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AI・機械学習 2023年2月22日

MicrosoftがChatGPTをBing検索に統合してGoogleに挑戦する

報道によると、マイクロソフトは ChatGPT を利用して検索クエリに回答するBingのバージョンをリリースする計画を立てているとのことです。The Informationによると、マイクロソフトは3月末までに新機能をリリースし、BingをGoogleに対してより競争力のあるものにしたいと考えていると報じられています。 ChatGPTの技術を利用することで、Bingは単に情報のリンクを提供するのではなく、より人間らしい回答を提供することができます。GoogleとBingは両方とも、多くの検索クエリのトップにリンクから関連情報を表示していますが、人、場所、組織、物に関する情報を検索する場合に特にGoogleのナレッジパネルが広く使われています。 ChatGPT とは ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）とは、人間らしいテキストを生成するために深層学習技術を用いた、OpenAIが開発した最先端の言語生成モデルです。このモデルは多様なテキストデータを45テラバイト以上学習し、入力データのトーンやスタイルに合わせたテキストを生成することができます。これにより、ChatGPTは大量の高品質なコンテンツを迅速かつ効率的に生成することを目的とする企業にとって理想的なツールとなっています。 【関連記事】： ビジネス界における人工知能（AI）の変革は？ 【関連記事】：2023年度人工知能のトレンド 労働市場におけるChatGPTの利点 自然言語処理：ChatGPTは膨大なテキストデータを学習しているため、人間らしい形で自然言語の入力に理解し、応答することができます。これにより、ユーザーはモデルとのコミュニケーションが容易になり、知的労働力に特化した知識や技術スキルが必要な場合を減らすことができます。 カスタマイズ可能な応答：ChatGPTは特定の産業、トピック、用途に応じて微調整することができるため、さまざまなビジネスや組織のニーズに合わせて適応できる汎用的なツールとなります。 効率の向上：ChatGPTは同時に複数の要求を処理することができるため、時間を節約し、手作業の必要性を減らします。これにより、組織は重要なタスクに集中することができ、モデルが繰り返しや定型的なタスクを処理することができます。 顧客サポートの改善：ChatGPTは24時間365日のサポートを提供し、顧客の問い合わせに迅速に応答し、多数のリクエストを処理することができます。これにより、顧客満足度とロイヤルティが向上します。 コスト効果的：ChatGPTは従来の人間ベースのカスタマーサポートやデータ分析に比べてコスト効果的な解決策です。これにより、人間労働力にとって有益な投資となります。   ChatGPT はすでにAIを手軽に利用可能にする ChatGPTには、業務プロセスを自動化する企業にとって理想的なソリューションになる数多くのメリットがあります。1つには、大量のタスクを追加の人手なしで処理できる高いスケーラビリティがあるため、オーバーヘッドコストを削減することができますChatGPTは非常に会話的であり、多くの顧客対応タスクに自然な適合性を持っています。これにより、複雑な顧客の問い合わせに対応でき、それぞれの顧客のニーズに合わせたパーソナライズされた応答を提供することができます。技術が進化するにつれて、ChatGPTはさらに高度で知的なものになることが予想されます。将来的には、このようなチャットボットはより会話的になり、より広範囲のタスクを処理できるようになる可能性があります。これにより、企業は作業のさらなる自動化を実現し、人間がより創造的かつ戦略的なタスクに集中することができるようになります。 ChatGPTは昨年、会話AIを一般的なものにし、ユーザーが詩を作成したり、大学のエッセイを構成したり、コードを書いたり、作業時間を短縮したりすることができるようにしました。昨年リリースされた大規模な言語モデルGPT-3.5をベースにしているChatGPTは、幅広いトピックにわたって回答や本物に見えるエッセイを生成する能力でWeb上で驚きを与えました。 しかし、そのスキルにもかかわらず、このシステムには人種的な偏見や、誤った情報を真実として提示する傾向などの重大な欠陥がまだ存在しています。ChatGPTが全ての業務問題に対して汎用的な解決策となるわけではないことに注意する必要があります。ChatGPTは大量のテキストデータに基づいてトレーニングされているため、人間のコミュニケーションに内在する感情や文脈的な手がかりを理解して処理する能力が不足している場合があります。これにより、不適切または不正確な応答が返される可能性があるため、ユーザーは入力の文脈やトーンを慎重に考慮することが重要です。さらに、ChatGPTはトレーニングデータに制限されており、人間のようなコミュニケーションに必要な常識的な知識が不足している場合があります。これにより、ナンセンスな回答や不正確な回答が返される可能性があるため、ユーザーはモデルとコミュニケーションを行う際に追加の情報や明確化を提供することが重要です。 MicrosoftがChatGPTをBing検索に統合する MicrosoftがBingにChatGPTをどのように統合するかは重要であり、同社がベータテストや限られた統合量から始め、すべてのBingユーザーが利用できる準備ができるまで段階的に実施する可能性が高いです。 ChatGPTはBingがGoogleの支配に挑戦するのに役立つかもしれませんが、Googleは「評判の危険性」のために即時に独自の競合製品を発売しないと述べています。 Googleは、既存のAIチャットボットにバイアスや事実性の問題があるとして、まだ検索を置き換える準備ができていないと報告されています。しかし、Googleはこれまで数年間にわたり、さまざまな大規模なAI言語モデルを使用して、その検索エンジンを微妙に改善しています。 マイクロソフトは世界有数のAI企業であるOpenAIと深い関係を持っています。同社は、OpenAIのDALL-E 2を使用したAIテキスト・トゥ・イメージ・モデルをBingに追加し、2019年にOpenAIに10億ドルを投資し、同社のテキストジェネレーターAI GPT-3の独占ライセンスを取得しました。この後者の取引が噂されるBingへのChatGPTの統合にどのように役立つかはまだ明確ではありません。 マイクロソフトは少なくとも6年前からAIに未来を賭けており、2016年にThe VergeのインタビューでCEOのサティア・ナデラ氏は、より知能的なアプリとサービスの重要性について議論していました。同年、同社は「会話プラットフォーム」という提供を開始し、チャットベースのインターフェースがアプリを上回ってインターネットや情報を利用する主要な方法になることを賭けていました。ChatGPTと共に、マイクロソフトはBing内でそれを実現しようとしているようです。   AIソリューションに関するお問い合わせ先

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AI・機械学習 2023年2月20日

ビジネス界における人工知能（AI）の変革は？

過去数十年間、あらゆる生活の場面で見られる人工知能の驚異的な発展は、 AI の適用や自動化が何百万人もの人々を失業させ、ビジネス界全体を逆さまにすることを恐れる人々を非常に心配させました。現在、AIはサプライチェーン管理、ゲーム、医療などのいくつかの分野に適用されています。 今のところ、これらの恐ろしい展望は現実にはなっていません。ただし、人工知能の台頭は、アイデア、イノベーション、発明の意味と概念を不可避的に変えました。その結果、AIの発展は、様々な機会を提供する一方で、それに伴う多くの課題がある、あらゆる業界のビジネスに影響を与えています。 AI (人工知能) とは 人工知能（じんこうちのう、英: Artificial Intelligence、略称：AI）とは、機械が人間の知能を模倣して行う知的な作業全般を指します。つまり、機械が自ら学習し、推論し、問題解決する能力を持つようにプログラムされたシステムのことです。 AI の例としては、自然言語処理、画像認識、自動運転、医療診断などがあります。 AI の役割 ビジネスにおいては、AIの応用を単なる技術ではなく、ビジネス改善のための候補として見る方が適しています。この記事では、プロセス自動化、認知インサイト、認知エンゲージメントの3つの最も重要なビジネスアスペクトについて、AIの応用によって変革される可能性があることについて掘り下げていきます。 企業は、より低コストで生産性を向上させるために、組織内の物理的およびデジタルプロセスを自動化することがますます増えています。企業は、組織内の自動化に関する目的に応じて、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）またはBPA（ビジネス・プロセス・オートメーション）のいずれかを検討することができます。RPAは、機械で人的リソースを置き換えることで、チェーン内の特定のタスクを自動化します。一方、BPAは、より複雑なプロセスを自動化して最適化します。そして、AI は、BPAにおいて重要な役割を果たします。 AI の応用は、さまざまなルーチンタスクを自動化し、数秒で大量のデータを分析し、ユーザーインターフェースとエクスペリエンスを向上させることができます。これらすべてが、ビジネスプロセス管理を大幅にサポートすることができます。 McKinseyによると、AIは、特定の仕事の45％以上を自動化することができ、技術が簡単に達成できないより使命-criticalまたは高い価値のある仕事に従事する労働者を解放することができます。 プロセス自動化の例： ●自動レポート生成と配布 ●メール自動化 ●オーダー自動化 ●自動請求プロセス ●自動ファイル転送 ビジネスに関して、AIの応用技術としてではなく、ビジネス改善の候補としてAIアプリケーションを見ることが、企業にとってより適切であるでしょう。この記事では、AIアプリケーションによって変革が可能な3つの最も重要なビジネスアスペクト、すなわちプロセス自動化、認知的洞察、そして認知的エンゲージメントについて、より詳しく掘り下げていきます。 プロセス自動化 組織は、生産性を向上させ、コストを下げるため、物理的・デジタル的なプロセスを自動化することがますます増えています。企業は、組織内での自動化に関する目的に応じて、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）またはBPA（ビジネス・プロセス・オートメーション）のいずれかを検討することができます。RPAは、特定のタスクを機械で置き換えてチェーン内の特定のタスクを自動化しますが、BPAはより複雑なプロセスを自動化して最適化します。 そして、BPAこそがAIが重要な役割を果たす分野です。 AI アプリケーションは、さまざまなルーチンタスクを自動化し、秒単位で大量のデータを分析し、ユーザーインターフェイスと体験を向上させることができます。これらはすべてビジネスプロセス管理を大いに支援することができます。 McKinseyによると、AIは特定の仕事の45％以上を自動化することができ、技術では簡単に達成できないより使命遂行的かつ高価値な仕事に従事する労働者を解放することができます。 プロセス自動化の例： 自動レポート生成と配布 Eメールの自動化 注文の自動化 自動クレーム処理 自動ファイル転送 認知的洞察 機械学習とAIアルゴリズムは、ビジネスプロセスに関する洞察を得て活用するための優れたアシスタントとなることができます。ハーバード・ビジネス・レビューによると、組織における技術プロジェクトの38％がデータのパターンを検出して解釈することを目的としているとのことです。AIアルゴリズムによって生成される認知インサイトは、しばしばよりデータ駆動型であり、また機械が学習を進めるにつれて意思決定能力も向上します。   これらの機械学習アプリケーションは、以下のような用途に使われています。 特定の顧客が何を買う可能性があるかを予測する クレジット詐欺をリアルタイムで検出し、保険請求の不正を検出する 自動車やその他の製品の安全性や品質の問題を特定するために保証データを分析する デジタル広告の個人ターゲティングを自動化する 保険会社により正確で詳細なアクチュアリーのモデリングを提供する 認知的エンゲージメント 現代の企業は、顧客が瞬時に情報を求めるようになるにつれ、より顧客中心主義的になっています。個人化は、顧客満足を保証する上でも重要な要素です。世界中の企業は、認知的エンゲージメントのためにAIを採用しています。ChatbotやデジタルエージェントのようなAIアプリケーションは、顧客情報やリクエストを収集・分析・処理する上で重要な役割を果たしています。1つのマシンで多数の人員の作業を処理できるため、人的リソースを大幅に節約することができます。また、これらのチャットボットやエージェントは、顧客との会話を通じて学習し、コミュニケーションや問題解決能力を向上させていきます。例えば、スウェーデンのトップ銀行の一つであるSEBは、デジタルエージェントのAmeliaを雇い、Active Directoryのアカウントのロック解除やFAQに回答するなど、多数の内部ITサービスタスクを自動化しました。内部での成功した実装に続き、同行はAmeliaの範囲を顧客向けの活動に拡大しました。Ameliaは、スウェーデン語の会話インターフェースを介して数百万人の顧客にサービスを提供するようになりました。 まとめ 上記に挙げられたことは、人工知能がビジネスを変革し、強化し、現在の労働力に潜在的な課題をもたらす方法のほんの一部です。AIは進化し続け、予測不可能な変化やイノベーションをもたらすことになります。強い企業は、AIを採用し、システムの開発に利用し、業界で競争力を得る先駆者であるべきです。 SotaTek Japanでは、ブロックチェーン開発サービス、特に人工知能（AI）とデータ分析、および機械学習を活用したさまざまな専門技術サービスを提供しています。当社は、最新の人工知能開発を統合して最適化されたビジネスモデルを作成し、ビジネスの課題を容易に解決します。

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AI・機械学習 2023年2月20日

2023年度人工知能のトレンド

昨年は雇用率が低かったにもかかわらず、人工知能（AI）は依然として多くの企業から注目を集め、必要とされています。PwCによると、2030年までに 人工知能 (AI)は世界経済に1兆5,700億ドルを貢献すると予想されており、技術革新において必須の要素となっています。 AI、機械学習、拡張現実技術は未来を形作るために準備が整っており、今後待ち受けるトレンドを見ていきましょう。 人工知能（AI）チャットボット AIチャットボットは、AI技術を用いて人間の会話を模倣するコンピュータプログラムです。AIチャットボットの目的は、対話型のチャットインターフェイスを通じて、ユーザーに情報を提供し、質問に答え、タスクを完了することで、人間のような会話をシミュレートすることです。AIチャットボットは、機械学習、自然言語処理（NLP）などのAI技術を組み合わせて、ユーザーの要求を理解し、応答することができます。情報の知識ベースでプログラムされたり、データベースやAPIなどの他のシステムと統合されて、より高度で動的な応答を提供することができます。 OpenAIによって作成された言語モデルであるChatGPTは、最近テック界を騒がせています。このモデルは、多様なテキストデータを45テラバイト以上も学習しており、入力されたデータのトーンやスタイルに合わせたテキストを生成することができます。 小売業における 人工知能 （AI）の活用 専門家たちは、2026年までに、グローバル小売業のAI市場は年間35%の成長率を記録すると予測しています。COVID-19パンデミックは技術開発を促進し、オンラインショッピングの需要を刺激しました。電子商取引や小売業では、AIや機械学習を使用して、ユーザーに予測的な提案を提供し、助けるタスクを自動化しています。これらの方法により、ユーザーはより個人的なショッピング体験を持ち、対話的なタスク環境を得ることができます。IBMリサーチは、製造業や商業におけるAIの統合は、今後3年以内に40％から80％に増加すると予測しています。 以下は、各国における小売業におけるAIの成長率です（2021年-2026年）。 アメリカ：年間成長率33％ 日本：年間成長率31％ 中国：年間成長率37％ イギリス：年間成長率29％ ドイツ：年間成長率32％ インド：年間成長率38％ これらの成長率は、小売業におけるAIの採用がますます拡大することを示しています。 【関連記事】： ビジネス界における人工知能（AI）の変革は？ バーチャルリアリティ（VR）と拡張現実（AR） バーチャルリアリティと拡張現実は、エンターテイメントや小売業などで、2023年に注目を集めることが予想されています。バーチャルリアリティは、特別なヘッドセットを使用して、別の次元に連れて行くことができます。これは、ゲームやコンサートの体験で見ることができます。一方、拡張現実は、現実世界の体験を強化することで最も人気のあるテクノロジーとなっています。 IKEAは、新しいARアプリ「IKEA Place」を発表し、仮想家具を自宅に配置することができるようにしました。Amazonも、ショッピングのAR機能「AR View」を展開し、顧客が新しい家具、メイク、ヘアスタイルなどを体験できるようにしました。 人工知能 コンパニオンとバーチャルアイドル 現在、SiriやAlexaなどのデジタルコンパニオンにはもう慣れ親しんでいます。Statistaによると、2024年までに使用されるデジタル音声アシスタントの数は840万台に達すると予測されています。人気のあるAI音声アシスタントに加えて、市場で他のコンパニオンが増えることが予想されます。たとえば、高齢者介護アシスタントのElliQなどです。 音声アシスタントだけでなく、バーチャルアイドルも人気を集めています。バーチャルエンターテイナーやアイドルの概念は、エンターテイメント産業を再構築しています。私たちは今、K-PopアイドルのSaejinや8百万人のフォロワーを持つDouyinアイドルのLiu Yexiなど、AIによるアイドルの登場を目撃することができます。バーチャルアイドルは、KFP、Tesla、Louis Vuittonなどの多国籍消費財ブランドからメディアの注目を集め、ブランド契約を獲得しています。メタバース環境の拡大に伴い、Ariana GrandeがFortniteで開催されたコンサートやBLACKPINKがPUBGで開催されたコンサートなど、多くのステージコンサートが開催され、バーチャルアイドルやそのショーの発展が今後ますます期待されます。 AIによるサイバーセキュリティの強化 AIや機械学習によって情報保護の新しい方法が作られ、サイバーセキュリティが自動化され、リスクフリーになっています。AIは、多種多様なデータのプールの中で情報を分類、処理、フィルタリングするために使用されています。この技術は、脅威や有害なソフトウェアを自動的に特定し、過去の情報から学習して分析し、適切な解決策で処理します。AIはまた、情報保護の解決策を監査し、オーナーが解決策の効果をすばやく確認し、将来の代替解決策を提供できるようにします。 IoT（Internet of Things） IoT（Internet of Things）は、スマートデバイス、スマートホーム、ウェアラブルデバイスを通じて、私たちの日常生活のあらゆる分野を浸透し、簡素化しています。Statista によると、2023年には150億を超える接続デバイスが使用されると推定されています。これらのすべてのデバイスは、異常を検出して適時に対応するために、必要な情報を取得するためにインターネットに接続する必要があります。このようなデータには、時間、温度、空気の清浄度、圧力などが含まれます。スマートホームの実装により、光、温度、電気製品を自動的に制御して、あなたの習慣に合わせて家を管理することができます。 Gartnerは、2022年末までに、企業におけるインターネット・オブ・シングス（IoT）プロジェクトの80％以上がAIと機械学習を採用すると示唆しています。これらの技術のおかげで、インターネット上のサービスはよりスマートで、より安全になっています。 ビジネス予測 ビジネス予測とAIを利用した分析は、異なる機関によって活用されています。AIと機械学習を利用することで、高度に正確な予測を行うことが可能になりました。金融機関は、市場状況、人々の行動、恐怖レベルをリアルタイムで分析し、通貨ペアの需要を予測するためにAIを利用しています。これにより、企業は市場需要に対応するために正しい量の供給を準備することができます。 人工知能（AI）の将来 2023年において、人工知能は明るい未来を見据えています。専門家たちは、2023年に技術が大きく飛躍することを予測しています。私たちの日常生活から複雑な仮想環境まで、人工知能や機械学習が発展し、世界をより良く、安全な場所にするための余地はまだまだあります。 まとめ AIのトレンドは、2023年に大きな進歩を遂げることが期待されています。ビジネス予測、サイバーセキュリティ、小売り、エンターテインメント、スマートホーム、IoT、そして多くの分野でAIの利用が拡大され、新しいサービスや製品が登場することが予想されます。AIが人々の生活をもっと賢く、簡単にし、社会の発展に貢献することが期待されています。この先の技術革新がますます注目され、期待されています。 SotaTek Japanは、革新的なITサービスを提供する業界のリーディングカンパニーです。高品質で信頼性の高いITサービスを提供しています。当社は、AIに特化したサービスを提供しており、お客様のニーズに応じたAIソリューションの提供に力を入れています。SotaTek JapanのAIサービスにより、お客様のビジネスは効率的に運営され、ビジネスの成長を促進することができます。AIソリューションに興味がある場合は、お気軽にお問い合わせください。

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Web3・ブロックチェーン 2023年2月6日

2023年の DeFi トレンドを予測

ブロックチェーンセクターは昨年開花し、NFT、分散型金融、メタバース、仮想通貨などのブロックチェーンアプリケーションの出現を目の当たりにしました。 分散型金融（DeFi）は、2023 年までに 2,311 億 9000 万ドルの市場価値が見込まれる、最も需要の高い需要の 1 つです。これらの DeFi アプリケーションとサービスは、透明な金融アプローチを提供し、ユーザーは従来の機関の干渉を受けることなく、仮想通貨の交換、購入、貸し借りを行うことができます。 DeFi とは 分散型金融 (DeFi) は、分散型（非中央集権型）金融サービスであり、銀行や金融機関などの従来の機関の関与なしに金融取引を可能にするブロックチェーンソリューションです。 DeFiシステムは、ハッキング防止ソフトウェアを使用して、買い手、売り手、およびトレーダーをピアまたは仲介者と接続するため、ユーザーは銀行やブローカーなしでトークンと 仮想通貨を購入および販売できます。 ユーザーは、政府 ID や社会保障番号などの身元証明を提示する必要はありません。 DeFi を使用することで、トランザクションのサービスチャージが解除され、ユーザーのコストが削減されます。 DeFi のその他の利点には、透明性、高度なセキュリティ、統合の向上などがあります。 【関連記事】：Which Is Better For DeFi Projects: Ethereum or Solana? 2023年のDeFiトレンド メタバース ブロックチェーン技術開発 ガバナンストークン NFTプラットフォーム クロスチェーン技術 ゲームにおける分散型金融 流動性マイニングとステーキング   最もアクセスしやすいテクノロジーの 1 つであるブロックチェーンは、透明性、高度なセキュリティ、およびデータの整合性を提供します。 DeFiは、NFT、仮想通貨、その他のブロックチェーンサービスとアプリケーションの進歩により、間違いなくフィンテック業界で新たな高みに到達するでしょうか。 SotaTek Japanはベトナムでブロックチェーンのリーディングプロバイダーおよびソフトウェア開発会社です。現在、1000名以上のエンジニアがプロジェクトに参加しております。25ヵ国（日本、アメリカ、韓国、オーストラリアなど）の取引実績あり、500件以上の開発案件を成功させました。当社の既製のソリューションで、お客様のビジョンの実現を支援する準備ができています。貴社は、DeFiソリューションを活用することに関心がありますか? 詳細についてはお問い合わせください。

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Web・モバイルアプリ・システム開発 2023年2月2日

人材マッチングサイトの作り方完全ガイドをプロから徹底解説

人材マッチングサイト とは 人材マッチングサイト は、求職者と人材を採用したい企業をつなぐシステムです。求人サイトで、求職者は履歴書を共有し、欠員ポジションを探すことができ、雇用主は求人情報を掲載し適切な候補者を探すことができます。 【関連記事】マッチングサイトの構築と作り方 | 外注する際の構築費用も解説！ 人材マッチングサイトの機能例 マッチングサイトに欠かせない5つの機能は以下の通りです。 会員登録機能 応募機能 検索機能 マイページ 運営者の管理画面 カスタマイズ機能: チャット機能 決済機能 お気に入り機能 ブログ・ニュース機能   SotaTekチームは、日本市場向けの求人マッチングシステムの制作に対応できたことを嬉しく思います。 このソリューションがユーザーにもたらすメリットには、求職者の長所と短所の特定、採用ミスの最小化などがあります。記事のこの部分では、SotaTekの専門家が実際にカスタムソフトウェア開発サービスを提供する方法のコア機能をご紹介します。 【開発事例】人材紹介サービス向けマッチングプラットフォーム   モバイル適応型プラットフォーム 主な課題の1 つは、すべてのプラットフォーム、特にモバイルデバイスに対応することでした。このため、当社のチームは、最高のセキュリティ、迅速な読み込み、ユーザーとモバイルフレンドリー、管理可能なプログレッシブWebアプリ (PWA) など、最新のWeb標準を満たす製品を提供しました。 このようにして、プラットフォームのユーザーは携帯電話やタブレットを使用して新しい仕事を探し、応募することができます。   ユーザーの履歴書データに基づくインテリジェントな求人検索 ジョブマッチャーは、ユーザーの履歴書データに基づいて、非常に正確なキャリア機会検索を提供します。検索結果の絞り込みには、Google Maps API を使用しました。さらに、開発チームはサードパーティのデータベースを統合しました。 これにより、キャリアの選択肢を改善できます。   求人サイトのキャリアダッシュボード プロファイルを完了すると、ユーザーはパーソナライズされたキャリア ダッシュボードにアクセスできます。 このボードには、前のステップで示されたデータに基づいて、ユーザーの欠員プール、教育、およびマッチング求人などがあります。求人マッチングシステムには、対応するスキルセットと求人要件に一致する求人一覧があります。 1 つまたは一部のスキルレベルが習熟度に達していない場合、システムはユーザーに対応するコースを受講するように提案します。   マッチング求人のプール この求人サイトですべての求人には、採用日、説明、責任など、特定の採用情報が表示されます。ユーザーは、最も興味深い求人にスターを付けることができます。   求人サイト制作の主な課題 データの不一致 応募者は会社にぴったりのように見えるかもしれません。 しかし、資格過剰で、必要な専門的能力を持っていないように見えます。 一方で、面接に合格した後でも、求人が候補者にとって無関係に見えることもあります。主に、この問題はSEO (検索エンジン最適化) に基づいて結果を照合するアルゴリズムによって引き起こされます。 […]

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Web3・ブロックチェーン 2023年1月16日

ブロックチェーンにおけるゼロ知識証明

ゼロ知識証明 – 現代の世界では、さまざまなセキュリティ侵害にさらされており、デジタルプラットフォームサービスと引き換えにプライバシーを放棄する必要があります。 ブロックチェーン技術の透明性はユーザーに安心感を与えますが、それでも十分ではありません。 この場合、 ゼロ 知識証明 (Zero-Knowledge Proof ) は、プライバシーを保証する完璧な方法です。 ゼロ 知識証明 （Zero-Knowledge Proof）とは ゼロ 知識証明は、証明者と検証者の間で行われる検証方法です。 ゼロ 知識証明システムでは、証明者は、情報自体を明らかにすることなく、特定の情報についての知識を持っていることを検証者に証明できます。 ゼロ 知識証明 の概念は、Shafi GoldwasserとSilvio Micali が発行した1985年のMITの論文で最初に定式化されました。数値やそれに関する追加情報を開示することなく、数値のいくつかの特性を証明できることを示しました。 この論文はまた、証明者と検証者の間の相互作用が、与えられた定理を証明するために必要な情報量を減らすことができるという数学的に重要な発見を紹介しました。ゼロ 知識証明は、証明者が個々の検証者を説得し、異なる検証者ごとにプロセスを繰り返す必要があるインタラクティブな場合もあれば、証明者が誰でも使用および検証できる証明を示す非インタラクティブな場合もあります。   ゼロ 知識証明のメリット ゼロ 知識証明の主な利点は、パブリックブロックチェーンネットワークのような透過的なシステム内でプライバシーを活用できることです。 ブロックチェーンを使用するユーザーは、台帳上のすべてのデータを表示およびダウンロードできるため、ブロックチェーンは非常に透明性が高くなります。ゼロ 知識証明は、個人データを明らかにすることなくスマートコントラクトを実行できるようにすることで、この利点に追加されます。 企業や銀行などの従来の機関は、企業秘密、および法律の要件により、ブロックチェーンネットワーク内でプライバシーを確保する必要があります。 「EU 一般データ保護規則（General Data Protection Regulation：GDPR）」や「医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）」などのさまざまな規制に従って、お客様の情報を保護する必要があります。 ゼロ 知識証明により、各機関がパブリックブロックチェーンネットワークとやり取りしながら、機密データを安全に管理するための幅広い応用例が開かれます。   ゼロ 知識証明 プロトコルが備える性質 ゼロ 知識証明は以下の3条件を満たす必要があります。 ①完全性（completeness）：完全性とは、証明者が関連情報の知識を高い確率で正確に示す能力を指します。証明者の主張が正しければ、検証者はその主張の正しさを高い確率で検証できます。 ②健全性（soundness）: 証明が健全であるためには、検証者は、証明者が実際に情報を所有しているかどうかを確実に判断できなければなりません。証明者の主張が誤りである場合、証明者がどのように振る舞っても、検証者はそれを見抜くことができます。 ③ゼロ知識性（zero-knowledge）: 真のゼロ知識であるためには、問題の情報が証明者と検証者の間で伝達されることなく、証明が完全性と健全性の両方を達成する必要があります。   ゼロ 知識証明 […]

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