生成AI活用の取り組み - 日清食品ホールディングス
2024年3月14日 日清食品ホールディングス 執行役員 CIO グループ情報責任者 成田敏博 生成AI活用の取り組み 生成AI活用の発端 “NISSIN AI-chat powered by GPT-4 Turbo” 2 PC版 モバイル版 4月3日 クリエーターズ入社式（Web社内報抜粋） 3 4月3日(月) にホテルニューオータニ東京において「2023年度 日清食品グループクリエーターズ入社式・懇親会」を 執り行い、新入社員129名を新たに日清食品グループの仲間として迎え入れました。 入社式は、安藤宏基CEOからのメッセージで幕を開けました。 話題のChatGPTを用いて、「日清食品グループ入社式 ✕ 創業者精神 ✕ プロ経営者 ✕ コアスキル」のキーワード で生成したメッセージを披露いただき、テクノロジーを賢く駆使することで短期間に多くの学びを得てほしいと新入社員 を激励していただ
Moat攻略方程式： スタートアップが既存サービスを超えるために｜Takaya Shinozuka
こんにちは！ あたらしい旅行をデザインしていく令和トラベルの篠塚です。 先日はnoteをたくさんの方にお読みいただき、ありがとうございました。毎度のことながら、本noteがおもしろかったらTweetしたり、いいねしてくださったりするととても嬉しいです📣 先日のnote：22.5億円のファイナンスを実施した狙い YouTubeは引き続きあまりにも無風、noteのほうが工数もかからずさっとかける上にバズるしで、ROIがとても良いことに1年以上が経ってから気がついてきました。今後も社内でシェアしているようなことを、定期的にインターネッツへアウトプットしていきます。今日はMoat攻略方程式なんていう仰々しいタイトルについてアウトプットしてみたいと思います。特に完成したアイディアでは全くありませんので、もし他にもこんな観点あるんじゃないか？ みたいなことを引用RTとかReplyで教えてくださったら
入ったら全然違う！サピックスか早稲アカ、日能研か【塾選び・生の口コミ比較】｜中学受験100％ウカルログ
サピックスか早稲アカか？首都圏・中学受験5大塾比較【リアルママ友の口コミから】以下のまとめは、その塾に通うママ友からの情報と、子が入塾体験をした際の感触、塾開催の模試を受けた時などの感触を箇条書きにしたもの。あくまで伝聞プラスαに過ぎませんが、面白い情報が多いですよ。 順に「サピックス」「日能研」「早稲アカ」「栄光ゼミナール」「市進学院」について触れていきます。 ●御三家はじめ最難関の合格率はぶっちぎりのサピックス。授業のスピード、家庭学習のハードさもぶっちぎり。 ●クラス分けは毎月。クラス数は少ないところで３つくらいから大規模校だと15以上ある。 ●クラスはαが最上位。その下にアルファベットクラスがあり、賢い方から逆順。AからEまでクラスが存在する場合は、Aが一番下でEが一番上。たまに勘違いして「オレ、Aクラスなんだぜ！」と自慢するカワイイコも。クラスの人数は少なめ。 ●「家庭学習」とい
LLMプロダクトのロバスト性と運用｜Yuki Nanri
こんにちは、Algomaticのなんりです。 この記事は、LLM In Productionで登壇した「LLMプロダクトのロバスト性と運用」の資料を元に加筆した内容です。 背景が不足していたり、図が小さかったりしたので、追記も含めて更新しました。もし間違いがあれば教えてください。 自己紹介会社概要と事業内容いきなり余談で恐縮ですが、LLM in Productionの前回の勉強会で代表の大野が「LLMを活用した “反直感的”な新規サービス設計」という発表をしました。その中で「とりあえずサービスをリリースして、事業性がなくクローズした」という話をしています。 本勉強会の懇親会である方から、「事業ドメイン上、LLMプロダクトの取り組みは難しかったが、この話を聞き、チーム内でまず出してみようと動きになった。もうすぐプレスリリースも出します。」という声を頂きました。 市場全体でこういった事例が増え
AI導入で企業が挫折するのはなぜ？―AI「以外」の壁にどう立ち向かうか｜Dory
はじめにこんにちは、Doryと申します！ あらゆる業務をAIエージェントで変革するべく、Algomaticという生成AIスタートアップで自社サービス開発や法人向けのAI導入支援に取り組んでいます。 この記事では、AI技術を現場の実業務に導入しようとしたとき、企業が高確率でぶつかる「3つの壁」について、自身の経験も交えて記載していきます。 【この記事には何が書いてある？】 ・AI技術を使って業務を変革しようとするとき、必ずぶつかるのは「AI以外」の壁であること ・3つの壁を乗り越えなければ、AIによる業務改革は進まないということ 【この記事の想定読者】 ・AIを自社にも取り入れたいと考えている経営者の方 ・AIの社内推進がミッションの、いわゆる「AI推進室・DX推進室」の方 ・その他、AIの力で自社を変えたい！と考えている方 以下、本文では簡単のため「AI」という表現を多用しておりますが、具
「確実に売れるもの」を作れ──生成AI領域のプロダクト作り
生成AIの登場により、プロダクト開発の在り方が大きく変わろうとしている。生成AI領域で新規事業を立ち上げるには、従来のスタートアップとは異なるマインドセットが求められる。技術革新のスピードが速く、何が正解か分からない不確実性の高いこの分野で勝ち残るためには、どのようなプロダクトマネジメントが重要になるのだろうか。本稿では、生成AI領域に特化した事業を作る私Algomatic代表の大野が、これまでの実践で蓄積してきた「生成AI領域の事業作りの要諦」を、現場のリアルな体験を交えて共有する。 「今この瞬間」のチャンスを逃さないこと 生成AI技術による革命が起きているこのタイミングは、「今しかない唯一無二のチャンス」だ。このチャンスを逃さないために、従来の新規事業づくりとは大きくマインドセットを変える必要がある。「今この瞬間」に正しいマインドセットで、アクションを起こすことが肝要だ。2年後、3年後
Retrieval-based LM (RAG system) ざっくり理解する
自分用の整理・勉強会用として作成した解説資料です。内容の正確性については保証しかねますので必ず論文を参照してください。誤りや引用漏れ等がありましたら @catshun_ までご指摘いただけますと幸いです。
社内文書検索&QAシステムの RAG ではないところ - Algomatic Tech Blog
こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 RAG システムの開発、いざ業務に統合するとなると結構大変ですよね。 構築してみたがユーザ数が伸びず、、なんてことはよくあると思います。 実際こんな記事も話題になりましたね。 本記事では、コラムとして RAG システムの設計で考慮したい点を自戒を込めて記述したいと思います。 誤っている記述等もあると思いますが、本記事を読んだ方の議論のネタになってくれれば幸いです。 また Retrieval-based LM の技術的な話は、以下で触れておりますので併せてご覧ください。 RAG とは RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、社内文書・長期記憶に該当する対話履歴・API 仕様書などの 外部知識資源 を、言語モデルが扱えるよう入力系列に挿入する手法です。もともと Lewis+'
Five Levels Of AI Agents
IntroductionThis is a topic I really enjoyed researching and I was looking forward to writing this. Mostly because I wanted to demystify the idea of agents and what exactly constitutes an agent. Together I wanted to create a clear delineation between domain specific implementations and wide, general implementations which are referred to as AGI. Considering domain specific implementations, this is
社内のAI活用事例と活用促進のための取り組みを大公開！
2024/05/28に、プロデザ！byリクルートvol12で発表した、上村・黒羽・夏目・三浦の資料です。
【案件化率80％超のアウトバウンド営業】hacomonoで取り組む二次架電モデルについて｜樋口堅太郎 | hacomono インサイドセールス
こんにちは！ウェルネス業界特化型SaaS hacomonoでインサイドセールスリーダーをしている樋口です。 インサイドセールスが好きで新卒からほとんどインサイドセールス1本でキャリアを歩んできました。 hacomonoでは今年の7月から更なる高い事業目標を達成すべくインサイドセールスの業務の一部を営業代行会社（エンジャパン様）に委託しています。 こちら↓↓の記事でhacomonoで利用しているエンジャパン様と成果を出すために行っている具体的な取り組みについてまとめました。 通常の営業代行会社との取り組みは営業代行会社に商談設定を任せることが多いですが、hacomonoでのエンジャパン様との取り組みは少し異なります。 hacomonoで実施している二次架電モデル営業代行会社であるエンジャパン様にはオンライン商談をGOALにするのではなく、5~10分の電話アポの獲得をGOALにアプローチを行っ
目標を数字で追わない「体験向上チーム」で目に見えない満足度を改善。会員120万人の「Qiita」が語る、プロダクトの成長サイクルを回した施策。｜アプリマーケティング研究所
目標を数字で追わない「体験向上チーム」で目に見えない満足度を改善。会員120万人の「Qiita」が語る、プロダクトの成長サイクルを回した施策。 会員数が120万人を突破した「Qiita」さんを取材しました。 Qiita株式会社 代表取締役社長 柴田 健介さん──「Qiita」について教えてください。柴田： 「Qiita」は、エンジニアに関する知識を記録・共有するためのサービスで、日本最大級のエンジニアコミュニティにもなっています。 会員数としては120万人を超えていて、月間のPV数は4,500万、月間のUU数は650万人。アクセス数の70〜80％は「検索流入」です。 収益モデルとしては広告がメインで、詳しい業績は非公開ですが、売上や会員数は順調に伸びています。 サイトのアクセス数は「平日の朝8時〜19時」がピークで、逆に夜間や休日はめっちゃ落ち着きますね。年末年始やお盆も同様です。 これは
Copilot for Microsoft 365 ユーザー向け研修資料
Copilot for Microsoft 365 ユーザー向け研修資料を作りました。まだ出来栄えとしては、7割程度ではありますが、せっかくなのでWebで公開します。 Copilot for Microsoft 365 をこれから触る方の参考になれば幸いです。また、まだ書ききれていない部分も多々あるので、日々メンテはしていきたいと思います。 ＜関連ブログ＞ Copilot for Microsoft 365 ぶっちゃけどうなん？ https://blog.cloudnative.co.jp/22728/ Copilot for Microsoft 365 に関する FAQ https://blog.cloudnative.co.jp/21345/
基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン - Sun wood AI labs.2
はじめに 近年、人工知能(AI: Artificial Intelligence)の分野では、AIエージェント(AI Agents)と呼ばれる技術が大きな注目を集めています。AIエージェントとは、人間に代わって自律的に行動し、目標を達成するためのソフトウェアシステムのことです。 特に、大規模な言語モデルや画像生成モデルなどの基盤モデル(Foundation Models)を用いたAIエージェントは、高度な推論能力と言語処理能力を持ち、ユーザーの目的を理解し、それを達成するために自発的に行動することができます。そのため、様々な分野での応用が期待されています。 しかし、このようなAIエージェントを開発する際には、目標設定の難しさや推論プロセスの説明性の欠如、責任の所在の複雑さなど、様々な課題が存在します。また、基盤モデルに内在する幻覚(Hallucinations)の問題もあります。 これらの
「金融生成AI実務ハンドブック」公開のお知らせ
一般社団法人金融データ活用推進協会（東京都中央区、代表理事：岡田 拓郎、以下「FDUA」）は、2023年7月に立ち上げた生成AIワーキンググループ（以下「生成AIWG」）において、健全な活用促進のための生成AIガイドラインの策定に取り組んでおり、この度「金融機関における生成AIの実務ハンドブック（第1.0版）」を公開いたしますのでお知らせいたします。 ダウンロード申請はこちら https://www.fdua.org/board/generativeai 生成AIは、特に事務処理や情報管理が多い金融機関において、顧客サービスの向上や業務の効率化など、幅広い領域で高い効果を発揮すると期待されています。しかし、その活用には著作権などの法的規制、倫理的問題、セキュリティへの適切な対応が必要となります。 特に金融機関では、各種金融規制法やガイドラインの順守が不可欠です。 生成AIWGでは、金融業界
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【中学受験】大手塾のオススメは？日能研&SAPIX 徹底比較！
GPTsによるアシスタント業務の改善
Easy Scraper
RAGのサービスをリリースして1年が経ちました
生成AI(ChatGPT) 業務改革ソリューション｜SIGNATE
