◎「文系社員」でもデータ分析できる生成AIマニュアル by OUTPUT CAMP meets AI◎ 「イベントアンケートを取ったが、集計する時間がない」「販売データを収集したものの、分析手法が分からない」 文系のビジネスパーソンにとってデータ分析は、「やったほうが良さそうだが後回しにして…
デザイナーの keita です。 年始にベンチプレスの MAX 測定をしたら 105kg でした。今年の目標は 120kg です。 この記事では、生成 AI をデザインプロセスに取り入れるためにチームで試行錯誤した内容を紹介します。ぜひ、最後までお付き合いください。 きっかけ はじめに AI を使ってみる インタビューデータからペルソナを作成 まずは 1 人ずつ整理 1 人のペルソナに統合 ペルソナの課題抽出 リサーチを AI で代替してみた結果 AI が作成したペルソナを使ってみる ペルソナにヘルプセンターの記事を評価させてみる 結果 最後に あとがき ボツ案 文字起こしデータから記事を作成 出力された記事のトーンを変更 出力された記事 きっかけ 「ChatGPT をはじめとした AI ツールが便利なのはわかったけど、自分たちの業務をより効率化するためにデザインプロセスで代替できるところ
皆さん、OpenAIが公式のGPTsを開発をしていることはご存じですか? 実は、 OpenAI 謹製のGPTsにも有用なものがたくさんあります。 本記事ではOpenAIが手がけるGPTs、全22個をご紹介していきます。 GPTsの基本ついておさらいしたい方は以下の noteをご覧ください! それでは、早速見ていきましょう! 1. Data Analyst(データ分析)ファイルを入力するだけで、データ分析や視覚化をサポートします。データをより深く理解するための強力なツールです。 以下は、ニューヨークの不動産情報に関するファイルを入力した例です。「要点をまとめて」という簡単な指示で、データ分析から要点をまとめるところまで一気に行ってくれます。 2. Web Browser(ウェブ検索)インターネットから検索して、情報収集やリサーチをサポートしてくれるGPT。普通のChatGPTもブラウジング能
IT Leaders トップ > 経営課題一覧 > データ活用 > 事例ニュース > NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ活用 データ活用記事一覧へ [事例ニュース] NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ抽出/分析にかかるコストを54%削減 2024年2月22日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部) リスト NTTドコモは、全社規模でデータ活用を推進する中で、データ可視化アプリケーションを容易に開発するため、オープンソースのPython GUIライブラリ「Streamlit(ストリームリット)」を導入した。導入効果として、開発に着手してから8営業日でアプリを運用開始している。また、開発したアプリの利用により、データの抽出や分析にかかるコストを54%
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