■ はじめに こんにちは、LayerX・バクラク事業開発の稲田(@HirotoInada)です！ 今回は事業開発をしていく上で必要になる”顧客解像度”をどのように上げていくのかに関して自身の経験を踏まえてまとめていきます。 この記事は 「BtoB事業開発アドベントカレンダー」 の6日目の記事です！ 前回は Pitta CEO 中村さんによる「toB事業立ち上げ時のBizOpsをどこまで設計すべきか」でした ぜひハッシュタグ「#BtoB事業開発アドカレ」をつけて感想などシェアをお待ちしております！ 全ての記事はこちらから(大人気につき2枠目も増設 計50人が参加してます) ・ BtoB事業開発アドカレ 1/2 ・ BtoB事業開発アドカレ 2/2 時間がない方向けのAIサマリー 時間がない方は、サマリーを読んでもっと詳しく知りたいなとなったら、ぜひ全文読んでみてください！ この記事は、事業開

3/22（金）より事前セール開催中！ ＞＞注目のタイムセールはこちら 「ロボット掃除機を買おうと思うけど、ルンバ以外の知らない名前のロボット掃除機が増えてる・・・」 「上位にエコバックスっていう会社があるけど実際どうなの？」 ロボット掃除機の種類が多すぎて比較をするにも一苦労！ 購入前に断念してませんか？ ランキングが高いからと適当に購入をすると、「自分の欲しい機能」がなかったと後悔する可能性があります。 ロボット掃除機は高額な買い物なので、事前に性能をしっかり理解してから購入しましょう。 この記事では、最近のランキング上位で見られるエコバックス(DEEBOT)とiRobot（ルンバ)とについて徹底比較しています。 記事を読むことでメーカーの違いや商品の性能の違いをしっかり理解したうえで自分に合った機種選びができますので、絶対に後悔したくない人は、ぜひ最後までご覧ください。

プロンプトの原則26ヶ条をまとめた論文が公開されています。 LLaMA-1/2, GPT-3.5/4を使用してスケール評価をした結果、これらの原則が応答品質を向上させると確認できているとのことです。 本記事では、詳細を見ていきます。 参照論文情報 タイトル：Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 著者：Sondos Mahmoud Bsharat, Aidar Myrzakhan, Zhiqiang Shen 所属：VILA Lab, Mohamed bin Zayed University of AI URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.16171 GitHub：https://github.com/VILA-Lab/ATLAS

LLMのRAG（外部知識検索による強化）についての調査結果が報告されています。 基本フレームワークと各構成要素の詳細、評価、そして今後の発展について言及されており網羅的です。 本記事では、その報告内容を抜粋してお届けします。 参照論文情報 タイトル：Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 著者：Yunfan Gao, Yun Xiong, Xinyu Gao, Kangxiang Jia, Jinliu Pan, Yuxi Bi, Yi Dai, Jiawei Sun, Haofen Wang 所属：Tongji University, Fudan University URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.10997 本記事の関連研究：LLMにナレッジグ

ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 「EDAって結局何したらいいの？」っていう声をよく聞く気がするので、無謀にも今回はEDAについて記事を書いてみました。 本記事はABEJAアドベントカレンダー2023 25日目の記事です。 EDAとは EDAは「Exploratory Data Analysis」の略で「探索的データ分析」と日本語では言います。 データの特性だったりデータから何が言えるかを把握するための分析であり、JohnTukey氏により1960~70年頃に統計学の分野で提唱されたようです。 今では機械学習の分野でも、「まずEDAをしてからモデルを作ろう」と言われる場面をよく見かけ、EDAをすることは当たり前になってきています。 en.wikipedia.org 本記事のモチベーション EDAに関する情報もたくさん調べると出てきますが、EDAのためのPythonライ

はじめにこんにちは！つむです🐈 8月より社内で実施するchatGPTをフル活用したUI勉強会を実施しています📚 開催までの背景や内容決定までのプロセス、プログラムをご紹介します🚩 使用するペルソナ・ユーザーストーリー・情報アーキテクチャ図を生成するプロンプトも公開しますのでぜひご覧ください✨ 自己紹介2022年KDDIにUXデザインコースで新卒入社（KDDIアジャイル開発センターに兼務出向中） auショップ向けDX施策やワーケーション施設検索サービス「タビトシゴト」などでUIUXを担当 背景UI業務多いのにUIデザイナーが少ないKAGデザイナーは基本的に上流を主戦場に置くUXデザイナーやサービスデザイナーとして業務をしている方が多いです。 しかし私は学生の頃からUIが得意たっだため最初はUIデザイナーからスタートし、徐々に上流へ足を広げる方針にしていただきました🙌 配属直後はUIデ

こんにちは、AI製品開発グループの太田です。 この記事では巨大言語モデルに基づくマルチエージェント技術についてご紹介します。 近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましいものであり、その中でも巨大言語モデル（Large Language Models、LLM）は注目を浴びています。 その中でもChatGPTは、その優れた自然言語処理能力により、様々な応用分野で高い評価を受けています。 本記事では、ChatGPTを基にした新たな応用技術である「LLMマルチエージェント」に焦点を当て、その可能性や機能についてご紹介いたします。 LLMエージェントとは？ まず初めに、「LLMエージェント」について簡単に説明します。 LLMエージェントは、巨大言語モデルをベースに構築されたAIエージェントです。 このエージェントは、自然言語でのコミュニケーションを通じてユーザーと対話し、自ら自身がすべきタスクを考える

記事のポイント 2023年はジェネレーティブAIの影響がマーケティング分野で顕著。大手ブランドがアーリーアダプターとなり、パーソナライズされたプロダクトデザインや音楽プレイリストの作成、AI生成グラフィックスを使用した広告キャンペーンなどが注目を集めた。 広告主のX離れが続き、その代替として新しいソーシャルメディアプラットフォームへの関心が高まった。特に、新しいプラットフォームでの実験が活発化し、ブランドが新しい手法を試みる動きが見られた。 「バービー」などのブランドIPを活用した映画の成功や、ウォルマートやターゲットなどのリテールメディアネットワークの成長が目立つ。リテールメディアは広告主にとっての魅力的なオプションとなり、広告予算の移行が進んでいる。 2022年と同じく、2023年もマーケターにとっては決して楽な年ではなく、不透明な経済、インフレ、プライバシーやプラットフォームの変化、

Google DeepMindから次世代のマルチモーダル生成AI「Gemini」が発表されました。「GPT-4を圧倒」や「人間の専門家を超えた」などの華々しい評価が発表され、驚くようなデモ動画も公開されました。 断片的な情報が飛び交う中、しっかりと技術レポートを読み解いてみます。 どんな生成AIモデル？ 定量的な評価は？ 具体例は？ Gemini - Technical Report はじめに革新的な技術が登場したとき、技術レポートや論文をしっかりと読むことが、急がば回れの近道です。華々しいデモ動画や断片的な二次情報の記事を読んでも、表層的な情報に踊らされて、技術の真の姿を読み解くことはできません。 Geminiに関しては、オープンソースではなく論文もありませんが、技術レポートが公開されています。しかし、60ページの大作であり、英語で書かれているため、多くの人が読むのをためらうでしょう。

弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 はじめに VSCodeは世界で多くの人が使っているコードエディタです。 開発の際に使用している人も多いのではないでしょうか。 今回はそんなVSCodeの拡張機能を一挙に紹介していきます。 拡張機能 VSCodeは世界中で支持されているコードエディタですが、最大の魅力が「拡張機能」です。 機能を追加して、より自分が使いやすいコードエディタにすることができます。 拡張機能のインストール 拡張機能のインストールのやり方を説明します。 アクティビティバーの拡張機能マークをクリックする（四角が4つあるマークです） インストールしたい拡張機能を検索する 拡張機能を選ぶ インストールをク

OpenAIのサイトを眺めていたら、Prompt Engineeringのマニュアルが出来ていましたので、自身のメモ用として纏めてみました。 https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering プロンプトエンジニアリングのマニュアル構成は6つの戦略からなっております。 明確な指示を書く 参照テキストを提供する 複雑なタスクを簡単なサブタスクに分割する モデルに「考える」時間を与える 外部ツールを使用する システマティックに変更をテストする 言語定義として、戦略と戦術の違いは、戦略は、具体的な目標や計画であり、それらを実現するための具体的アクションが戦術です。 1.明確な指示を書く  戦術としては、以下があります。 質問を詳細にせよ ペルソナを設定せよ デリメーターを使用せよ 複雑なタスクのためにステップを踏め 例を与えよ 回

効果検証においてABテストによる単純比較以上のことをやろうすると、因果推論の各種手法を用いることになります。しかし、因果推論は主義や用語などが統一されておらず、いつ何を使えばいいかが分からないというハードルがあります。 そんな因果推論の手法を整理し、初～中級者にとって学習・活用の見通しが立てやすいようにまとめたものが本記事です。 2023/12/6追記 もともとこの記事は「もう迷わない！効果検証のための因果推論手法のチートシート」というタイトルだったのですが、"迷わない" はどう考えても言い過ぎだったので、タイトルを修正しました。沢山手法があるけど違いが分からなくて混乱しがち、というのが執筆のモチベーションです。むしろ 迷子のお伴 として活用していただけると幸いです。 特にフローチャートの部分は、これに従っておけばOKという主張ではなく、あくまで手法間の関係を整理するためのもの、そしてこう

少し気が早いが、今回はGAFAを中心とするビッグテックの2024年を占うことにしよう。2024年も生成AI（人工知能）が最大のトピックスになるのは間違いない。ただし2023年は生成AIの能力向上に力が注がれた1年だったのに対して、2024年は生成AIのコスト削減が最大の課題になるだろう。 振り返ると2023年は、生成AIの能力が飛躍的に向上した年だった。年初の時点で既に、米OpenAI（オープンAI）が2022年11月末にリリースしたChatGPTが話題になっていたが、当時のChatGPTはまだGPT-3.5ベースであり、テキストを使った質問や指示（プロンプト）にテキストで応答できるだけだった。 それが2023年3月には次世代のGPT-4が発表され、テキストに加えて画像も含むマルチモーダルのプロンプトに対応することが予告された。実際に画像も扱えるGPT-4V（GPT-4 with visi

「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」をミッションに、医療プラットフォームを提供しているUbie株式会社の@masa_kazamaです。 この記事は#Ubieアドベントカレンダー5日目にエントリーしています。 今年は生成AI一色の1年でした。Ubieでは、生成AIをプロダクト活用と社内生産性向上の観点で取り組んでいます。(取り組みの詳細は、こちらの記事で紹介しています。) この記事では、社内生産性向上観点で、社内の業務プロセスに溶け込んでいて、なくてはならない使い方になっている事例を10個ご紹介します。その中のいくつかは、実際に生産性が倍以上になっていたり、外部委託のコストが半分になったりしています。この記事が、生成AIを活用している人や活用していきたい人のご参考になれば幸いです。 プロダクト活用にもいくつか事例が出ており、問診の内容を大規模言語モデル(LLM)を活用して要約する機能

みなさん、API経由でGPT-4Vが使えるようになったのはご存知ですか？ その名も「GPT-4V API」というモデル名なのですが、GitHubでスター10,000超えのAIツール・tldrawに採用されています。 このGPT-4V APIは、アプリ・サービスに目を与えてくれるすぐれものなんです！ 当記事では、そんなGPT-4V APIの活用事例のうち、SNSでバズったものだけを10個ピックアップしました。 最後まで読んでいただくと、APIで作れるアプリ・サービスのレパートリーが増えるかもしれません。ぜひ最後までお読みくださいね！ なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる GPT-4V APIとは？概要を紹介 「GPT-4V API」はChatGPT APIのなかで唯一、画像入力に対応しているモデルです

重大な問題を見逃す、いつまでも終わらないなど、設計レビューの活動が円滑に回らず悩むIT現場は多い。名古屋大学の森崎修司准教授が2023年11月に著した『なぜ重大な問題を見逃すのか 間違いだらけの設計レビュー第3版』（日経BP）から抜粋する形で、成果が出る設計レビューを実践する勘所を解説する。 「レビューのスキルは、ITエンジニアとして知識を得て開発経験を積み、レビューを担当していけば身に付いていく」──。この誤った考え方がはびこっているため、レビューの改善が妨げられています。 現実には、ITエンジニアとしてのスキルが高いベテランがそろった現場でも、効果の薄いレビューをしているケースは少なくありません。レビューを改善するには、レビューの基本となる考え方や標準的な手順を身に付ける必要があります。 何人かのレビューアーがそれぞれ思い思いにドキュメントをチェックしても、効果は上がりません。「今回の

2023年11月4日発売の「日経トレンディ2023年12月号」 ▼Amazonで購入する では、「2024年ヒット予測ベスト30」を特集。2024年は、様々な制限から解き放たれた人々が、堅実さを維持しながらも、「ここだけは譲れない」と“欲”を出す１年となりそうだ。「酒類・飲料」「食品」分野で、24年の消費トレンドを担う有望株を探った。 ※日経トレンディ2023年12月号より。詳しくは本誌参照 酒類・飲料 シン機能性ビール。焼酎多様化 【★★】Heineken 0.0（ハイネケン・ジャパン） 17年の販売開始以来、世界110の市場で支持されているというハイネケンのノンアルコールビール。23年10月、満を持して日本に上陸した。ビールと同様に醸造し、その後でアルコールだけを除去する製法で、本物のビールと遜色ない味わいに仕上げているという。 【★★】サッポロ クラフトスパイスソーダ （サッポロビー

第11回 RDBMSをデータウエアハウスに使う際の性能劣化、OLTP用途との違いを理解 データウエアハウスにまつわるトラブル 今回はデータウエアハウス（DWH）導入時のトラブル事例を紹介します。DWHとは、組織内の様々なシステムから得られる大量の構造化データや半構造化データを集積し、保存するデータ処理システムです。保存されたデータはBI（ビジネスインテリジェンス）やデータ分析に活用されます。 現代のビジネス環境では、AI（人工知能）を活用した機械翻訳、質問応答、画像認識、機械学習などの技術が急速に進化しています。同様にBIツールを通じてビジネスデータを収集・整理・分析し、視覚的に理解しやすくする技術も進歩しています。蓄積されるデータの量は飛躍的に増加しています。データ管理と分析の重要性が高まる中で、膨大なデータの活用は企業や組織にとって欠かせなくなっています。 DWHの主な特徴は、データを

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

AdeptやWayveなどに投資するAI特化のベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が160ページ以上に渡って、AIの現状をまとめたレポート、「State of AI」の2023年版が、2023年10月12日に公開された。 このレポートには今押さえておくべき生成AI市場や技術の状況が豊富な事例やデータとともにまとまっており、生成AIに事業として取り組む関係者は一度は目を通すべき内容になっている。 とはいえボリューミーなレポートを読む時間をなかなか確保できないという方も多いだろう。本記事では、そんな方々向けに特に興味深いスライドをピックアップして紹介していく。 State of AIについてこのレポートは、英国のAIに特化したベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が2018年から毎年発行している、AIの現状を、豊富な統計データとともに網羅的にまとめ