ChatGPTのリリースにより、大規模な言語モデルを構築すれば様々なタスクが出来るようになることが広く認知され、業務効率化や社内ナレッジの活用のためにChatGPTを導入する企業も増えています。一方で、ChatGPTによる情報漏洩の懸念から、自社導入をためらう企業もあるのではないでしょうか？この課題は、日本語の学習済みオープンソースLLMを活用した自社独自のLLM構築によって解決できる可能性があります。本動画では、ChatGPTとオープンソースLLMそれぞれで社内ナレッジを活用する方法とメリット・デメリットを比較し、自社LLM構築の実践方法を実際の環境とナレッジデータを用いて解説します。ぜひご視聴ください。

製造業では売上拡大や生産効率向上を目指し、製造現場で日々生成されるビッグデータをビジネスに活用する動きが加速しています。特に、データの可視化・分析と予測AI活用で実現する「需要予測」や「予知保全」、また生成AIを活用した「社内チャットボットの導入」は、人材不足の解消や顧客満足度向上、コスト削減等といった多くのメリットをもたらします。本動画では、実際にデータとAI活用で成果を上げている製造業界のリーディング企業が実践した「需要予測」「予知保全」「社内チャットボット」の事例を交え、生産効率向上に効果的なデータ・AI活用の始め方について詳しく解説します。

2000年代以降、企業のビッグデータに対応したデータ処理基盤として「データレイク」という1つの大きなトレンドを生み出したApache Hadoop（以下Hadoop）ですが、近年では、システム構築の難易度の高さやセキュリティ・ガバナンス観点でのデータ管理の複雑化により、コスト増大という課題が発生しています。本動画では、Hadoopをはじめとしたデータレイクの課題を解決する手法として「レイクハウス」という新しいアーキテクチャとそのソリューションをご紹介します。レイクハウスは、多様なデータの取り扱いと高速な検索性能というデータレイクの利点に加え、データウェアハウス（DWH）の特性も兼ね備えることで、「データ管理の一元化」と「運用コストの削減」を実現します。Hadoopからデータレイクハウス移行の実例もご紹介していますので、ぜひ本動画を今後のビックデータ運用・分析の進め方のヒントにご活用ください。

【マイナビ主催「DX FRONTLINE～変革の道標～（2023/2/21開催）」マクニカ×データブリックス・ジャパン 共同セッション】近年、企業のデータ活用は「過去何が起きたか？」をBIツールで可視化・分析するフェーズから、更にAIを採用し「将来何が起きそうか？」を予測し経営判断に活かすフェーズへ移行しています。本セッションではBIとAI双方の活用がビジネス革新にもたらすメリットと障壁、更にその解決方法を、実際の先進事例を元に解説します。