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の今後の展望最近登壇で使っていたLLM関連技術の今後について触れた50ページほどの資料を公開します。 (予測や展望は個人の見解を多分に含む点をご容赦ください。) 細かい技術説明というよりみんな気になるAgent、LLMOps周りの実際に立ち向かって死にかけた経験を赤裸々に書いた感じです。取り組む前にこの屍を…
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、新人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
Five Levels Of AI Agents
IntroductionThis is a topic I really enjoyed researching and I was looking forward to writing this. Mostly because I wanted to demystify the idea of agents and what exactly constitutes an agent. Together I wanted to create a clear delineation between domain specific implementations and wide, general implementations which are referred to as AGI. Considering domain specific implementations, this is
9か月本気で生成AIの事業作りに向き合って見えてきたこと｜池田 晴紀｜シゴラクAI カンパニーCEO
株式会社Algomatic（アルゴマティック）で法人向けChatGPT「シゴラクAI」のカンパニーCEOをやっている池田です。 ■この記事のサマリ ・複数事業やってるAlgomaticだと、生成AIの課題のタネ・技術のタネ、シェアし放題 ・生成AIは絶対に来る。そのチャンスを逃さない ・顧客課題と技術の探索をやる ・ユーザーファーストに泥臭く向き合う ・事業成長に本気で向き合う組織を目指す この記事では、「なぜAlgomaticでの事業作りが面白いのか」「シゴラクAIが今向き合っていること」について書いていきます。 なぜAlgomaticでの事業作りは面白いのか以前のnoteで、Algomaticが複数事業をやるメリットとして、「黎明期に多くの魅力的な領域に事業を展開できる合理性」を挙げました。 実際に、9か月事業を進めてきて、「別テーマを掘っている仲間がいること」が事業開発していて新しい
Devin を含むAIソフトウェアエンジニアと周辺技術のざっくり紹介 - Algomatic Tech Blog
こんにちは。LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 本記事では最近注目を集めている AI ソフトウェアエンジニアに関するプロダクトについてざっくりと紹介します。 社内勉強会に向けたキャッチアップ資料として作成しており、加筆修正する可能性がありますが、本記事を読んだ方の議論のネタ程度になってくれれば幸いです。 おことわり 本記事では AI ソフトウェアエンジニアに関する 詳細な解説は含みません。 Devin を参考に AI ソフトウェアエンジニアと呼称していますが、主語が大きく曖昧性の高い表現を使用しています。詳細については 参照元をご確認ください。 不十分また不適切な言及内容がございましたらご指摘いただけますと幸いです。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本記事の目次 プログラム生成を伴う推論 Self-Refine (
5年後、生成AIでエンジニアの仕事はどう変わるのか？ メルカリ、LayerX、Algomaticの3社が語るAIへの取り組み
生成AIの技術革新が相次いだ2023年、生成AIを本格的に業務やサービスに導入する企業が増える中、生成AIの最前線に取り組むエンジニアは、現状をどう観察していて、今後どうなっていくと考えているのだろうか。本セッションでは、メルカリ、LayerX、そして2023年に創業したばかりのスタートアップAlgomaticの3社が集い、事業フェーズの異なるそれぞれの視点から、生成AIへの現状の取り組みや、今後期待する変化について語った。 生成AIへの3社の取り組み 「生成AIを本気で推進するトップランナーが語る！AIの展望2024年とその先」と題したパネルディスカッションでは、PIVOT 蜂須賀大貴氏がモデレーターを、メルカリ 石川佑樹氏、LayerX 松本勇気氏、Algomatic 南里勇気氏がパネリストを務めた。 冒頭で蜂須賀氏は「他の2社に負けない生成AIへの取り組み」というテーマを提示し、各社
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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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