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1. AI（人工知能）とは？

人工知能（AI）は、コンピューターサイエンスの分野の1つで、人間のように賢明な行動ができるシステムやプログラムを開発することを目的としています。人工知能は、機械が自ら学習し、推論し、問題を解決し、適応し、コミュニケーションをとることができるようにします。

2. AI導入のメリット・デメリット

AI導入のメリット

• 詳細な指示に基づいて作業を適切に実行できる
• 大量のデータ処理による作業負荷の軽減に役立つ
• 一貫性のある結果を提供できる
• AIのバーチャルエージェントがいつでもサポートできる

AI導入のデメリット

• 導入コストが高い
• 高度な技術的専門知識が必要
• AIツール構築の高度な人材が不足している
• AIは提示された情報しか知り得ない
• 特定の課題から別の課題へ一般化する能力が乏しい

3. AIの種類

①反応型（リアクティブ）AI

IBMが開発した「ディープ・ブルー（Deep Blue）」というチェスプログラムは、対戦相手の手を予測し、最適な手を見つけ出すことで、チェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフ氏を倒すことに成功しました。

90年代の技術制約により、IBMのディープ・ブルーには過去の経験に記憶を持つことができないし、予期せぬイベントに応じて調整・予測することもできませんでした。

しかし、これはIBMのAI研究の初期の成功例の1つです。

②リミテッドメモリーAI

このタイプのAIは、反応型AIのデメリットを克服し、過去の経験を活用してより賢明な判断がでできます。自動運転車や無人航空機、最新の潜水艦などに応用されています。

周囲の環境センサーからの情報を分析し、過去の経験を活用して最適な判断を下すことができます。例えば自動運転車は、前方の車の距離を計測し、衝突の危険性を予測して適切な速度調整してを安全を確保し、交通事故を回避することができます。

③学習型AI

このタイプのAIは、自ら学習し、思考し、学んだことを実際の問題解決に適用することができます。しかし、現時点では、実用化されるには至っていません。

④自己認識型AI 

このタイプのAIは、自分自身について自覚を持ち、人間のように意識を持ち、感情を表現することができます。これはAI技術の最高峰とされていますが、現時点では実現されていません。

4. 日常生活で人工知能（AI）が使われているもの

人工知能の技術は、様々な分野に浸透し始めています。以下にその代表的な例を示します。

交通分野

自動運転車の開発により、事故リスクの低減と効率的な運転が可能になっています。自動運転車は、周囲の状況を把握し、安全運転を行うことができます。

現在、米国の都市部で実験的に導入されています。

製造業

ロボットがAIの活用により生産プロセスの自動化を実現しています。産業用ロボットは以前に人間が行っていた単純なタスクを実行するためにプログラムされていました。

また、ますます多くの作業がロボットによって行われています。例えば、人間と協調して様々な作業を行うマルチタスクロボットも登場しています。これにより、生産性の向上と作業の効率化が図られています。

医療分野

AIは医療データの分析を行い、医師の診断と治療計画の補助を行うことができます。これにより、より正確な診断と最適な治療計画の立案が可能となっています。

教育分野

AIを活用することで、採点作業の自動化による教師の負担軽減や、個別のニーズに合わせた学習支援が可能になっています。

また、AIチューターによる学習サポートも行われています。学生の学習方法を変え、教師の代わりに教えることさえできます。

メディア分野

顧客行動データの分析によって、商品提案の最適化や在庫管理、配送の効率化が実現できます。これにより、顧客体験の向上と業務の効率化が図られています。

サービス業

AIアシスタントによる24時間の顧客サポートや、顧客行動分析に基づくパーソナライズサービスの提供が行われています。これにより、ユーザーニーズに合わせたきめ細かなサービスの提供が可能になっています。

このように、AIは多くの産業分野で活用されはじめ、人々の生活の質を向上させつつあります。

現代のテクノロジー時代において、人工知能（AI）は最も急速に発展している分野の一つとなり、産業革命4.0において飛躍的な進歩をもたらしています。AIは、製品、サービス、および生産プロセスの改善において重要な役割を果たし、社会やビジネスの問題に対する効果的な解決策を提供しています。これにより、社会のますます高まるニーズに応えるために、最先端のAI技術が開発されていることを意味します。

以下は、最新の人工知能技術トップ9です。ぜひご参考ください。

1. 自然言語生成（Natural Language Generation）

自然言語生成（NLG）は、自然言語処理（NLP）の一分野であり、主にニュース記事、メール、スクリプト、芸術作品などの人間が作成する内容に似たテキストを生成することに焦点を当てています。現在、自然言語を生成する方法は多く存在しており、その中でも機械学習モデルや大規模なテキストデータおよびコードシステムを利用する方法が重要です。このモデルを使って、システムが学習して保存したサンプルに基づいて新しいテキストが生成されます。

2. 自然言語理解（Natural Language Understanding）

自然言語理解（NLU）は、人工知能技術に基づいて開発された技術であり、機械が人間の言語を理解できるようにする技術です。この技術は、誤った発音、文法ミス、スペルミス、および文の構成を整理して、実際の意図を特定します。これを実現するために、NLUは単語、構文、その背後にある文脈と意図を分析しています。

自然言語理解（NLU）は、人間のコミュニケーションにおける感情、目標、動機など、より深い意味や目的と結びついています。NLUは、巨大なデータベースに支えられたアルゴリズムと人工知能（AI）技術を使用して、人間の言語を解釈します。

3. 音声認識（Speech Recognition）

音声認識は、人工知能（AI）技術の重要な分野の一つであり、人間の声を有用な形式に変換し、コンピュータのブラウザやアプリケーションが理解できるようにサポートする技術です。この技術は、人間とコンピュータの間のインタラクションの架け橋とされ、興味深い体験を提供します。iPhoneのSiriアプリの成功は、音声認識技術の典型的な例です。

4. 機械学習（Machine Learning）

機械学習は、現在最も高度な人工知能機械学習は、AI技術の一つであり、プログラミングを介さずにデータセットを理解することができるようにする技術です。さらに、この技術は、統計モデルやアルゴリズムを用いた有益な分析を通じて、企業が賢明な選択を行うのに役立ちます。この技術は、医療・ヘルスケア（患者データを分析して病気を予測し、適切な治療計画を提供する）、金融・銀行（投資の提案やリスク回避）、販売（顧客の嗜好や行動を分析して適切なアドバイスを提供する）など、さまざまな分野に応用されています。

5. バーチャル・アシスタント (VA)

バーチャル・アシスタント（VA）は、自然言語を使用してコンピュータやロボットが人間と対話できるようにする人工知能のアプリケーションです。VAは、顧客のニーズに応え、カスタマーサポートを提供し、質問に答え、簡単なタスクを実行することができます。現代において、人工知能技術であるバーチャル・アシスタントは、カスタマーサービス、人事管理、教育の分野で広く利用されています。

6. 意思決定管理（Decision Management）

意思決定管理（Decision Management）は、ユーザーや研究者がデータ分析モデルや機械学習アルゴリズムを応用して、自分の意思決定を組織・管理できるようにする人工知能（AI）技術です。この技術は、個人や組織が緊急時や選択肢に迷った際に正確でイムリーな決定を下すのを支援します。現在、意思決定管理は、医療、金融、製造業など多くの分野で広く利用されているAI技術です。

7. 深層学習（Deep learning ）

深層学習プラットフォームとは、開発者が深層学習モデルを作成し、大規模データを効率的に処理できるようにする人工知能技術です。これらのプラットフォームで開発者がインフラの展開や管理を気にせず、人工知能アプリケーションの開発に専念できるようになります。深層学習プラットフォームは、医療、金融、製造などの分野で広く利用されています。

8. ロボットによる自動化

人工知能技術は、さまざまな分野でプロセスの自動化にも利用されています。手動のロボットは作業を完了する能力を持っていますが、人間の介入なしでタスクを完了するための自動化機能が欠けています。

しかし、AI技術を自動化の分野で応用することが人間を代替することを目的とするのではなく、あくまでサポートツールとして機能するということが注意すべき重要な点です。

9. テキスト分析

テキスト分析は、テキストの構造を分析することとして定義されています。高度な人工知能技術システムでは、テキスト分析が適用されて、テキストの構造、意味、意図を解釈し理解することができます。

そのようなシステムは、不正検出やセキュリティシステムに見られます。人工知能（AI）技術に支えられているシステムは、人的な介入なしに、任意の2種類のテキストサンプルを区別することができます。この独立性により、そのようなシステムは、人間の類似システムよりも効率的で、生産的で、迅速です。

上記が現在の最前線の人工知能技術トップ9です。これらの技術は、さまざまな分野で広く利用されており、組織の運営効率を向上させ、顧客体験を向上させる重要な役割を果たしています。しかし、将来的に社会や企業のニーズに応えるために、人工知能技術をさらに進化させるための課題がまだ多く残っています。

デジタル変革のトレンドがますます強化され、ビッグデータやブロックチェーンなどの波と相まって、「データアナリティクス」というキーワードがますます取り上げられるようになりました。
では、データアナリティクスとは何でしょうか？VietIS Eduと一緒に、以下の記事を通じて一緒に理解してみましょう。

データアナリティクスとは？

データ分析は、明確な目標の設定し、さまざまなソースからデータを収集することから始まる包括的なプロセスです。データ収集後は、データのクリーニング、変換、および分析の準備を含む、徹底的な処理が行われます。分析の主な段階では、統計手法、機械学習アルゴリズム、および高度な分析ツールを使用して、データ内のパターンと隠された情報を発見します。

分析結果は、その後、チャート、表、およびイメージを通じて視覚化され、理解しやすく共有しやすくなります。このプロセスは、パターンを発見するだけでなく、ビジネスの文脈で結果を解釈し、具体的な行動推奨を行うことも含まれます。データ分析は反復的なプロセスであり、意思決定をサポートする上での価値と適合性を確保するために継続的に更新および洗練されます。

データ分析はどのように行われるのか？

データ分析は、正確で有益な結果を出すために密接に関連した多くのステップが含まれるプロセスです。このプロセスを実行する際、データアナリストはデータサイエンティストと頻繁に連携して、最良の効果を達成します。

１.データ収集

データを収集するための主な方法は2つあります。

最初の方法は、分析に必要なデータを確定し、そのデータを集めることです。データが複数の異なるソースシステムから来る場合、データアナリストはこれらのデータを統合する必要があります。これには、一貫したデータセットを作成するためのデータのクリーニング、変換、および統合が含まれることがあります。

二番目の方法は、データのサブセットを抽出することです。多くの場合、全体のデータセットのごく一部を使用するだけで十分です。アナリストはこのサブセットを抽出し、それをシステム内の別の領域に移行する手順を実行します。この方法により、全体のデータセットに影響を与えることなく、サブセットを分析できます。

2.データ品質の調整

次のステップは、収集したデータの品質に関する問題を明確にして、修正することです。これは、分析モデルのためにデータを会社の基準に従って準備することを必要とします。データ品質の問題には、不整合、エラー、重複したエントリが含まれます。これらは、データのプロファイリングおよびデータクレンジングタスクを実行することによって解決されます。

データアナリストはまた、使用する予定の分析モデルの要件に従って、データを操作し、整理します。データ品質に関する最後のタスクは、データガバナンスのポリシーを実施することです。これらのポリシーは、データが正確に使用され、会社の基準に準拠することを保証します。

3.分析モデルの構築

ビッグデータの時代において、分析モデルの構築は知的な冒険のように魅力的なものになっています。データアナリストとデータサイエンティストは、情報の建築家として協力し、洗練された分析構造を設計します。彼らは高度な分析ソフトウェアからPython、Scala、R、SQLなどの強力なプログラミング言語に至るまで、さまざまなツールを使用して、膨大なデータの海に深く潜り、貴重な情報を掘り起こすことができるモデルを作成します。

このプロセスは、まさに粗いダイヤモンドを精錬するようなものです。最初のモデルは最初の下書きのように、サンプルデータセットで検証されます。得られた結果は専門家によって慎重に検討され、その後モデルがますます完璧になるように研磨と調整が行われます。これは繰り返し行われるプロセスであり、忍耐と細心の注意が必要であり、モデルが滑らかで正確に動作するようになるまで続けられます。

4.プレゼンテーション

データ分析の旅の最終段階は、まさにクライマックスのようなパフォーマンスです。ここでは、数字が魅力的で説得力のある物語へと変貌を遂げます。この瞬間、データアナリストはストーリーテラーとしての役割を果たし、情報の断片から全体像を描き出します。

最終結果を提示する際、アナリストは単にデータを提示するだけでなく、物語を語ります。それは、数字の背後に隠された洞察、企業が直面する機会と課題についての物語です。これにより、複雑な情報を賢明な決定や画期的な戦略に変えることができます。

データアナリティクス業界に適応するために必要なスキル

データアナリティクスの分野で優れた専門家になるためには、以下の三つの重要な特性が必要です。それは、優れた論理的思考、絶え間ない好奇心、慎重な忍耐力です。

論理的思考は基盤となるものであり、データアナリストが広大な情報の海をナビゲートするのを助けます。これにより、アナリストは数百万の数字を透視し、隠れたパターンを発見し、深い結論を導き出すことができます。この能力は、データを効率的に処理するだけでなく、発見を明確で説得力のあるレポートに変換し、目上の決定のための確固たる基盤を提供します。

好奇心と挑戦的な質問をする精神は、この分野での革新と探求の原動力です。データアナリストは常にデータの本質、起源、限界について深い質問を投げかけなければなりません。彼らは単に公式を機械的に適用するのではなく、各データセットの文脈や歴史を理解しようとします。この好奇心は、方法を絶えず改善し、より高品質なデータセットを作成し、深く革新的な分析を行うのに役立ちます。

慎重さと忍耐力も重要です。アナリストは、長時間にわたり高度な集中力を保ちながら、複雑なデータを処理し、詳細を一つも見逃さないようにしなければなりません。各コード行や計算の正確さを確保するための慎重さが結果の正確性を保証します。また、データのクレンジングや準備といった、時間と労力を要する工程を乗り越えるための忍耐力も必要です。

データ分析業界の求人機会

データ分析業界は急成長を遂げており、多様で魅力的なキャリアの機会が広がっています。現在、多くの求人が開かれており、データ分析の分野に興味を持っている人や、すでにこの職業に従事している人にとって、広範なチャンスが提供されています。

データアナリスト（Data Analyst）

データアナリストの仕事は、「生データ」を収集することから始まります。これらは、さまざまなソースから集められた未処理の情報です。その後、データアナリストは高度な分析ツールと技術を用いて、データを「解読」し、隠れたパターン、トレンド、関係性を見つけ出します。このプロセスには、技術的スキルだけでなく、創造性や鋭い直感も必要です。

しかし、データアナリストの仕事は分析にとどまりません。彼らは自分の発見を解釈し、それを企業にとって有意義で実用的な情報に変換する必要があります。例えば、市場調査データから、消費者のトレンドや嗜好の全体像を描き出し、企業が将来の製品やサービスの戦略を形成するのに役立てることができます。

データエンジニア

データエンジニアは、ソフトウェアエンジニアが作成したアプリケーションやシステムからデータを集約、保存、エクスポートするアーキテクチャを構築、テスト、保守する人です。データ ソースを成熟させて開発するには、データエンジニアはデータのモデリング・開拓・生産のためのデータ確立プロセスを改善する必要があります。

彼らは、データが安全かつ効率的に保存され、簡単にアクセスできるようにデータストレージのシステムと構造を設計・開発します。また、さまざまなソースからデータを収集し統合する責任も持ちます。これには、データベース、アプリケーション、外部システムなどが含まれます。現在、この職種は多くの銀行から高い需要を受けています。

ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは単なるデータの分析者ではなく、ビジネスの世界の予言者であり、データを魔法のコンパスとして使用し、重要な意思決定を導きます。これらの専門家は、銀行や保険業界から高額な給与で求められています。

彼らは、古代の暗号解読者のように鋭いデータ理解力を持ち、乾いた数字を市場、顧客、トレンドに関する意味深いストーリーに変えます。彼らは鋭い分析力と業界に対する深い理解を巧みに組み合わせ、独自で包括的な視点を提供します。

データアナリティクスの分野には多くの広範な機会が開かれていますが、高い要求も伴います。データ分析を追求する人々は、高度なビジネス知識を持ち、経済状況を把握し、発生するトレンドを予測する能力が求められます。

データアナリティクスは、セールスやマーケティングなどの部門と密接に協力し、数字と戦略の橋渡し役を果たします。彼らは単に情報を提供するだけでなく、深い分析に基づいて戦略的な方向性を提案する役割も担っています。

備えます。この段階では、プロジェクトからの収益に応じた給与水準となります。

アウトソーシングは、IT業界において広く用いられているビジネス戦略であり、企業が一部または全てのビジネスプロセスを第三者に委託することができます。ベトナムにあるソフトウェア開発会社にとって、日本市場は依然として理想的な市場であり、多くの機械があることと同時に、多くの課題も伴います。VietIS Educationと一緒に、Webinarで日本の顧客との業務における特徴と課題を探ってみましょう。

日本の顧客をはじめ、国際的な顧客と協力する際には、文化、言語、ビジネスプロセスの違いに直面することが多くなります。業務プロセスの理解と同期は非常に重要ですが、それは大きな障害となることもあります。言語や理解の違いにより、コミュニケーションや意思疎通が複雑になることがあります。さらに、法的な問題やコンプライアンス、情報セキュリティの問題も、国際パートナーと仕事をする際には特に注意が必要です。

顧客は、提供者からの透明性、責任感、コミットメントを高く求める傾向がありますので、信頼できる長期的な関係を築くことも大きな課題です。

日本文化の違いがアウトソーシングに与える影響

日本のパートナーとアウトソーシングを行う際には、日本特有の文化的な違いを深く理解することが求められます。日本の文化は非常に独特ですので、コミュニケーション、意思決定、アウトソーシングにおけるプロジェクト管理に大きな影響を与えます。

例えば、日本人は謙虚を好み、直接的な議論を避け、個人の利益よりもチームの共通の目標に集中する傾向があります。これは、個人主義や明確な議論を重視する西洋の文化とは大きく異なります。アウトソーシングチームは、日本文化に適応するために働き方を調整する必要があります。

コミュニケーションと言語の困難

アウトソーシングで日本の顧客と協力する際の大きな課題の一つは、言語とコミュニケーションの文化的な違いです。日本では、会話の内容だけでなく、雰囲気を読む文化が深く根付いており、曖昧な表現でも効果的にコミュニケーションが取れる場合があります。しかし、ベトナムを含む多くの国々では、「はっきり言ってもらわないとわからない」という考え方が一般的です。例えば、日本の文化では「できるかもしれない」と言うことが、実際には丁寧に断っている意味である場合が多いです。

日本の顧客とのコミュニケーションで起こりうる問題：

• 高コンテクストのコミュニケーション: 会議中に日本の顧客が「これは面白いアイデアですね」と言った場合、それは即座に同意しているのではなく、もう少し考える時間が必要であることを意味することがあります。
• 非言語コミュニケーション: 聞いている間にうなずくことは、日本の顧客には同意していると理解されることがありますが、実際には単に聞いていることを示しているだけかもしれません。
• 言語の違い: 日本の顧客は「締め切り」という言葉よりも「最終期限」を好んで使用します。
• ビジネス文化とプロジェクト管理における違い：

日本のビジネス文化とプロジェクト管理は、西洋とは大きく異なる点があります。日本の企業文化では、お互いを尊重し、チームワークを重視し、リスクを避けることが非常に重要です。プロジェクト管理は、一般的に保守的であり、革新的な決定やリスクを伴う行動は少ないです。意思決定には、複数の管理層の合意が必要となるため、時間がかかることがあります。これがアウトソーシングにおける日本のパートナーとの協力における課題となります。

情報セキュリティと知的財産権の問題

アウトソーシングで日本の顧客と協力する際、情報セキュリティと知的財産権の問題は大きな課題となります。日本企業は、資産や機密情報の保護を非常に重視しているため、外部のパートナーと情報を共有する際には特に慎重です。

また、知的財産権の保護も日本企業にとって大きな懸念事項であり、彼らは自社の技術や発明、製造プロセスを厳密に管理し、秘密にしておきたいと考えています。そのため、知的財産権の保護は、日本のパートナーと協力する際に解決すべき重要な課題です。

信頼関係の構築における課題

日本の顧客との信頼関係を築くことは、アウトソーシング業務において大きな課題です。文化やコミュニケーションスタイルの違いにより、かれらのニーズを理解および応答するために時間を作って、共感が必要とされます。

重要な要素の一つは、プロセス、契約、コミュニケーションにおける慎重さと詳細への配慮です。日本の顧客は、合意や契約を遵守することを非常に重視しています。これらの要求に応えられない場合、彼らの信頼を得ることは難しくなります。

さらに、信頼関係の構築は、仕事の結果だけでなく、交流会合や日本のビジネス習慣への理解にもよります。

品質管理とコントロールにおける課題

アウトソーシングで日本の顧客と働く場合、品質管理とコントロールが大きな課題となります。文化の違いにより、日本では非常に厳格な基準が設定されています。彼らは細かいところまで注意して、パートナーも同様な基準を求めています。

アウトソーシングサービス提供者は、詳細な品質管理プロセスを確立し、定期的にチェックや評価を行うことで、この基準に適応する必要があります。また、スタッフに対して、小さな仕事や問題でも品質と報告に対する意識を向上させるための教育が求められます。

時間管理と納品スケジュールにおける課題

時差の違いは、仕事の連携やコミュニケーションに影響を与える可能性があります。日本の顧客は、納期を厳守することを非常に重視しており、事前に早めに報告しない限り、納品の遅延を受け入れません。顧客に「X日リリース」と通知した場合、それはX日の営業時間内であることを意味し、X日終わりまでではないことに注意が必要です。

生産性や品質の維持・向上における課題

日本では、新卒者が就職した会社に長期間勤め続ける傾向があり、転職を避ける人も少なくありません。それに対して、ベトナムや欧米市場では、社員が退職することが一般的です。これにより、開発の特定の時期にプロジェクトの進行状況や品質に影響を与えることがあります。

以上が、VietIS Educationの講演者からの情報と見解です。これにより、日本の顧客と働くことにおける特徴と課題を理解し、より効果的に協力できるようになることを期待しています。

ベトナムが半導体チップ製造業界（CHIP）での飛躍的な発展の機会を迎えている中、2024年9月4日に、VietIS Educationとインドのパートナーが会合を行い、CHIP設計の研修活動における協力の可能性について話し合いました。

VietIS Educationとインドのパートナー、半導体チップ設計研修の開発について議論

半導体チップの製造には高度人材が必要です。
CHIPは膨大なデータ処理を行うための重要な部品であり、その重要性は石油に匹敵し、経済の生命線となっています。多くの専門家は、ベトナムが半導体チップ業界を発展させるための「天の時、地の利、人の和」を持っており、今後3年ほどで飛躍する可能性があると見ています。

半導体チップの設計・製造のプロセスは複雑であり、高度な技術的知識を持つ人材が必要です。しかし、現在のベトナムでは、この分野に精通した人材が数百万人不足している状況です。

VietIS Educationはインドのパートナーと協力し、半導体チップ設計の研修開発に取り組んでいます。

2023年9月23日、VietIS Educationによって主催されたウェビナー「テスター - IT業界におけるキャリアチャンス」が、講師Nguyen Tuyet Nhung氏からの有益な共有で、盛況に行われました。

VietIS Educationは、17年間にわたる実務経験と知識を持つ講師Nguyen Tuyet Nhung氏が、視聴者にとって役立つ情報を提供できたと確信しています。
ウェビナー「テスター - IT業界におけるキャリアチャンス」では、CMC Global社のテストセンターの社長であるNguyen Tuyet Nhung氏が登壇しました。

本ウェビナーには、さまざまな業界からの多くの視聴者が参加しました。参加者全員の共通点として、テスターという職業に特別な関心を持ち、この分野でキャリアを築きたいという強い願望があったのです。

今回のイベントにおいて、講師はソフトウェアテストの基本的な知識をシェアしました。また、Nguyen Tuyet Nhung氏はデジタル時代におけるテスターのキャリアチャンスと将来展望についても強調しました。また、テスト業界の市場需要が非常に大きいことを明言しましたが、テクノロジー業界全般およびテスター職で競争するには、自習能力と職業に対する真摯な姿勢、そして機会を掴む力が重要であると述べました。

このセッションは視聴者から多くの関心を集めました。
VietIS Educationは、講師Nguyen Tuyet Nhung氏およびご参加いただいた視聴者の皆様に心から感謝します。今後のVietIS Educationのイベントでも皆様のご支援を頂けますよう、よろしくお願いいたします。