生成AI（人工知能）を搭載したビジネス用ソフトウエアが活躍する場面は書類作成やチームでの協働作業にとどまらない。システム開発や企業分析といった専門的な業務を、一般的なビジネスパーソンが手掛けるに当たっても、AIが手助けをしてくれる。 システム開発においては、ビジネスユーザーが使い慣れたビジネスソフトの編集画面などからAIに指示するだけで、簡易な業務アプリケーション開発をほぼ完結できる水準に達している。未経験者向けだったノーコード開発ツールは、生成AIの活用でより劇的にハードルが下がりそうだ。 企業分析やマーケティングなどの専門的な業務でも生成AIに対応したビジネスソフトが役に立つ。表計算や共有ノートなどの文書と、AIに与える指示（プロンプト）の組み合わせによって、分析手法の手順をテンプレート化できる。社内の専門家が自らのスキルをテンプレートにすることで、社内の非専門家も一定水準の分析業務な

アメリカのスタートアップ企業・OpenAIが手がける対話型AI「ChatGPT」。2022年11月の公開から2カ月で月間アクティブユーザー数は1億人を突破したと言われ、世界中でムーブメントを巻き起こしています。 ChatGPTには高度な自然言語処理能力が備わっており、これまでのAIよりも自然な文章を生成することができます。文章の作成や要約、校正、翻訳、文字起こしなどが可能で、多種多様な分野で活躍が期待されていますが、マーケティング業務においてはどのような活用方法があるのでしょうか。 この記事では、ChatGPTの仕組みや使い方とともに、マーケティング業務に活用する具体的なアイデアを紹介します。 ChatGPTの基礎知識 2022年11月のリリース以降、使い勝手の良さから広く利用されているChatGPT。活用するうえで知っておきたい概要や仕組みをあらためて押さえておきましょう。 そもそもCh

新しくリリースされたChatGPTプラグインを使うことで、世界中の最新ニュースや研究論文を効率的に知ることができたり、高度なSEO分析、高クオリティな画像生成AIのプロンプトを自動で生成、動画の自動生成などなど、今までChatGPT単体ではできなかったことが簡単に実現可能になっている。 ここではそんな便利なChatGPTプラグインの中でも、特に業務効率化に役立つプラグインを3つ紹介する。 基礎）ChatGPTプラグインの導入方法Chat GPTプラグインを使用できるのは、現時点では有料版のChatGPT Plusを利用している方限定になっている。 実際にプラグインの導入方法と使用方法について解説する。 すでにこの方法はご存知という方はこのセクションはスキップして頂いて結構だ。 ChatGPT Plusに登録している状態で、画面左下にあるSettingsのBeta featuresからPlu

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 LLMのビジネス利用に関する注意点を扱う連載の最後となる今回は、「海外の法規制」についてまとめました。 ！注意・免責事項 本ブログに掲載されている情報については、可能な限り正確な情報を提供するよう努めていますが、誤情報が混入する場合や、情報の最新性が損なわれる場合もあります。また、情報の正確性を鑑みた際に、予告なしでの情報の変更・削除をすることもありますので、ご了承ください。 また、本ブログの掲載情報をご利用頂く場合には、読者の方のご判断と責任においてご利用頂きますよ

業務を効率化し、便利に使えるAI（人工知能）ツールはChatGPT（チャットGPT）だけじゃない！　画像生成やキャッチコピーの作成など、従来は人間にしかできないと思われていた領域を難なくこなす。そんなAIツールが日々続々と登場している。日経クロストレンドと日経トレンディが共同で厳選した最新「AIツール100」を紹介しよう。 本特集ではChatGPTをはじめとする生成AIを活用するための知識やノウハウを紹介してきた。特集第3回でStrategy Partners（東京・港）社長の西口一希氏が「進化するスピードは従来のテクノロジーと比べて100倍速以上という印象がある」と話していたように、AI技術が急速に進歩し、毎日のようにAIの新しいサービスが登場している。 画像生成や動画編集はもちろん、文書作成の支援、キャッチコピー作成など、ジャンルも幅広い。とはいえ「どんなツールがあるのか分からない」「

ControlNet(v1.1)の詳しい解説！輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 AIイラストはPromptだけだと思い通りのポーズが出せない。そこで既存の線画やポーズから出力をコントロールする手法がControlNet。できるだけ細かいところまで設定を見ていく。 ControlNetがv1.1にアップデートされたため随時記事更新中！推定モデルの解説はほぼ網羅(一部あまり使われてないと思われるものは掲載していない) かなり頻繁に更新しているため、履歴を最下部に掲載 最終更新時のControlNetのバージョン：1.1.201 はじめに この記事はStable DiffusionのExtensionであるControlNetのより深い解説を目指す。 なにをするもの？ 今まで殆ど運任せだった画像生成だが、ControlNetを使うことである程度ユーザーが

この記事は、GitHub Blogに4月7日に掲載された「What developers need to know about generative AI」の翻訳記事です。 昨今のニュースを席捲する「生成系AI（Generative AI⁠）⁠」ですが、厳密にはどのようなものでしょうか？ 生成系AIについて知っておくべきこと、また開発者にとってどのような意味を持つのかについて説明します。 皆さんはこれまでに、ChatGPT、DALL-E、GitHub Copilotといった生成系AI（人工知能）ツールについて聞いたことがあるかと思います。生成系AIツールを利用すると、メールの件名からプログラミングコードの関数、アートに至るまで、誰でも瞬時にコンテンツを作成できるため、幅広い関心を集めています。 様々な業界のコンテンツ制作に革命をもたらす可能性があることから、生成系AIとは何か、どのように利

Cookie規制とは、法規制やブラウザの自主規制によって、Cookieの利用が制限されることを指します。しかし、Cookie規制の詳しい内容や影響について正しく理解できている方はどれほどいるでしょうか。 このように考えている方は、この記事を読んでCookie規制への理解を深めていただければと思います。 Cookieには「ファーストパーティーCookie」と「サードパーティーCookie」の2つがあり、現時点でCookie規制の対象になっているのは主にサードパーティーCookieです。 サードパーティーCookieは、用途によってはユーザーが意図しない場所でもWebサイトを横断して行動履歴を収集しています。これが個人情報保護の観点から問題視され、規制が行われるようになりました。 この記事では、海外と日本の法律や、ブラウザによるCookie規制の内容をはじめ、Cookie規制がWebマーケティ

こんにちは。BizOpsエンジニアのにっしーです。 データ分析やOps自動化の仕事をしています。 昨今世界を賑わせているChatGPTですが、「どう業務で使うのかいまいちわからない。。」と感じている方が多いのではないでしょうか。 そこで今回は、ChatGPTを使った業務改善の実践例を3つ紹介します。 私がお手伝いしているmicroCMS社での実例で、業務をまるっと置き換えるというよりは業務の一部を切り出して担当してもらおう、というお話です。 プロンプトも載せています。参考になれば幸いです。 なお、自動化ツールにはpipedreamを採用していますが、Zapier、makeほか自前実装でも実現可能です。自社に最適なツールを選択してください。 📮 バックオフィス部門の効率化：問い合わせの分類 会社の問い合わせフォームから営業の連絡ばかり来てうんざりしませんか？ できれば必要な問い合わせだけに

まず、そもそもマーケティングファネルとはなんなのでしょうか？ マーケティングファネルとは、消費者が購入に至るまでの道筋を図にしたものです。 ファネルとは漏斗を意味し、マーケティングファネルで最も古典的なパーチェスファネルが漏斗のような形をしているためにこのように名付けられました。 マーケティングファネルの中にも、いくつかの種類がありますので、パーチェスファネルを含めて紹介していきます。 パーチェスファネルとは、消費者が商品を購入するまでの行動を「認知」「興味・関心」「比較・検討」「購入」の４つに分類して図式化したものです。 消費者の購買決定プロセスを説明する「AIDMAモデル」の図式化と同義と言ってもいいでしょう。 AIDMAモデルとは、 A（Attention）：商品やサービスの存在を認知する I（Interest）：興味を持つ D（Desire）：欲しいと思う M（Memory）：記憶

時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、

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はじめに 今まで commit message を「なんとなく」書いていたが、プレフィックスをつけることで、コミットメッセージに対する考え方が変わった。 そのおかげで開発効率が上がったので、その内容をシェア。 プレフィックスをつけるってどういうこと？ 以下のようにコミットメッセージの先頭に、なんらかの文字をつけること。 feat: xxx という機能を追加 fix: yyy で発生するバグを修正 refactor: zzz の機能をリファクタ のように feat, fix, refactor などがプレフィックスです。 最近 OSS の Contribution Guide などでよく見かけます。 導入したプレフィックスルール Angular.js/DEVELOPERS.md Angular.js の開発者ガイドに書いてあるメッセージを参考にしました。 以前のコミットメッセージ（例 ちなみ

Jason Mayes Senior Creative Engineer, Google Machine Learning 101 Feel free to share this deck with others who are learning! Send me feedback here. Dec 2017 Welcome! If you are reading the notes there are a few extra snippets down here from time to time. But more for my own thoughts, feel free to...

この記事は移転しました。約2秒後に新記事へ移動します。移動しない場合はココをクリックしてください。 こんなことをしてみたい ↑これがしたい pythonによる機械学習の勉強をしたので、実践ということで、人気アイドル「乃木坂46」の個人的に好きな5人のメンバーを区別して見ました。大きな流れはこんな感じです。 web上から五人の画像を100枚ずつ取ってくる 画像から顔部分を取り出して保存、テストデータの取り出し 画像の水増し モデルを定義して、学習 テスト(顔を四角く囲って、その人の名前を出力) 説明はこんなもんにして、彼女らの可愛さについて語りたいところですが、そういうブログではないので、少し技術的なことを書きます。 今回はjupyterを使って作業を進めました。notebook形式なので結果が見やすく初心者にはいい環境でした。環境は以下。 macOS:10.13.1 python:3.6.

セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い

さまざまなデータをグラフや表で分かりやすく表示するためのツールはいろいろありますが、その中の一つが「Googleデータスタジオ」です。Googleが作ったサービスという利点を生かし、GoogleアナリティクスやAdWordsなど同じGoogle製のサービスとの連携が簡単ということで、実際にGoogleアナリティクスとの連携を試してみました。 データスタジオ（ベータ版） | データの視覚化とレポートの作成 | 無料版を試す - Google https://www.google.com/analytics/data-studio/ まずはGoogleデータスタジオのページへ行き、「無料版を試す」をクリックします。 Googleにログインします。ログインしたいアカウントをクリックして…… パスワードを入力し、「次へ」をクリック。 Googleデータスタジオを使えるようになりました。「空白」をク