AIの「見積もり返信」スピードが速すぎると成約率が下がる。180万件依頼「ミツモア」のABテスト事例と、「見積もりの自動化」で成約率が3倍になった話。｜アプリマーケティング研究所
AIの「見積もり返信」スピードが速すぎると成約率が下がる。180万件依頼「ミツモア」のABテスト事例と、「見積もりの自動化」で成約率が3倍になった話。 見積もり依頼プラットフォームの「ミツモア」を取材しました。 株式会社ミツモア 代表取締役CEO 石川 彩子さん、取締役CTO 柄澤 史也さん「ミツモア」について教えてください。石川： ミツモアは「くらしからビジネスまで」プロに見積もり依頼できるプラットフォームです。最大5件の見積もりを、最短1分で取得できます。 2022年6月時点で、累計依頼数は180万件を突破していて、売上もここ数年は「毎年2倍」ほどに成長しています。社員は250名ほどで運営しています。 最初の1年半は売上が伸びずに、銀行残高が数百万円、月の赤字も数百万円という状況で、1ヶ月後には「会社が潰れるかも」という瞬間もありましたが、なんとか資金調達ができて、現在では安定して成長
（結論はまだ出てない）ターミナルをいい感じにしたい話 - 駄文日記 2nd side
ここ1年ぐらい*1から、ターミナル環境を良くしようという活動を頑張っている。 今使ってる環境が Windows / macOS / Manjaro Linux と、完全マルチプラットフォームな感じになっておりそれぞれで違うものをあんまり使いたくはない。 悩んでるけど結論が出ないので、ここに備忘録的にかいておこうと思う。 設定管理 github.com Chezmoi www.chezmoi.io 以前記事も書いたけど、クロスプラットフォームなうえにスクリプトも実行できるのちょっと嬉しい。 deflis.hatenablog.com Sheldon github.com 最近やめたので理由を書いておこうと思って。 Chezmoiにはexternalという機能があって、これで外部リポジトリのデータを管理することができるので、実はシェルプラグインの管理はほとんどChezmoiだけでできてしまうこ
Amazon CodeWhispererでどの程度コーディングが効率化できそうか試してみた - Taste of Tech Topics
ここのところ気温も暖かくなり、外に出かけるのが楽しみになってきた、カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 いま世間を賑わせている生成系AI、ChatGPTは私にとって欠かせないものになりました。 そんな中つい先日、AWSから「Amazon CodeWhisperer」がGAになりました。 といことで、さっそく試してみました。 目次 概要 特徴 サポート サポートされるプログラミング言語 サポートされるIDE サポートされる自然言語 使い方 利用開始方法 基本操作 Lambdaで、DynamoDBのレコードを取得する処理と、そのユニットテストを書いてみた コード参照（Code references）を試してみる セキュリティスキャンを試してみる ドキュメントからわかったこと 安全性・セキュリティ ProfessionalとIndividualの違い 料金と制限 オプトアウト方法
「見積もれ」には「わかりません」で答えた Hacobuがフルリプレイスを成功させるまでの道のり
今動いているサービスを止めて、フルリプレイスすることはできるのかーー。そんな、一見無謀とも思える挑戦をやり遂げた企業がありました。株式会社HacobuのCTOである戸井田裕貴氏は、なぜクラウド型物流ソリューションである「MOVO」のフルリプレイスを決断したのでしょうか。その秘密に、レクターの代表取締役であり、日本CTO協会の理事でもある広木大地氏とともに迫ります。 HacobuのCTO ーーまずは戸井田さんに、自己紹介をお願いしてもよろしいでしょうか。 戸井田裕貴氏（以下、戸井田）：僕は、そもそものキャリアでいうとソーシャルゲームの開発が長くて。2011年から丸6年ぐらいなので、まさにソーシャルゲームバブル、スマホバブルがあったあの超加熱していた状態で、その時トップランナーだったgloopsという会社で、ソーシャルゲームをバンバン作っていました。そこの新規プロダクトのリードばかりをやってい
ChatGPTで記憶を持たせる｜ナッピー通信
こんにちは代表のサル君です。今日はChatGPTに記憶を持たせる方法を紹介します。 ChatGPTと記憶力ChatGPTは、大量のテキストデータをトレーニングデータとして使用し、そのデータを元に自然言語テキストを生成することができます。しかし、個別の対話の詳細を長期的に覚えることはできません。これは、ChatGPTが非常に大量のデータを扱うことができる一方で、短期的な情報を長期的に保持するためのメカニズムが欠如しているためです。 しかし、適切に設定されたプロンプトを使用することで、ChatGPTに一定程度の記憶力を持たせることができます。 対話の開始まず、以下のような対話をChatGPTと行います。 ユーザー: コンピュータサイエンスについてのブログを書きたいんですが、どんなことを書けば良いですか？ ChatGPT: コンピュータサイエンスについてのブログを書く場合、様々なトピックを取り上
Reactベストプラクティスの宝庫！「bulletproof-react」が勉強になりすぎる件
Reactアプリケーションのアーキテクチャの一例として公開されているGitHubリポジトリ「bulletproof-react」が大変勉強になるので、私自身の見解を交えつつシェアします。 ※2022年11月追記 記事リリースから1年ほど経過して、新しく出てきた情報や考え方を盛り込んだ続編記事を書いていただいているので、こちらも併せて読んでいただければと想います（@t_keshiさんありがとうございます！）。 ディレクトリ構造が勉強になる まずはプロジェクトごとにバラつきがちなディレクトリ構造について。 ソースコードはsrc以下に入れる bulletproof-reactでは、Reactに関するソースコードはsrcディレクトリ以下に格納されています。逆に言えば、ルートディレクトリにcomponentsやutilsといったディレクトリはありません。 たとえばCreate Next Appで作成
プロンプトインジェクション対策｜ChatGPT APIのLINEボットを一ヶ月運用して戦った記録 - Qiita
ChatGPTのチャットボットを安全に運用する方法 プロンプトインジェクションは、不適切な文字列や悪意のあるコードを含むプロンプトがChatGPTに送信されることで発生するセキュリティ上の懸念です。 2023/04/11現在、LINEボットとして公開されている多くのサービスでプロンプトインジェクション対策がなされていないようです。この記事では、プロンプトインジェクション対策の背景や具体的なプロンプトの例を紹介し、ChatGPT APIを安全に利用する方法を説明します。 背景 ChatGPT APIは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルで、自然言語処理のタスクを実行するために利用されます。しかし、APIを利用する際にはセキュリティ上の問題が生じることがあります。プロンプトインジェクションはその一例で、攻撃者が意図的に悪意のあるプロンプトを送信することで、システムやユーザーに悪影響を与え
GPTの仕組みを素人が素人にわかるように説明してみた（利活用する上で知っておいた方が良さそうなこと）：成迫剛志の『ICT幸福論』：オルタナティブ・ブログ
*セミナー主催者＆講師の方から「こちらのブログはセミナーの内容とは異なる主張が書かれており、私のセミナーで語った数学的な事実ではありません。」とのコメントをいただきました。具体的な誤認識の指摘や修正依頼ではないため、元となったセミナーについて明記していた箇所を削除する対応をしました。(2023/4/20) ーーー 先日、某セミナーに参加させていただきました。 巷に溢れている「ChatGPTの活用方法」「ChatGPTでひと儲け」のようなものとは異なる「ChatGPTの仕組み」を解説するセミナーでした。 素人の僕からすると、かなり専門的かつ数学の知識が必要な内容だったので、講義内容の10分の1も理解できていないと思いますし、また誤った理解をしているところも多々あると思います。 しかし、今までなんとなく思い込みで 「ChatGPT は巨大な知識データベース」だと思い込んでいたことが大きな間違え
AIサービスの利用方針を定めました - SmartHR Tech Blog
こんにちは。SmartHR 情報セキュリティグループ所属の @sasakki- と申します。 最近何かと話題の多い大規模言語モデルをはじめとしたAIサービスに関して、先月クラスメソッドさんから利用ガイドラインが公開されましたが、SmartHRでも利用方針を作成したので内容をご紹介します。 ＊弊社のAI活用方針は、「SmartHR AI活用ポリシー(https://smarthr.co.jp/ai-application-policy/)」をご確認ください。 背景 3月初旬にChatGPT APIが公開されて以降、社内から利用にまつわる会社としての考え方を求める声が高まってきたことから、利用方針をとりまとめることにしました。 利用方針 考え方 情報ごとの取り扱いを定めた”基本方針”と、基本方針内で使う上で”注意してほしいこと”の２つのパートで構成しました。 基本方針は、元々社内で定義していた
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エンジニアの成長機会はリリースサイクルの計測にあった
freee会計からマイクロサービスを切り出すのに4年かかりました / 4 Years for Carving Out A Micro Service from freee Accounting.