AI・生成AIとXトランスフォーメーション白書2024年版
■概要■
AI・生成AI主導の新たなトランスフォーメーションの流れは本物であり、その視野・裾野は広く、スケールも大きい。AI・生成AI、AIアシスタント、AIエージェント、デジタルツイン、空間コンピューティング、BIM、ハイブリッド会議、生成AI入りRPA／ノーコード、モダナイゼーション、ドメイン特化型LLM、ブロックチェーン、ロボティクスの飛躍的な進化・多様化等々の急速な発展は、DXプロジェクトの新たな展開を促進・強化・拡大する重要な機会である。
AI・生成AIの導入は、従業員の仕事がなくなることを意味するのではなく、むしろAIが意味のある仕事のやり方を強化することを意味する。
AIがビジネスや仕事を変えるのではなく、ビジネスや仕事（DX）がAIのあり方を変えていく。当初の熱狂が収まるにつれて、AI・生成AIの莫大な潜在価値を取り込むことの課題点を企業が認識するにつれて、いい意味での再考と再調整・成熟へと変わりつつある。
AI・生成AIは、DXの旧来のモデル、方程式、解法の各側面を大きく変えている。企業におけるAI・生成AIの導入は、既存の分散化、デジタル化のアプローチとAIイノベーションとのビジネスのワイヤリングを組み立て直すことを意味する。すなわち、直交的なデジタル化の取り組みから、AIトランスフォーメーションやバーチャル・トランスフォーメーションなどを含む、より多元的な”Xトランスフォーメーション”へのダイナミックなシフトである。
しかし、企業にとってAI・生成AIはリスクとチャンスの両方をもたらす。AI・生成AIは、慎重な検討と対処を必要とする倫理的・政策的な潜在的問題を内包している。AIを活用することで、ほとんどの組織は、承認や監視の要求に対応するためのガバナンス構造を適応させるという新たな課題と直面することになる。したがって、企業・事業にとってAI・生成AIとは何か、何を包含しているのかを理解すること、実際に試行していくことが重要である。
真のチャンスとしていくには、責任あるAI、説明可能なAIを点検し、AI・生成AI主導のXトランスフォーメーションのアーリーアダプターやチャンピオンを探し、そのスタイル、トレーニング方法、活用方法を知っておくことが必要である。
今、DXのリーダーたちがAI・生成AIに先手を打たなければならない理由は、デジタルとAIツールなどの技術的な問題だけでなく、組織・社員、そして経営者の持てるスキルを構築することにある。DXリーダーは、ビジネスや組織の価値を複合化する「より多くの法則・方程式」をマスターする必要がある。
技術面では、モデルのチューニング、ベクター・データベースの管理、バイアス検出、プロンプト・エンジニアリングやコンテキスト・エンジニアリング、適切なキュレーションアプローチなど、必要とするAIスキルを理解し、習得することでその価値を倍増させていくことが
できる。
うずもれた資料、データ、参考文献をナレッジ・マイニングする方法、複数のセンサーやその他のソースからのデータ間相関関係の調整、予知保全によってオペレーションを改善する方法、デジタル・ツインのようなメタバース・アプリケーション等々を多元的・複合的に活用することで、パフォーマンスや信頼性を犠牲にすることなく、ビジネスを管理するために活用することができるだろう。
本白書は、これらXトランスフォーメーションの全容を、1，800ページの全編に渡って包括的・体系的に取り上げ、それぞれの重要ポイントを丁寧・丹念に解きほぐし、”DX2.0”の発展・改善・拡張にとって必須の情報をまとめた調査報告書である。
第1章 AI・生成AI（の組織的評価・連携）を起点としたXトランスフォーメーション
1-1 企業のイノベーション、成長、生産性、DXに変革をもたらす生成AI／LLM
1-2 DX対応力、DXスキルはAI・生成AIとともに進化する
1-3 AI・生成AIの活用がDXにもたらす効果・便益
1-4 企業における生成AI導入状況のセグメンテーション
1-5 成功している企業と様子見の企業を区別する5つの特徴
1-6 カテゴリー別で見た企業によるAIの利用状況
1-7 AIを起点としたDXスケールアップ、チームビルディング
1-8 DX／Xトランスフォーメーションとガバナンスを通じたリスク管理
1-9 AI・生成AI主導のXトランスフォーメーションにおける概念実証（PoC）から検証（PoB）まで
1-10 AIトランスフォーメーションのイニシアチブを軌道に乗せるための条件
1-11 分散型企業AIシステムにおける信頼の構築とPcC
1-12 Xトランスフォーメーションを成功に導くためのCEOガイドライン
第2章 ディープラーニングとXトランスフォーメーションのフレームワーク
2-1 ディープラーニング・トランスフォーメーション
2-2 Xトランスフォーメーションの業界別注目領域
2-3 研究領域別注目領域
2-4 DXと自然言語処理（NLP）
2-5 AI・生成AI主導のXトランスフォーメーションの適用課題
2-6 AI・生成AI主導のXトランスフォーメーションを推進する注目企業
第3章 DX／Xトランスフォーメーション関連市場・投資動向
3-1 AI・生成AIとDX市場動向予測（世界）
3-2 AI・生成AIとDX市場動向予測（国内）
3-3 DX／Xプラットフォーム市場（世界）
3-4 DX／Xプラットフォーム市場（国内）
3-5 エンタープライズIT市場（国内）
3-6 BPM／プロセスマイニング市場
3-7 DWH／ミドルウェア市場（国内）
3-8 RPA／RPAクラウド市場
3-9 AI・生成AIシステム市場（世界）
3-10 AI・生成AIシステム市場（国内）
第4章 AI・生成AI主導のXトランスフォーメーションの潮流・課題・先行モデル
4-1 Xトランスフォーメーションは企業ITの役割をダイナミックに変える
4-2 トランザクションプロセスから分散ビジネスプロセスへの移行
4-3 エンタープライズ変革におけるAI・生成AIの役割・位置づけ
4-4 Xトランスフォーメーションの抱える課題と解法アプローチ
4-5 Eng K. Chew教授 「新しい形態のデジタル組織（DOOTF）」
4-6 技術的な「負債」を「資産」に変える IT投資の在り方
4-7 DX／Xトランスフォーメーションを契機としたCIOの役割変化
4-8 AI・生成AIによる新たなDXインクルージョン
4-9 AI・生成AI主導によるデジタル・ビジネスエコシステム
4-10 エンタープライズグレードのAIベースのワークフロー
4-11 動的機能によるリソースオーケストレーション
第5章 AI・生成AI主導のXトランスフォーメーションの障害・克服課題
5-1 DX／Xトランスフォーメーションを推進しない場合の影響
5-2 DX／Xトランスフォーメーションを阻む脅威・障害要因
5-3 意思決定の迅速化
5-4 企業カルチャー：イニシアチブと行動の最適化
第6章 DX志向の業務改革／業務プロセス改善とXトランスフォーメーション
6-1 AI・生成AI主導のトランスフォーメーションとBPR（ビジネス・プロセス・リエンジニアリング）
6-2 RPAの組織的運用
6-3 経営・業務システムを活用した業務改革
6-4 ナレッジマネジメントと組織学習
6-5 次世代コンタクトセンター・プラットフォーム
6-6 SNS／社内SNSの活用
6-7 AI／ビッグデータを活用したワークスタイル・イノベーション
6-8 ブロックチェーンによる業務革新活用
6-9 生成AIによる経営管理トランスフォーメーション
第7章 次世代志向の組織マネジメントとXトランスフォーメーション
7-1 Xトランスフォーメーションで鍵を握る問題志向的なマネジメント
7-2 Xトランスフォーメーションの鍵を握る組織パフォーマンス向上
7-3 Xトランスフォーメーションに適応する創造的組織
7-4 全社的なAIトランスフォーメーションとリーダーシップのモデル
7-5 AIコンピテンシー･マネジメント
7-6 AI・生成AIの変革リスク・ベネフィット・モデル
7-7 経営・管理層の課題
7-8 CSR／SDGsと事業成長の両立
7-9 組織マネジメント、人事分野におけるAI活用ケーススタディ
第8章 AI・生成AI主導の人的資源管理（HRM）
8-1 AIの台頭と人的資源管理（HRM）のトランスフォーメーション
8-2 AI・生成AIが人的資源管理における採用意欲に及ぼす影響
8-3 HRMにおけるAIの活用
8-4 管理者・組織構成員・従業員（人間）の判断とAI
8-5 AI主導の職務・職制の改革
8-6 人事分野におけるAIの未開拓領域
第9章 AIトランスフォーメーションとワークスタイル変革／人材育成・人材活用／リスキリング
9-1 概説
9-2 独創的な人材をスマートかつクリエイティブに活用する方策
9-3 ワークライフ・ポリシー
9-4 ワークスタイル変革／バーチャル・ワーク
9-5 ワーク・ライフ・バランス
9-6 AIによるリスキリング・トランスフォーメーション
第10章 ワークスタイル設計／在宅勤務／テレワークとXトランスフォーメーション
10-1 ワークスタイル設計とコミュニケーション活性化
10-2 テレワーク／リモートワーク
10-3 リモートワーク・プラットフォームの活用
10-4 在宅勤務／テレワーク導入の注意事項・課題
10-5 テレワーク／リモートワークからAIによる「アクティビティ・ベースド・ワーキング（ABW）」へ
10-6 アクティビティ・ベースド・オフィス
10-7 AIによる近未来のアクティビティ・ベースド・オフィスのモデル
10-8 AIによるホットデスク
第11章 会議システム／ハイブリッドミーティングのトランスフォーメーション
11-1 DX／AIトランスフォーメーションのツールとして関心を集めるAI会議アシスタント
11-2 Microsoft TeamsとDX（デジタル・トランスフォーメーション）
11-3 Microsoft TeamsとAIトランスフォーメーションの統合
11-4 Teams、チャット、電話での多元的なCopilotの活用
11-5 AIが主導するMicrosoft Teams PremiumとCopilotの並行進化
第12章 ドキュメント・トランスフォーメーション／インテリジェントドキュメント処理（IDP）
12-1 概説
12-2 ドキュメンテーション・デジタル・トランスフォーメーションのメリット
12-3 文書作成支援用生成AIサービス
第13章 AI・生成AIとナレッジワーク・トランスフォーメーション
13-1 概説
13-2 生成AI ナレッジワークへの示唆
13-3 知識検索トランスフォーメーション
13-4 知識共有トランスフォーメーション
13-5 知識応用トランスフォーメーション
13-6 生成AIによるクリエイティブワークがDXにもたらすもの
13-7 組織的創造性の自動化
第14章 RPAトランスフォーメーション
14-1 RPAがもたらすDX経営
14-2 RPAガバナンス・モデル
14-3 RPA導入に伴う新たな機会獲得と課題の発生
14-4 RPAによるワークフローソリューションとDX
14-5 DXとRPA／インテリジェント・オートメーション・プラットフォーム適用・運用
14-6 RPA開発ツールおよびスイート
14-7 主要RPAベンダーが提供するサービス群とAI機能を組み込み動向
第15章 基幹系トランスフォーメーション
15-1 概説
15-2 メインフレームのモダナイゼーションの課題
15-3 ERPシステムに新たな息吹を吹き込む生成AI
15-4 AI ERP（AI対応ERPシステム）の現状
15-5 生成AIを取り入れたERPによる新たなリストラクチュアリング・モデル
15-6 RPとAIによる財務データ分析のトランスフォーメーション
15-7 SAP Business Technology Platform（BTP）とAIの統合
15-8 ERP＋AIによる財務データ分析技法
15-9 AI・アンサンブル学習を用いたERPシステムにおけるリアルタイム金融異常検知
15-10 ERPに関連する各種AI関連動向
15-11 業界動向／主要プレーヤー動向
第16章 生成AI／大規模言語モデル（LLM）による基幹系（レガシー運用）トランスフォーメーション
16-1 メインフレームOS、COBOLレガシーシステムに特別に設計されたLLMによる基幹系運用トランスフォーメーション
16-2 基幹系システム・コード用の大規模言語モデル
16-3 LLMによる大きな言語モデルのコード化
16-4 ドメイン固有のタスクのためのLLM
16-5 大規模にCOBOLのLLMを育成する上での障壁
16-6 メインフレームシステムのモダナイゼーションを目指した大規模言語モデル「XMainframe」
16-7 生成AIによるCOBOLからJavaへの高速変換
16-8 生成AIによる古いコードから最新のJavaへの自動変換
第17章 AIトランスフォーメーションとITインフラ／分散型インフラの刷新・見直し
17-1 より良い収益成長管理（RGM）の意思決定を行うために最適なITインフラ投資とは
17-2 DX・AIとITプラットフォーム業界（2020年時点）の構造変化
17-3 ITインフラの成長とDX・AI／“2025年の壁”を巡る動向
17-4 AIのワークロードに応じたリソース配分の最適化
17-5 AIドリブン運用
17-6 分散型インフラと適応性の高いAI基盤モデルの開発
17-7 AI PCの時代の到来／クラウドからエッジへ大きくシフトするAI開発・AIクライアント環境
17-8 事例
第18章 AI・生成AI主導のデータ分析・ビッグデータ活用
18-1 DXとデータ・アナリシス／ビッグデータ 概説・概況
18-2 DXとデータ・アナリシス／ビッグデータ
18-3 AI・生成AIによるアナリティクス・インフラストラクチャの強化
18-4 AIデータアナリシスとAIビジネスインテリジェンス
18-5 ビッグデータとリスク管理／情報ガバナンスモデル
18-6 データマイニング・トランスフォーメーション
18-7 次世代データ管理／データアナリシス／データプラットフォーム
18-8 データインテリジェンス向けサービス
18-9 AI主導の顧客関係管理（CRM）
第19章 AI・生成AIと企業のサイバーレジリエンス強化
19-1 概説
19-2 脅威モデリング
19-3 予測分析によるセキュリティ設計、インテリジェンスの向上
19-4 包括的なAIのライフサイクルガバナンス
19-5 AI・生成AIとデータセンター・セキュリティ強化
第20章 AI・生成AIとクラウド・サービス／プラットフォーム・サービス
20-1 概要
20-2 DX・AIを軸としたクラウドの評価軸
20-3 次世代ITプラットフォームへの移行に伴うクラウドの多元化
20-4 Azureインフラと関連ソリューション
20-5 企業向け5Gプライベート・モバイル・エッジ・クラウド・コンピューティング
20-6 DXとクラウド・デザインパターン（CDP）
第21章 AI as a Service／生成AI SaaS
21-1 大規模な事前学習済みモデルを使用するAIGCの進歩
21-2 LLMベースのAIネイティブサービス性能の著しい向上
21-3 エージェントとLLMの連携
21-4 説明可能な自己監視エージェントグループフレームワーク（ESSA）
21-5 主要プレーヤーおよびサービス
21-6 生成AI SaaSの製品・サービス
21-7 生成AI向けGPUクラウド・サービス
21-8 生成AIクラウド・サービス関連参入企業動向（国内）
第22章 マネージド・サービス・トランスフォーメーション
22-1 概説
22-2 「マネージド・サービスとAI統合」で注目すべきトレンド
22-3 複数LLMを使い分けるマネージドサービス
22-4 金融・フィンテック業界の復活を後押しするマネージド・サービス
22-5 参入企業動向
第23章 エンタープライズ生成AIツール／AI・生成AIプラットフォーム
23-1 概説
23-2 ChatGPT Pro
23-3 GPT-4o
23-4 OpenAI o1
23-5 Sora
23-6 LLaMA
23-7 Anthropic 「Claude Enterprise」
23-8 Claude3／Claude3.5
23-9 Anthropic 「Google CloudのVertex AIプラットフォーム上でClaude ファミリーの提供」
23-10 Perplexity Pro
23-11 Hugging Face
23-12 OmniGPT
23-13 Apple Intelligence
23-14 Mistral AI
23-15 Falcon 180B
23-16 Poe AI
23-17 Phind Pro
23-18 VideoPoet
第24章 ドメイン特化型LLM／ドメイン固有のLLMに関する研究・実装動向
24-1 概説
24-2 拡張トランス・アーキテクチャ
24-3 自然言語処理領域
24-4 コンピュータビジョン領域
24-5 金融LLM
24-6 金融LLMに関する研究動向
24-7 法務LLM
24-8 法務LLMに関する研究動向
第25章 AI・生成AIがソフトウェア・エンジニアリングに与える影響
25-1 概説
25-2 SDLC における AI
25-3 SDLCにAI・生成AIを統合するメリット
25-4 業界標準とコンプライアンス
第26章 サプライチェーン・トランスフォーメーション
26-1 概説
26-2 サプライチェーン・レジリエンス
26-3 ケーススタディ
第27章 持続可能性に関連するAI協調型監査のフレームワーク
27-1 概説
27-2 生成AIによるサステナビリティ監査手続きのパラダイムシフト
27-3 サステナビリティ関連監査プロンプトのフレームワーク
27-4 広範な知識に基づくLLMの機能・実装
27-5 サステナビリティ・レポートとプロンプトエンジニアリング
第28章 AIとメタバース／空間コンピューティング／ジオビジュアライゼーションによる3次元革命
28-1 概説
28-2 分析アプローチ
28-3 空間的存在の情報処理に関する再定義
28-4 根本的な問題の解決策
28-5 空間データ分析
28-6 空間コンピューティングとAI、メタバース
28-7 BIMを活用したバーチャル・トランスフォーメーション
28-8 AI地理情報システムの拡大
28-9 主要プレーヤー動向
28-10 研究開発動向
28-11 事例
第29章 グリーンAI／サステナブルAIとDX
29-1 概説
29-2 エビデンスに基づく効果的なガバナンスをもたらすAI・生成AIによるサステナビリティ・ソリューション
29-3 AIによる自然災害防止／AIによる降雨・斜面崩壊の予測
29-4 ESG活動を企業価値向上につなげるAIソリューション
29-5 資源産業におけるAI・IoTによる無人の施設管理
29-6 AI／デマンド予測技術
29-7 エネルギー使用量の最小化・ミニマム化
29-8 AIを活用した電力需給の最適化
29-9 アップデータ 「AI予測モデルによる「発電量予測システム」を開発」
29-10 消費電力を削減するチップ
29-11 ビッグデータとAIの活用による材料探索の効率化
29-12 AI／意思決定経路モデリングによる温室効果ガスの排出・収益目標の促進
29-13 データ駆動型のスクリーニング・ツール・機械学習手法
29-14 AIによる再生可能エネルギー電力の取引支援・発電量予測
29-15 AIによるエアコンの自動制御・節電
29-16 AIによる油流出のリスクの評価・軽減
29-17 AIを活用した精密散布システム
29-18 農業開発プロジェクトの経済効果測定
29-19 農場の維持・保全に関する意思決定支援
29-20 気候変動対応のスマート農業支援
29-21 農業・食料システム支援向けビッグデータ用プラットフォーム
29-22 AIとブロックチェーン技術を搭載したトータルトラクターサービス
29-23 灌漑システム用水源の最適化支援／テクスチャークラスマップ作成
29-24 機械学習ツールを使った作物診断
第30章 IoT・AIエージェントがDXに与える影響
30-1 概説
30-2 研究開発動向
30-3 ブロックチェーン技術がDXに与える影響
30-4 AIとブロックチェーン技術
30-5 IoTデバイス経由でアクセスされるデータの保護
30-6 ブロックチェーン技術の応用
第31章 データセンター・トランスフォーメーション
31-1 概説
31-2 データセンター・サービスの需要の高まりとAI・生成AIの貢献
31-3 AIフレンドリーなハードウェア革新
31-4 AI・生成AIによるデータセンター・エネルギー効率の最適化
31-5 AI・生成AIによるデータセンター・キャパシティ・マネジメント
31-6 AI・生成AIによるデータセンター・インシデントレスポンス効率管理
31-7 主な参入企業動向
第32章 デジタルツインが主導するXトランスフォーメーション
32-1 概説
32-2 次世代DXとデジタルツイン
32-3 AIとデジタル・ツイン重視の融合
32-4 AIエージェント／バーチャルエージェントとデジタルツイン
32-5 協働ロボットとデジタルツイン
32-6 デジタルツインの限界とオッカムのデジタル・ツイン
32-7 事例
第33章 メタバース＋AIが主導するバーチャル・トランスフォーメーション
33-1 概説
33-2 バーチャル・トランスフォーメーションとDXの統合
33-3 AIとメタバースの統合によるXトランスフォーメーション
33-4 人事業務におけるメタバースの利用
33-5 HRにおけるメタバース活用のメリット
33-6 メタバース／仮想空間会議を使ったビジネスコラボレーション
33-7 人事業務におけるメタバースの利用分野
33-8 メタバースを利用したパフォーマンス管理
33-9 メタバースを利用した社員間コラボレーション／従業員エンゲージメント
33-10 募集と採用業務におけるメタバース活用
33-11 メタバースを活用したタレントマネジメント
33-12 学習・教育・トレーニング・リスキリングとメタバース
33-13 AI＋メタバースによるバーチャル・ショッピング
33-14 AI＋メタバースによるブランド・エンゲージメント（BESC）
33-15 AI＋メタバースによるブランド・ロイヤルティ・マネジメント
33-16 事例
第34章 AI・生成AI主導による財務・経理会計トランスフォーメーション
34-1 概説
34-1 OCRによる領収書・請求書の自動データ化
34-2 領収書と請求書の自動仕訳
34-3 チャットボットによる社内問い合わせ対応
34-4 事例
第35章 AI・生成AI主導によるマーケティング・トランスフォーメーション ［1］
35-1 AIマーケティングを理解するためのフレームワーク
35-2 2024年以降に予測される大きなトレンド
35-3 AI主導のマーケティング戦略モデル
35-4 AIによる需要予測
35-5 AIと顧客行動
35-6 AI主導のスマート・マーケティングの形成
35-7 AI主導のチャネル・マーケティング・トランスフォーメーション
35-8 AIがB2Bマーケティングに与える影響
第36章 AI・生成AI主導によるマーケティング・トランスフォーメーション ［2］
36-1 概説
36-2 AI・生成AIマーケティングで大きくクローズアップされるガバナンスとリスク管理
36-3 AIを活用したパーソナライズド・マーケティング
36-4 AI・生成AI主導による広告クリエイティブの変化
36-5 AI主導のモバイルマーケティング
36-6 生成AIをマーケティングに活用する際の留意点
36-7 マーケティング・トランスフォーメーションのユースケース
36-8 事例（国内）
36-9 マーケティングに関連した主要AI・生成AIベンダー、ツール動向
第37章 AIアシスタントとDX・AIトランスフォーメーション
37-1 概説
37-2 AIトランスフォーメーションに伴うAIアシスタントの再定義
37-3 AIアシスタントの再定義
37-4 意図する用途・利用目的による定義および分類
37-5 AIアシスタントの再定義におけるキーとなるコンセプトおよび用語
37-6 マルチモーダル汎用AIアシスタント
37-7 Microsoft CopilotとAIトランスフォーメーション
37-8 Meta 「LLaVA-OneVision／LLaVA-NeXT」とAIトランスフォーメーション
37-9 事例
第38章 高度なAIアシスタント構築に向けた価値調整、安全性、誤用対策
38-1 概説
38-2 AIによる価値調整
38-3 AI価値調整と高度なAIアシスタント
38-4 関連研究
38-4 事例
第39章 AIエージェントを活用したXトランスフォーメーション展開
39-1 エージェント型AIがもたらす新しいAIの波
39-2 DXで促進されるAIエージェントの再定義
39-3 自律エージェントの台頭とAIトランスフォーメーションの新しい波
39-4 AIエージェントのカテゴリー別・産業別活用
39-5 AIエージェントの主な特徴
39-6 AIエージェントのインフラ、プラットフォーム
39-7 主要プレーヤーの動向
第40章 AIが主導する製造DXの新たな展開
40-1 概説
40-2 AIによる製造品質管理
40-3 AIによる最適生産計画
40-4 サイバーフィジカルシステム（CPS）とDX
40-5 スマートファクトリー・トランスフォーメーション
40-5 インダストリー4.0とDX
40-6 生成AIによる保守点検支援
40-7 生成AIによる作業支援
40-8 生成AIによる現場の異常の自動判別・報告
40-9 生成AIによる熟練技能継承・現場訓練支援
40-10 生成AIによるマニュアル作成支援
40-11 主要プレーヤーと実装事例
40-12 事例
第41章 自動車業界トランスフォーメーション／モビリティDX
41-1 産業構造のダイナミックな変化に直面する自動車業界
41-2 AIが主導する自動車産業トランスフォーメーション
41-3 OEMやサプライヤー間のマシンリーダブルな情報交換
41-4 自動車産業における生成AIの活用・ファインチューニング
41-5 エネルギー産業としての自動車業界
41-6 MaaS／公共交通指向型都市開発産業へ
41-7 完成車メーカーと部品メーカーの関係のダイナミックな変化
41-8 事例
第42章 AI・生成AIが主導する半導体産業トランスフォーメーション
42-1 半導体産業成長のキードライバーとしてのAI・生成AI
42-2 AI・生成AIが半導体の設計と製造に与える影響
42-3 AI・生成AIが半導体チップの需要、市場に与える影響
42-4 AI・生成AIが半導体業界に与える影響
42-5 半導体設計向け生成AI市場
42-6 半導体産業トランスフォーメーション
42-7 2024年以降にみられる新たなトレンド
42-8 主なユースケース
42-9 主な課題
42-10 参入企業・メーカー動向
第43章 AI・生成AI主導の建設トランスフォーメーション
43-1 概説
43-2 建設・建築業界におけるAI・ロボット活用の潮流
43-2 AI・生成AIによる設計、解析、施工管理、維持管理
43-3 BIMとAI・生成AIの融合
43-5 事故・災害事象向け統合システム
43-6 AI・生成AIによるプロジェクト計画・プロジェクト管理支援
43-7 AI主導による建設5.0、スマート建設、持続可能な建設
43-9 建設業界におけるAIの導入のユースケース
43-10 その他事例
第44章 BIM（ビルディング・インフォメーション・モデリングとAI・ロボティクス
44-1 概要
44-2 生成AIを用いたBIMがもたらすパラダイム・シフトと新たなフレームワーク
44-3 BIMの用途別モデリングパターン
44-4 BIMと生成AIの統合
44-5 関連研究
44-6 事例
第45章 建設フレームワークと生成AIの統合
45-1 概説
45-2 統合対象・方法論
45-3 既存の建設フレームワークと生成AIとのスムーズな接続
45-4 関連研究
第46章 ファシリティマネジメント・トランスフォーメーション
46-1 概説
46-2 カテゴリー別の適用・応用
46-3 生成AIによるビル管理業務の効率化
46-4 AIによるFMワークフローの自動化
46-5 AIによるFMと自動マッピング、GISの自動連係
46-7 ネットゼロ目標の追求とAI・生成AIによるFM
46-8 事例
第47章 AI・生成AIによる電力・エネルギー業界トランスフォーメーション
47-1 概説・概況
47-2 AI・生成AIの主導によるエネルギー産業／エネルギー部門のトランスフォーメーション
47-3 電力事業・電力産業トランスフォーメーション
47-4 エネルギー小売
第48章 素材・材料・化学産業／AIマテリアルズ・インフォマティクス
48-1 概説
48-2 ヒューマン・インテリジェンスとAIを組み合わた新しい機械学習アプローチ
48-3 AIを活用するマテリアルズ・インフォマティクス（MI）
48-4 事例
第49章 AI・生成AI主導による不動産業界トランスフォーメーション
49-1 不動産業トランスフォーメーション
49-2 移動サービス（MaaS）と不動産ビジネスの結合
49-3 不動産業のAI活用
49-4 不動産業のブロックチェーン適用
49-5 事例
第50章 AI・生成AI主導の金融トランスフォーメーション
50-1 概説
50-2 金融・財務分析におけるAIの台頭
50-3 金融クラウド／仮想化技術
50-4 金融に特化した基幹系プライベート・クラウド
50-5 金融SaaS／PaaS
50-6 金融業で導入が進むデスクトップ仮想化
50-7 AI主導の金融トランスフォーメーションとスキルセット
第51章 フィンテックAIによる金融活動のトランスフォーメーション
51-1 概説
51-2 今後予想されるトレンド
51-3 フィンテックにおけるAI技術の比較分析
51-4 フィンテックAIのケーススタディ
第52章 AI・生成AI主導による生命保険・損害保険業界トランスフォーメーション
52-1 概況・近況
52-2 AIによる保険アナリティクスの価値向上
52-3 損害保険業のトランスフォーメーション
52-4 ケーススタディ
第53章 AI・生成AI主導による小売業界トランスフォーメーション
53-1 リテールAIテクノロジー／小売AIソリューションの動向
53-2 AI・生成AIがもたらす小売業界の再定義
53-3 機能としての小売業、機関として小売業者の分化
53-4 急速に進んだ消費者のデジタル化
53-5 AIによる顧客コミュニケーション、体験のパーソナライゼーション
53-6 小売業デジタル化の影響分析
53-7 競争上の制約
53-8 生成AI 対応ショッピングアシスタント／パーソナライズされたレコメンデーション
53-9 小売実店舗での生成AI活用
53-10 フィンテックを使ったリテールテック
53-11 ペイメントシステム／ポイント即時交換サービス
53-12 ポイントプログラム
53-13 ポイント即時交換サービス
53-14 小売業向け生成AIツール、ソリューション
53-15 ユースケース
第54章 AI・生成AI主導による物流・運送業界Iトランスフォーメーション
54-1 概説
54-2 物流業界へのAI導入と活用
54-3 MaaSとAIトランスフォーメーション
54-4 事例
第55章 AI・生成AIによる広告トランスフォーメーション
55-1 広告トランスフォーメーション 概説
55-2 ブランド構築と顧客エンゲージメントのための視覚的生成AIの活用
55-3 生成AIを使ったビジュアルマーケティングコンテンツの制作
55-4 事例
第56章 AI・生成AIと行政・自治体のトランスフォーメーション
56-1 概説
56-2 DXとシビックテック（行政サービスのデジタル化）
56-3 オープンガバメントクラウドコンソーシアム（OGC）
56-4 クラウド・バイ・デフォルト原則
56-5 スマート行政／行政トランスフォーメーション
56-6 ビッグデータ解析を活用した地方活性化支援事業
56-7 納税業務におけるビッグデータ活用
56-8 行政機関と住民を双方向通信で結ぶコミュニケーションシステム
56-9 公務員の副業解禁
56-8 事例
第57章 AI・生成AI主導による法務・法律サービス・トランスフォーメーション
57-1 概説
57-2 生成AIによる法律サービス、法律専門職の変革
第58章 教育産業トランスフォーメーション
58-1 概説
58-2 関連プロジェクト
第59章 AI・生成AIとカルチャー産業・クリエイティブ産業トランスフォーメーション
59-1 概説
59-2 クリエイティブ産業における生成AIの機会とリスク
59-3 用途・ポイント
59-4 知的財産と著作権の問題
第60章 観光・旅行・ホテル業界トランスフォーメーション
60-1 旅行業界に大きな影響を与えるAI
60-2 観光業トランスフォーメーション
60-3 観光情報アプリの拡張
60-4 海外旅行販促の変化
第61章 AI・生成AIとゲーム・エンターテインメント業界トランスフォーメーション
61-1 概説
61-2 広がるゲームにおけるAIの応用
61-3 ゲーム業界におけるAI・生成AIの実装・応用
61-4 近未来のゲーム、エンターテイメント業界ブレークスルー
第62章 コンテンツ業界トランスフォーメーション
62-1 概説
62-2 VR空間の設計、協調作業を行なうためのクロスモダリティ
第63章 AI・生成AIとメディア業界トランスフォーメーション
63-1 概説
63-2 事例
第64章 AI・生成AIとアパレル・ファッション業界トランスフォーメーション
64-1 概説
64-2 アパレル業界におけるECサイトの利用拡大と生成AI
64-3 SNSを活用した需要・トレンド分析
64-4 AIによるパーソナルスタイリング
64-5 事例
第65章 AI・生成AIと医療業界トランスフォーメーション
65-1 概説
65-2 医療ビッグデータとEHR（electronic health record）
65-3 ケーススタディ
第66章 AI・生成AIとヘルスケア・トランスフォーメーション
66-1 概況
66-2 ヘルスケア業界におけるAIトランスフォーメーション
66-3 「ヘルス2.0」とDX
66-4 AI・生成AIが主導するヘルスケア課題と解決策
66-5 ヘルスケア業界向けAIモデル
第67章 AI・生成AIと製薬・創薬トランスフォーメーション
67-1 概説
67-2 製薬業界でAIを活用するメリット
67-3 事例
第68章 AI・生成AIと美容・美容外科・形成外科・エステ業界トランスフォーメーション
68-1 概説
68-2 美を支える新技術のトレンドとトランスフォーメーション
68-3 美容業界における生成AIのユースケース
68-4 美容製品のデザイン・プロセスに組み込むことができるプロセス改善
第69章 人材派遣業界トランスフォーメーション
69-1 概説
69-2 人材派遣・紹介業のAI活用
69-3 ケーススタディ
第70章 AI・生成AIとITサービス業界のトランスフォーメーション
70-1 概説
70-2 クラウド・サービス／AI業務支援サービス自体のトランスフォーメーション
70-3 機械学習関連業界のトランスフォーメーション
第71章 主要企業動向
71-1 日立製作所 「生成AIに3000億円投資／社会課題解決に向けたAIトランスフォーメーション関連サービスを強化」
71-2 富士通 「DXの一環でAIを活用した自動化ツールを全社規模で採用」
71-3 豊田合成 CCoE（Cloud Center of Excellence）の役割を担う「デジタルラボ」の設置／人事部員がAIによる業務改革を推進他
第72章 Xトランスフォーメーション／AIトランスフォーメーションに関するコンサルティングサービス
72-1 日本IBM、「AIファースト企業の支援・DX支援のためのAIソリューション」
72-2 富士通 「生成AI戦略・展開：Fujitsu Uvance（ユーバンス）」
72-3 アルゴマティック 「アルゴマティックAIトランスフォーメーション（AX）」他
