96%が満足！「わかる」AIエージェント実践型ワークショップ | Fintan
はじめに 本レポートは、TIS テクノロジー＆イノベーション本部 開発基盤センターの生成AI利用促進チームが2024年12月3日に実施した「AIエージェントワークショップ」の概要と成果をまとめたものである ワークショップは２部構成で実施し、株式会社ジェネラティブエージェンツ代表 西見 公宏氏と、AI論文メディア『AIDB』の運営等を行う株式会社Parks代表 水谷 健氏の２名をゲスト講師として招聘。両氏には講演とファシリテーションをご担当いただいた 本ワークショップは業界でも先進的な取り組みであったが、参加者満足度96%を達成し、実践的な学びの場を提供することができた 当記事を通し、本ワークショップへのご関心を寄せていただけますと幸いです。お急ぎの方は「ワークショップの概要」までの章をご一読いただけますとワークショップ全体のイメージを掴むことができます。 想定読者 生成AIエージェントを活
採用AIエージェント「リクルタAI」 - 1年間のプロダクト開発の裏側｜Ryoichi Takahashi │ 株式会社Algomatic Works
こんにちは、AIエージェントと人が協働する世界を作りたい、株式会社Algoamtic Worksの高橋と申します。 生成AIスタートアップの株式会社Algomatic Worksは、採用AIエージェント「リクルタAI」の第2弾として、スカウト業務特化の「リクルタAI ダイレクト採用」をリリースしました。 実は昨年2月頃より水面下でプロダクト開発を進めており、既に上場企業や外資企業、スタートアップ企業など中心に数多くのお客様にサービスをご利用いただいており、 手作業で業務をしていたときの10倍以上の成果 短期間で2名の内定承諾 など、人間以上の成果を創出するAIエージェントとなりました。 この記事では、約1年をかけて企画・開発を進めてきた「リクルタAI ダイレクト採用」の開発経緯や裏側を紹介します。 「AIエージェントってどうやって作っているの？」 「どうやってAIに採用業務をできるようにさ
Sakana AI
新手法「TAID」によって学習された小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」は、同規模のモデルの中で最高性能を達成しています。さらに、小規模のため、APIなどを介さずお手元のスマートフォンやPCで完結してチャットが可能です。ウェブアプリまたは、GitHubにてお試しいただけます。 本稿は、経済産業省とNEDOが推進するGENIACによって支援されたSakana AIの研究成果を紹介するブログシリーズの第3回目です。 概要 日常的な対話はもとより、数学やコーティングといった複雑なタスクまでも人間と遜色ないレベルでこなせるようになった大規模言語モデル（LLM）は、今後ますます多くの場面での利活用が期待されています。こうした大きな期待の一方で、LLMの開発・活用の現場では、莫大な計算資源の必要性が大きな壁として立ちはだかってます。まずLLMの開発現場では、「大規模データと巨大計
DeepSeek-R1の論文読んだ？【勉強になるよ】
本記事は、DeepSeek-R1の論文とDeepSeekMathの論文を読んだ私の理解をもとに記載しています。 本論文で使われている技術に関しては、ある程度の知識を持っているので、大きくは外していないとは思いますが、私の主観も入っている部分もありますので、ご了承ください。 また、DeepSeek-R1の論文が公開される前に、小型モデルに対して同様の実験（強化学習）をしていたグループがあるようです。 そちらのレポートは下記になります。 意図せず、DeepSeek-R1-Zeroの再現実験のようなレポートになっていますが、レポートの著者はDeepSeek-R1論文の公開前から実験していると主張しています。 こちらも非常に興味深かったため紹介です。 本論文の興味深いところ 本論文は、大きく分けて3つの構成でできています 強化学習による思考能力の強化 LLM（DeepSeek-V3-Base）に対
「AIオンボーディング」の重要性とAi Workforceの挑戦｜中村 龍矢 | LayerX 部門執行役員 AI・LLM事業部長
LayerX AI・LLM事業部長の中村 (@nrryuya_jp) です。昨日、弊社の生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」が三菱UFJ銀行様に導入されたことを発表しました。また、製品紹介ページもできました。 LayerXは、AIの進化に賭けて事業を展開しています。AIは多くの人々の働き方に影響を与えるでしょう。しかし、AIがどんどん賢く進化しても、必ずしも人間が思い通りに使いこなせるとは限りません。企業が新たに採用した社員を受け入れ定着させることを「オンボーディング」と言ったりしますが、AIにおいても、AIが働きやすい環境にするための「AIのオンボーディング」が重要です。 今回はそんな「AIオンボーディング」と、Ai Workforceの実現したいビジョンについて紹介します。 「AIオンボーディング」の必要性AI・LLMの進化人間の「脳みそ」に例えるなら、昔の機械学習は、
AIの民主化 | アクセンチュア
AIの民主化 ChatGPTの基礎を成すテクノロジーによる 業務変革とビジネスの再編 テクノロジー、規制、およびビジネスの急速な進化を見据える AIの新たなターニングポイント これまでの歩み | ジェネレーティブAIに向けたマイルストーン 購入かカスタマイズか？：ジェネレーティブAI ジェネレーティブAI時代への対応：導入時における6つの基本原則 加速化するAIの未来 用語集および参考資料 著者 03 04 05 08 12 19 21 22 はじめに ChatGPTにより人工知能（AI）の革新的な可 能性を世界が認知したことで、世界的な注目が 集まり、これまであまり見られなかった創造性のトレ ンドが生じています。人の会話と意思決定を模倣 することができるChatGPTの機能が、AIを導入す るうえでの真のターニングポイントとなってるのです。 今や誰もがあらゆる分野において、そのテクノロジ
社内での生成AI活用推進を成功させる実践方法｜リクルート プロダクトデザイン室
自己紹介こんにちは！プロダクトデザイン室 オペレーションデザインユニットの工藤照久（くどうてるひさ）です。普段は社内業務のDX推進に取り組んでいますが、最近はプロダクトデザイン室全体での生成AI活用を促進するプロジェクトにも力を入れています。 本記事では、これまでの活動を通じて得た学びや、社内で生成AIを効果的に活用するための実践的な方法についてお伝えしたいと思います。生成AIに興味がある方や、社内での活用に悩んでいる方々にとって、少しでも参考になる内容になれば嬉しいです！ 工藤照久（くどうてるひさ） プロダクトデザイン室 オペレーションデザインユニット 2015年にリクルートコミュニケーションズ（現リクルート） に中途入社。 社内の業務BPRやDX、AIの活用を推進。 昨今では生成AIを活用できる人材育成・リスキリング推進に従事。目次 １．はじめに生成AIは、IT革命を超える可能性を持つ
【生成AI起業のヒント #9】AI × クリエイティブツール編 | ANOBAKA
こんにちは、インターンの川野です！ 「生成AI起業のヒント」では、ANOBAKAが注目している海外の生成AIスタートアップを取り上げて、生成AIの活用方法を分析・解説していきます。 生成AI領域で起業を考えられている方にとって事業のヒントとなれば幸いです。 第9弾となる今回は、工業デザイナー向けクリエイティブツールを開発するスタートアップ・Vizcomを取り上げます。 1. 会社概要 ・会社名：Vizcom ・設立：2021年 ・本社所在地：アメリカ・カリフォルニア州 ・最新調達ラウンド：Series A ・最新ラウンドでの調達額：2,550万ドル ・主な株主：Index Ventures, Daniel Sturman（Roblox元CTO）など ・カテゴリー：デザイン ・公式ホームページ：https://www.vizcom.ai/ Vizcomは、工業デザイナー向けにAIを搭載したデ
【イベントレポート】AWS AI Day：生成AIの最前線に迫る最新事例と実践ハンズオン(2)AWS活用企業100以上の生成AI事例に見るビジネスインパクト創出の方程式 #AWSAIDay｜AICU media
2024年9月9日開催の「AWS AI Day」レポート第2弾！今回は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 金融事業開発本部長の飯田 哲夫 氏による講演「100 以上の生成 AI 事例に見る ビジネスインパクト創出の方程式」をピックアップします。 「つくる人をつくる」AICU mediaでは総力を上げてレポートしております。 ▶前回の記事はこちら 【イベントレポート】AWS AI Day：生成AIの最前線に迫る最新事例と実践ハンズオン(1)新人こそがAI開発のエース!?リクルートの最新事例 #awsAIday 生成AI導入企業の課題に切り込む！生成AIへの関心が高まる一方で、「具体的な活用方法がイメージできない」「社員の利用率が低い」という悩みを持つ企業も多いのではないでしょうか？ 飯田氏の講演では、AWSが支援する国内100社以上の生成AI導入事例を分析。そこから見えてきた、ビ
富士通「生成AI戦略」を5分で完全解説、他の大手SIer・コンサルの戦略と何が違うか？
【一覧まとめ】各社のLLM展開の最新動向とは？ 現在、生成AIの産業・ビジネス用途の活用が加速している。そうした中で、生成AIサービスを利用するというフェーズから、これまで進めてきたDXの取り組みや、既存の業務オペレーションに生成AIを組み込むといった活用が重要になってきている。 そうした流れの中で、生成AIと密接に関わる「大規模言語モデル（LLM）」の活用の在り方も変化してきている。具体的には、OpenAI社が展開するGPTなど、特定のLLMを活用するような在り方から、次第に業務特性や用途に応じて最適なLLMを使い分ける形式へと変化してきているのだ。 たとえば、富士通、NTT データ、NEC、IBMなど、業務特化の個別型LLMなどを展開する企業においても、自社独自開発のLLMと、汎用型LLM、オープンソースのLLMなど、複数のLLMを用途に応じて使い分ける「マネージドサービス型サービス」
Difyで複数のLLMを切り替えるチャットを実現する - Taste of Tech Topics
こんにちは、バックエンドエンジニアの前田です。 最近、南海トラフ地震の臨時情報や台風などもあったりして、自衛のための事前準備は欠かせないなと思いました。 さて、今回はDifyを使って複数の大規模言語モデル（LLM）を切り替えるチャットボットを作ってみたいと思います。 なぜ、この内容をやってみようかと思ったかというと、Difyは、複数のLLMを利用できるのですが、 それらは、事前に設定を行って利用するもので、ユーザーが実行時に切り替えて指定ができなかったのですよね。 とはいえ、これもノーコードで実現できるのが、Difyの強みです。 1. 概要 1.1.Difyとは 1.2. この記事で実現すること 2. アプリ作成 2.1. モデルの定義 2.2. モデルの選択 2.3. 変数の集約 3. 作成したアプリを動かしてみる 4. まとめ 1. 概要 1.1.Difyとは Difyは、大規模言語モ
15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー | DevelopersIO
15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode
「確実に売れるもの」を作れ──生成AI領域のプロダクト作り
「今この瞬間」のチャンスを逃さないこと 生成AI技術による革命が起きているこのタイミングは、「今しかない唯一無二のチャンス」だ。このチャンスを逃さないために、従来の新規事業づくりとは大きくマインドセットを変える必要がある。「今この瞬間」に正しいマインドセットで、アクションを起こすことが肝要だ。2年後、3年後に同じことをやっては出遅れてしまう可能性が高い。 そこでわれわれが常に意識しているのは、「打席数」と「打率」をいかに上げていくかということである。生成AIの領域は今まさに技術革新が猛スピードで進んでおり、それを活用してどのようなプロダクトやサービスが求められるのかはまだ誰にも分からない。 あらゆる産業が生成AIによって変革される可能性がある中で、「今この瞬間のチャンス」を勝ち取るためには、思い切って数多くのチャレンジをしていくべきだ。つまり「打席数」を増やすことが重要になる。ただし、ただ
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Grokの有益な使い方は「Xの投稿」をベースにXXXX年からのPostを調べて、という形でリサーチさせ、時系列でトレンドをまとめて、という言い方をすることで、比較的に正確に調べてくれる
2025/2/6 開催 #NIKKEI_Tech_Talk 30 【日経×ジェネラティブエージェンツ】AIエージェント化に向けて！日経電子版開発と記事検索の最前線 Xポストまとめ
The AI PM's Playbook: How Top Product Managers Are 10x-ing Their Impact in 2025
マルチモーダル / AI Agent / LLMOps 3つの技術トレンドで理解するLLMの今後の展望
masatoto (@masatoto) on Speaker Deck
100 以上の生成 AI 事例に見るビジネスインパクト創出の方程式
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