AIトランスフォーメーション（AX）

AIの活用を前提に業務や事業のあり方そのものを変革する取組み。デジタル化にとどまらず、意思決定や価値提供の仕組みをAIで組み替える点に主眼がある。

AIの活用を前提に、業務プロセス、製品・サービス、意思決定の仕組み、ビジネスモデルを作り変える変革。既存業務の一部をAIで効率化するだけでなく、生成AIやAIエージェントに任せられる仕事を前提に組織や働き方を再設計する点に主眼がある。DX（デジタルトランスフォーメーション）を発展させた考え方として用いられる。

データにノイズを少しずつ加えていく過程を逆にたどり、ノイズから元のデータを復元するように学習する生成モデル。高品質な画像生成AIの主流方式で、テキストから画像を作るサービスの中核技術。

生成AIが作成したコンテンツに関する著作権上の論点。著作権法第30条の4により、AI学習目的の著作物利用は原則として許容される。AI生成物が既存著作物に類似する場合、依拠性と類似性が認められれば著作権侵害となり得る。AI自体は著作者にはなれない。

実世界のさまざまなデータをIoTなどで収集し、サイバー空間で分析・活用して得た価値を実世界に還元することで、産業の高度化や社会課題の解決を図る社会。データが価値創出の源泉となり、Society 5.0 の基盤と位置づけられる。

組織の変革を計画的に進め、変化への抵抗を和らげながら、新しい業務プロセスやシステムを組織に定着させるためのマネジメント。一人ひとりの変化を支える個人のレベル、変革プロジェクトを進めるプロジェクトのレベル、組織全体の変革能力を高める組織のレベルで取り組む。

テキスト、画像、音声、動画など、種類の異なる複数のデータ（モダリティ）を組み合わせて入力・処理・出力できる AI。画像を見て内容を文章で説明する、音声で質問して画像付きで回答を得る、といった使い方ができる。

生成 AI が出力する文章の多様さと安定性を、パラメータで調整すること。Temperature を高くすると多様で意外性のある出力に、低くすると安定した出力になる。Top-p や Top-k で次の語の候補を絞ることでも調整できる。