はじめに企業の業務において、請求書や領収書、名刺などの紙媒体の情報を電子化し、管理・活用することは非常に重要です。しかし、これらの作業は手作業で行うと多大な時間と労力を要します。また、人的ミスも発生しやすく、業務効率化の大きな障壁となっています。そんな中、近年、OCRの性能向上やLLMの性能向上によって、あらゆる業務の効率化できる可能性が高まっています。この記事では、写真や書類から情報を抽出する取り込み業務について、OCRとLLMを利用したソリューションについて紹介します。 情報抽出などの取り込み業務の課題情報抽出などの取り込み業務では、以下のような課題が存在します。 手作業による時間と労力の浪費 大量の書類を処理する場合、作業コストが膨大に 単純作業の繰り返しによる従業員のモチベーション低下 他の付加価値の高い業務に注力できない 人的ミスの発生 量が多くなるほど、入力ミスや誤読などの人的

米Microsoft（マイクロソフト）は米国時間2024年5月21日、年次イベント「Microsoft Build」で、生成AI（人工知能）によるユーザー支援機能「Copilot」の機能強化を発表した。複数の外部プログラムをつないで実行する「生成AIエージェント」を開発する機能や、個人だけでなくチームをサポートする「Team Copilot」を新たに追加。Copilotはユーザーをチャットで支援する機能から、業務を自動化する存在に進化しようとしている。 ユーザーがCopilotをカスタマイズできるローコードツール「Microsoft Copilot Studio」に、エージェントを開発する機能を新たに追加した。複雑なプロセスを自動化し、人の介入を最小限に抑えた自律的なエージェントを作成できるという。早期アクセスプログラムで限定的に公開されており、2024年後半にプレビュー版が提供される予定

生成AIサービスの活用によって生産性を劇的に改善させた企業がある一方で、期待した成果を得られずに結局使わなくなってしまったという事例も多い。明暗を分けるのは何か。いち早く生成AIを実装したコネクテッドワークスペース「Notion」の日本法人であるNotion Labs Japan ゼネラルマネジャー アジア太平洋地域担当・西勝清氏と、研究室や経営する会社でNotionを使っている落合陽一氏に、生成AIサービス活用について語り合ってもらった。 生成AI「使う人、使わない人」で生じるギャップ ――日本における生成AIサービスの活用状況をどのように見ていますか。 西 新しいテクノロジーは時折登場して世間を驚かせますが、今回のLLM（※1）については、当初、日本の大企業や官庁の反応は非常によかったと思います。ところが、それは初速のみ。今では海外のほうが活用が進んでいる印象です。 ※1 生成AIの種

つくりたい商品など会議のテーマを設定し、参加したメンバーで議論の上、その内容を基に資料を作成する――。商品開発の基本だ。博報堂DYホールディングス傘下の博報堂テクノロジーズはこのプロセスを、人の代わりに進めてくれる人工知能（AI）サービス「マルチエージェント ブレストAI」を開発した。同社と博報堂は同サービスの業務活用を開始したと2024年3月4日に発表。まずは社内利用に限定しており、2024年

~「AWS LLM開発支援プログラム」で開発、近日公開予定~ カスタマーサポートDXを推進するカラクリ株式会社（東京都中央区：代表取締役CEO 小田志門、以下カラクリ）は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWSジャパン）の「AWS LLM 開発支援プログラム」を活用し、2023年9月より国内最大規模となる700億パラメーターのLLMを開発いたしました。2024年1月18日に、LLMのベンチマークテスト「Japanese MT-Bench」で性能評価を実施し、国産LLMモデルとして最高性能（※）の評価が採点されました。世界市場での競争力を持った国産AIモデルの構築を加速するため、本モデルを公開可能な形に修正して、近日中に公開する予定です。 ※ 「Japanese MT-Bench」はStability AI社が提供しているベンチマークテストです。2024年1月18日に性能

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 野村総合研究所（NRI）とグループ企業のNRIデジタルは1月11日、2024年春以降にデータ漏えいリスクに対処する「プライベート大規模言語モデル（LLM）」を企業ごとに提供すると発表した。性能と効果はNRIの社内業務で検証済みという。 プライベートLLMは、米OpenAIの「GPT-4」など外部サービス型LLMに対して、ユーザーの機密情報や機微情報のデータを送信してしまいかねないリスクに対応するという。プライベートLLMでは、オープンソース型LLMをNRIのデータセンターのプライベートクラウドサービスや企業のオンプレミス環境で動作させる。機密性の高いデータの漏えいリスクを極少化してLLM学習に用いるとする。これにより金融機関など高次の情

個人情報の取り扱い体制について評価・認証する「プライバシーマーク制度」（Pマーク制度）を運営する日本情報経済社会推進協会（JIPDEC）は11月13日、8月に発表したPマークの審査関連書類が漏えいした事案について、調査結果を発表した。 8月8日、Pマークを取得した事業者1社から「ネット上でPマークの審査関連資料と思われるファイルが閲覧可能となっている」と連絡を受け、事態が発覚した。調査を行ったところ、Pマーク審査員1人が個人所有のPCに廃棄すべき審査関連書類を保存して持ち帰っていたことが明らかに。資料を保管していたNAS（Network-Attached Storage）に適切なセキュリティ対策がなされておらず、ネット上で閲覧できる状態になっていた。 その後の調査では、この1件以外にも最大888社の審査関連情報と審査員名簿が漏えいした可能性があることも判明。さらに、この審査員が2005年1

ベネッセホールディングスは10月27日、生成AIとノーコードツールの導入により、Web制作業務の効率化に成功したと発表した。「進研ゼミ 中学講座」のWebサイト制作する際、従来かかったコストが4割減、制作期間は8週間から3週間へ短縮できたという。2024年4月以降には既存のWeb業務プロセスを全面的に改革し、生産性の向上を図る。 ベネッセは7月から、進研ゼミのWebサイト制作・運用業務に生成AIとノーコードツールを導入するPoCを実施。これまで多くの工数が発生していた作業を、生成AIを活用することで効率化できるか検証した。3カ月の検証結果で、業務プロセスを抜本的に改革することに成功し、11月から新体制での制作・運用へ段階的に移行する。 生成AIによる効率化の例には、ライティング業務の自動化がある。紙のダイレクトメール用に作ったコピーを流用するのではなく、「Webに最適なコピー」を生成するA

LINEヤフーは10月13日、AIプログラミング補助ツール「GitHub Copilot for Business」を同社のエンジニアリング業務に導入すると発表した。開発業務に関わる全エンジニア約7000人が対象。テスト導入の結果、コーディング時間を約1～2時間削減できたという。 同社では6月から8月にかけて、LINEとヤフーのエンジニア約550人を対象にGitHub Copilotのテスト導入を実施。試験導入後、対象者へのアンケートやGitHub上の記録を分析したところ、エンジニア1人当たりのコーディング時間を約1～2時間削減できた他、GitHub上では一部作業の効率が10～30％向上していたという。業務効率化の傾向が見られたことから、正式導入に至った。 著作権侵害などを防ぐために、全利用対象者に対して、利用に関するeラーニングの受講を必須化し、リスク意識の向上も図った。GitHub C

はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答

マイクロサービス・アーキテクチャで 避けて通れない「切り出し」の話題 マイクロサービス・アーキテクチャに関わる話題は、以下の2つに大別される。 ・「モノリス」と呼ばれる大きなシステムから、どのような指針に基づき、マイクロサービス（注1）を切り出すか。 ・切り出されたマイクロサービスを組み合わせ、どのようにシステムとして機能させるか。 注1：本稿ではマイクロサービスを「十分に絞り込まれた責務が割り当てられた、凝集性・疎結合性に優れるWebサービス」と定義する。 このうち前者は、「なぜ、システムにマイクロサービス・アーキテクチャを適用するのか」という「Why」の話題として捉えられる。 それに対して後者は、「粒度が細かいマイクロサービスを組み合わせてシステムを構成することで生じる課題に、どのように対処すべきか」という「How」の話題と考えられる。 そうした意味では、システムからのマイクロサービス

はじめに 現場で役立つシステム設計の原則を知りたいと思っていたのですが、丁度現場で役立つシステム設計の原則について言及されている書籍があったので読みました。 gihyo.jp ある程度知名度のある書籍で、QiitaやZenn等でまとめられている方がいらっしゃるのですが、自分のアウトプットとして、感想も交えてまとめていきます。 全体の話 この書籍の雰囲気や見通しを立ちやすくするために、参考書籍の一覧を抜粋して紹介します。 『エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計ソフトウェアの核心にある複雑さに立ち向かう』『新装版リファクタリング既存のコードを安全に改善する』『SQLアンチパターン』『エンタープライズアプリケーションアーキテクチャパターン』『エクストリームプログラミング』 システム設計の全般を対象にしているのですが、ベースの思考としてはオブジェクト指向プログラミングから発展して、ドメイン駆動設

はじめに エンジニア職は、コンサルや営業などのフロント部門と比較すると、議事録を取る必要のあるミーティングの機会は少ないと思います。 それでも製品企画や設計などの各種レビューや、ユーザーへの業務ヒアリングやユーザビリティテストなど、議事録を取る場面はやってきます。 これまで読みやすいと思う議事録に出会うことがしばしばあり、そういった議事録を取れるように精進せねばな、と感じます。 また私自身、議事録を取るのが割と好きで、私がミーティングの主体でない場合、特に依頼されずとも議事録を取ることが多いです。 ・・・まあ、私が書いた議事録について「わかってんじゃん」と言われたことはありませんが、これまで議事録を読んできて、そして取ってきて、ここポイントだな、と感じている点をまとめてみます。 なお今回書くポイントは、私がよく出席する以下の2種類のミーティングの議事録の取り方に寄っていると思いますので、そ

リーマンショック後、世界の有力コンサルティング企業は、新しい事業の育成、その運営体制の企画、設計などに関する業務をIT先端企業などから受託してきた。そうすることで企業は迅速に、必要な業務運営の体制を整備できた。コロナ禍の発生によって、世界経済のデジタル化は一時的に急加速した。その結果、IT先端分野などで新しい業務運営の確立に必要なコンサルティング・サービスへの需要も押し上げられた。 しかし、競争の激化、世界的なインフレ進行、ウィズコロナへの移行、さらには世界的な金利上昇などを背景に、IT関連企業の成長期待は急速にしぼんでいる。すでに、米メタ（旧フェイスブック）などで、コンサル出身の経営幹部が要職を退いた。IT業界でのリストラは加速している。その成長を取り込んだコンサル業界などにもより強いリストラ圧力がのしかかろうとしている。 過剰投資、過剰採用を抱えたIT企業の退潮 足許、米国を中心に急速

こんにちは、アプリチームの imaizume です。 趣味でワーケーションをする傍ら、Retty投稿で47都道府県制覇を目指しています! 残念ながら今年は7割程しか達成できなかったので来年こそ達成したいと思います。 (Meetyも公開中なのでよければ是非お話しましょう) meety.net さてついに始まりました「Retty Advent Calendar 2022 Part1」の初回記事です。 Part2のカレンダーもありますのでぜひそちらもチェックしてみてください! 今回はSlackの定形やりとりを便利にする公式機能 “Slack Workflow” についての記事になります。 2年以上に渡るRettyでの運用を経て得られた知見を詰め込んだ記事となっております! まだSlack Workflowを知らない・使ったことがないという方は、ぜひこれを読んで業務効率化に役立ててもらえれば幸いで

はじめに 前回は、システム開発地図の特徴や、利用シーンなどを紹介し、システム開発にどのように役立つのかをお話ししました。 今回は、地図の見方を説明し、具体的な活用手順をお話ししたいと思います。 地図の構成要素 システム開発地図には、要件定義を中心として業務分析から実装までが描かれています。 システム開発地図のPDFは、豆蔵のサイトからダウンロードできます。 成果物は、メンバーの教育コストを考えて、なるべく標準の書式であるUMLを利用するようにしています。UMLと同等の表現力がある別の記法を採用しても構いません。現場のルールによってカスタマイズするといいでしょう。

■ これは何 ・「#SaaSLovers 秋のブログ祭り」16日目、Repro伊藤のプロフェッショナルサービス立ち上げについて書いたドキュメントです(記事というよりは反省文です) ・昨年執筆した前作「SaaSビジネスのプロフェッショナルサービスことはじめ」を読んでいることを前提として書いておりますので、まだの方は先に前作を読んでいただくとより楽しく読めるかと思います👐 ・SaaSLovers、昨日のAlp伊藤さんの記事はこちら ■ どんなことが書いてあるか？ ・SaaS企業Reproのプロフェッショナルサービスの一つ「ASO(App Store Optimization: アプリストア最適化)支援事業」の立ち上げから、ある程度事業として安定するまでにやったことを反省とともにつづっています ・フェーズ的には0→1、1→10でそれぞれの反省とあるべきをまとめました ・「前の記事読んだけど具体

新しい技術が出てきたとき、大多数の若い人よりも圧倒的にスピーディーに使いこなすおっさんは珍しくない。 新技術を習得する能力は、年齢よりも、「スキルを獲得するために必要なスキル」、すなわち「メタスキル」に大きく依存するからだ。 たとえば、ある開発ツールを導入すべきかどうか若い人に相談されたので、「まず、ドキュメントを読もう」と言ったら、「ドキュメントを読んでもよくわからなくて。。」と言う。ググったらすぐに公式サイトの至れり尽くせりのドキュメントが出てきたので、「これ読めばいいじゃん」と言ったら、こんなに大量の英語のドキュメントを読むのは無理だと言う。 あるいは、AIを導入するという話になったとき、「AIがよく分からないので教えて欲しい」と言ってきた若い人に、良質の入門書を勧めたら、数式が分からないので読めないのだという。数式の読み方を教えてみたら、数式以前に、そこで使われている数学概念自体を

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