成長できない 第17回 急成長企業に冷たい大手ITベンダー 第18回 「費用対効果」に潜むトリック 第19回 表計算ソフトを使ってでも、とにかく早く、速く 第20回 成長したいなら最悪回避より最善追求を 第21回 「コンピュータは速くて正確」は大きな誤解 第22回 最適化・合理化ばかりでは成長機会を逃す 第23回 停滞企業は自分で可能性を狭めていないか？ 第24回 組織全体を抹殺する「アイデアキラー」 第25回 「IT耳年増」に惑わされるな 第26回 思わぬ取引先・提携先を発掘するサイトの作り方 第27回 公的機関がIT活用を目指してはいけない？ 第28回 行政機関が“似て非なるシステム”を作り続ける理由 第29回 現状追従のIT活用では医療機関に未来はない 第30回 [番外編]選手・監督の力だけではサッカーW杯で勝てない 第31回 人材派遣や医療制度の問題で真実を語れない政治家たち 第32回 ムードに左右される政治家、客観的になれる官僚 第33回 厚生労働省や金融庁、総務省は情報化の焦点がずれている 第34回 日本が抱える「コンピュータ政策失敗」の傷跡 第35回 なぜか豊かさに直結しない日本の情報化 第36回 日本の国民性は情報化に向かない？ 第37回 そこは5合目か、それとも頂上なのか？ 第38回 企業を痛めつけるポイントカード 第39回 ITは人員削減の道具ではない、人手不足解消にこそ役立つ 第40回（最終回） ダメな“システム屋”を肥やすユーザーは退場せよ 戻る Indexへ
その他
生成AIは、自然言語処理、画像生成、音楽作成など、さまざまな分野 で応用されており、その中でも特に話題となっているのが、大規模 な言語モデルであるOpenAIのGPTシリーズなどの進化したテキスト 生成技術です。
・・ バックアップ：同上ニュース（htmファイル by 宮崎」）