『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

電通は、2040年の社会実態を予測して顧客企業の未来の事業創造を支援する情報ツール「電通 未来ファインダー100」を開発し、12月12日に提供を始めた、と同日発表した。中長期先の未来から逆算し、未来を構想するためのヒントを8カテゴリー・100テーマ別にまとめた。国内の電通グループ6社とともに、各社の知見を集めて開発した。 6社は電通東日本、電通西日本、電通デジタル、電通コンサルティング、アイティアイディ、電通マクロミルインサイト。電通 未来ファインダー100は、独自のアプローチで企業の未来価値を見いだす電通グループ横断組織「未来事業創研」が手掛けた。2040年の日本は高齢者人口がピークに達し、労働力不足など深刻な課題が予測される。 表面と裏面で構成し、表面には公開済みの信頼できる外部情報を基に2040年の未来を考えるのに必要な市場規模予測など定量データと、それを踏まえた2040年の状態や社

明治大学 総合数理学部 宮下芳明研究室（以下、宮下芳明研究室）、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）、H2L株式会社は、宮下芳明研究室とH2Lが研究開発した味覚を再現する技術と、ドコモが開発した「人間拡張基盤」を連携し、相手の感じ方に合わせた味覚を共有する技術を開発した。 今回開発された技術は、味覚に関するデータを把握する機器（センシングデバイス）と、味覚の感度に対する個人差を推定し共有する「人間拡張基盤」、味覚を再現する駆動機器（アクチュエーションデバイス）の3つで構成されている。 具体的には、伝えたい味をセンシングデバイスで分析・数値化したものと、共有する相手の味覚の感じ方を、約25項目のデータをもとに人間拡張基盤上で独自アルゴリズムを用いて推定し、それらをアクチュエーションデバイスを通じて、相手に伝えたい味を再現する。 アクチュエーションンデバイスは、味の基本となる五味（甘味、酸味、

LoRA（Low-Rank Adaptation）はLLM（大規模言語モデル）や画像生成AI（人工知能）を効率良く調整する手法の1つだ。ある特定のタスクやジャンルに寄せた出力をするようにカスタマイズする「ファインチューニング」を行う際に用いる。米マイクロソフトのチームが2021年6月に発表した。

LLMの内部表現とは何か LLMに限らず機械学習モデルを理解してコントロールする上で、モデルの内部表現にどんな情報が含まれているのか知るのはとても重要です。 内部表現とは、モデルが入力データ（例えばテキスト）を受け取ったときに、そのデータを解析し理解するために内部で生成されるデータの表現です。表現はモデルの各層で異なる形式を持ち、最終的な出力（例えば文章生成など）に至るまでのプロセスに密接に関わります。内部表現は隠れた表現という言い方もできます。 これまで、内部表現を理解するための研究はたくさん行われてきました。しかし、スケールの限界や精度の悪さ、表現力の不足などが問題となり、なかなか実用的なアプローチとは言えるものはなかったと言われています。 そこでGoogleの研究者らは、LLMならば自分自身の内部表現を人間のために「翻訳」することが可能であると考えました。LLMがテキストを生成する高

研究視点から鳴らす今の生成AIブームへの警鐘 ――日本IBM主席研究員金山博氏が危惧する知の消費と「人らしさ」の重要性 「生成AIが出てきて悩んでいる。今の生成AIは作業の効率化を促進できている場面もあるのだが、人間が賢くなる、成長するという喜びを増幅する存在ではない。なのに、多くの方が両手を上げて賞賛している。効率化だけを求める風潮に危険を感じるのだ⁠」⁠。 こう語るのは日本IBM 東京基礎研究所の自然言語処理技術 主席研究員である金山博氏だ。金山氏は世界を変えたIBM社員の1人と言っても過言ではない。 IBMの認知型テクノロジー「Watson」がクイズ番組『Jeopardy!』で人間のチャンピオン2人を破ったのは2011年2月のことで、これは現在生成AIブームで沸く「第三次AIブーム」の火付け役の1つと私は捉えている。 Watsonの勝利は、機械学習と自然言語処理におけるAIの能力を広

日本の医療システムの再構築を目指すスタートアップ「カケハシ」のフロントエンド領域でのチャレンジ / Challenges in the frontend domain at “Kakehashi”

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

生成AIでDXは進化する？ 先進AI企業「4社」のホンネ、活用の失敗事例と現実解とは 2022年11月にChatGPTが公開されて以来、生成AIが注目されている。生成AIサービスを業務の中で使用するだけでなく、自社サービスの機能にも生成AIの活用を考える企業も増えてきた。しかし、生成AIを活用するには前提知識や慣れも必要となり、業務に生かし切れていない企業も多い。生成AIサービス活用の現状や、生成AIをDX活用する際のポイント、今後の企業における生成AIの活用について、ベイカレント・コンサルティング チーフエキスパートの小峰弘雅氏、Spiral.AI 代表取締役 CEOの佐々木雄一氏、エクサウィザーズ 常務取締役の大植択真氏、Algomatic 代表取締役CEOの大野峻典氏、ノンフィクションライターの酒井真弓氏（モデレーター）が語った。

NTTドコモが「生成AI」と「メタバース」に力を入れている。生成AIの急台頭で関心が大きく薄れてしまったメタバースだが、NTTドコモは生成AIによってメタバースを発展させようとしている。今回はその取り組みを紹介しよう。 「人間拡張基盤」で味覚を共有 NTTドコモは、同社やそのグループ企業が研究開発を進めている最新技術を紹介するイベント「docomo Open House」を毎年開催している。その内容はNTTドコモの主力事業であるモバイル通信技術だけでなく、コミュニケーションや都市デザインなど非常に多岐にわたる。2024年版であるdocomo Open House'24は、2024年1月17日から2日間にわたって開催された。 NTTドコモがNTTの完全子会社となって以降、NTTは基礎技術、NTTドコモはそれらを活用した応用技術と、研究開発分野のすみ分けがある程度進んでいる。 ただモバイル通信

オラクルはOracle Cloudで生成AIのマネージドサービスを提供すると発表しました。API経由で生成AIの機能を呼び出して利用することが可能です。 提供される生成AIのモデルはMetaの「Llama 2」と、オラクルが投資もしている生成AI関連のスタートアップCohereが提供する「Cohere」の2種類です。 利用者がデータを用いてモデルをカスタマイズすることもできます。 テキスト生成機能による新製品の宣伝文句の生成やマーケティングメールの生成、テキストから特定のデータの抽出や長文の要約、テキストの分類、チャットボットの作成など、生成AIのさまざまなユースケースに対応します。

正月もいよいよ大詰め。 とはいえ、AIは待ってはくれない、ということで昨日から「デイリーAIニュース」を再開しています。今週だけ過去の特番を全て見れるスペシャル仕様になっているのでこの機会にぜひ去年のAIの流れと基礎知識を振り返ってみてください。 さて、昨年末は怒涛のようにいろんな日本語対応のオープンLLMが公開されました。 東工大のSwallow-70Bや、Elyza13B、LightblueのQarasu-14Bなどです。 僕がよく使う「Wikipediaの内容を要約して会話データセットを作る」というタスクをそれぞれのLLMにやってもらいました。その結果を書いておきます。 各テストの動作環境はうちの社長(AI)こと継之助です。現在のスペックは以下 ・GPU NVIDIA A100 80GBx8 ・256GB RAM ・20TB SSD(RAID0) ・20TB HDD(RAID0) ・

Image made by DALL-E / BRIDGE 2022年後半、ChatGPTが登場したことでAI企業やハイテク大手の間で競争が始まった。 それぞれが大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの急成長市場を支配しようと競い合っている。そしてこの激しい競争の結果もあり、ほとんどの企業は言語モデルを独自のサービスとして提供することを選択した。 しかし、だ。その多くは基礎となるモデルのパラメーター、トレーニングデータセットやアルゴリズムの詳細を明らかにすることなくAPIアクセスを販売している。 一方、このようなプライベートモデルがトレンドにもかかわらず、2023年にはオープンソースのLLMエコシステムが急増し、サーバーにダウンロードして実行したり、特定のアプリケーション用にカスタマイズしたりできるモデルがリリースされた。オープンソースのエコシステムは、プライベートモデルと歩調を合わせ

KDDIは2024年1月1日より、auのテレビCMで人気の「三太郎シリーズ」の過去シーンから生成AIがアニメーションに仕上げたCMを年始限定で放映する。同シリーズは2024年で10年目を迎える。今回の限定CMはこれを記念したもので、過去の三太郎CM約160本から歌詞の内容に沿った映像を厳選し、生成AIがアニメーションにリメイクする。

GPT-4 Turbo with Vision × Azure AI Search × Azure AI Vision 時代のマルチモーダルエンタープライズサーチAzureCognitiveSearchChatGPTGPT-4AzureAISearch 2023/3/10 の公開から 9 か月経ちましたが、GPT-4 Turbo with Vision のパブリックプレビュー開始などもあり例の RAG アーキテクチャのレポジトリがマルチモーダル対応したり他にもいろいろ改良されています。 GPT-4 Turbo with Vision による回答が可能に Azure AI Vision と Azure AI Search を使用した画像類似検索が可能に Thought process UI の改良 その他多数→別記事で解説予定 1. GPT-4 Turbo with Vision による回答

Image made by DALL-E / BRIDGE 2023年は生成AIと基盤モデルの話題がすべてだった。しかし企業がワークフローにおいて生成AIを真剣に使おうとすればするほど、データ管理を整えることがいかに重要であるかに気付き出したのだ。 企業は常にビジネスの成功における高品質データの役割を理解していたが、生成AIの台頭によってその価値はさらに高まり、誰もがデータに注目するようになった。2024年はさらに大きな生成AIのストーリーが生まれると予想されている。そこで本稿では業界をリードする専門家やベンダーたちに、データ・エコシステムが今後の数カ月でどのように進化するかについて、それぞれの予測を語ってもらった。 1.リレーショナルはSQLから脱却する 最新のエッジ、IoT、または生成AIアプリケーションを活用してビジネスを成長させるにせよ、2024年の企業の大胆な計画には事欠かない。

★AIDB会員限定Discordを開設いたしました！ 会員登録／ログインの上、マイページをご覧ください。 Geminiは、テキストと画像を組み合わせたマルチモーダル推論に特化したLLMです。開発元であるGoogleは、Geminiは人間のような柔軟性と理解力を持つことを目指す存在だとしています。 本記事では、様々な常識推論タスクを通じてGeminiの性能を評価した研究を紹介します。 Geminiは登場からまだ間もなく、実験結果は貴重なデータかもしれません。 関連研究：Googleが「人間の専門家レベルを超える最初のモデル」とする『Gemini』発表、GPT-4を凌駕 参照論文情報 タイトル：Gemini in Reasoning: Unveiling Commonsense in Multimodal Large Language Models 著者：Yuqing Wang, Yun Zh

- PostgreSQLカンファレンス 2021 - チュートリアル - https://www.postgresql.jp/jpug-pgcon2021 - 詳細はこちら https://github.com/soudai/pgcon21j-tutorial

2023年の1年間、ChatGPTやMidjourneyなどの生成AIを使い続けて、得た知見をブログやYouTubeにて情報発信してきました。 僕は生成AIのユーザーでしかありませんが、音楽も映像も画像編集もコーディングもライティングも、どれもこれも生成AIに助けられてきた人間として、生成AIが今年どう進化していくかを予想してみたいと思います。 paiza転職について詳しくはこちら もうしばらくはChatGPT一強時代が続きそう 2024年も、もうしばらくはChatGPTが飛び抜けて強そうです。GPTがLLMとして優れているだけでなく、ChatGPTのユーザーインターフェースが優秀すぎます。 チャットで喋るだけという手軽さで、様々なプラグインの利用、DALL·E 3による画像生成、画像の解析など、様々なサービスを渡り歩かなくてもChatGPTだけで完結できるのが素晴らしいです。 また、GP

信じられないことだが、ChatGPTが公開されたのは、わずか1年前の2022年11月下旬だった。そこが始まりとなり、マイクロソフトからグーグル、アマゾンに至るまで、ほぼすべてのハイテク企業が生成AIの超特急に飛び乗った。 だが、企業や学校、事業などで時間とお金を節約する使用例を、技術者がどんどん発見するにつれて、世界中で「現実の世界」におけるこの技術の適切なバランスを見つける苦労も増えている。 今年に入り、AIの急速な登場と普及は、急速な技術革新と競争力の飛躍をもたらしただけでなく、道徳的・倫理的な議論を次々に巻き起こし、世界中でAIの実装に関する規制が作られたり、行政命令が出されることにもなった。同時に、安全で経済的に持続可能なAIの実装におけるオープンなフレームワークと、より大きな標準を開発しようとするグローバルな提携（最近のMeta + IBM AI Allianceのような）も生ま