ChatGPTの法人利用方法6選！業務が鬼捗る生成AIサービス10選や料金、セキュリティについても紹介 | WEEL
ChatGPTの法人向けプランとして、EnterpriseプランやTeamプランがリリースされていることはご存知でしょうか？ とくに、「ChatGPT Enterprise」は安全性が高く、応答も速いので、さまざまな業務を効率化できます。しかし、「ChatGPT Enterprise」はOpenAIから承認を受けなければならないので、全員がすぐに利用できるわけではありません。よって、現状は「ChatGPT Team」を利用するか、別の方法でChatGPTの機能を法人利用するのが得策です。 この記事では、ChatGPTの機能を法人利用する方法やChatGPT内臓のおすすめサービスをご紹介します。最後まで目を通していただくと、ChatGPTを安全かつ効率的に法人利用できるようになるので、業務の生産性が上がること間違いありません。 ぜひ最後までご覧ください。 なお弊社では、生成AIツール開発につ
エンジニアなら知っておきたい障害報告&再発防止策の考え方 - Qiita
システムには障害がつきものです。どんなにしっかりと作られたサービスであっても思わぬところで、バグやミスが発覚して、トラブルになるものです。大事なのはこういった障害を次への糧にしていくこと。失敗というのは大事な資産なので、管理できるようにしましょうという話。 あわせて読みたい あきらめるにはまだ早い！ソースコードの品質向上に効果的なアプローチ メンタリングの方法について基礎をまとめました。内心でなく行動を変えることが障害報告とも共通します。 新入社員が来てメンターになれって言われたけど、どうすればいいのかという対話テクニック 半年で40kg痩せた！ダイエットでわかるリーンなプロジェクトマネジメント手法 心理的安全性ガイドライン（あるいは権威勾配に関する一考察） 障害の種類と障害報告について 障害には、小さなもの、たとえば画面に表示されているテキストの乱れから、すべての画面で50xエラーが発生
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サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
「30時間一本勝負」でビッグデータ活用のヒントをつかんだ英国航空：Why Digital Matters? "なぜ"デジタルなのか？：オルタナティブ・ブログ
日本企業がDX（デジタル・トランスフォーメーション）を正しく進めるために必要なキーワードについて考えます。 上司から「○○ができるか実機で検証してこい、ただし30時間以内に」との指示が来たら、あなたならどうするだろう？30時間で何ができるというのか！？ ■InnoJamとは SAPはTech ED（テクノロジー・エデュケーション）という、技術者向けの大規模なイベントを年に数回、世界各地で開催しているが、その中に「InnoJam」というセッションがある。InnovationとJamセッションを組み合わせた造語だ。一般用語でいえば、プロトタイピングのコンテスト、というところか。 出場チームは、あらかじめ「解決してみせたい課題」と「その前提となるデータ」を提示してノミネートされている。各チームに対してはHANAサーバーや分析ツール「BusinessObjects」のテスト環境、それにこれらツール
3万6000の代理店がタブレット導入へ
三井住友海上火災保険は2012年6月までをメドに、専用アプリケーションを搭載したタブレット端末を販売代理店向けに2000台配布する。2012年9月末までを試行期間と位置付け、その結果を踏まえて、全国に約3万6000ある代理店への全面導入を検討する。営業職員は最大で6.5kgにもなる商品のパンフレットやチラシなどの紙の資料を持ち歩く必要がなくなる。 「例えば自動車保険の契約手続きを進めるためにお客様を訪ねた際に、火災や傷害保険など他の商品をチャンスを逃さずに紹介できる」。三井住友海上の永井良治名古屋企業本部団体支援チーム課長（前・営業推進部営業ITチーム課長）はタブレット導入の狙いをこう話す。 三井住友海上が独自に開発した専用アプリ「モバイルパンフ」は、「自動車・自賠責」や「火災」など保険の種目ごとに、関連する動画やパンフレット、チラシを簡単に探せる。必要な資料をすぐに映し出せるため、そもそ
R による統計処理
R による統計処理 Last modified: Sep 08,2009 リンク（50 音順） 石田基広さん R と Linux と... 岡田昌史さん RjpWiki 奥村晴彦さん 統計・データ解析 奥村泰之さん 無料統計ソフトRで心理学 -Passepied- 里村卓也さん マーケティング・サイエンスの道具箱 竹内昌平さん R on Windows 田畑智司さん 統計解析言語 R で多変量解析を行う 中澤港さん 統計処理ソフトウェア R についての Tips R 関連文書邦訳 pdf 版 濱岡豊さん データとの対話（情報処理 3） 『経済・経営のための統計学』（第 8 章；有斐閣） 山本義郎さん R - 統計解析とグラフィックスの環境 R 入門 メディアラボ株式会社 Linux で科学しよう！ - R 直前のページへ戻る E-mail to Shigenobu AOKI
クラウド/ビッグデータ活用への提言
今週、東京国際フォーラムで「Cloud Days Tokyo」「ビッグデータEXPO」「スマートフォン＆タブレット」の3展が2日間にわたり開催され、延べ1万5000人以上が来場した。立ち見が出る講演もあり、「クラウド」や「ビッグデータ」への関心の高さがうかがえた。 クラウド専門展示会のCloud Days Tokyo 2012では、話題の中心がクラウドの運用面やパブリック/プライベートクラウドのハイブリッド化に移りつつあるようだ。企業がクラウドを本格利用し始めた状況を反映したものといえよう。ITベンダーからは、パブリック/プライベートクラウドから成果を引き出すためのアーキテクチャーやテクノロジーの提言が相次いだ。 一方、ユーザー企業としてキーノートスピーチに登場した東京海上ホールディングスの澁谷裕以執行役員IT企画部長は、クラウドの可能性に大きな期待を持ちつつも、サービス運用の透明性につい
［第2回］活用シナリオは察知・予測・把握
業務で発生する様々なイベントの記録を取得し、そこから「正常な状態」や「異常な状態」を示すパターンを見つけ出す。これらのパターンを使って、新たなイベントが発生した際に、異常がないかを判断する（図1）。 クレジットカード会社は、カード不正利用を検知する精度の向上にビッグデータを活用している。 米ビザは2009年、不正検知モデルの計算処理にHadoopを使い始めた。ビザをはじめとするカード会社は以前から、不正利用のパターンを使って不正を検出している。最近では、カード会員ごとに利用パターンを作って、より正確な不正の検知を目指している。 問題は、会員ごとにパターンを作成・維持しようとすると、膨大な計算量が必要になることだ。大手カード会社の場合、会員数は数千万～数億人に上る。 ビザはHadoopを導入した結果、数週間かかっていた全会員の利用モデル作成時間を13分に短縮できた。従来は1カ月に1回だった不
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