生成AIの活用事例 10選｜masa_kazama
「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」をミッションに、医療プラットフォームを提供しているUbie株式会社の@masa_kazamaです。 この記事は#Ubieアドベントカレンダー5日目にエントリーしています。 今年は生成AI一色の1年でした。Ubieでは、生成AIをプロダクト活用と社内生産性向上の観点で取り組んでいます。(取り組みの詳細は、こちらの記事で紹介しています。) この記事では、社内生産性向上観点で、社内の業務プロセスに溶け込んでいて、なくてはならない使い方になっている事例を10個ご紹介します。その中のいくつかは、実際に生産性が倍以上になっていたり、外部委託のコストが半分になったりしています。この記事が、生成AIを活用している人や活用していきたい人のご参考になれば幸いです。 プロダクト活用にもいくつか事例が出ており、問診の内容を大規模言語モデル(LLM)を活用して要約する機能
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
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