生成AIの将来技術動向 2035年への生成AI技術変化を見据え、今、日本企業がなすべきこと
生成AIは想像を超えるスピードで私たちのビジネスを再構築しています。本レポートでは大規模言語モデル（LLM）の現在の技術レベルを整理し、研究開発の最前線や議論の焦点を俯瞰した上で、今後5年・10年を見据えた生成AIの進化と社会・ビジネスへの影響について展望します。
デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展が加速し、市場環境やビジネス要求が絶え間なく変化するなか、企業はこれまで以上に迅速な対応と高い柔軟性が求められています。この変化に適応するための鍵は、「DevOps」と「データ駆動型アプローチ」の融合にあります。
開発（Development）と運用（Operations）の連携を強化する「DevOps」は迅速なリリースサイクルを実現するためのアプローチであり、不確実性が高まるなかでも、リリースやフィードバックを高頻度で繰り返すことで要件のズレや陳腐化のリスクを低減できる手法として注目され、さまざまな局面で活用されています。
しかしながら、現代のビジネス環境では、DevOpsの単なる導入では競争優位性を確保するには十分ではありません。データを活用し、ユーザーのフィードバックやモニタリングから得られる情報を基にした、データ駆動型の意思決定が求められます。
本レポートでは、国内外の成功事例を参照しながらデータ駆動型DevOpsを実現するための具体的なアプローチを紹介しています。また、サービス品質や業務効率を計測し、改善につなげるために活用可能なデータについても掘り下げて解説します。
データ駆動型DevOpsの具体的アプローチと成功のポイント 市場変化への迅速な対応
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