OpenAIが「OpenAI o1(正式リリース版)」のAPIを公開しました。合わせて、AIとの音声会話機能を提供する「Realtime API」のアップデートや、モデル微調整機能のアップデート、GoライブラリおよびJavaライブラリのリリースも発表されています。 OpenAI o1 and new tools for developers | OpenAI https://openai.com/index/o1-and-new-tools-for-developers/ Our reasoning model @OpenAI o1 is now in the API! It comes with function calling, developer messages, Structured Outputs, and vision. 🍓 We also shipped WebRTC s

Amazon Web Services ブログ 株式会社シスラボ様の AWS 生成 AI 事例「新サービス企画における市場調査・分析業務を効率化する Marketing AI の開発」のご紹介 本ブログは株式会社シスラボ様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの上野です。 生成 AI の活用シーンが急激に増えてきており、今この瞬間に時代が変化しているのだと感じる毎日です。生成 AI の活用例としては、社内情報を活用したチャットボットや、長い文章や議事録などを要約させるといったお話をよく耳にするかと思います。一方で、Web 上で情報を検索して集めた情報をまとめるという活用例についてはいかがでしょうか。複数の情報を検索することに加えて、全ての情報を整理して見やすい形にまとめるというのは非常に時

AIモデルの開発には学習資料となるデータセットが必要不可欠ですが、すでに大規模なモデルはアクセスできるデータのほとんどを食い尽くしており、2028年までにデータを使い果たしてしまう可能性が指摘されています。AIとデータセットの現状について、学術雑誌のNatureがまとめています。 The AI revolution is running out of data. What can researchers do? https://www.nature.com/articles/d41586-024-03990-2 Synthetic data has its limits — why human-sourced data can help prevent AI model collapse | VentureBeat https://venturebeat.com/ai/synthetic-

この記事は 食べログアドベントカレンダー2024 の14日目の記事です🎅🎄 食べログ開発本部 技術部 データサイエンスチームのテックリードをしております富田です。 私は生成AI活用を推進するチーム内のユニットリーダーも兼任しており、私の専門性を活かしたトピックとして生成AI業務活用プロジェクトの立ち上げについての話を書こうと思います。 なぜ業務活用に取り組んでいるのか まず、生成AI業務活用とは何かについて説明します。 生成AI業務活用は、データサイエンスチームで進めている推進トピックの1つです。 データサイエンスチームは食べログのデータとAIの活用を推進するチームであり、データ基盤とAI基盤の改善やデータ利用の推進をしつつ、AIの導入も推進しています。 AIの導入推進は、①食べログ事業の中での様々な業務の中で生成AIを活用する、②食べログのサービスに生成AIを用いた機能を組み込むとい

米Google（グーグル）は米国時間2024年12月13日、企業内の情報を検索できるAIエージェント「Google Agentspace」を発表した。業務を自動化する社内向けエージェントをカスタマイズできるのが特徴だ。 米Microsoft（マイクロソフト）や米Salesforce（セールスフォース）などが業務用のAIエージェントサービスを発表しており、グーグルも続いた形だ。生成AIを、単なる支援機能から実際の業務をこなすエージェントへと進化させる動きが活発になってきた。 Agentspaceは社内データに接続された企業向けAIサービスで、ユーザーインターフェース（UI）は企業内ポータルサイトのようなデザイン。トップページからAIとの対話や検索が可能だ。 グーグルが提供するグループウエア「Google Workspace」に加えて、「Microsoft SharePoint」、「Sales

論文や本をまとめて調査や執筆に活用できるGoogleのAIアシスタント「NotebookLM」に、AIと対話しながら概要を聞くことができる機能などいくつかの新要素が追加されました。 NotebookLM announces NotebookLM Plus and other new features https://blog.google/technology/google-labs/notebooklm-new-features-december-2024/ NotebookLMは文章を分析してアイデア出しや思考整理を手助けするGoogleのAIで、文章の内容を理解したポッドキャストの司会者のような存在を作るなど、高度な文章要約機能が搭載されています。とある本の筆者は「自著を読み込ませると、NotebookLMが2人の人格を作り上げ、音声による対談形式の要約を生成した」などと報告していま

従来、店頭で香りを使った販促手法といえば、香り見本を棚に設置することぐらいしかなかった。これでは、「販促で差別化できない」「香りに対する消費者の反応を確認できない」という課題が残る。その点、2024年6月に試験的に提供を開始した「香りリテールメディア」は、香り体験をデジタル化することで課題の解決を目指す。試験導入を進めるカインズでは、芳香剤ブランドの売り上げが前年同期比2.16倍と成果が出ている。

11月後半に開催されたMicrosoft Ignite 2024では、数々の新製品や新サービス、新技術が発表されました。今年の主要テーマは、Copilotおよび生成AI技術に関するもので、Microsoft 365 Copilotに関しても数多くの新機能や最新情報が公開されました。本稿では、発表されたもののうち、筆者が注目しているものをピックアップして紹介します。

生成AI（人工知能）の活用が“第2章”に突入している。今後の生成AIの主役は、ユーザーの指示から意図をくみ取り、仕事や日常生活におけるあらゆる作業や手続きを実行してくれる「AIエージェント」に変わりつつある。生成AIの技術の1つである大規模言語モデル（LLM）を利用したこれまでの対話型AIは、ユーザーの質問に回答する「話し相手」に過ぎなかった。 AIエージェントは、ユーザーが自然言語で与えた指示をLLMが解釈し、適切な手段を選択して自律的に処理を実行する。従業員の出張を支援するAIエージェントを例に考えてみよう。AIエージェントはユーザーと出張について対話しながら、裏でWeb検索やAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）などを使って、場所や予算といった希望に合ったフライトや宿泊先を探し出す。さらに予約サイトに接続し、フライトや宿泊先を実際に予約する。AIエージェントから

ホーム ニューストップ ニュース（ニュースリリース） ブレインパッド、感覚的な言葉で検索を可能にする生成AI搭載「Rtoaster GenAI」のα版を提供開始 ブレインパッド、感覚的な言葉で検索を可能にする 生成AI搭載「Rtoaster GenAI」のα版を提供開始 － LLMとレコメンド技術の融合で、ユーザーの検索体験を革新 － 株式会社ブレインパッド（本社：東京都港区、代表取締役社長 CEO 関口 朋宏、以下：ブレインパッド）は、本日より、生成AI（LLM）と、ユーザー企業から高評価を得ている同社のレコメンド技術（*1）を融合した新製品「Rtoaster GenAI（アールトースター・ジェンエーアイ）」のα版の提供を開始することを発表します。正式版は、2025年以降の発表を予定しています。 「Rtoaster GenAI」は、感覚的な言葉による検索を可能にする機能を提供するもので、

はじめに MCPという仕組み？が考案、実装され始めていて簡単に試せるので、試してみます。 個人的に今後こういった「AIをうまく使うには」の需要が高まると思うので、MCPに付いてのキャッチアップ、実際使ってみての手触りについてわかるような記事を書きました 。 エンジニアMCP入門から、AIでなにかいい感じにできるものはないかという非エンジニア向け雑記として読んでください。 MCPとは MCP (Model Context Protocol) is an open protocol that enables secure, controlled interactions between AI applications and local or remote resources. MCP(Model Context Protocol)とはオープンプロトコルです。 標準化された方法でAIアプリケー

本投稿は、財務省主計局が公表した資料において、統計的な不備が存在するにもかかわらず結論を導いていると考えられる点を、事実ベースで指摘・説明するものです。 あくまでも事実に基づいた指摘を行っているものであり、陰謀論を助長する趣旨ではありません。根拠のない憶測や陰謀論には強く反対いたします。 1. はじめに昨今、103万円の壁引き上げで財務省に対して 「積極財政をすべきだ」「緊縮財政をすべきだ」などの議論が盛んに行われています。 今回の問題の本質はそこではありません。 財務省主計局がIMFの一次データを用いて相関関係を分析する際に、 適切な統計処理を行わないまま結論を導いています。 積極財政・緊縮財政を語る以前の不適切な統計処理の問題です。 では、なぜその不適切な統計処理が問題になるのでしょうか。 それは、誤った処理によって可視化されたデータやグラフを使って議論しても、 妥当な結論を得ることが

『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

この記事は Qiita に投稿した以下の記事と同一の内容です。 https://qiita.com/s_katagiri/items/7f06ca85f851e0a50516 概要 時系列データ、あるいは独立かつ同一の分布 (i.i.d.) の仮定が成立しない、観測点どうしで自己相関のあるデータに対する予測モデルの交差検証(クロスバリデーション)について書きます。情報量規準との関連まで書きたかったけど時間がないので時系列データとクロスバリデーションについてだけ書きます。 本文ではまず、最初のセクション1では交差検証がなんであるかを確認したうえで、時系列データは交差検証法の想定しているものではなく、そのまま使うことが難しいことを直感的に説明します。次のセクション2では、これまで提案された様々な時系列データに対する予測誤差の評価方法を紹介します。セクション3では、これらの性能を実験で検証した研

広告は消費者にどのような影響を与え、売上やシェアを生み出すのでしょうか。根拠のあるコミュニケーションデザインとはどのようなものなのでしょうか。今回から広告コミュニケーションの土台となってきた考え方の妥当性について考えていきます。まず、「ブランドイメージ」に関する基本的なファクトから確認していきましょう。コレクシア（東京・中野）執行役員で日本エビデンスベーストマーケティング研究機構の主幹研究員も務める芹澤連氏の『戦略ごっこ―マーケティング以前の問題』より一部抜粋して解説します。

年間16万円の費用削減 キリンビールが展開する「TAPPY（タッピー）」は、小型かつ使い勝手の良さから、急速に導入件数を伸ばしている業務用ビールサーバーだ。 特徴は、ビールが樽（たる）詰めでなく、3Lサイズのペットボトルに充填されている点。使い方もシンプルで、保冷機能が付いたビールサーバーにペットボトルを差し込み、ハンドルをひねるだけで注ぎ口からビールが出てくる。 一般的な業務用ビールサーバーは、本体のサーバーの他に、ビールが詰められた樽やガスボンベをそろえる手間がかかる。ビールを注ぐにも、サーバーと樽などを管でつなぎ、サーバーを洗浄する際は、ビールホースにスポンジや水を通すなどの作業が発生する。 タッピーであれば、こうした手間が省ける。ガスボンベを設置する必要はあるものの、外付けの樽は不要で、注ぎ口やアダプターは基本的に水洗いするだけでいい。キリンビールの調べによれば、導入店舗が1年間に

1080p、20秒という、業界最高スペックの動画生成AIとあって、さすがのクォリティとの声がありますが、謳い文句とは異なる部分もあり、触ってみた感想を、実例を示しながら述べていきます。 なお、筆者は月額200ドル（約3万円）のChatGPT Proプランに加入したので、Relax modeと呼ばれるモードで、Sora動画を無制限に生成できます。 人物のi2vは利用者制限中。うまくいくと素晴らしいSoraは、基本的に2つのモードで動画を生成します。まず、画面に映るものと動きをテキスト（プロンプト）で記述し生成するText to Video。 例えば、「Gigantic robot is fighting against monsters attacking people in Tokyo downtown」というプロンプトを記述して生成すると、次のような動画が出来上がります。 こんなシンプル

「スカイツリーは歩いて登れる」と答えるAI 日進月歩で進化する生成AI。ChatGPTから始まった生成AIのムーブメントも、今やClaude、Gemini、llamaといった代表的なものだけではなく、日本語に特化したELYZA LLMなど、多様な大規模言語モデルが登場している。 生成AIによって教育、アートなどの様々な分野で良い効果を生むと同時に倫理的な問題なども生じ、その使用について議論が盛んになっている。 同様に、ビジネスの現場でも課題が現れている。AIの『ハルシネーション』、事実と異なる情報を生成してしまう問題だ。 たとえば、東京の観光案内について尋ねると「スカイツリーを歩いて登れるんですよ」など、実際には不可能な情報を回答したり（ちなみに、東京タワーは外階段を歩いて登ることができる）実際には存在しない技術や商標について詳細に語ったりすることがあり、ビジネス活用においても信頼性に不安

はじめに 株式会社ファースト・オートメーションCTOの田中(しろくま)です！ 弊社では製造業向けのRAGを使ったチャットボットの開発を行っていますが、 RAGで読み取りづらいなと感じているドキュメントが"Excel文書"です。 LLMを悩ませる"Excel文書"とは ここで"Excel文書"と呼んでいるドキュメントは、 「構造化されたテーブルを保存しているExcelファイル」 ではなく、 「 セルに文書を書いたり、オブジェクトや画像を挿入することで、いわゆる一般的な文書を作成しているExcelファイル 」 のことを呼んでいます。 そもそも一般的な文書作成においてはExcelではなく、Wordを使えばよいのでは？と思われるかもですが、以下の点でExcelで文書の資料を作成することはそれなりに便利な部分があると思っています。 枠を使って、グルーピングすることでドキュメントの構成が見やすくなる