全国の白ナンバー事業者へアルコールチェックサービス提供を加速
- 2025.02.27
こんにちは。
トリプルアイズ広報の菊池です。
トリプルマガジンでは、当社の製品やサービスについてはもちろん、IT・AIに関する最新情報を発信しています。たまに社内の出来事もお知らせします。⾝近に感じていただけると嬉しいです。
今回のコラムでは、「全国の白ナンバー事業者へアルコールチェックサービス提供を加速」という内容でお届けします。
ニュースでは
- 2月17日 【IT批評】AIは「意識」をもつのか？―東京大学大学院准教授・大泉匡史氏のアプローチ
- 2月19日 会計士からCEOへ 魅力と可能性を語る
代表・山田が「会計ファイナンス人材Conference2025」に登壇
をご紹介します。
また「チャレンジ！ ChatGPT実験室」では 「 ChatGPTが語る！生成AIたちの意外な素顔を他己紹介させてみた」をお届けします。
最後に、IT批評では「 AIは「意識」をもつのか？―東京大学大学院准教授・大泉匡史氏のアプローチ」をご紹介します。
ぜひ最後までお付き合いください。
【目次】
1.全国の白ナンバー事業者へアルコールチェックサービス提供を加速
2023年12月1日のアルコール検知器を使用した酒気帯び有無を確認する義務化から1年が経ちました。アルコール検知器の導入や使用はどの程度進んでいるのでしょうか？
LINE WORKS株式会社が発表した実態・意識調査を元に見ていきましょう。
https://line-works.com/pr/20250114/
アルコール検知器導入率は８割、しかし100％実施率は5割以下
アルコール検知器の導入状況は79%と高い数字が出ていますが、アルコール検知器を用いたアルコールチェックを100%実施している企業は48%だそうです。アルコールチェックの対策に取り組む企業の意識は確実に向上しているものの、100 ％実施の割合は、今なお5割を下回っています。ドライバーは運転前と運転後の2回、酒気帯びの有無についてアルコール検知器を用いて確認する必要がありますが、運転後のアルコールチェックは漏れが発生しやすいため実施率が低いことが推測されます。
アルコールチェックの記録・管理体制が管理者や現場の負担に
また、非クラウド型アルコール検知器の利用率は51％、手書きによる運転日誌やアルコールチェック結果の記録管理は66％と、アナログな運用による管理者やドライバーの運用負担も高い状況となっています。
アルコール検知器の入替を検討する企業も増える中で、今後はクラウド型のアルコール検知器への移行・導入が進むことが予測されます。
全国の白ナンバー事業者へアクセス
アルコールチェックの普及と現場業務の軽減をサポートするトリプルアイズでは、本年1月に「アルろく for LINE WORKS」の販売に関し、国内最大級のITディストリビューターであるダイワボウ情報システム様、SB C&S株式会社様と提携を結びました。両者が有するネットワーク拠点での販売により、全国規模での普及が期待されます。
「アルろく for LINE WORKS」とは
「アルろく for LINE WORKS」は、アルコールチェックや運転日誌の記録を「LINE WORKS」上で実現するAI顔認証付きクラウドアルコールチェックサービスです。「LINE WORKS」上のトークルーム内やホームから「アルろく for LINE WORKS」を立ち上げ、シームレスに必要情報を入力する仕組みを取り入れ、管理者側もスマホ上で確認・承認作業を可能とする機能を追加することにより、ユーザーの使いやすさにも考慮しています。
https://www.3-ize.jp/alroku/
2.トリプルニュース
■【IT批評】AIは「意識」をもつのか？
―東京大学大学院准教授・大泉匡史氏のアプローチ
https://www.3-ize.jp/information/5376/
■会計士からCEOへ 魅力と可能性を語る
代表・山田が「会計ファイナンス人材Conference2025」に登壇
https://www.3-ize.jp/information/5382/
3.チャレンジ！ChatGPT実験室
この企画では、ChatGPTの回答はどこまで人間のクリエイティビティに迫れるのかを探求するべく、
さまざまなお題にChatGPTがチャレンジする企画です。
第4回は「 ChatGPTが語る！生成AIたちの意外な素顔を他己紹介させてみた 」をお届けします。
昨今、ChatGPTのリリースを皮切りに様々な生成AIが公開されていますが、皆さんそれぞれのAIに特徴があるのってご存じですか？
ChatGPTにも利用できるモデルによって実は特徴があるみたいなんです。
今回はChatGPTに利用モデルや他の生成AIを他己紹介してもらいます。
これを読めば、AIごとの特徴や使い分けのコツがわかるはず！
まずは、ChatGPTで使える5つのモデルを、O1（GPT-4o）が紹介していきます。
・O1（GPT-4o） ★無料（制限あり）／有料プランあり
『万能リーダー！オールラウンダーのエース』
「O1は、テキスト、画像、音声すべてを扱える万能AI。スピードと知能のバランスがよく、どんなジャンルのタスクもそつなくこなすよ。日常会話から専門的な分析、創造的なアイデア出しまで、全方位型の実力が魅力！」
✔ 得意分野 → 高度な推論、画像・音声処理、クリエイティブな作業
❌ 苦手分野 → 超専門的なデータ解析 ※Proには一歩譲ることも
・ o3-mini ★無料
『スピードスター！シンプルタスクの達人』
「o3-miniはスピード重視。シンプルな質問や日常タスクは秒速で解決！ただし、複雑な推論や長文生成は苦手だけど、軽さと効率の良さはピカイチだね。」
✔ 得意分野 → 簡単な質問、短い会話、日常的なタスク
❌ 苦手分野 → 複雑な計算、長文生成、深い推論
・ o3-mini-high ★無料
『ちょっと賢い兄貴分！バランス型の仕事人』
「o3-miniよりちょっとだけ賢いこのAIは、簡単な分析や論理的なタスクもこなせるバランス型。コスパ重視の普段使いに最適だよ！」
✔ 得意分野 → 基本的な分析、スピーディーな応答、論理的なタスク
❌ 苦手分野 → 深い推論、高度な専門知識が必要な問題
・ GPT-4o mini ★無料（制限あり）／有料プランあり
『バランス優等生！コンパクトな万能AI』
「GPT-4o miniはO1のコンパクト版。スピードと知能のバランスがよく、日常のタスクからちょっと難しい処理までこなせる万能型。パフォーマンスと効率を両立した、使い勝手の良さが魅力だね！」
✔ 得意分野 → 会話、画像・音声解析、幅広いタスクに対応
❌ 苦手分野 → 大規模データ処理、超複雑な推論
・GPT-4o Pro（GPT-Pro）★有料（月額約3万円／$200）
『プロフェッショナルAI！ビジネス向けの最強モデル』
「GPT-4o Proは業務用のハイスペックAI。大規模データ処理や複雑な分析でもスムーズに動作し、安定性も抜群。特にビジネス用途や開発者向けには最適で、長時間の処理もこなせる本気仕様だよ！」
✔ 得意分野 → 大規模データ処理、複雑な分析、長文生成
❌ 苦手分野 → 軽量さやスピードを求める日常的な作業
ChatGPTの各モデルがここまで明確な強みと弱みを持っている事を知らなかった方も多いんじゃないでしょうか。それぞれ使う目的に合わせて選ぶとぶといいですよね。
では次に他社の生成AIはどんな特徴があるのでしょうか？今回は以下の4つをご紹介！
🔵 Claude 3（Anthropic）
『論理派の秀才！会話も分析もお任せ』
「 Claude 3は、論理的思考と長文理解が得意なエリートAI。倫理的配慮もしっかりしているから、ビジネスシーンでも安心して使えるよ。創造力は少し控えめかも？」
✔ 得意分野 → 論理的な文章生成、長文の読解、倫理的な判断
❌ 苦手分野 → クリエイティブな発想、柔軟な表現力
🔴 Gemini 1.5（Google DeepMind）
『情報検索の達人！知識の深さがウリ』
「 Gemini 1.5は、情報収集と分析のエキスパート。検索機能が統合されているから、最新情報の提供も得意。正確な情報提供は抜群だけど、独自の発想はちょっと苦手かな。」
✔ 得意分野 → 情報検索、最新ニュースの提供、知識に基づく分析
❌ 苦手分野 → クリエイティブなストーリーテリング、感情表現
🟠 Copilot（GitHub Copilot / Microsoft）
『開発者の最強パートナー！コーディングのプロフェッショナル』
「Copilotは、プログラミング支援に特化したAIで、まるで開発者の相棒みたいな存在だよ。コードの提案やエラー解消、コメントから自動生成までスムーズにサポートしてくれるんだ。特にGitHubと連携しているから、コードベースのプロジェクトに強い！でも、会話の柔軟性や雑談は苦手かもね。」
✔ 得意分野 → プログラムコードの生成、バグ修正、開発環境の補助
❌ 苦手分野 → 雑談、非プログラム系のタスク、感情表現
🔵 Perplexity AI
『検索エンジン×AIのハイブリッド！情報収集の達人』
「 Perplexity AIは、AIと検索エンジンを融合したハイブリッド型。質問すると、信頼できる情報源を引用してわかりやすい答えを出してくれるよ。ただし、クリエイティブな文章生成は苦手かな。」
✔ 得意分野 → 検索結果の要約、最新情報の提供、情報ソースの引用付き回答
❌ 苦手分野 → 独創的なコンテンツ生成、物語構成、感情表現
いかがでしたでしょうか？
実際に触れているAIでも、意外な特徴や新たな発見があったのではないでしょうか。
次回は、今回ご紹介したAIたちを「組織に当てはめたらどうなるのか？ 」をテーマにお届けします。
例えば、「もし生成AIが野球チームの打線を組んだら？」 や 「会社を作ったら、どのポジションに最適？」 といった視点で、さらに深掘りしてご紹介する予定です。どうぞお楽しみに！
また「おっさんのおっさんによるおっさんのための生成AI」では、本日も生成AIを熟知するおっさん2人が熱い議論を行っています。
本日公開の新作では、生成AIが取り組める限界はどこにあるのかという事に迫った内容となっております。
テーマ 【AI時代を生き抜く鍵】AIと共存するための必須スキルとは？】
新作動画はこちら
https://youtu.be/gwHO6liuq4M?si=dL4A5fOzKOFxJpZu
↓再生リストから過去動画もチェック
http://youtube.com/playlist?list=PLQTxu2Z3NBKXcpz0GjRRzRtz7NGH6IG4f&si=10YB8xB6EfNtLdBV
ゼロから始める「ChatGPT業務効率化実践講座」
https://www.3-ize.jp/chatgptkouza/
講座の詳細はお問い合わせください。
4.IT批評
AIは「意識」をもつのか？―東京大学大学院准教授・大泉匡史氏のアプローチ
記事はこちら
https://it-hihyou.com/
「まるで本当の人間と会話しているようだ」
ChatGPTなどの最近のAI（人工知能）と会話をしてみて、そんなことを感じたことのある人も多いのではないだろうか。AIがここまで自然な会話をできるようになってくると、「AIに心はあるのか」、「AIは将来、心をもちうるのか」という疑問も生じてくる。これらの問いはほんの少し前まではSFの題材として扱われるのがせいぜいだった。しかし今やこれらの問いは、現実に検討すべき課題として私たちの前に立ちはだかっていると言えるだろう。心という概念は様々な意味があり、人によって捉え方も様々だ。そこで本連載では、心の側面の中でも「意識（consciousness）」にテーマを絞り、意識の研究者である大泉匡史氏（東京大学准教授）に「AIに意識はあるのか」、「AIは将来、意識をもちうるのか」について話を聞いた。
第1回 意識の理論を求めて――大泉匡史氏のアプローチ
第2回 AIにも適用できる可能性がある「意識の統合情報理論」とは？
第3回 意識には「二つの側面」がある
第4回 AIの意識に対する「二つの立場」
第5回 真の意味で脳を模倣したAIなら、人のような意識をもつかもしれない
5.編集後記
今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
肌寒い日々が続いておりますが、皆様いかがお過ごしでしょうか？
今回の「チャレンジ！ChatGPT実験室」ではChatGPTに様々なAIモデルを紹介してもらいました。
新しい生成AIが次々と出てくる中、それぞれを使い分ける事ってなかなか難しいですよね。
今回のご紹介が皆様が生成AIを利用する中で少しでもお役に立てば幸いです。
次回はより深堀してわかりやすく生成AIをご紹介していきますのでお楽しみに！
もし、気になるテーマや取り上げてほしい内容があれば、ぜひ本メールにご返信ください。
皆様のアイデアが次の企画につながるかもしれません。
次回もどうぞご期待ください！
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