生成AIを業務浸透する方法～行政・病院での導入事例に学ぶ生成AIの活用法
2024年4月9日に実施した生成AIサミットでのFIXER藤井さんの内容をダイジェスト＆解説つきでお届けします！ ■概要 生成AIの導入が広がる中、組織内での浸透が思ったように進まないことが課題となるケースが増加しています。この課題に対処するためのアプローチや、導入を検討している企業がどのように導入を進めるべきかを、生成AIツール「GaiXer」の府省庁での成功事例や導入企業から出てきた課題事例を通じて成功の秘訣を学んでいきましょう ■藤井 俊平（株式会社FIXER Chief GaiXer Officer） 生成AIの導入が広がる中、組織内での浸透が思ったように進まないことが課題となるケースが増加しています。この課題に対処するためのアプローチや、導入を検討している企業がどのように導入を進めるべきかを、生成AIツール「GaiXer」の府省庁での成功事例や導入企業から出てきた課題事例を通
【Suno AIのおすすめ活用事例】AIを使いこなす猛者達のチート級の使い方10選 | WEEL
WEELメディア事業部リサーチャーのいつきです。 突然ですが、みなさんは、ユーザーが入力した歌詞を音楽に変えてくれる「Suno AI」という音楽生成AIをご存知でしょうか？ なんと、ユーザーが歌詞をテキストデータで入力するだけで、メロディやボーカルをAIが生成して1つの楽曲を完成させてくれるという優れものです。 すでに音楽やAIに精通している多くの方が実際に利用しており、X（旧Twitter）でとくに注目度が高いものでは、1,000いいね以上を獲得している投稿も珍しくはありません。 そこで今回の記事では、Suno AIの活用事例を13個ご紹介します。 最後まで目を通していただくと、Suno AIの使い道を理解できるので、音楽クリエイターや配信者として活躍できるかもしれません。ぜひ最後までご覧ください。 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
Dataikuを使って完全ノーコードで、1時間でRAG作成→AIチャットボットを作ってみた(自動車保険の約款編) - Qiita
Dataikuを使って完全ノーコードで、1時間でRAG作成→AIチャットボットを作ってみた(自動車保険の約款編)chatbotragDataikunocodeLLM 目次 1.はじめに 2.完成形のご紹介 3.環境準備 4.PDF読み込み 5.PDF文字起こし 6.RAG作成 7.AIチャットボット作成 8.おわりに 1. はじめに 4/25に下記の通りプレスリリースでDataiku Answers発表しました。 Dataikuが、企業全体で生成AIチャットを可能に Dataiku Answersは安全でカスタマイズされた拡大可能な対話型AIを企業に提供 Dataiku Answersは、データチームがエンタープライズ規模で検索拡張生成（RAG）を使用して生成AIを搭載したチャット機能を構築するための新しい方法です。Dataiku Answersを使用することで、指定した大規模言語モデル（
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
「ChatGPT」「Gemini」の“得意分野の違い”をプロンプト4種で比較してみた
関連キーワード 人工知能 テキストや画像を自動生成する「生成AI」（ジェネレーティブAI）を、ビジネスの効率化や顧客体験（CX：カスタマーエクスペリエンス）向上に役立てる企業の動きが進む。代表的な生成AIサービスとして、AIベンダーOpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」がある。それぞれどのような使い方に向いているのか。 本稿は、大規模言語モデル（LLM）「GPT-3.5」をベースにしたChatGTPと、LLM「Gemini Pro」をベースにしたGeminiに4種類のプロンプトを投げ、出力された回答を比較した。プロンプトはアイデア出し、コンテンツ作成、計画策定、開発支援の4つのテーマで作成した。 「ChatGPT」と「Gemini」の回答を4つのプロンプトで比較 併せて読みたいお薦め記事 連載：OpenAIとGoogleの生成AIを比較 第1回：生成AI“2大ツー
Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
RAGに質問分類させる「Adaptive-RAG」の解説
本記事では、「Adaptive-RAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、Adaptive系で現在、最も「コスパ」が良いとされる「Adaptive-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー RAGの回答精度を高めるための手法です。韓国科学技術院（KAIST）の研究者らによって2024年3月に提案されました。「Adaptive-RAG」という手法を使うメリットは、ユーザーからの入力としてシンプルな質問・複雑な質問、どちらも想定される場合に、「そこまで遅くなりすぎずに、ある程度の回答精度がでる」という点
【LLM】Ollama＋Open WebUIでローカルLLM環境を構築
Ollamaは、様々なLLMモデルをローカルPCで動かすことができる無料のツールです。 この記事では、OllamaとOpen WebUIを使用して、ChatGPTのようなインターフェースでテキストを生成する方法を紹介します。 Ollama・Open WebUIとはOllamaは、LLMモデルをローカルPCで動かすことができる無料のツールです。 MetaのLlama3やGoogleのGemmaなど様々なLLMモデルをOllamaにダウンロードしてローカル環境で利用できます。 Open WebUIは、Ollama用のWebインターフェースです。 Ollama単体ではコマンドラインでプロンプトを入力することになりますが、Ollama＋Open WebUIを使用することで、ChatGPTのようなインターフェースでテキスト生成が可能です。 ローカルPC（Windows）を使用する場合 ローカルPC（
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