IT Leaders トップ ＞ 経営課題一覧 ＞ データ活用 ＞ 事例ニュース ＞ NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ活用 データ活用記事一覧へ [事例ニュース] NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ抽出/分析にかかるコストを54％削減 2024年2月22日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト NTTドコモは、全社規模でデータ活用を推進する中で、データ可視化アプリケーションを容易に開発するため、オープンソースのPython GUIライブラリ「Streamlit（ストリームリット）」を導入した。導入効果として、開発に着手してから8営業日でアプリを運用開始している。また、開発したアプリの利用により、データの抽出や分析にかかるコストを54％

国産の大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の多くは、米OpenAI（オープンAI）の「GPT」をはじめとする海外勢と比べてパラメーター数が小さいのが特徴だ。ただしパラメーター数が小さいと、同じように学習した「大きいLLM」のように汎用的に言語を解釈することは難しい。一方で当然ながら、顧客企業の業務にきちんと役立つような、的確なフィードバックができるLLMでなければ採用してもらえない。 そこで国産の「小さいLLM」が採る戦略が、適用対象とする領域の絞り込みだ。領域を絞ったうえで、業界や業務内容ごとに「LLMをカスタマイズして提供する」（NTTサービスイノベーション総合研究所／人間情報研究所の宮崎昇主幹研究員）。NEC、NTT両社のLLMサービス戦略を解説する。 例えばNTTの「tsuzumi」は、適用対象の1つとしてメディカル領域に注目。商用提供前ながら、20

「データを大量に学習させたのが性能向上のキモだ」。NECデータサイエンスラボラトリーの小山田昌史主席研究員は、同社の大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の「cotomi」の性能を高める工夫をこう語る。小山田主席研究員は加えて、「限界はあるが、同じ量のデータをLLMに学習させても、（LLMの性能向上へ実質的に寄与する）正味のデータ量が変わってくる可能性がある」と指摘する。 NEC、NTTはいずれも、小さいLLMでもビジネスで利用できる性能を実現すべく、2つの方法でデータの「質」を高めている。ではLLMの性能を高める「質の高いデータ」とは何なのか。両社の工夫を見ていこう。 不要なデータや重複する記述を削除 前提として、米OpenAI（オープンAI）が2020年1月に発表した「スケーリング則（Scaling Laws）」によると、LLMの性能はそのパラメーター数を

国内大手ITベンダーが2024年、ついに大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）サービスの提供を始める。NTTは2024年3月に「tsuzumi（つづみ）」を、NECは2024年春ごろに「cotomi（コトミ）」をそれぞれ提供する予定だ。さらにソフトバンクも2024年内にLLMを開発するとしている。 NTTやNECが提供する国産LLMはいずれも、「大規模」言語モデルとはいえ米OpenAI（オープンAI）の「GPT」などに比べるとコンパクトにつくられている。実はこの規模を選んだことこそが、2社それぞれの見いだした勝ち筋でもある。果たして2社は「GPT1強」とも言える市場に変化を起こせるか。国内勢と海外勢の違いをひもときながら、2社の狙いを見ていこう。 「大規模」だけど「小さい」国産LLM これまでGPTをはじめとするTransformerベースのLLMは、パラメ

明治大学 総合数理学部 宮下芳明研究室（以下、宮下芳明研究室）、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）、H2L株式会社は、宮下芳明研究室とH2Lが研究開発した味覚を再現する技術と、ドコモが開発した「人間拡張基盤」を連携し、相手の感じ方に合わせた味覚を共有する技術を開発した。 今回開発された技術は、味覚に関するデータを把握する機器（センシングデバイス）と、味覚の感度に対する個人差を推定し共有する「人間拡張基盤」、味覚を再現する駆動機器（アクチュエーションデバイス）の3つで構成されている。 具体的には、伝えたい味をセンシングデバイスで分析・数値化したものと、共有する相手の味覚の感じ方を、約25項目のデータをもとに人間拡張基盤上で独自アルゴリズムを用いて推定し、それらをアクチュエーションデバイスを通じて、相手に伝えたい味を再現する。 アクチュエーションンデバイスは、味の基本となる五味（甘味、酸味、

NTTドコモが「生成AI」と「メタバース」に力を入れている。生成AIの急台頭で関心が大きく薄れてしまったメタバースだが、NTTドコモは生成AIによってメタバースを発展させようとしている。今回はその取り組みを紹介しよう。 「人間拡張基盤」で味覚を共有 NTTドコモは、同社やそのグループ企業が研究開発を進めている最新技術を紹介するイベント「docomo Open House」を毎年開催している。その内容はNTTドコモの主力事業であるモバイル通信技術だけでなく、コミュニケーションや都市デザインなど非常に多岐にわたる。2024年版であるdocomo Open House'24は、2024年1月17日から2日間にわたって開催された。 NTTドコモがNTTの完全子会社となって以降、NTTは基礎技術、NTTドコモはそれらを活用した応用技術と、研究開発分野のすみ分けがある程度進んでいる。 ただモバイル通信

NTTは、軽量で高性能な日本語LLM「tsuzumi」を発表しました。2024年3月に商用サービスを提供開始します。 このAIニュースのポイント 「tsuzumi」は軽量でありながら世界トップレベルの日本語処理性能を持つ大規模言語モデル 従来のLLMに比べ、学習・推論コストを大幅に削減 各業界特化とマルチモーダル対応を計画 2023年11月1日、日本電信電話株式会社（NTT）は、自社開発の新しい大規模言語モデル「tsuzumi」を2024年3月に商用サービスとして提供開始すると発表しました。この言語モデルは、既存のGPT-3.5やGPT-3モデルに比べて学習コストを大幅に削減しながら、特に日本語処理において世界トップレベルの性能を示します。 軽量でありながら高性能な「tsuzumi」は、1GPUまたはCPUで高速に動作し、エネルギー消費とコストの問題を軽減することでサステナビリティと経済性

お客様の設定により、お客様情報が「非表示」となっております。お客様情報を表示するにはdアカウントでログインしてください。 お客様情報表示についてへ お客様情報表示についてへ Tweet 株式会社インテージホールディングスの普通株式に対する公開買付けの結果について ＜2023年10月17日＞ 株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は、マーケティングソリューション領域における更なる事業拡大のため、マーケティング支援事業などを行う株式会社インテージホールディングス（以下、インテージHD）の普通株式19,621,921株（51.00%）を公開買付けにより約471億円で取得いたします。 ドコモは2023年9月7日（木曜）から、2023年10月16日（月曜）までの期間、インテージHDの株式15,389,700株以上（所有割合40.00%）、19,621,900株以下（所有割合約51.00%）の取得を条件

事業共創プログラム　OPEN HUB for Smart World 未来をひらく「コンセプトと社会実装」の実験場 OPEN HUB for Smart Worldは、社会課題を解決し、わたしたちが豊かで幸せになる未来を実現するための新たなコンセプトを創り、社会実装を目指す事業共創の場です

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

NTTドコモは2023年9月6日、調査会社のインテージホールディングス（HD）に対してTOB（株式公開買い付け）を実施すると発表した。ドコモが展開する「dポイント」のデータを活用した法人向けマーケティング支援の水準を引き上げるためだ。この買収は、共通ポイント業界が会員や加盟店の数といった「量」から、データ分析・活用という「質」の勝負に移りつつあることを物語る。 ドコモは2023年9月7日、インテージHDに対するTOBを始めた。1株当たりの買い付け価格は2400円で、9月6日の終値に対して約26％のプレミアム（上乗せ幅）をつけた。ドコモは約470億円を投じてインテージHD株式の最大51％を取得し、連結子会社にすることを目指す。TOB後もインテージHDは上場を維持する想定だ。 既に両社は2012年3月に業務提携契約を締結し、法人向けのマーケティング支援を手掛けるドコモ・インサイトマーケティング

2023年8月21日からNTTドコモグループ3社（株式会社NTTドコモ、NTTコミュニケーションズ株式会社、NTTコムウェア株式会社）は、NTTドコモが開発した「大規模言語モデル（LLM） 付加価値基盤」を使い、生成AIの社内活用の実証実験を開始することを発表した。 具体的には、業務における専門性の高い問い合わせに対し、社内ルールやマニュアルをベースにLLMが生成した文章で回答を行うなどの業務での活用を試し、法人顧客との検証を経て、2023年度中のサービス提供開始を目指す。 現状の基盤の機能に加えて今後は以下を目指すという。 ドコモが保有するビッグデータや音声認識/画像認識などのAI技術との統合 機微情報の外部送出フィルタリング機能や LLM からの不適切回答のフィルタリング機能を追加 Azure OpenAI Serviceだけでなく、NTT研究所が独自に開発する分野特化型のLLMなど、

お客様の設定により、お客様情報が「非表示」となっております。お客様情報を表示するにはdアカウントでログインしてください。 お客様情報表示についてへ お客様情報表示についてへ Tweet 株式会社インテージホールディングスの普通株式に対する公開買付けの開始および同社との資本業務提携契約の締結に関するお知らせ ＜2023年9月6日＞ 株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は、マーケティングソリューション領域における更なる事業拡大のため、マーケティング支援事業などを行う株式会社インテージホールディングス（以下、インテージHD）を連結子会社化することを目的に、インテージHDの賛同のもと、同社の発行している普通株式（以下、インテージHD株式）を対象とする公開買付け（以下、本公開買付け）を実施することおよびインテージHDと資本業務提携契約（以下、本契約）を締結することを本日、決議いたしました。 本公開買

NTTデータは2023年6月29日、生成AI（人工知能）を活用したビジネスを推進する新組織「Global Generative AI LAB」を同日に発足させたと発表した。新組織を中心に顧客企業へのITサービス提供において生成AI活用を推し進めるほか、全社規模でシステム開発の工程に生成AIを取り入れて生産性向上を図る。 顧客企業向けでは、米OpenAI（オープンAI）の「ChatGPT」など既存サービスを用いるほか、オープンソースソフトウエア（OSS）やNTTグループが開発を進める大規模言語モデル（LLM）を用いて、特定の業種や企業独自の知識を学習させた生成AIモデルを開発し、顧客企業に提供する。独自のLLM開発に先行して、ChatGPTなどの既存サービスを応用した企業向け生成AIサービス「LITRON Generative Assistant」の提供を6月29日に開始した。 社内向けでは

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 NTTセキュリティ・ジャパンに所属する研究者らが発表した論文「Detecting Phishing Sites Using ChatGPT」は、ChatGPTでフィッシングサイトを検出する手法を提案した研究報告である。 この手法では、Webサイトから情報を収集するためにWebクローラーを使用し、その収集したデータを元にプロンプトを作成する。プロンプトはChatGPTに提示され、ChatGPTは与えられたWebサイトがフィッシングサイトかどうかを判断する。 WebクローリングとChatGPTの組み合わせにより、Webサイトの正当性や怪しさに関する情報に基

「国産」生成ＡＩの開発本格化　ＮＴＴ、年度内に提供予定 2023年06月10日07時13分配信 【図解】生成ＡＩの基盤技術「大規模言語モデル」の国内開発状況 文章などを自動で作成する生成人工知能（ＡＩ）の「国産」開発に向けた動きが本格化している。ＮＴＴは法人向けの生成ＡＩサービスを年度内に提供する予定。生成ＡＩの基盤技術である大規模言語モデルの無料公開や開発を表明する企業も相次ぐ。先行してサービスを展開する海外勢に遅れまいと各社は躍起となっている。 記者がＣｈａｔＧＰＴに「インタビュー」してみた【news深掘り】 ＮＴＴが提供を目指す生成ＡＩは、金融や医療分野などで法人向けに提供する。現在基盤となる言語モデルを開発中で、モデルの規模を示す指標の「パラメーター」の数は７０億～３００億を見込む。米新興企業オープンＡＩが開発した言語モデル「ＧＰＴ３」の１７５０億と大きな開きがあるが、専門性の高い

2023-06-01 NTTと味の素が協業し、生活者の食習慣や身体データなどを活用し食と健康の価値共創を推進 日本電信電話株式会社（以下、NTT）と味の素株式会社は、NTTの「デバイス開発やデジタルツインコンピューティング、行動変容などのIOWN関連技術」と、味の素の「食と健康を科学するアミノサイエンス」などを組み合わせた、食習慣や身体の状況を示す種々のデータ活用による仕組み作りに向け協業すべく、基本合意書を締結した。 今回の合意では、生活者の食事内容を記録したデータや血糖値等の身体に関するデータなどを活用し、身体状況や満足感についての未来予測を行う。 これにより、食の満足度を高めながら健康にもよい影響を与える食習慣の提案や、その実践を促す施策も含めたビジネスモデルの創出において、協業を推進する。 また、協業により開発するサービスの、行政や企業連携を通じた社会実装を目指すとしている。 具体

日本電信電話株式会社（以下、NTT）は、複数の話者や話題が混在した音声信号から、話している内容が、画像や音声などで指定した「意味」に適合する音声信号を分離抽出する技術「ConceptBeam」を考案した。 「ConceptBeam」は、複数の音声が混在した信号から、話されている内容に基づいて、目的の音声を取り出すことができる技術だ。 システムに対して、画像や音声などで興味の対象を指定しておくと、入力された混合音の中から、指定した興味の対象に適合する信号を抽出することができる。 下図の例では、ブロッコリーに関する話とバイクに関する話が混合した音声が入力されたとき、ブロッコリーの画像を手がかりとして指定すると、ブロッコリーに関して話している音声だけを選択的に抽出できる。 「ConceptBeam」の動作を表した図 概念の情報は、コンピュータで扱うため、概念を数値の組で対象を表現した「ベクトル」

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day