sunaokaのブックマーク / 2024年4月7日

最初の100日で何をすべきで何をすべきではないか？｜miyasaka

人は無能に到達するまで昇進するという「ピーターの法則」というのがある。「階層型の組織においては、どんな人も、昇進を繰り返すことでいずれは能力の限界に達し、十分に職責を果たせなくなって無能化する。その結果、「あらゆるポストは、職責を果たせない無能な人間によって占められる」という。 https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-20919.html グロービスとくにリーダーが劇的な環境変化に異動、転職、抜擢で放り込まれるとこの法則が強烈に作用する。なぜなら周りの方が知識や経験があり自分がその組織内で最もそれがない人になってしまうからだ。一方で、この人は何かしてくれるのでは？という期待を関係者からは持たれる。「組織内で最も無能なのに最も期待される」という特殊状態を過ごすことになる。 12年ほど前に突然、社長をというキャリアチェンジを経験を

sunaoka 2024/04/07

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AIで商品名をクレンジングする、Llama2や、Google Cloud Gemini-proとVertex AIを活用した商品名の最適化

ECサイト上の商品名は、「送料無料」や「ポイント5倍」、「母の日」といった宣伝文句が付加され、本来の商品名が分かりづらくなっています。これらの不要なキーワードは、自然言語モデルを作成する際の妨げとなり、精度を上がりづらくしている一つの要因となっています。そこで、本記事では、これら不要なキーワードを効率的に除去する方法について、具体的な手法と事例を紹介します。データクレンジングの例、LLMオープンモデルを活用したアプローチ、さらにはGoogle Cloud PlatformのVertex AIやGemini-proを用いた解決策について触れます。 3行まとめ・商品名から頻出単語のリストを作成し、商品名から不要なキーワードを検索して除去する・オープンモデルでプロンプトを実行し除去する・Google Cloud Platform のVertex AI、Gemini-proで除去する