ユーザーの声を大切にする すべての組織のために。 toitta(トイッタ)は、デザインリサーチ・マーケティングリサーチに携わるチームのために考案された、インタビュー後の発話分析を支援するソリューションです。 リサーチを通してインサイトの発見・仮説の精緻化を実現するまでのプロセスにひそむ課題を、「生成AIを活用した発話の構造データ化」で解決します。 インタビューの録画・音声データをAIで処理し、データを分析しやすい形に整えることで、ハードルの高いインタビュー分析を強力にサポートします。
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米OpenAIは7月25日(現地時間)、ネット上の情報にリアルタイムでアクセスするAI搭載検索エンジン「SearchGPT」を発表した。プロトタイプとして、少数のユーザーとパブリッシャーに公開する。 「何を探していますか?」と書かれたテキストボックスに質問をテキストで入力すると、AIがネット上の情報をまとめた回答を提示する。 米Googleの「AI Overview」(現在提供停止中)や米Perplexityの「Perplexity AI」と同様だ。 OpenAIが動画で示した例は、地域と期間を指定した音楽フェスの情報を求める質問で、回答は複数のフェスをリストアップしたものだ。 この回答に追加の質問として「〇〇は家族向けですか?」などと入力し、回答を得ることもできる。 OpenAIは、「Webからの最新情報に基づいて質問に迅速かつ直接的に回答し、関連するソースへの明確なリンクを提供する」と
トピックス 抽選で10名様にAmazonギフトカード500円、「ガジェット好きへのアンケート調査」実施中 ガジェット好きのみなさん! アマギフが当たるアンケートにお答えください!! sponsored 夏休みシーズン到来! 海外旅行に行くならeSIMが便利 「Holafly」のデータ無制限eSIMは海外で超快適! レンタルルーターやローミング要らず! sponsored 【情シス戦隊 サポートジャー#3】“システム管理者の日”特別編「情シスさんのいない一週間」の巻 情シス戦隊が“解散”のピンチ!? 危機を救うのは社員のみんなだ! sponsored 「さくっと作れる」から生まれるkintoneの課題を解決 業務改善をメニュー化した「キミノマホロ」で顧客とベンダーのギャップは埋まるか? sponsored それはASCIIオオタニ、ジョイゾー四宮社長が登壇したトヨクモkintoneフェスの一
Cloudflare Workersを中心とした、Cloudflareの開発者向け製品群(いわゆるCloudflareスタック)は、今やそれだけでちょっとしたサービスを生み出すことが不可能ではなくなってきています。 今回、システム構成をCloudflareスタックにほぼ全振りした新サービスをお仕事で作ったので、工夫した点を紹介します。 なお、本記事で紹介するサービスは7月4日に正式リリースしたばかりで、本格的なトラフィックをほとんど経験していない状態でこの記事を書き始めています。2ヶ月ほど運用した後での生の声は、8月25日に新潟で行われる、Cloudflare Meetup Niigataで講演枠をいただいてお話しする予定ですので、気が向いた方は新潟まで足をお運びいただければと思います。 他にも機会があれば登壇したいので、Cloudflare系のイベントにお誘いいただけますと幸いです! キ
Soraで短編映画、一部広告動画は炎上 OpenAIのSoraが2024年2月に発表されて以来、動画生成AIをめぐる動きが活発化している。Soraは非公開のまま一部のクリエイターにのみ提供されている状況だが、著名クリエイターや大手企業によるプロジェクトが次々と公開されている。 2024年6月に開催されたトライベッカ映画祭では、Soraを使用して制作された複数の短編映画が上映された。さらに、2024年5月初旬には、映像クリエイターのポール・トリロ氏がSoraを使用して制作したウォッシュド・アウトのAIミュージックビデオが公開され、話題となった。 また、玩具大手のトイザらスは2024年6月24日、OpenAIのSoraを使用して制作した初の商業広告を公開した。この広告は、トイザらスの創業者チャールズ・ラザラス氏の幼少期と、同社のマスコットであるジェフリー・ザ・ジラフをAIで再現したものだ。 ト
サイバーエージェントは7月26日、米Metaの最新AIモデル「Llama 3.1 70B」を使った新たな大規模言語モデル(LLM)を公開した。Llama 3.1 70Bをベースに、日本語データを追加学習させたもので、Hugging Face上で公開している。ライセンスはMetaの「Llama 3.1 Community License」に基づいており、商用利用可能だが、利用規約などに同意が必要となる。 「Llama 3.1」シリーズはMetaが24日(現地時間)に公開した最新LLM。15兆トークンを超えるデータでトレーニングしたとしており、複数のベンチマークで米OpenAIのLLM「GPT-4o」や米AnthropicのLLM「Claude 3.5 Sonnet」より優れているという。
「宇宙へ行ってみたい」 箱内をマイナス18度で5時間保つには 宇宙から戻ったアイス、味は 九州でおなじみのアイス「ブラックモンブラン」シリーズの特別パッケージにある、ユニークな〝注釈〟が、SNSで「二度見した」と話題になっています。「この画像は実際に宇宙に飛ばして撮影したものです」。製造販売している竹下製菓(佐賀県小城市)に真意を聞きました。 「注釈のさりげなさよw」 話題になっているのは竹下製菓のアイス「スペシャルブラックモンブラン」の55周年記念、特別パッケージです。 〝通常〟パッケージでは、「ブラックモンブラン」の背景に、ヨーロッパの最高峰・モンブランの雪山がそびえ立っているのですが、特別パッケージでは背景に広がるのは真っ暗な宇宙空間と、青い地球。 パッケージには、小さな字で注釈が入っています。「この画像は実際に宇宙に飛ばして撮影したものです」 このパッケージはXで、「注釈二度見した
2024年7月19日、75以上の国/地域のスタートアップが参加するビジネスピッチコンテスト「スタートアップワールドカップ2024」の東京予選が開催された。 東京予選会場(グランドハイアット東京)では、スタートアップが自社製品/サービスを紹介する展示ブースも併設された。ノバルスは、同社が提供する乾電池型(単一形/単三形)のIoT(モノのインターネット)デバイス「MaBeee(マビー)」を紹介した。 MaBeeeは、乾電池型のIoTデバイスだ。MaBeeeに乾電池をセットし、それをリモコンや熱中症計などの日用家電で使っている市販の電池と入れ替えて使用する。これだけで簡単に日用家電を見守り機器に変えることができるというものだ。 MaBeeeを活用した高齢者見守りサービス「MaBeee みまもりAir」の仕組みはこうだ。見守られる側(高齢者)がMaBeeeを搭載した機器を操作すると、MaBeeeが
はじめに 私はMarkdownで文章を書くのが好きです。もちろんこの記事もVSCodeを開いてMarkdownで書いています。 おそらくエンジニアであればMarkdownとの出会いはGitHubにReadMeを書くことなんじゃないかなと思います。 私もプログラミングを勉強しはじめたとき、 簡単なデータベースの関係図を書くのが課題だったような気がします。 ご存じの通りMarkdownは文字だけで表が書けたりして h2やh3などの見出しを#の数で表現できたり自分の中ではかなり感動したのを覚えています。 今現在は生成AIでの出力にMarkdownが使われているので エンジニア以外にもすっかり馴染んだと思いきや... 意外とまだまだMarkdownが知られていないなと感じることがありました。 この記事ではまだMarkdownの魅力に気がついていない人に向けて 自分なりのMarkdown愛を語ってい
むかし、「35歳を過ぎると、急に頑張らなくなる」という話を書きました。 「中年の危機」です。 なぜ35歳を超えると頑張らなくなるのか。それはロールプレイングゲームの終盤と同じだから。 私の世代であれば、ドラゴンクエストや、ファイナルファンタジーといったRPGに熱中した方も多いだろう。 だが、私は「最後までやりきったゲーム」が異常に少ない。 なぜなら、いつもラストダンジョンになると、やる気を失ってしまうからだ。 序盤はとても面白い。自分が強くなる実感が得られるし、新しい世界が次々に広がっていく。 ところが、中盤を経て、終盤になると、とたんにゲームはつまらなくなる。 作業的なレベル上げ。 探検しつくされた世界。 有り余るお金。 そうだ。 操作するキャラクターは強くなっているはずなのに、そこには「可能性」が無くなっているのである。 キャラクターが育ち、謎がとけ、世界の広がる可能性だ。 「可能性」
はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D
Google、BIツールのLooker Studioのグラフからプレゼンテーション用スライドを自動的に生成する「Gemini in Looker」の新機能プレビュー公開 Googleは、同社の最新生成AIであるGeminiをBIツールと統合した「Gemini in Looker」として、Looker Studio ProのグラフからGoogle Slidesのスライドを自動的に生成する新機能のプレビュー公開を発表しました。 Looker Studioは、Google SheetsやBigQuery、Cloud SQLやGoogle AnalyticsといったGoogleが提供するデータソースだけでなく、Amazon RedshiftやMicrosoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SnowflakeなどのデータベースやFacebook Ads、LinkedIn
世界の話題を牽引するAIチャット「ChatGPT」は、幅広いビジネス分野での活用が期待されている。Webビジネスを成功させるためには欠かせない業務のひとつであるデータ分析も、その例外ではない。 「Web担当者Forum ミーティング 2024 春」では、IT分野の記事執筆や講演、企業向け研修などを行っているAIコンサルタントのマスクド・アナライズ氏が登壇。本記事では「現実的なAIデータ分析」活用についての講演セッションの内容をレポートする。 データ分析とは? Web担当者にはなぜ必要?データ分析は、データの収集、データの整理、パターンの発見や問題を特定し、その結果を経営の意思決定などに用いている。データ分析にはさまざまな手法はあるが、分析手法やツールを使いこなすには、数学の知識やプログラミング学習が必要だ。 難しいことは生成AIに任せて、自分でもデータ分析を行いたいと思っている担当者も多い
Workspaceを利用するユーザーが生成AIを有効活用し、請求書の発行・管理・追跡や緊急対応が必要な問い合わせの抽出といった業務を効率的にこなせるようなプロンプトを考案するのが狙いだったようだ。 Business Insider編集部が独自ルートで入手した社内文書によれば、入賞者には賞品としてゴールドカラーのボマージャケットや現金などが贈呈された模様だ。 グーグルはコンペへのアイデア応募を促すための一種の刺激策として、クラウド部門の従業員に対し、問題解決を必要としている具体例を紹介してアイデアの提供を求めた。 その中身は、ある中小企業経営者が「Googleマップ」上に表示される自社のビジネスプロフィールについて、一般ユーザーが投稿するクチコミ(レビュー)にいちいち対応するのに難儀しているというものだ。 実際、この例に対してはある従業員から次のようなゴールデンプロンプトのアイデアが提示され
めまぐるしく変化するテックの世界。技術を身に着けるうえで学ぶべきポイントや学習環境なども年々変わっています。 そこで「もしもいまの環境で、テックのことをイチから学び直すことになったら、自分はどんな風に勉強したいか」というIFストーリーを通じて、技術との向き合い方を考え直してみる企画「テック転生」。 今回は、FinTech企業のSREを務めるYutaさん(@Y0u281)に“自分だったらこう進めたい、インフラ技術の学習ロードマップ”を伺いました。 パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地点は? サーバー構築の次は、ネットワークと資格の勉強を Linuxとネットワークを学んだらいよいよAWSの学習へ 自分が学んだ時より学習コンテンツが豊富 コミュニティを活用すると情報が増えてモチベーションも高まる パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地
小西秀和です。 以前の記事では、Anthropic Claude 3.5 Sonnetの画像理解・分析機能を活用して、Stability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で生成した画像を検証・再生成するAmazon Bedrockの使用例を紹介しました。 Claude 3.5 SonnetでStable Diffusion XLによる画像生成を要件が満たされるまで繰り返すAmazon Bedrockの使用例 本記事では、Anthropic Claude 3.5 Sonnetの画像理解・分析機能を活用して、Amazon Titan Image Generator G1で生成した画像を検証・再生成するAmazon Bedrockの使用例をご紹介します。 この試みは、前述の記事同様に生成画像の要件充足を自動的に判定することで、人間による目視確認の作業量削減も目指しています
はじめに こんにちは。新規事業のプロダクトマネジメントを担当している taison です。 先日、顧客への請求金額を算出するために日々実行しているデータフローを刷新しました。 その際に Datastream という Google Cloud が提供する CDC サービスを活用したことで、構築・運用が楽になったのでご紹介します。 なお今回は開発にご協力いただいている 株式会社 Rabee の abyssparanoia さんの提案・検証があって実現したので、ここで感謝させていただきます。 全体像 それまではとある BI ツールを活用して、請求根拠となるデータを各内容にあわせて出力するデータフローを組んでいました。 下図のように、プロダクトの RDB(アプリケーションデータ)そのものに直接接続し、BI ツールで生成したクエリを定期的に実行することで要件を満たしていました。 ただ、おかげ様で事業
以前同僚から、いくつかのプロジェクトやタスクを持っているときにどう進めると良いかという質問を受けた。僕はその時、価値が出るポイントまで一気に進めてから次のタスクに取り組むようにしていると答えた。この話についてブログに言語化してみる。 良くない進め方の一例 たとえばプロジェクトA(自分の担当分工数10日)、プロジェクトB(自分の担当分工数20日)で、合計30日分のタスクを持っているとする。この時良くない進め方は、両方ともを完全に並列に少しずつ行って、30日後に終わるということだ。1 このやり方だと30日後にならないとプロジェクトAもBも結果が出ない。もしプロジェクトAのみに集中して終わらせれば少なくともプロジェクトAの結果は10日後に出るのに関わらずである。 このやり方がまずいのは当たり前に見えるのだが、気をつけないとやってしまいがちである。なぜなら少しずつ進めれば、他の関係メンバーに「自分
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