2023年にもっとも注目された生成AI＆DX記事

「生成AI／LLM」記事ランキングTOP3

まずは「ユーキャン新語・流行語大賞トップテン」や、日経新聞社「ヒット商品番付」などでもランクインし、2023年を象徴するトレンドとなった「生成AI（ジェネレーティブAI）」カテゴリの人気TOP3です。

1位：生成AI（ジェネレーティブAI）とは？ChatGPTとの違いや仕組み・種類・活用事例

1位は、テキスト・画像・音声…、あらゆる分野で新しいモデルが発表される生成AIについて、体系的に解説したこの記事がランクインしました。

生成AIの種類や仕組み、できること、従来のAI技術との違い、代表的なモデルなどの基礎知識から、生成AIの導入で事業を成長させるビジネスシーンの活用例や日本・海外動向などの発展的な内容まで、この記事を読むだけで体系的に把握することできます。

また多忙なビジネスパーソンのため、ビジュアルで直感的にわかりやすい、1分解説動画もご用意しています。

2位：LLM(大規模言語モデル)とは？生成AIとの違いや活用事例・課題

「ChatGPT」の登場で脚光を集めている、自然言語処理技術が「LLM（大規模言語モデル）」です。

LLMが注目を集める理由は、自然な言語生成や対話システムに向いており、近年では人間並みの流暢さと論理性を発揮できるレベルに到達してきているためです。

本記事は機械学習を専門とするデータサイエンティストが、「LLM」のしくみや代表的なモデル、身近な活用事例といった基本から、実際にDXプロジェクトの中でのビジネスへの活用の流れや、実用化に向けた壁を突破する発展的なヒントまで、わかりやすく解説しました。

3位：社内文書に特化したChatGPT｜ファインチューニング実践編

人間のような自然な対話力で話題の、生成系チャットAI「ChatGPT」。

チャット形式で気軽に質問できる便利さを社内活用しようとすると、「ChatGPT」は業務マニュアルや議事録といった非公開情報を学習していないため、そのままでは会話が成立しない、という問題が立ちはだかります。

そこで必要となる技術が「ファインチューニング（Fine Tuning）」です。

GPTモデルの膨大な事前学習データはそのまま、必要な社内情報を追加学習させて、自社専用のChatGPTを作るノウハウをデータサイエンティストが解説しました。

「DXの基礎知識」記事ランキングTOP3

「2025年の崖」と経済産業省が警鐘を鳴らす2025年まで、あと1年あまり。
DXの本質を改めて見つめ直す動きとともに、AI技術やDXトレンドに対しても注目が集まりました。

1位：DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？今さら聞けない意味・定義・事例をわかりやすく解説【2023年最新版】

DXが一般化した2023年だからこそ、「DX（デジタルトランスフォーメーション）」の基本から最新情報まで体系的にわかりやすく解説したこの記事が、読者の熱い支持を受けました。

編集部では、最新の企業事例や日本政府・海外の動きなども日々アップデートしつつ、DXの本質を踏まえたうえで、「DXをビジネスに適用する」ための発展的な内容まで網羅しています。
この1本を読むことで、DXの解像度がグッと高まる内容となっております。

2位：物流2024年問題とは？社会や運送業界への影響と対策法をわかりやすく解説

いま日本で広く使われている「お急ぎ便」や「指定日配達」といった便利なサービスや、全国のご当地からの商品を自宅で受け取ることが、来年からは難しくなると言われていることをご存じですか？

2024年4月働き方改革関連法の施行を前に、物流・小売業界はもとより、社会への大きな影響が心配されるのが「物流2024年問題」です。

その問題点やDXによる対策事例などが、幅広い読者から注目されています。

いま日本で広く使われている「お急ぎ便」や「指定日配達」といった便利なサービスや、全国のご当地からの商品を自宅で受け取ることが、来年からは難しくなると言われていることをご存じですか？

2024年4月働き方改革関連法の施行を前に、物流・小売業界はもとより、社会への大きな影響が心配されるのが「物流2024年問題」です。

その問題点やDXによる対策事例などが、幅広い読者から注目されています。

3位：強化学習とは？これから学びたい人のための基礎知識や活用事例を紹介

AIをビジネスに導入する際に、AIにデータを学習させる方法のひとつが「強化学習」です。

汎用生成AIモデルの事実の真偽性や著作権問題などの課題がクローズアップされる中、従来どおり強化学習によって、自社AIによる企業事例のニュースも増えつつあります。

その基礎知識からアルゴリズム、AI・機械学習・深層学習との違いや、具体的な活用事例までをわかりやすく解説しました。

「DX成功事例」記事ランキングTOP3

DXには様々なキーワードが紐づきますが、どれから読めばいいかわからないという場合に、まずDXの成功事例から読む方も多い傾向にあります。

1位：DX事例26選：6つの業界別に紹介～有名企業はどんなDXをやっている？～【2023年最新版】

6業界にわたるDX事例26件を紹介し、さまざまな企業がどのようにDX戦略を実践しているかを紹介しています。

掲載例）

• 製造業：
  トヨタ自動車株式会社は、情報科学を活用した材料研究開発「マテリアルズ・インフォマティクス」を開始しました。
• 小売・流通業界：
  伊藤忠商事は、AIを活用した需要予測とサプライチェーンの最適化による効率的な物流のための自動発注に注力。
  ニトリホールディングスは、事業構造の理解と分析力の強化の重要性を強調し、データ活用の社内化に取り組んでいます。

2位：ロッテの「コミュニケーション最適化」の取り組みと「拡張分析」との出会い

ロッテが取り組む「コミュニケーション最適化」という戦略と、その実行における「拡張分析」ツールの使用について紹介しています。

この取り組みの主な目的は、消費者とのコミュニケーションを最適化することで広告の効果を最大化することです。
ロッテは、消費者の行動変化に焦点を当てたダッシュボードを作成し、KGIとKPIを明確に区別しながら、PDCAサイクルを効果的に回しています。

3位：「未来の需給」をつくる、キリンビール「SCM（サプライチェーンマネジメント）」の挑戦～DOORS -BrainPad DX Conference- 2023　テーマ別 企業DX対談～

キリンビールは、「MJプロジェクト」という約3年間のプロジェクトを通じて、サプライチェーンマネジメント（SCM）のDXに取り組んでいます。
このプロジェクトの目的は、物流コストの最適化や業務効率化を通じて経済的価値を向上させるとともに、CO2削減などの社会的価値を創出することです。

プロジェクトでは、初期にキリンビールとブレインパッドとの間で文化的な違いやコミュニケーションの障壁がありましたが、徐々に改善し、社内のDXに対する意識も高まっていったという部分も印象的です。

番外編：DXの鍵を握る「データサイエンティスト」の注目度が高まる

先述した「生成AI/LLM」といった先端技術を支える職種の一つとして、「データサイエンティスト」が挙げられます。
今、改めて注目を浴びる本職種とは何かについて、データサイエンティスト在籍数が国内屈指のブレインパッドにおいて、いずれもプロジェクトマネジャーを務める現役データサイエンティスト3名が執筆しました。

【社員が解説】データサイエンティストとは？仕事内容やAI・DX時代に必要なスキル

本記事では、データサイエンティストの役割や業務内容、データ活用に関する技術習得の面白さ、データで社会を変える力、業界全体での需要の高さなどについて触れています。
また、隣接する職種との違い、データサイエンティストとして活躍するためのスキルや素養、キャリアパスについても説明しています。

まとめ

2023年の人気記事の特徴としては、生成AIなど新しい技術や概念への情報収集とともに、2024年問題やDX人材育成といった、ビジネスや業界の課題をデータを活用して解決するための、具体的な企業事例が注目を集めたことが挙げられます。
その中でデータサイエンティストなどの「データから価値を生み出す人材」が、ますます重要になってきています。

DOORSでは立ち上げから一環して、こうしたデータのスペシャリストによる、DXを推進する方々に役立つ選り抜きの情報を発信し続け、2023年11月に3周年を迎えました。
編集部より感謝をこめて、総記事数350記事、150万UUの読者にご支持いただいた、DOORS記事の人気記事や注目事例、独自の企業DXアンケートなどをまとめて、無料公開しております。

2023年12月に、DX・データ活用に対する情報感度の高い読者のために、AI・機械学習サイト「+AI」と統合し、より専門情報の発信を強化しています。
2024年もDX推進に役立つ幅広いコンテンツをお届けしますので、ぜひご期待ください。

ブレインパッドではDOORSに登場するスペシャリストたちが、多種多様な会社規模・業界・業種のお客様におけるDX推進やAI活用、データ分析、データ人材の育成などを支援させていただいております。これらの領域で課題意識をお持ちの場合は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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