京阪ホールディングスは、2024年12月16日付けのニュースリリースで、京阪三条駅の地上駅跡地での再開発「（仮称）三条駅周辺プロジェクト」の開発構想届を京都市に提出したと発表しました！ 計画地は、京阪三条駅と市営地下鉄東西線三条京阪駅にはさまれた敷地面積：約6,400㎡で、1987年まで京阪本線の駅舎、1997年まで京津線の駅舎があった場所です。新ビルは、地上6階、地下2階、延床面積は約28,000㎡の複合施設で、ホテルや商業施設の入居を計画。祇園など東山地区の観光名所に近く、インバウンド向けに文化の発信や買い物の拠点整備を行い、2029年中の開業をめざす計画です。 計画地周辺は、三条大橋から東山を望む景観への配慮が求められる地域のため、鴨川沿いで12m、鴨川から離れるにつれ15m、20mという高さ制限があり、投資に見合う高度利用ができない、という課題がありました。 そのため、規制緩和をは

環境 生物資源の取り組み 水資源の取り組み 容器包装の取り組み 気候変動の取り組み キリングループ環境ビジョン2050 トップメッセージ 環境関連のエンゲージメント 環境方針 環境マネジメント体制 TCFD提言•TNFD提言などに基づいた統合的な環境経営情報開示 キリン・スクール・チャレンジ 環境関連ニュースリリース 環境課題への統合的アプローチ 環境の外部評価 環境トピックス

環境 生物資源の取り組み 水資源の取り組み 容器包装の取り組み 気候変動の取り組み キリングループ環境ビジョン2050 トップメッセージ 環境関連のエンゲージメント 環境方針 環境マネジメント体制 TCFD提言•TNFD提言などに基づいた統合的な環境経営情報開示 キリン・スクール・チャレンジ 環境関連ニュースリリース 環境課題への統合的アプローチ 環境の外部評価 環境トピックス

若年層は水をよく飲む。マイボトルも愛用している。ただし、マイボトルを使った給水には不満がいっぱい――そこに目を付けたのが、アサヒ飲料だ。同社は2024年12月2日に会員制のアプリ連動型ウオーターマネジメントサーバー「WATER BASE（ウォーターベース）」の実証実験を開始。洗練されたデザインのウオーターサーバーで給水すると、専用アプリで給水量を自動で記録できる。26年の本格導入を目指し、水を起点としたプラットフォームへの進化も構想する。 中心の「WATER BASE（ウォーターベース）」を挟み、アサヒ飲料未来創造本部CSV戦略部Sustainable Drinks推進特任部長の鈴木学氏（左）、同本部CSV戦略部長の三浦正博氏（右） アサヒ飲料は、若年層をターゲットとした会員制のアプリ連動型ウオーターマネジメントサーバー「WATER BASE（ウォーターベース）」の実証実験を、2024年1

想起率の高さと売り上げは密接に結びついている。では、競合に圧倒的な第一想起ブランドが存在する場合、2位以下の企業はどうすればよいのだろうか。トライバルメディアハウス 代表取締役社長の池田紀行氏は、特定のセグメントで想起されるブランドを目指すべきだと説く。本記事では業界2位以下のブランドが、想起されるにはどうしたらよいか解説する。 業界2位以下の企業がトップ企業と戦うためには、特定のニーズで想起されることが必要になる（画像／Studios／stock.adobe.com）

2025年度入社の新卒社員の内定式も終わり、多くの企業では人事部を中心に新人社員の受け入れ態勢を整えていることだろう。全社員共通のスキルはもちろん、マーケターに必須の専門スキルをどのように新人に教育していくかは多くの企業にとって悩みの種だ。日経クロストレンドは、24年春に行われた博報堂の新卒社員の新人研修に潜入取材。全貌を明らかにする。 「私たちの班は、課題となったブランドを『いつでもどこでも溶け込める究極の『サブキャラ』」と位置付けました」 2024年5月15日、入社間もない新卒の新入社員が、緊張した面持ちでプレゼンテーションを始める。社則では服装は自由だが、プレゼンの代表者はこの日に備えたスーツ姿だ。 その眼前に座るのは、講師役の先輩社員、博報堂ミライの事業室ビジネスデザインディレクターの伊勢壮太氏。時折、プレゼン内容に愛想よく大きく相づちを打ちながらも、視線は鋭い。 「プレゼン終盤に

私たちは以前にもGPT-4o-miniをファインチューニングして運用しているというお話をシェアして大きな反響いただきました。 上の記事では、GPT-4oの出力を人手で修正（アノテーション）して、GPT-4-miniをファインチューニングする運用をご紹介していますが、蒸留はGPT-4oの出力をそのまま使用するのが大きな違いです。 また、今回の発表の肝は、この蒸留をOpenAIのDashboad上で簡単に行えるようになったことです。 ですが、他社さんでも実際に蒸留を使っているというお話はあまり聞ないので、蒸留の基本とModel Distillationの使い方をご紹介しつつ、使い所と注意点をシェアしたいと思います。 o1-previewとo1-miniが同時に発表されたことを見ても、今後も"高性能で高価なモデル"と"少し性能は劣るが安価なモデル"は（多少の時期の違いがあっても）セットでリリース

Microsoftは2024年10月21日（米国時間）、2024年11月中に「Microsoft Copilot Studio」（以後、Copilot Studio）で「自律型エージェント」構築機能（パブリックプレビュー）と、ビジネスアプリケーションスイート「Microsoft Dynamics 365」で、10の自律型エージェントを提供すると発表した。 Copilot Studioは、対話型AI（人工知能）アシスタント「Copilot」の構築が可能なローコード開発基盤だ。Microsoftは自律型エージェントについて、「AIが主導する世界における新しいアプリだ」とした上で、「全ての組織は、シンプルなプロンプトに回答するエージェントから完全自律型エージェントまでさまざまなエージェントを活用するようになる。エージェントは個人やチーム、または部門部署に代わって、あらゆるビジネスプロセスを自律的

生成AI（人工知能）の精度を高める手法として、大規模言語モデル（LLM）と検索エンジンを組み合わせたRAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）の利用が盛んだ。ところが米Google（グーグル）によれば、RAGよりも性能を高めやすい手法があるのだという。「メニーショットICL（Many-Shot In-Context Learning）」や「ロングコンテキストICL（Long-Context In-Context Learning）」と呼ばれる手法だ。 「ロングコンテキストICLを利用すると、RAGに比べて性能が12ポイント向上した例も出てきている」。Google Cloudが2024年10月24日に開催した生成AIに関するイベント「Generative AI Summit Tokyo '24 Fall」で、グーグル・クラウド・ジャパンの寳野雄太テク

Last Updated on 2024-11-03 07:50 by admin 株式会社オルツ（東京都港区）は、2024年10月29日、軽量大規模言語モデル「LHTM-OPT」シリーズの最新バージョン「LHTM-OPT2（ラートム・オプト2）」をリリースした。 主な特徴と性能は以下の通り： • RAG（検索拡張生成）精度評価において： WikipediaデータセットでGPT-4oと同等の精度（LHTM-OPT2：91.0%、GPT-4o：90.8%）を達成 東大入試国語科目のRAG関連質問でGPT-4oの94%の精度を達成 • 推論速度： 日本語推論で平均500TPS（トークン/秒） 最大速度796TPSを記録 • ベンチマーク評価： JGLUE（Japanese General Language Understanding Evaluation） Japanese MT-Benchに

身の回りのAIエージェント 実は、私たちの身の回りには、すでにAIエージェントの先駆けとなる存在が数多く存在します。例えば… 「Hey Siri、今日の天気は？」 「Alexa、リビングの電気つけて」 …といった具合に、スマートフォンやスマートスピーカーに話しかけた経験がある方も多いと思います。これらも一種のAIエージェントに該当すると言えます。 そして今、ChatGPTのような生成AIの登場により、AIエージェントは大きな進化を遂げようとしています。 具体的な例を見ていきましょう。 「週末のピクニックの準備を手伝って」という依頼に対して 天気予報を確認し、最適な時間帯を提案 行き先の混雑状況を調査し、ベストなスポットを推薦 持っていくと良い持ち物リストを作成 前日には準備すべき事項を自動でリマインド また、「今日は暑くなりそうだから快適に過ごせるようにして」という指示に対して 気温予測を

導入は簡単でも回答精度を出すことが難しいのが生成AI（人工知能）技術の「RAG（検索拡張生成）」である。第2回ではRAG導入前に企業が陥りがちな落とし穴である「高すぎる期待を放置する」と「十分なデータの前処理をしない」について解説する。 RAGの導入自体は簡単だ。エクサウィザーズの福田政史執行役員AIプラットフォーム事業統括部exaBaseプロフェッショナルサービス部部長は「一見、RAGは簡単そうに見える。実際に仕組みはシンプル」と語る。しかし、RAGの導入効果を出すのに苦労している企業は多い。RAGには陥りやすい落とし穴があるためだ。 落とし穴は主に3つ。（1）高すぎる期待を放置する、（2）十分なデータの前処理をしない、（3）導入後に継続的な改善をしない――である。第2回では（1）と（2）の落とし穴を解説していく。 まず、1つ目の落とし穴である「高すぎる期待を放置する」について説明しよう

近年、生成AIを活用する企業事例が数多く登場しているが、その中でも1歩先を進んでいるのが、大手日用品メーカーの花王と広告代理店の博報堂だ。両社に共通するのは「合成データ」と呼ばれるデータを活用して新しいビジネスを生み出している点にある。そもそも合成データとは何か、花王、博報堂は合成データで、どのようなビジネスを考えているのか。本記事では、国内では数少ない「合成データ」の事例を詳しく解説する。 「合成データ」とは？ 近年、生成AI活用の広がりとともに注目されはじめているのが「合成データ（Synthetic Data）」だ。合成データとは、実際に存在するデータにそっくり似せて“人工的に作り出されたデータ”のことだ。 この合成データは「生成AI」のアプローチに非常に似ており、この応用例と考えることもできる。生成AIは、学習したデータを基に“実在しないデータ”を新たに生み出すアプローチであり、この

高額QUOカードPayで株価を吊り上げたREVOLUTION(旧･原弘産)、案の定のクソ決算で触る者みな嵌め込みにかかる

トラックで行われている輸送を一部肩代わり 　JR貨物は2024年12月13日、新たなコンテナ列車の設定や利便性向上などを盛り込んだダイヤ改正を、2025年3月15日に実施すると発表しました。 　物流業界ではトラックドライ […] トラックで行われている輸送を一部肩代わり JR貨物は2024年12月13日、新たなコンテナ列車の設定や利便性向上などを盛り込んだダイヤ改正を、2025年3月15日に実施すると発表しました。 拡大画像 JR貨物の車両（画像：写真AC）。 物流業界ではトラックドライバー不足が指摘されており、さらに、世界規模の気候変動が深刻化しているという観点から、トラック等の自動車で行われている貨物輸送を環境負荷の小さい鉄道や船舶へ転換する「モーダルシフト」の要望が高まっています。 そのためJR貨物では、要望の強かった東京～仙台間にコンテナ列車を設定するほか、コンテナ輸送のリードタイ

東京理科大学理工学部情報科学、同工学研究科経営工学専攻、博士（工学）。日米金融機関でのクォンツ実務経験や、金融機関向けコンサルティング会社でのコンサルタント経験を経て、2012年にブレインパッドに参画。卓越したデータマイニング、機械学習、モデリング技術を有し、人数・スキルレベルともに国内有数の当社データサイエンティスト組織を統括した経験があり、現在はプロジェクト等の品質管理やリサーチに従事。論文に「日本株式市場における投資家の取引行動とコスト構造の分析」（経営財務研究、25(1)）等がある。 2023年7月より現職。 AI関連ビジネスの収益化は困難か？ 株式会社ブレインパッド・山崎 清仁（以下、山崎）XaaSユニットを統括しております上席執行役の山崎です。私の担当する領域は、Rtoaster（アールトースター）を中核にしたプロダクト事業を技術面から支え、サービスの開発や安定した運営を担って

生成AIは2022年以降、急速に進化し金融業界での活用が進んでいますが、ガートナーのレポートによれば「過度の期待期」を超え、「幻滅期」に差し掛かっています。実際には、推論強化を含む新技術が登場し、生成AIは意思決定を支援するツールとしても進化している最中です。さらに、スマートフォンなどエッジデバイスでの活用が加速しており、金融サービスのパーソナライズが期待されていますが、現状にどのように向き合えばいいのでしょうか。金融DXをけん引してきた筆者が解説します。

作り方 【作り始める前に】 ●卵の破裂を防ぐため、レシピの水分量、加熱時間、耐熱容器のサイズは必ず守ってください。口がすぼまった形の耐熱容器だと、卵がうまくかたまらなかったり、吹きこぼれの原因になるので絶対使わないでください。 ●電子レンジは600Wのものを基準とし、500Wの場合の時間を( 　 )で表記しています。700Ｗなら600Wの0.9倍の時間で加熱してください。 ●加熱時間は、電子レンジの機種や卵の大きさによって差があります。レシピの加熱時間を参考に、様子を見ながら加熱し、時間が足りない場合は5秒ずつ長く加熱してみてください。 【卵を割る】 直径7～8㎝、深さ5㎝の耐熱容器に卵を割り入れる。 こんな形の耐熱容器がおすすめ！ 【水を入れる】 卵が完全にかぶるくらいの水を静かに注ぎ入れる。 耐熱容器の中で卵が端に寄っていたら、容器を少し回して卵を中央へ寄せる。 【卵黄に穴をあける】