ChatGPTにWeb Browsingが実装されたのですが、もともと実施が確認できてていたBingChatによるBlog執筆のテストで執筆させてみるテストです。
参考にする記事は以下です。ガートナーの以下の記事です。
Gartner offers recommendations for developing a cloud computing strategy and predictions for the future of cloud security.
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/is-the-cloud-secure

まずはBingChatに質問します

あなたは著名なクラウドセキュリティのブロガーです。
以下のURLをもとにBlogを執筆します。
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/is-the-cloud-secure
効果的なBlogの出だしの文章とポイントをまとめた目次案を考えてください。
目次案は人目を惹く内容にしてください。

結果は以下の通り

こんにちは。私はBingです。クラウドセキュリティに関するブログを執筆するお手伝いをします。😊

以下のURLを参考に、ブログの出だしの文章と目次案を考えてみました。

https://www.gartner.com/smarterwithgartner/is-the-cloud-secure

ブログの出だしの文章：

クラウドサービスは、ビジネスにとって多くのメリットをもたらしますが、同時にセキュリティに関する課題も抱えています。クラウドサービスを利用する際には、自社のデータやシステムをどのように保護するかが重要なポイントとなります。しかし、クラウドセキュリティに対する理解や対策は十分でしょうか？本ブログでは、クラウドセキュリティの基本的な概念や現状、および実践的な対策方法について解説します。

目次案：

1. クラウドセキュリティとは何か？
    - クラウドセキュリティの定義と目的
    - クラウドセキュリティの種類と特徴
    - クラウドセキュリティの重要性と課題
2. クラウドセキュリティの現状はどうか？
    - クラウドサービスの利用状況と動向
    - クラウドサービスにおけるセキュリティ事故の事例と原因
    - クラウドサービスにおけるセキュリティ規制や基準
3. クラウドセキュリティを強化するためには何をすべきか？
    - クラウドサービスの選定時に注意すべきポイント
    - クラウドサービスの利用時に実施すべき対策
    - クラウドサービスの監視や評価の方法

以上が私が考えたブログの出だしの文章と目次案です。いかがでしょうか？😊

ソース: Bing との会話 2023/5/20
(1) クラウドセキュリティ強化の重要性とは？導入前に確認すべき .... https://www.salesforce.com/jp/blog/2020/12/cloud-security.html.
(2) クラウドセキュリティとは? リスクや対策、総務省ガイドライン .... https://www.storage-channel.jp/blog/what-is-cloud-security.
(3) クラウド情報のデータ漏えいはなぜ起きる？トラブルの事例と .... https://blog.synnex.co.jp/security/cloud-security/.

目次がいまいちなので、追加で依頼しました。

クラウド予測に基づくアクションを元にしたBlogの目次案を考えてください

BingChatの結果は以下です。

クラウド予測に基づくアクションを元にしたブログの目次案を考えてみました。😊

以下のURLを参考にしました。

https://www.gartner.com/smarterwithgartner/is-the-cloud-secure
https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/predict-action-pwr-automate
https://www.digital.go.jp/policies/priority-policy-program/
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2301/18/news025.html

ブログの出だしの文章：

クラウドサービスは、データの収集・分析・活用に欠かせない基盤となっていますが、その一方で、セキュリティやコスト、運用管理などの課題も存在します。クラウドサービスを効果的に活用するためには、将来のトレンドやニーズを予測し、それに応じたアクションを取ることが重要です。本ブログでは、クラウドとデータ分野のトレンド予測と、2023年に企業が取るべきアクションについて解説します。

目次案：

1. クラウドとデータ分野のトレンド予測
    - ハイブリッドクラウドやマルチクラウドの普及
    - クラウドネイティブアプリケーションの開発・運用の促進
    - クラウドベースのAIや機械学習の活用拡大
    - クラウドセキュリティやプライバシーの強化
2. 2023年に企業が取るべきアクション
    - クラウドサービスの選定・移行・最適化の支援ツールの活用
    - クラウド予測アクションを使ったデータ分析・予測・自動化の実現
    - デジタル社会の実現に向けた包括的データ戦略の推進
    - クラウドセキュリティやプライバシーに関する教育・啓発・対策の強化

以上が私が考えたブログの出だしの文章と目次案です。いかがでしょうか？😊

ソース: Bing との会話 2023/5/20
(1) Power Automate で予測アクションを使用する - AI Builder. https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/predict-action-pwr-automate.
(2) デジタル社会の実現に向けた重点計画｜デジタル庁. https://www.digital.go.jp/policies/priority-policy-program/.
(3) クラウドとデータ分野のトレンド予測4選 2023年に企業が取る .... https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2301/18/news025.html.

元記事には2025年までの予測もありましたので、2025年までの企業がとるべきアクションと注意点についてまとめてもらいます。

2025年までに企業がとるべきアクションと注意点も記載して下さい。

結果は以下の通り

了解しました。😊

2025年までに企業がとるべきアクションと注意点を追加してみました。

目次案：

1. クラウドとデータ分野のトレンド予測
    - ハイブリッドクラウドやマルチクラウドの普及
    - クラウドネイティブアプリケーションの開発・運用の促進
    - クラウドベースのAIや機械学習の活用拡大
    - クラウドセキュリティやプライバシーの強化
2. 2023年に企業が取るべきアクション
    - クラウドサービスの選定・移行・最適化の支援ツールの活用
        - 注意点：クラウドサービスの特性やコスト、セキュリティ要件に応じて最適なサービスを選択すること。移行時にはデータのバックアップや互換性の確認を行うこと。最適化時にはパフォーマンスやコスト、セキュリティのモニタリングや改善を継続的に行うこと。
    - クラウド予測アクションを使ったデータ分析・予測・自動化の実現
        - 注意点：データの品質や信頼性を確保すること。予測アクションの精度や効果を定期的に評価すること。自動化するプロセスやルールを明確に定義すること。
    - デジタル社会の実現に向けた包括的データ戦略の推進
        - 注意点：データの共有や活用に関する法律や規制、倫理、社会的合意を遵守すること。データの所有権や利益配分を明確にすること。データのセキュリティやプライバシーを保護すること。
    - クラウドセキュリティやプライバシーに関する教育・啓発・対策の強化
        - 注意点：クラウドサービスの利用者や管理者に対して、セキュリティやプライバシーに関する教育や啓発を行うこと。クラウドサービスの提供者や利用者間で、セキュリティやプライバシーに関する責任分担や契約内容を明確にすること。クラウドサービスに対するサイバー攻撃やデータ漏洩などの事故が発生した場合の対応策や報告体制を整備すること。
3. 2025年までに企業が取るべきアクション
    - クラウドネイティブアプリケーションの開発・運用能力の向上
        - アクション：クラウドネイティブアプリケーション開発に必要な技術やツール、方法論、組織文化などを学習し、実践すること。クラウドネイティブアプリケーション開発に関する人材育成や採用、外部協力者との連携などを強化すること。
        - 注意点：クラウドネイティブアプリケーション開発は、従来のアプリケーション開発とは異なるパラダイムやスキルが必要であること。クラウドネイティブアプリケーション開発は、ビジネス要件や市場環境に応じて素早く変化させることができるメリットがあるが、同時に品質管理や運用管理などにも高いレベルが求められること。
    - クラウドベースのAIや機械学習のビジネスへの応用拡大
        - アクション：クラウドベースのAIや機械学習サービスを活用して、ビジネス課題の解決や価値創造に挑戦すること。クラウドベースのAIや機械学習サービスを利用する際には、データ分析・予測・自動化などの目的や効果を明確にし、評価指標やKPIなどを設定すること。
        - 注意点：クラウドベースのAIや機械学習サービスは、多くの場合、カスタマイズが必要であること。カスタマイズする際には、ビジネス要件やデータ特性に合わせて最適なモデルやパラメータを選択し、チューニングすること。また、AIや機械学習サービスが生成した結果に対しては、常に根拠や説明可能性を確認し、倫理的かつ公正な判断を行うこと。
    - クラウドセキュリティやプライバシーへの投資拡大
        - アクション：クラウドサービス利用時に発生しうるセキュリティやプライバシー上のリスクを把握し、それらを低減または回避するための投資を積極的に行うこと。投資対象は、セキュリティ製品やソフトウェアだけでなく、人材育成や組織体制なども含めること。
        - 注意点：クラウドセキュリティやプライバシーへの投資は、コストだけでなく収益面でも評価されるべきであること。投資効果を測定するためには、事前に目標値や基準値などを設定し、定期的に評価し改善する仕組みを作ること。

以上が私が考えたブログの目次案です。いかがでしょうか？😊

いい感じなようです。
では、実際にBlogを執筆していただきます。

その目次案で内容含めてBlogを執筆してください。
一度にかけない場合は、続けてと書きますから、続けて記載してください。
出力形式はマークダウン形式でお願いします。

実際に書いていただいたBlogは以下の通り

クラウドとデータ分野のトレンド予測と、2023年・2025年に企業が取るべきアクション

クラウドサービスは、データの収集・分析・活用に欠かせない基盤となっていますが、その一方で、セキュリティやコスト、運用管理などの課題も存在します。クラウドサービスを効果的に活用するためには、将来のトレンドやニーズを予測し、それに応じたアクションを取ることが重要です。本ブログでは、クラウドとデータ分野のトレンド予測と、2023年・2025年に企業が取るべきアクションについて解説します。

1. クラウドとデータ分野のトレンド予測

1.1 ハイブリッドクラウドやマルチクラウドの普及

クラウドサービスは、パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミスの3種類に分類されます。パブリッククラウドは、インターネット経由で一般に提供されるクラウドサービスで、コストやスケーラビリティなどのメリットがあります。プライベートクラウドは、特定の組織やグループに限定して提供されるクラウドサービスで、セキュリティやカスタマイズ性などのメリットがあります。オンプレミスは、自社のデータセンターに設置されたサーバーで運用されるシステムで、既存の資産や運用ノウハウなどのメリットがあります。

これらのクラウドサービスを組み合わせて利用することをハイブリッドクラウドやマルチクラウドと呼びます。ハイブリッドクラウドは、パブリッククラウドとプライベートクラウドまたはオンプレミスを連携させて利用することで、それぞれの特性を最大限に活かすことができます。マルチクラウドは、複数のパブリッククラウドサービスを利用することで、機能やコストなどの面で最適な組み合わせを選択することができます。

ハイブリッドクラウドやマルチクラウドは、企業が自身のビジネス要件や目的に応じて柔軟にクラウドサービスを選択・利用できるようにするため、今後ますます普及していくと予測されます。実際に Gartner の調査¹ では、2020年時点で世界中の企業の81%がマルチクラウド戦略を採用していることが明らかになっています。

1.2 クラウドネイティブアプリケーションの開発・運用の促進

アプリケーションは、その開発・運用方法によって大きく3つのタイプに分けられます。伝統的なアプリケーションは、オンプレミス環境で開発・運用されるもので、安定性や信頼性などが高いですが、変更や拡張が困難です。移行型アプリケーションは、伝統的なアプリケーションをそのまままたは少し改修してパブリッククラウド環境に移行したもので、コスト削減や効率化などが期待できますが、パフォーマンスやセキュリティなどに課題があります。クラウドネイティブアプリケーションは、パブリッククラウド環境で開発・運用されるもので、変更や拡張が容易ですが、高度な技術や知識が必要です。

これらのアプリケーションタイプの中でも特に注目されているのがクラウドネイティブアプリケーションです。クラウドネイティブアプリケーションは、マイクロサービスやコンテナー、Kubernetes などの技術を活用して開発・運用されることが多く、ビジネス要件や市場環境に応じて素早く変化させることができます。また CNCF (Cloud Native Computing Foundation) の調査² では、2020年時点で世界中の企業の92%がコンテナー技術を本番環境で使用しており、そのうち83%がKubernetes を使用していることが明らかになっています。

1.3 クラウドベースのAIや機械学習の活用拡大

AI (Artificial Intelligence) や機械学習は、データから学習し予測や判断を行う技術です。AI や機械学習を活用することで、ビジネス課題の解決や価値創造に挑戦することができます。しかし AI や機械学習を自社で開発・運用する場合は、高度な技術力や専門知識だけでなく、大量かつ高品質なデータや計算資源も必要です。

そこで注目されているのがクラウドベースのAI や機械学習サービスです。これらは AWS や Azure などのパブリッククラウドサービス提供者が提供するもので、API や GUI を通じて容易に利用することができます。また IDC の調査³ では、2020年から2024年にかけて、クラウドベースのAIや機械学習サービスの市場規模が年平均28.8%の成長率で拡大し、2024年には約650億ドルに達すると予測しています。クラウドベースのAIや機械学習サービスは、ビッグデータやIoTなどの技術と連携して、さまざまな業界や分野で活用されています。例えば、以下のような事例があります。

医療分野では、クラウドベースのAIや機械学習サービスを利用して、画像診断や病気の予測、薬物開発などを行っています。
金融分野では、クラウドベースのAIや機械学習サービスを利用して、クレジットスコアや不正取引の検出、ロボアドバイザーなどを行っています。
小売分野では、クラウドベースのAIや機械学習サービスを利用して、需要予測や在庫管理、レコメンデーションなどを行っています。

2. 2023年・2025年に企業が取るべきアクション

以上のように、クラウドとデータ分野は今後も進化し続けると予測されます。その中で企業が取るべきアクションは以下のようになります。

2.1 クラウドサービスの選定・移行・最適化の支援ツールを活用する

クラウドサービスを利用する際には、自社のビジネス要件や目的に応じて最適なクラウドサービスを選定することが重要です。しかし、クラウドサービスは多種多様であり、それぞれに特徴やメリット・デメリットがあります。また、クラウドサービスに移行する際には、既存のシステムとの互換性やセキュリティなどの課題も考慮しなければなりません。さらに、クラウドサービスを利用する際には、コストやパフォーマンスなどの最適化も必要です。

そこで活用できるのが、クラウドサービスの選定・移行・最適化の支援ツールです。これらは、クラウドサービスの比較や評価、移行プロセスの自動化や監視、コストやパフォーマンスの分析や改善などを行うことができるツールです。例えば、以下のようなツールがあります。

Cloudamize：AWS, Azure, Google Cloud Platform の3つのパブリッククラウドサービスを比較し、最適なプランを提案するツールです。また、移行プロセスを自動化し、コストやパフォーマンスを最適化する機能も備えています。
CloudEndure：AWS, Azure, Google Cloud Platform, VMware Cloud on AWS の4つのパブリッククラウドサービスへの移行を支援するツールです。ダウンタイムやデータロスを最小限に抑えることができます。
CloudHealth：AWS, Azure, Google Cloud Platform, VMware Cloud on AWS の4つのパブリッククラウドサービスのコストやパフォーマンスを分析し、改善策を提案するツールです。また、セキュリティやガバナンスなどの管理も行うことができます。

2.2 クラウドネイティブアプリケーションの開発・運用に取り組む

クラウドネイティブアプリケーションは、パブリッククラウド環境で開発・運用されるアプリケーションであり、変更や拡張が容易です。これはビジネス要件や市場環境に応じて素早く変化させることができるというメリットがあります。しかし、クラウドネイティブアプリケーションを開発・運用するためには、以下のようなスキルや知識が必要です。

マイクロサービスやコンテナー、Kubernetes などの技術を理解し、適切に設計・実装・テスト・デプロイ・監視することができる。
クラウドサービスの特性や機能を活用し、セキュリティやパフォーマンスなどの品質を担保することができる。
DevOps や CI/CD などの開発・運用手法を採用し、チームで協力して効率的に作業することができる。

これらのスキルや知識を身につけるためには、以下のようなアクションが有効です。

クラウドネイティブアプリケーションの開発・運用に関する書籍やオンラインコースなどを利用して学習する。
クラウドサービスの提供者が提供するトレーニングや認定試験などを受けて、技術力や知識を証明する。
クラウドネイティブアプリケーションの開発・運用に関するコミュニティやイベントなどに参加して、最新の情報やノウハウを交換する。

2.3 クラウドベースのAIや機械学習サービスを活用する

クラウドベースのAIや機械学習サービスは、API や GUI を通じて容易に利用することができるサービスです。これらは、ビッグデータやIoTなどの技術と連携して、さまざまな業界や分野で活用されています。例えば、以下のような活用方法があります。

画像認識や音声認識などのサービスを利用して、顧客対応や業務効率化などを行う。
翻訳やテキスト分析などのサービスを利用して、多言語対応やコンテンツ生成などを行う。
レコメンデーションや予測などのサービスを利用して、マーケティングや販売促進などを行う。

これらのサービスを活用するためには、以下のようなアクションが有効です。

クラウドベースのAIや機械学習サービスの特徴や機能を理解し、自社のビジネス課題や目的に応じて最適なサービスを選択する。
クラウドベースのAIや機械学習サービスの提供者が提供するドキュメントやチュートリアルなどを参考にして、サービスの利用方法を学習する。
クラウドベースのAIや機械学習サービスの提供者が提供するサポートやコンサルティングなどを利用して、サービスの導入や運用に関する問題や課題を解決する。

おわりに

本ブログでは、クラウドとデータ分野のトレンド予測と、2023年・2025年に企業が取るべきアクションについて解説しました。クラウドとデータ分野は今後も進化し続けると予測されます。その中で企業が競争力を保つためには、クラウドサービスの選定・移行・最適化の支援ツールを活用すること、クラウドネイティブアプリケーションの開発・運用に取り組むこと、クラウドベースのAIや機械学習サービスを活用することが重要です。これらのアクションによって、クラウドとデータ分野でビジネス価値を創出しましょう。

Blog執筆の終わり

同じ内容でChatGPT WebBrowsingでやってみましたが、かなり完成度が低かったです。
プロンプトがこなれていないのと、ちゃんと参照先のURLを読んだり読まなかったりするので、ここはBingChatのほうがちゃんと内容を読んでいるように思います。どちらの生成AIが良いというものでもないですが、Bard、ChatGPT、BingAIを使い分けながら使いこなすとよいと思われます。おすすめです。