生成AIなどのテクノロジーの力でビジネス成長を目指す『Run with Tech』の活動紹介 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは。CTO室プラットフォームグループに所属している @yosshiです。 今回、私が参加している「Run with Tech（以下、ランテク）」というチームの活動内容についてご紹介させていただきます。 目次 ランテクについて なぜやるのか？ 活動事例 事例一覧 事例①：全社向け生成AI教育 スライドの一部抜粋 アンケート結果 事例②：生成AI利用時のプロンプト事例の共有 事例③：経営層向けの生成AI活用課題 主な課題はこちら 共有会の様子はこちら 課題に取り組んでみて 経営メンバーの感想 発表会に出席した社員の感想 事例④：記事タイトル生成時の生成AI活用 質問文 回答 事例⑤：インスタグラム 記事情報の取得 最後に ランテクについて コネヒトでは、Tech Visionの中でBeyond a Tech Companyというビジョンを掲げています。 ランテクは、このビジョンを実現す
CTOの頭の中：技術投資を最適化する｜Shin Takeuchi
ざっくり年収1,000万円のエンジニアが10名いる会社では、年間1億円の技術投資がなされているわけですが（地代家賃、ライセンスフィー、PC代など含めるともっと）、年間1億円を正しく詳細に把握して、投資をコントロールできている会社は少ないと思います。会社が創業期であれば、最低限作らなければならない機能などは分かりやすく見えていたりするのでまだしも、そのプロダクトでしっかりとした収益が成り立ち、上場企業となるようなレベル感のプロダクトに対する技術投資となると、一部の大きなプロジェクトは把握していても、細かな投資ポートフォリオを常に把握することは難しいのではないでしょうか？今回はこの部分に一石を投じてみたいと思います。 技術投資量を見える化する 投資の最適化とは言いますが、最適化というのは「To Be」の話ですので、まずは「As Is」を知らなければ話になりません。その、まず「As Is」を知る
いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ／開発ツール／有名なOSSや論文の紹介
大規模言語モデル（LLM）の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。 2024年2月現在では、OpenAIのAssistants APIやGPTs、Agents for Amazon BedrockやLangGraphなどがリリースされ、AIエージェントを開発するエコシステムも急速に発展しています。 そんな中、この勉強会では「いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門」と題して、LLMベースのAIエージェントの基本を解説します。 LLMベースのAIエージェントの基本的なしくみ（MRKLやReActなど）や各種開発ツール、有名なOSSや論文で実装されたAIエージ
Amazon Connect 音声品質の改善はできる？ - サーバーワークスエンジニアブログ
こんにちは。Amazon Connect専任担当の丸山です。 Amazon Connectの環境をつくりまくって散らかし放題なので大掃除をしたいと思っています。 しかし掃除は苦手なのでブログを書きます。 さて、今日はAmazon Connectを利用してみて音声品質が想像よりよくない、どうしたら改善できるのかしら。 というお悩みにお答えしたいと思います。 IP電話とアナログ電話の比較 IP電話の特徴 Amazon Connectの品質は？ IP電話ならではの音声品質の課題 前提確認 音声の流れ方 Amazon Connectの外の問題か中の問題かの切り分け方法 音声品質が悪くなるポイント 1. ヘッドセットの問題 1-1. マイク品質 1-2.PC接続方法 2.利用PC 2-1.ネットワーク接続環境 2-2.PCスペック 2-3.ブラウザ 3.インタネット接続 3-1.社内ネットワーク品質
Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 By Kazuki Motohashi, Ph.D., Partner Solutions Architect, AI/ML – AWS Japan By Kazuhito Go, Sr. AI/ML Specialist Solutions Architect – AWS Japan By Kenjiro Kondo, TELCO Solutions Architect – AWS Japan 生成 AI は会話、ストーリー、画像、動画、音楽などの新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種です。生成 AI によりアプリケーションが再発明され、新しいカスタマーエクスペリエンスが提供されます
トーク支援ツールUKABU「AI スクリプト テンプレート機能」リリース！目的に沿ったスクリプトをテンプレートから選ぶだけで、トークスクリプト＆フローチャートが作成可能に！ – インフィニティプレス – 最新ニュース・プレスリリースを配信
プレスリリース要約 株式会社UKABUは、トーク支援ツール「UKABU」にAI搭載の「AI スクリプト テンプレート機能」をリリースした。この機能は、営業シーンや問合せ対応などの会話目的に沿ったスクリプトをテンプレートから選ぶことで、トークスクリプト＆フローチャートを作成できる。また、UKABUは営業やコールスタッフと顧客のコミュニケーションをサポートするツールで、顧客情報を収集し、リアルタイムに切り替わるトークスクリプトやFAQを提供する。 株式会社UKABU（東京都渋谷区 代表取締役：丸山 隼平）が提供するAI搭載のトーク支援ツール「UKABU(ウカブ)」 は、営業シーンや問合せ対応などの会話目的に沿ったスクリプトをテンプレートから選ぶだけでトークスクリプト＆フローチャート作成できる「AI スクリプト テンプレート機能」をリリースしたことをお知らせいたします。 ■ 背景 会話に合わせて
Retrieval-Augmented Generationシステムの改善方法の紹介 - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
こんにちは、AI製品開発グループのファイサルです。 この記事では、Know Narrator Searchで使用されている文章参照手法、Retrieval-Augmented Generation（RAG）の精度向上方法について紹介します。 はじめに ChatGPTを始めとした大規模言語モデル（LLM）の登場により、AI業界、特に自然言語処理分野で多くの素晴らしい応用先が提案されるようになりました。 LLMは素晴らしい技術であることは間違いないですが、同時に幻覚（Hallucination）という問題を抱えています。 このHallucinationという問題は、LLMが事実と異なる情報をあたかも真実であるように回答するというもので、LLMの発表当初から指摘されていました。 この問題を解決するために、さまざまな手法が存在しますが、よく用いられるのが「Retrieval-Augmented G
フロントエンドから Amazon S3 にマルチパートアップロードしたい - カミナシ エンジニアブログ
はじめに Presigned URL（*) などで、Amazon S3 へのアップロード処理を実装していると、大きなサイズのファイルをアップロードしようとしたときに、以下のような課題に直面することがあります。 一回のPUT リクエストでアップロードできるサイズの上限が 5GB まで 単一の HTTP リクエストでアップロードするため、大きなサイズをアップロードしようとしたときに問題が起きる。例えば、アップロードの処理の途中で失敗したとき、最初からやり直しになる。 このようなときに活用したいのが、マルチパートアップロードです。マルチパートアップロードとは、その名の通り、アップロード対象のオブジェクトを小分けにしてアップロードする方法です。 AWS の SDK には、マルチパートアップロードが簡単に行えるような API が用意されているものの、多くは、S3 にアップロードを行うことができる I
無料で商用にも使える日本の郵便番号APIをリリースしました
jp-postal-code-api https://github.com/ttskch/jp-postal-code-api 日本の郵便番号から住所のデータを取得できるWeb APIです。 GitHub Pagesを使用して静的なJSONファイルとして配信している ため、可用性が高いのが特徴です。また、オープンソースなのでクライアントワークでも安心してご使用いただけます。もしリポジトリの永続性や GitHub Pagesの利用制限 が心配な場合は、ご自由にフォークしてご利用ください。 日本郵便によって公開されているデータ を元に住所データのJSONファイルを生成して配信しています。JSONファイルには日本語表記・カナ表記・英語表記の住所データが含まれています。ただし、以下の注意事項があります。 大口事業所個別番号の住所データは以下のように出力されます（元データ の内容がそうであるため）
Large Language Models are Zero-Shot Reasoners
Pretrained large language models (LLMs) are widely used in many sub-fields of natural language processing (NLP) and generally known as excellent few-shot learners with task-specific exemplars. Notably, chain of thought (CoT) prompting, a recent technique for eliciting complex multi-step reasoning through step-by-step answer examples, achieved the state-of-the-art performances in arithmetics and sy
生成AIの能力をどう評価するか？ ~激化するLLM競争を正しく見極めるために~｜こへもこ
はじめにはじめまして、ウイングアーク１ｓｔのこへもこと申します。 今回の記事では、大規模言語モデル（LLM: Large Language Models、以後LLM）の性能評価の裏側を紐解いていきたいと思います。 生成AI（Generative AI）、特にLLMの進化は目覚ましいものがあります。GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5, command R+など数々のモデルが登場し、その驚異的な能力により、自然言語処理（NLP）の分野だけでなく、多くの産業で応用が広がっています。（2024年5月時点） 多くの企業が自社のLLMの優れた性能をアピールしていますが、その発表を鵜呑みにすることは注意が必要です。各社の発表に対して、私たちが正しい目を養い、客観的かつ公正な視点でLLMを評価することが重要です。 本記事では、LLMの評価に使用される「MMLU」という指標をベースに、
東京都の生成AI活用事例集にツッコミを入れてみる｜saip(さいぴ)
この記事の概要 ・本記事は、東京都の文章生成AI利用ガイドラインに基づき、都職員による生成AIの活用事例集の評価と改善案を提案しています。 ・著者は生成AIを利用した事業でCTOを務める株式会社Trippyのsaip (@_saip_) です。 ・東京都が提供する事例集には創意工夫が見られる一方で、プロンプトの誤用や古い認識も指摘されています。 ・平易な言葉を使用し、ChatGPTの活用法について解説しており、AIを使ってストレスフリーな生活を送る方法を提案します。 ・良いプロンプトの作成方法やマークダウン記法の正しい使用方法、高品質なプロンプトの例も紹介しています。 ・AIとの効率的なコミュニケーションを促進するための具体的なテクニックが多数含まれています。 GPT-4で作成こんにちは、saip (@_saip_) です。 生成AIを利用した事業をしている株式会社TrippyでCTOを務
Your API Shouldn't Redirect HTTP to HTTPS
TL;DR: Instead of redirecting API calls from HTTP to HTTPS, make the failure visible. Either disable the HTTP interface altogether, or return a clear HTTP error response and revoke API keys sent over the unencrypted connection. Unfortunately, many well-known API providers don't currently do so. Updated 2024-05-24: Added the Google Bug Hunter Team response to the report that the VirusTotal API resp
テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイ ドブック（α版） 2024（令和 6）年 5 月 30 日 デジタル庁 〔ドキュメントの位置付け〕 参考資料。今後、デジタル社会推進標準ガイドラインへの編入を検討予定 〔キーワード〕 テキスト生成 AI、生成 AI、サービス開発者、サービス提供者 〔概要〕 テキスト生成 AI を利活用し、行政サービスや職員業務の改善の重要度が高まる中、リ スクを特定し、そのリスクを受容できるレベルまでに軽減する対応もまた重要になってい る。テキスト生成 AI に関連するリスクは多岐にわたるが、その多くはテキスト生成 AI 固有 でない AI システム全般に共通するものである。そこで、本文書では政府情報システムを対 象に、テキスト生成 AI 固有と見られるリスクに焦点をあて、留意点を紹介する。現段階 （2024 年 5 月現在）では、実践的なフレームワー
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https://arxiv.org/pdf/2307.03172
GitHub - amazon-connect/amazon-connect-snippets: A collection of dependency free snippets for working with Amazon Connect, in multiple programming languages.
https://www.meti.go.jp/press/2024/04/20240426003/20240426003-b.pdf
RYO-DATA｜経営者おすすめのコールセンターNo,1｜アップセルテクノロジィーズ
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