生成AIにおける報道コンテンツの無断利用等に関する声明｜通信・放送｜声明・見解｜日本新聞協会
2024年7月17日 一般社団法人日本新聞協会 日本新聞協会は、生成AIの事業者に対して、報道コンテンツを生成AIの学習等に利用する場合には許諾を得るよう繰り返し求めてきました。しかしながら事態は一向に改善されないまま、サービスの拡大が図られています。ウェブ上の検索に連動させてAIが回答を生成するサービス（検索連動型の生成AIサービス、検索拡張生成＝RAG）では情報源として、報道コンテンツを無断で利用しているうえ、記事に類似した回答が表示されることが多く、著作権侵害に該当する可能性が高いと言えます。 報道コンテンツは、新聞社や通信社が多大な労力とコストをかけて作成した知的財産であり、報道各社が著作権等の法的権利を有します。報道コンテンツを利用するのであれば、利用者が報道各社から許諾を得て、対価を支払うのが原則です。新聞協会は報道機関の努力へのタダ乗り（フリーライド）が許容されるべきではない
Google検索も不要に？ 検索AI「Perplexity」がスゴすぎてちょっと怖い
“AI検索”サービス「Perplexity」（パープレキシティ）がスゴい。 Perplexityは、質問に対してテキストで答えてくれる、チャットbot型生成AIだ。ChatGPTと似ているが、検索に特化しており、「Webの最新情報をベースに検索できる」点が異なる。 例えば、7月4日時点で東京都知事選（7月7日投開票）の最新状況を聞くと、こんなふうに答えてくれる。
BigQuery RAG による LLM 機能の強化 | Google Cloud 公式ブログ
Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI の台頭により、興味深い未来の AI 活用法が多く語られていますが、一方で限界もあります。生成 AI の主力である大規模言語モデル（LLM）は、特定のデータやリアルタイムの情報を活用できないことが多いため、特定のシナリオで効果を十分発揮できないことがあります。検索拡張生成（RAG）は、自然言語処理における手法で、2 段階のプロセスによって、より有益で正確なレスポンスを提示します。まず、提示された質問との類似性に基づき、より大規模なデータセットから関連するドキュメントまたはデータポイントを検索します。次に、生
Microsoft、RAGの機能を拡張、強化させたGraphRAGを一般利用可能に | gihyo.jp
Microsoft、RAGの機能を拡張、強化させたGraphRAGを一般利用可能に Microsoftは2024年7月2日、LLMが生成する出力の精度を向上させるために利用するRAG（検索拡張生成）の機能を拡張/強化した「GraphRAG」をGitHub上で公開した。 GraphRAG: New tool for complex data discovery now on GitHub -Microsoft Research Blog Welcome to GraphRAG RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、ユーザーのクエリに基づいて特定の分野や組織の内部ナレッジベースの情報を検索し、その結果を参照してAIの回答に組み合わせる技術。モデルを再トレーニングすることなく、これらの情報を生成結果に即座に反映できる。 一方、通常のRAG
データベースの値をちょっとだけ書き換えたら検索に数十分かかる様になって障害になった裏話 - STORES Product Blog
はじめに 2024年1月にリテール(ネットショップ・レジ)部門からサービス(予約)部門に異動になった @ucks です。 異動してからはスマートリストという機能の開発を行っていて、5月6日に無事リリースできたのと、開発途中で障害に至ってしまった部分があるので、裏側を少し紹介しようかなと思います。 はじめに スマートリストとは スマートリストの設計 検索の仕様変更 高負荷時のハンドリング そして障害へ 見逃した点 DBの実行計画確認時の見逃し 動作確認時の漏れ 監視先の漏れ ログの損失 おわりに スマートリストとは スマートリストの開発についての話を行う前に、まずはスマートリストについて簡単に説明しておきます。 スマートリストとは、特定の条件の顧客をラベリングする機能です。 早い話、最終予約日がいつ、予約回数が何回以上等の顧客の検索条件を保存しておいて、閲覧時にラベリングして、視認しやすくし
社内用AIアシスタント「おっさんずナビ」を作った話、そして人間らしく振る舞う重要性を認識した話 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは、羽山です。 みなさんは業務に LLM（生成AI）を活用していますか？ラクーングループでは生成系AI LT大会を開催するなど、積極的な利用を推し進めています。 そこで今回は私がその生成系AI LT大会で発表し、隙間時間で開発して、社内で幅広く利用されるに至った AIアシスタント「おっさんずナビ」を紹介します。 おっさんずナビは LLM + RAG（Retrieval-Augmented Generation）を利用した Slackボットで「ラクーンホールディングスの社風を教えてください」という質問に 社内事情を踏まえた回答 をしてくれます。 ファインチューニングを利用せず RAG のみで精度を高めているのと、ベクトルDBなどの外部リソースを必要としないのがポイントで、使い込まれた Slack ワークスペースさえあればアプリを起動するだけで 社内事情通のAIアシスタント ができあが
![社内用AIアシスタント「おっさんずナビ」を作った話、そして人間らしく振る舞う重要性を認識した話 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/292dc217b044ae9f6c9ffa45c4ee8295851f9349/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F07%2Fossans_navi_thumb.png)
【実習編】非専門家のためのQGIS ～OpenStreetMapのデータを入手しよう～｜はとば
I. はじめに QGISではOpenStreetMap（OSM）のタイルサーバを登録することで、OSMの地図をQGIS上に表示することができます（登録方法の解説はこちら）。 しかしながら、表示されるデータは画像形式なので、表示された地図についてユーザ側で色を変えたり、個々のフィーチャの表示を切り替えたりすることはできません。背景図として利用するには便利ですが、分析やオリジナルの地図作成に利用するには不向きです。自由な加工を求めると、シェープファイルやGeoJSONといったGISデータが必要になります。 実は、OSMは、タイル画像の提供だけでなくその画像の基であるGISデータも公開しています。というより、そもそもOSMのプロジェクトが「みんなで作る地図」なので、誰でもOSMのデータを入手・閲覧して、加工や修正を行い、アップロードできるような仕組みや権利体制になっています。 そこで、今回は、O
ソフトバンクユーザーなら、生成AI検索「Perplexity Pro」が1年無料に ワイモバイル、LINEMOも対象
ソフトバンクは6月17日、生成AIスタートアップの米Perplexityとの戦略的提携を発表した。ソフトバンク、ワイモバイル、LINEMOユーザーであれば、AI検索エンジン「Perplexity」の有料版「Perplexity Pro」を1年無料で使用可能だ。 Perplexityは、質問を入力すると、インターネットの最新情報をもとに文章で回答する生成AIベースの検索エンジン。情報源も表示して回答するため、信頼性の高い回答を得ることができるとしている。 Perplexity Proは、月額2950円（年2万9500円）の有料サービスで、複数の大規模言語モデル（GPT-4o、Claude-3、Llama3など）を選択でき、分析のためのファイルアップロード回数が無制限で利用可能。Playground AI／DALL-E／SDXLによる回答の画像生成の他、検索結果をユーザーごとに最適化するAIプ
社内文書検索&QAシステムの RAG ではないところ - Algomatic Tech Blog
こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 RAG システムの開発、いざ業務に統合するとなると結構大変ですよね。 構築してみたがユーザ数が伸びず、、なんてことはよくあると思います。 実際こんな記事も話題になりましたね。 本記事では、コラムとして RAG システムの設計で考慮したい点を自戒を込めて記述したいと思います。 誤っている記述等もあると思いますが、本記事を読んだ方の議論のネタになってくれれば幸いです。 また Retrieval-based LM の技術的な話は、以下で触れておりますので併せてご覧ください。 RAG とは RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、社内文書・長期記憶に該当する対話履歴・API 仕様書などの 外部知識資源 を、言語モデルが扱えるよう入力系列に挿入する手法です。もともと Lewis+'
Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か？「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」
Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調べました。 Kenn Ejima @ke
特化型モデルが日本の生成AI開発の勝ち筋
こんにちは、シバタアキラです。5月は皆様にとってもイベントの多い月間だと思いますが、私も日韓のAI Expoに出展、各所での講演、そして今週は日本人工知能学会の大会にて論文の発表も控えております。イベント参加は時間も取られますが、生の情報に触れるいい機会でもあり、今回は直近のAI業界の状況について私が学んだことを中心にご共有します。 出口の見えない日本のLLM開発に光？ 昨年末MetaとIBMが手を組んでアナウンスされたThe AI Alliance は、「オープンAI開発を推進する」と大義を謳ってLinux Foundationとも手を組み、今月日本でカンファレンス及びディナーがありました。これまであまり話題になってこなかった団体という印象を持っていましたが、ビッグネームなメンバー企業・団体が着実に増えており、かなりモメンタムが増している印象を受けました。 私も東工大の岡崎先生と、NII
〈リファレンス管理に革命！〉知らないとやばいEagleの世界｜およめ | デザイナー
いいな〜と思ったリファレンス、何に保存していますか？ 『良質なアウトプットは良質なインプットから』 デザインにおいて、参考となるアイデアを集める作業はほんっっっとうに重要な工程です。 いいリファレンスを集められたらもうほぼ勝ち確と言っても過言ではないでしょう。（多分） そんなに大事な作業にも関わらず、いろんなところのいろんな画像や動画を集めているうちに、「あれどこいったっけ？？」「何が良くて保存したんだっけ…」となることはありませんか？ 世の中、アイデア散らばりすぎ〜！！！かく言う私もしょっちゅうありました… そう、Eagleに出会うまでは！！！！ Eagle〜！！！俺たちの、Eagle〜！！！ 「なんでこんなに興奮してるの、落ち着いて？？」 「そもそもEagleってなんやねん！」 と言う声が聞こえてきそうですが… 読み終える頃にはあなたもきっと叫び出したくなるはずです。 Eagleって何
なぜ、最悪の業績なのに年商の20％にもあたる1億円の売上を手放してまで楽天市場から退店するのか｜鷲尾 岳 / ワシオ株式会社 3代目社長
【はじめに】・自己紹介こんにちは。 今年の1月にワシオ株式会社（以下ワシオ）の代表取締役社長に就任しました、三代目の鷲尾 岳（ワシオ タカシ）と申します。 鷲尾家の次男坊として1991年2月10日に生まれ、小学校5年生までは地元の公立、小６から私立の学校に転校し、中３までは福井県、高校は和歌山県にある姉妹校にて寮生活をしていました。 ここで詳しくは書きませんが、その学校の特徴として、「義務教育は最低限」「校則は生徒が主になって話し合って決める」「1年を通して大半のコマを占める”プロジェクト”という授業で目標を決め、達成に向けて何をするか生徒が決める」「やりたいことは大概やらせてもらえる」などなど、おそらくかなり一般的な学校からかけ離れた環境で多感な時期を過ごしました。 高校を卒業した後、大学で中国語を学んだので、卒業してからは父の伝手を頼って入社後すぐに中国で駐在させてくれる会社さんにご縁
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
表記揺れ検出ツール「テキストゆれないくん」 - inzkyk.xyz
その他のサンプル: Wikipedia:良質な記事, Wikipedia:長いページ 紹介 「テキストゆれないくん」は文章に含まれる表記揺れを検出するツールです。「コンピュータ」と「コンピューター」、あるいは「全て」と「すべて」といった同じ単語の別表記が使われていないかどうかをチェックできます。 「テキストゆれないくん」は元々このサイト (https://inzkyk.xyz/) の文章校正用に開発されました。機能が成熟してきたので UI を付けて公開します。 このページから手動で使う限り、「テキストゆれないくん」は商用/非商用を問わず自由に使って構いません。「テキストゆれないくん」は無保証で提供されます。 特徴 ウェブブラウザから使える このページをウェブブラウザで開いているなら、「テキストゆれないくん」は既に動いています。このページの最初にあるのは「テキストゆれないくん」を使うための完
Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 By Kazuki Motohashi, Ph.D., Partner Solutions Architect, AI/ML – AWS Japan By Kazuhito Go, Sr. AI/ML Specialist Solutions Architect – AWS Japan By Kenjiro Kondo, TELCO Solutions Architect – AWS Japan 生成 AI は会話、ストーリー、画像、動画、音楽などの新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種です。生成 AI によりアプリケーションが再発明され、新しいカスタマーエクスペリエンスが提供されます
基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ
検索ボリュームではなく、「検索ジャーニー」でコンテンツを考える方法 - ブログ - 株式会社JADE
こんにちは！JADEの垣本です。 最近一気読みしたマンガは『ダンジョン飯』、今いちばん続きが気になるマンガは『忍者と極道』です。 前回の記事「私がSEOのコンテンツプランニングで大切にしていること」では、「コンテンツを作るときに考えるべきことは？」という話を書きました。今回は、その手前の段階である「そもそもどんなコンテンツが必要？」という点を掘り下げたいと思います。 特に「検索クエリってどうやって洗い出すの？」「検索クエリをピックアップしてみたけど、優先順位の付け方が分からない……」という悩みをお持ちの方へ。私なりの回答をご提案します。 ※前回の記事に引き続き、当記事におけるコンテンツは、自然検索流入を増やすことをKPIとしたものを念頭に置いています。 よくある質問「月5本の記事を作りたいのですが、何から着手すべきですか？」 よくある質問への答え「検索ジャーニーから考えましょう」 実践：し
RAGの性能を高める「Self-RAG」を3分で理解する
本記事では、よく聞く「Self-RAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。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、RAGの新手法として昨年発表された「Self-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 この論文は「CRAG」[2]など、最近出ている別のRAGアーキテクチャにも影響を与えているので、理解する価値がありそうです。 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の性能を高めるための新しい手法です。ワシントン大学などの研究者によって2023年10月に提案されました。Self-RAGという手法を使うメリットは、回答品質を上げられること、ハルシネーション（幻覚）を減らせるこ
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