コンサル10人相当のプロジェクトを2人で対応という高コスパ 半信半疑で、ChatGPTで新規事業開発をしてわかったこと
「ChatGPTによる新規事業開発の進化」をテーマに、リブ・コンサルティングが新規事業やサービス開発に取り組む人に向けたイベントを開催。同社の先進技術研究組織「ACROBAT」の所長・森一真氏が、ChatGPTを新規事業開発に活用する方法を語りました。 前回の記事はこちら AIに適した知的労働 森一真氏（以下、森）：データの分析も知的労働ですし、チームビルディングもある意味知的労働かなと思いますが、特に情報処理的で、かつ問題が曖昧ではなく、ちゃんと定義できるものほどAIに向いています。いわゆるリサーチや分析はどんどん優先的にAIに置き換わっていきます。 新規事業アイデアは（スライドの）真ん中にあるんですが、若干情緒的なところや文脈的なところもありつつ、リサーチ等の情報処理的な業務負荷が著しく高いので、うまくプログラムを組むことでかなりAI化が進みやすいと思います。 逆にリーダーシップやチー
生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方
この2月に出版した「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」の中から経営層・事業リーダー向けの一部内容をピックアップしたセミナー資料です。 本書は、私の10社以上での生成AI領域の企業顧問や、これまでの企業経営、新規事業づくりの経験を全てつぎ込み、「生成AIを活用して強い事業と組織をつくるための方法」を豊富な事例と数々のオリジナルフレームワークと共に書き上げた渾身の一冊になっております。 その中から本セミナーでは、 1. 生成AIの本質的価値とはなにか 2. 成功する生成AIサービスのつくり方 3. 生成AIネイティブな組織をつくるポイント 4. 生成AI時代に企業や働き方、社会はどう変わるか？ という4つのテーマで内容をピックアップして話しています。 ぜひ自社の経営に生成AIを活用したい経営層、事業リーダーの方は参考にして頂けますと幸いです。
生成AI活用により9万6,000時間/月、 国内パートナー数の10%にあたる600人月相当の業務時間を創出
生成AI活用により9万6,000時間/月、 国内パートナー数の10%にあたる600人月相当の業務時間を創出 ～「AI活用No.1企業グループ」に向けて調査を実施～ ”すべての人にインターネット”を合言葉に、インフラ、広告、金融、暗号資産事業を展開するGMOインターネットグループ（グループ代表：熊谷 正寿）は、「AI活用No.1企業グループ」を目指し、グループを挙げて生成AIの活用を進めた結果、約9万6,000時間、国内パートナー（従業員）数の約10%にあたる600人月に相当する業務時間を創出しました。（※1）（※2） GMOインターネットグループでは、2023年4月に「AI（愛）しあおうぜ!プロジェクト」を立ち上げ、様々な施策を通じてグループ全パートナーのAI活用による生産性向上や、既存サービスへのAI機能実装、AI産業への新サービス提供を進めています。今回、プロジェクトの一環として、国内
【ChatGPT「GPTs（GPT Builder）」のおすすめ活用事例一覧】猛者達が開発した最強GPTsの使い方60選 | WEEL
【ChatGPT「GPTs（GPT Builder）」のおすすめ活用事例一覧】猛者達が開発した最強GPTsの使い方60選 2024 2/24 2023年11月、ChatGPTの新機能「GPTs」が公開されました。 GPTsを活用すれば、ChatGPT上で手軽にGPT搭載ツールを作れます。 しかもプログラミングなどの特別な知識も必要なく、自然言語だけで誰でも簡単に作成できるんです！ こんな画期的な機能、使わないなんて大損ですよ！ というわけで本記事では、SNS上で話題になったGPTsの活用事例60選を紹介します。 また記事の後半では、プログラミング知識ゼロの筆者が、実際にGPTsでツールを作成した様子もお見せします。 ぜひ最後までご覧ください！ なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる 【現在最強】GPT
「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった
ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
「AIで業務効率を10倍に」、電子機器大手「Anker」のChatGPT活用法 | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
画像や動画用シナリオをAIで自動生成すると、マーケティング部署がこれまで2時間かけていた業務がわずか15分に縮まる。ChatGPTを使って取扱説明書などの資料を翻訳すると、パッケージ制作部署では翻訳料が年間40万〜50万元（約800万〜1000万円）も浮く。メール返信やメール支援機能にAIを導入すると、カスタマーサービス部署では業務にかかる時間を週に150時間分も省くことができるほか、広告担当部署では平均広告収入が8%増加し、開発所要時間は5時間から数分単位に短縮するという。 大規模言語モデルに代表されるAI関連技術が盛り上がりを見せた2023年、モバイル充電機器ブランドANKERなどを傘下に有する「安克創新科技（Anker Innovations）」（以下、Anker）も、社内でAI導入の取り組みを始めた。既存の職位に従事してきた従業員にリスキリングに取り組んでもらい、業務効率を上げて業
大規模言語モデルを Fine Tuning すべきタイミングとその方法
プロダクトを生成系 AI で成長させるのになぜ Fine Tuning が必要なのか、どのような手順で進めればよいのかを解説したスライドです。 ビジネスモデルを決める Biz 、生成系 AI の特性を活かし迅速に検証する Dev 、将来の差別化を目指し生成系 AI をカスタマイズする ML のステップごとに解説し、なぜ AWS が一連のプロセスを行うのに最適なのかご説明します。 Biz フェーズを支援するワークショップ資料はこちらです。 https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop W&B 東京ミートアップで発表させて頂きました。 https://wandb.connpass.com/event/291609/
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
Azure OpenAIの「Add your data」で出来ること出来ないこと
この記事の主題ではないので簡単に説明しますが、PaaSへのアクセスを閉域化するのがPrivate Endpoint、PaaSからのアクセスを閉域化するのがVNet統合です。 非対応だった以前までの内容 では、登場人物全てが閉域化に対応しているのに、なぜ「Add your data」は閉域化できないのでしょうか。それはAzure OpenAIからCognitive Searchへの通信が執筆時点ではパブリックのみになっているからです。「Add your data」の仕組み図を閉域ネットワーク的に書き換えると以下の図のようになります。 ネットワーク閉域化をしている場合、インターネットからのアクセスを遮断するのでAzure OpenAIからのインターネット経由のアクセスができなくなります。そのため、執筆時点では「Add your data」は閉域化できないということになります。Azure Ope
生成AI活用の試行錯誤〜Ubie社での取り組み〜｜masa_kazama
生成AIChatGPTをはじめとするGenerativeAI(生成AI)は、テレビや新聞で見ない日はないくらいに話題になっています。YouTubeでも芸人さんがChatGPTを紹介する動画が多数出ています。（個人的に、芸人かまいたちの「ChatGPTに漫才を作ってもらう」という動画が好きです。） 企業でも、ソフトバンクやNTTなどの大企業が、会社を上げて生成AIの開発・活用をしていくと発表しています。行政においても、横須賀市やつくば市が生成AIを積極的に業務に取り入れようとしています。今後ますます多くの企業・行政・個人が生成AIを活用していくと思います。 このブログ記事では、AI×医療のベンチャー企業Ubieでの生成AI活用の試行錯誤してきた取り組み事例をご紹介します。今後の生成AI活用に少しでもご参考になれば幸いです。（プロダクトへの活用はまだ検証中なため、生成AIによる社内生産性向上の
Azure OpenAI Service を検証目的で使い始めるまでにやったことまとめ | DevelopersIO
Azure OpenAI Service を利用するための申請内容やチーム内の利用ルールを検討するために調べたことや対応したことをまとめました。作成した利用ルールの説明会の内容についても記載します。 以前に Azure OpanAI Service を検証目的で利用するための準備をする機会があったため、利用申請前に確認したことや利用のためにルール化したことを本ブログにまとめたいと思います。また、実施した利用ルールの説明会の内容についても記載します。 前提条件 導入・導入の前提条件は下記でした。 Azure AD は社内で導入済み Azure サブスクリプションは社内で払い出されたものを利用 チームの複数人が検証用途で Azure OpenAI Service を利用 Azure OpenAI を利用するサブスクリプションと Azure AD ユーザーとの信頼関係が既にある状態です。 もし組
第2回 LLM 勉強会
2023年6月19日（月）に国立情報学研究所にて第2回 LLM 勉強会を開催しました。 プログラム 勉強会の運営に関する議論（黒橋） NII からの話題提供（相澤） [資料] NICT の活動報告（鳥澤） [資料] ABCI トライアルの報告（坂口） [資料] レトリバからの話題提供（西鳥羽） [資料] サイバーエージェントからの話題提供（石上・佐々木） mdx プロジェクトに関する議論（ポリシー、各WGの進捗報告、mdx 利用方法）（河原・空閑） [資料1] [資料2] 参加者 現地15名・オンライン50名程度
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
ChatGPT In Action #2 大規模言語モデルが作るあたらしい顧客体験
# イベント概要 大規模言語モデル(LLM)を実際にプロダクトや実務に役立つ形で利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学びあうためのイベント第二弾。今回のテーマは、「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」 # 開催時刻 5/30 夜19:00-21:00 # タイムテーブル |時間 |タイトル|登壇者| |---|---|---| |19:00-19:10 | オープニング・挨拶 | 広木大地 | |19:10-19:20 | 機械学習エンジニアから見るプロダクト開発におけるLLM | LayerX 松村 優也 | |19:20-19:30 | ビジュアルコラボレーションツールにおけるAI活用 | グッドパッチ 西山 雄也 | |19:30-19:40 | 経営管理×AIが変える経営の未来 | ログラス 坂本龍太 |
生産性を圧倒的に向上できるオススメChatGPTプラグイン3選｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
新しくリリースされたChatGPTプラグインを使うことで、世界中の最新ニュースや研究論文を効率的に知ることができたり、高度なSEO分析、高クオリティな画像生成AIのプロンプトを自動で生成、動画の自動生成などなど、今までChatGPT単体ではできなかったことが簡単に実現可能になっている。 ここではそんな便利なChatGPTプラグインの中でも、特に業務効率化に役立つプラグインを3つ紹介する。 基礎）ChatGPTプラグインの導入方法Chat GPTプラグインを使用できるのは、現時点では有料版のChatGPT Plusを利用している方限定になっている。 実際にプラグインの導入方法と使用方法について解説する。 すでにこの方法はご存知という方はこのセクションはスキップして頂いて結構だ。 ChatGPT Plusに登録している状態で、画面左下にあるSettingsのBeta featuresからPlu
0421DS協会_ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷.pdf
発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU 2023/4/29 一部修正とAPIに関するページ追加 2023/5/11 ChatGPTの言葉の意味を補足する資料を追加。Azure OpenAI Serviceで使えるモデルの記載を一部修正・最新情報追記。 2023/5/15 一部Fine tuningとPromptに関する記載を修正 2023/5/26 Plugin補足資料を追加 2023/6/12 Fine tuningとPromptingの位置づけを一部修正 2023/6/16 非機能要件に対応するスライドを何枚か追加。リージョン情報などを更新 アジェンダ 1 GPTの全体像 GPTとは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ GPTによって実現されたサービス MicrosoftのGPT活用 国内のGPT導入の関連ニュース GPTに期待される用
大学の授業でチャットGPTをどう扱うかについての覚え書き
１ はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が（もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが）再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に
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