このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Metaに所属する研究者らが発表した論文「balance - a Python package for balancing biased data samples」は、参加者グループの範囲指定により発生する、アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するオープンソースのPyPythonパッケージを提案した研究報告である。 アンケートは重要な研究ツールであり、他の手段では測定できない感情や意見などの主観的な経験に関するユニークな測定値を提供する。しかし、調査データは自ら選択した参加者グループから収集されるため、そこから対象集団への洞察を直接

イオングループではこれまで各事業会社が独自にアプリやサービスを運用してきたため、顧客IDがばらばらになっていた。その数は90超もあるという。それらのIDを1つに統合し、グループ横断のCDP（カスタマー・データ・プラットフォーム）の構築を進めており、2023年内には稼働する予定。ID統合を担うのが、システムの内製化を目指し設立されたイオンスマートテクノロジー（千葉市）だ。同社は共通IDの基盤であり、イオン流スーパーアプリとも呼べる「iAEON（アイイオン）」を開発する。イオンの内製化集団は、入り組んだIDの構造をどのようにひもとき、統合を進めているのか。 イオングループ各社のサービスを内包した「iAEON」。イオンスマートテクノロジーは、グループ各社のIDを統合するため、「iAEON」アプリの開発や認証基盤の構築などを行っている。同社の代表を務めるのは、イオンの取締役執行役副社長デジタル担当

知財ニュース Appleが特許出願、AirPodsで脳波を想定か─脳波を含む生体信号を測定するデバイスの特許が公開 米国特許商標庁（USPTO）は現地時間７月20日、Appleが出願していた特許「Biosignal Sensing Device Using Dynamic Selection of Electrodes（電極の動的選択を用いた生体信号センシングデバイス）」を公開した。 特許は、脳波を含む人の生体信号を測定するウェアラブルデバイスに関するもの。脳波の計測（Electroencephalography 、以下EEG)を軸としているが、それに限定はしていない。筋肉や神経の信号を計測する筋電図や、心電図、皮膚の電気伝導度を計測するガルバニック皮膚反応など、他の生体信号の測定も範囲に含めている。 その一方で、Appleは特許の背景として、耳によるEEGについて記載しており、脳波が最大

こちらは「ChatGPT の仕組みを理解する」の後編記事になります。 前編は以下の記事をご参照ください。 tech-blog.abeja.asia 前半記事では、自然言語の基礎的な部分から GPT-3.5 まで説明していきました。GPT-3.5 の次としては、ChatGPT の元になっている InstructGPT を説明したいところなんですが、InstructGPT では強化学習の手法を使用しているので、後半記事では一旦自然言語から離れて強化学習の基礎から PPO までを説明し、最後にメインコンテンツである InstructGPT → ChatGPT を説明します。 強化学習の基礎事項 強化学習のモデル化 環境のマルコフ性とマルコフ決定過程（MDP） 価値関数 強化学習手法の分類 価値ベースの強化学習手法 方策ベースの強化学習手法と方策勾配法 アクター・クリティック手法 TRPO [Tr

こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

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民放公式テレビ番組配信サービス「TVer(ティーバー)」を運営するTVerは、TVer広告で、ネット接続されたテレビのコネクテッドテレビ(CTV)広告の効果計測を可能にした、と7月24日発表した。モバイルマーケティング分析プラットフォーム事業のドイツadjust(アジャスト)の同プラットフォーム「Adjust」と連携。CTVへの広告配信でもモバイルアプリの計測ができる。 Adjustは、デジタル広告、CTV、地上波テレビ、QRコードなどさまざまなキャンペーンのアプリインストール効果を計測し、分析環境の提供を通してアプリの成長を後押しする。動画広告市場でCTV広告の規模が近年急拡大し、CTVでのTVerの視聴割合も全体の30％になっている。その一方、CTVの広告計測には、従来のデジタル広告のような確立された手法がなかった。 TVerとAdjustの連携で、CTVにTVer広告で広告を配信した

画像生成AI「Stable Diffusion」を開発するStability AIが、日本語向け画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」を一般公開したと発表しました。入力した画像に対して日本語で説明を生成できる画像キャプション機能や、画像についての質問を日本語で入力すると日本語で回答する機能が搭載されています。 日本語画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan https://ja.stability.ai/blog/japanese-instructblip-alpha stabilityai/japanese-instructblip-alpha · Hugging Face https://huggingface.co/stabilityai/japanese-i

AI素材サイト「AI素材.com」を提供するAI Picasso株式会社（本社：東京都港区、 代表者：冨平準喜）は、かわいいイラストで有名なフリーイラストサイト「いらすとや」（運営:みふねたかし）と提携し、「AIいらすとや」を無制限かつ商用利用*できる新サービスをリリースしました。 「AIいらすとや」について 「AIいらすとや」は、AIで"いらすとや"風のイラストを生成することができるAIモデルです。AI Picass株式会社が提供している「AIピカソ」の画像生成技術を活用し、"いらすとや"のかわいいキャラクターたちを学習したオフィシャルな専用AIモデルを開発しました。「AIピカソ」のアプリ内で利用可能であった「AIいらすとや」と比較して、クオリティが大幅に向上したことから、「AI素材.com」で正式版として、新たにリリースすることにより、これまで以上に、素材を利用したい方の細やかなニーズ

ところてん @tokoroten なるほど、不安耐性とか、判断を保留する能力とか、抽象のまま取り扱って具象に落とさないでいる能力、って私が言ってるやつ、Negative Capabilityって言葉があったんだなー これが無いと、いきなり問題を解決しようとしてしまうので、問題そのものを議論できなくなる scrapbox.io/hotchemi/%E3%8… 2022-09-05 02:14:01 リンク scrapbox - hotchemi マネージャーとNegative Capability - scrapbox - hotchemi Negative Capabilityという概念を最近知った。詩人ジョン・キーツが提唱したとされている用語で「事実や理由を性急に求めず、不確実さや不思議さ、懐疑の中にいられる能力」を意味する。対義語はPositive Capabilityで、所謂課題解決

ChatGPT、LINE Botとの相性抜群ですよね。流暢におしゃべりできるし、プロンプトの工夫をすればキャラ設定もできます。 でも、今日はそういうお話ではありません。何を作るのかではなく、どうやって作るかについてお話します。かといってコードを自動生成してもらうという話でもなく、もう全然作り方が変わってしまったというお話です。 チャットボットの処理フロー LINE Botに限らずあらゆるチャットボットや対話システムは、ざっくりいうと以下のような仕組みになっています。 ユーザーの発話の意図や関連情報を読み取って（インテント判定・エンティティ抽出）、それを処理し（スキル実行）、処理結果をメッセージとして応答します。図の例だとインテントとして「天気予報」、エンティティとして「佐賀」を読み取って、天気予報APIなどで処理していることでしょう。 これまでのチャットボットの作り方 先の例をPython

コンビニエンスストア（コンビニ）9チェーンの2023年6月末店舗数は5万7985店、5月より7店増加した。コンビニ業界を長く取材する「販売革新」副編集長（元月刊コンビニ編集長）で流通ジャーナリストの梅澤聡氏が解説する（店舗数データは23年6月末時点のもの、記事下に一覧表を掲載）。 コンビニ店舗数の増減の内訳は、セブンイレブンが6店増、ファミリーマートが8店増、ローソンが6店減と大手3チェーンで計8店増加、他6チェーンで1店の減少となった。 これを前年同月と比較すると、9チェーンで124店の減少。一方でセブンイレブンは沖縄の32店増が大きく寄与して70店の増加、セイコーマートはドミナントの北海道で4店増、飛び地の茨城でも3店増と計7店の増加。「駅ナカ」コンビニのNewDaysは、2020年春からリモートワークがマイナスに働いたものの、人出の活発化に伴い、東京で7店増、全体で11店増となった。

商品の特徴に合わせた戦略のチューニングを行うための相対化フレームを解説する本連載。前回は、「PESO」モデルを用いて、商品カテゴリーごとに異なるメディア戦略について考察した。今回は、想起と検討に影響を与える「ZMOT（Zero Moment-Of-Truth）」の重要性と、商品カテゴリーによって異なる「TMOT（Third Moment-Of-Truth）」の影響について解説する。 顧客は4回「評価」している あなたが担当する商品は、顧客に4回評価されていることをご存じだろうか。 1回目は、お店に行く前やEC（電子商取引）サイトにアクセスする前に行われる評価だ。実はここで、「どの商品を買うか……」、おおよその意思決定が下されている。タイミングは購入の数日前から長い場合は数年にもおよぶ。1回目の評価で、いかに有利なポジションを獲得するかで、マーケティングの勝敗が大きく変わってくる。 2回目は

パッケージデザイン開発とマーケティングリサーチを行うプラグ（東京・千代田）は、2023年2～4月に発売された633商品のパッケージデザインに関する好意度調査を実施した。20～50代の消費者3万4000人がパッケージデザインの画像を見て、好きかどうかを5段階で評価し、そのうち「好き」「やや好き」と回答した割合を好意度とした。また、好意度の理由を自由回答で聴取している。 2022年春夏と同様、トップ10は定番ブランドの新商品やリニューアルデザインが占めた（図1、図2）。1位は、2023年に発売40周年を迎えたロッテの「チョコパイ」で、男女ともに幅広い年齢層から支持された。「味わい軽やかなホイップクリームに、ケーキはふわっとした食感に進化を遂げ、ケーキのようなくちどけが楽しめるように」リニューアルしたそうで、パッケージを見た消費者からは「クリーミーさが伝わる」「新ホイップに引かれる」といった評価

画像生成AI「Stable Diffusion」やその高性能版「SDXL」などで知られるAI開発企業・Stability AIが、日本語向けの汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」と、指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を発表しました。 日本語言語モデル「Japanese StableLM Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan https://ja.stability.ai/blog/japanese-stablelm-alpha 「Japanese StableLM」は2023年4月に発表されたオープンソース大規模言語モデル「StableLM」の日本語版にあたります。 Stability AIがオープンソースで商用利用も可能な大規模言語モデル「Stable

どんなパッケージにすれば消費者の目に留まり、購入してくれるのか。購買活動につながる最適なデザイン制作を支援するクラウドサービスをコニカミノルタが始めた。2023年4月3日に発売された「EXplainable感性（EX感性）」だ。消費財メーカーをはじめ、印刷会社、デザイン会社などすでに100社以上の企業で活用が進んでいる。 「EXplainable感性（EX感性）」では人が購買に至るプロセス（認知・興味・比較）に応じた分析メニューを用意。それらの分析を数値で示し、最適な改善案も提示する EX感性はコニカミノルタが創業から培ってきた画像処理技術と感性脳工学を掛け合わせ、人の感性を見える化するデザイン解析クラウドサービスだ。 コニカミノルタが脳科学を取り入れるきっかけとなったのは、2019年に脳科学を駆使して感性の可視化を研究する文部科学省の革新的イノベーション創出プログラム（COI STREA

生成系AIを用いて「C．C．レモン 擬人化キャラクター」を制作！ 「C．C．レモン」がしゃべり、動き出す！ ―　擬人化キャラクターの自己紹介動画と制作の舞台裏もあわせて公開　― サントリー食品インターナショナル（株）は、「C．C．レモン」を対象にして、生成系AI※を用いた新たなプロジェクトを期間限定で始動します。本プロジェクトでは、生成系AIを用いて「C．C．レモン」を擬人化させたキャラクターを生み出し、そのキャラクターを起用したさまざまなコンテンツを制作していきます。 ※生成系AIとは、画像、音楽、動画など、新たなコンテンツを生成することができるAIです。 擬人化キャラクターの“顔、衣装、声、動き”は生成系AIを、“セリフ”は文章生成AIを用いました。 顔：「C．C．レモン」を担当するスタッフの顔写真をもとに、まず生成系AIでベースとなる顔を作成したのち、さらに生成系AIを用いて髪型など

アサヒビール株式会社（本社 東京、社長 松山一雄）は、株式会社丹青社(本社 東京、社長 小林統)と連携し、日本マイクロソフト株式会社（本社 東京、社長 津坂美樹）のAzure OpenAI Serviceが提供する生成AIを用いた社内情報検索システムを9月上旬から試験導入します。主にR&D部門の社員を対象に始め、将来的にはアサヒグループ社内に点在している技術情報を集約・整理し、効率的に取得しやすくすることで、グループの知見を生かした商品開発の強化や業務効率化を目指します。

「食×テクノロジー＆サイエンス」をテーマにしたフードテックイベント「SKS JAPAN」を企画運営するシグマクシスは、2023年7月27日から3日間にわたって「SKS JAPAN 2023」を開催する。17年8月に開催した「Smart Kitchen Summit Japan」から第6回目を迎える同イベントだが、この間フードテックにまつわる動きはどのように変化しているのか。最新の5つのトレンドについて、シグマクシス常務執行役員の田中宏隆氏、プリンシパルの岡田亜希子氏、プリンシパルの住朋享氏に聞いた。 大企業を中心に日本でもフードテック実装が進む ――SKS JAPANは2017年の第1回からセッションの規模も参加者数も大幅に拡大しており、「食」の社会課題に対する関心度の高さが年々増しているように感じます。そんな中で、最近はどのような動きが活発化していますか。 田中宏隆氏（以下、田中）　フー

画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元であるStability AIが画像生成モデル「Stable Diffusion XL 1.0(SDXL 1.0)」を公開しました。SDXL 1.0は2023年6月に研究目的で公開された「SDXL 0.9」をさらに強化したもので、すでにモデルデータが公開されている他、SDXL 1.0をサクッと使えるウェブアプリも用意されています。加えて、AmazonのAIサービス「Amazon Bedrock」でSDXL 1.0のAPIが利用可能になることも発表されています。 ANNOUNCING SDXL 1.0 — Stability AI https://stability.ai/blog/stable-diffusion-sdxl-1-announcement Stability AI Announces Stable Diffusion X

ブレインパッド、データ活用の民主化と内製化の高速化を支えるソリューションを発表、第二弾としてアジャイル型データ活用アプリケーション開発サービス「BrainPad FAST」を提供開始 ブレインパッド、データ活用の民主化と内製化の高速化を支えるソリューションを発表、 第二弾としてアジャイル型データ活用アプリケーション開発サービス「BrainPad FAST」を提供開始 株式会社ブレインパッドは、新・中期経営計画（*1）において掲げる日本企業のデジタル競争力の向上および本質的なDXの実現を目指し、データ活用の民主化と内製化の高速化を支える新たなソリューションとして、先日その第一弾となる「Smart Strategic Platform（SSP、*2）」を発表いたしました。 本日は、第二弾として、アジャイル型データ活用アプリケーション開発サービス「BrainPad FAST」を発表いたします。

歴史ある社名を冠した渾身（こんしん）の大型商品「サントリー生ビール」が、市場を快走している。発売すると、初速ではスーパーなどで“御三家”と呼ばれるライバル商品が長年占有してきたシェアを一部切り崩すことにひとまず成功。このまま行けば、2023年末にはスタンダードビールでシェア4位の座をものにする可能性も出てきた。サントリーとしては、“プレモル”頼みの一本打法から脱却し、スタンダードビールで大ヒット商品を出すことは長年の悲願だった。なぜ、今回は一矢報いることができたのか。 23年4月に販売を開始した「サントリー生ビール」の売れ行きが好調だ。大手スーパーなどでは、普及価格帯のスタンダードビールで“御三家”とされる「サッポロ生ビール黒ラベル」や、22年に市場を大いに沸かせた新商品「アサヒ生ビール」を4月に上回った。5月以降も勢いは衰えず、当初年間販売計画として掲げた300万ケースを近々達成しそうな

新型コロナウイルス禍明けの大きく消費が動くタイミングを見計らって、巨額を投じてブランド刷新を断行したり、新ブランドを冠して商品・サービスを投入したりする企業が続々登場している。その結果、2番手以下のブランドの逆襲や新興ブランドによる“上位食い”など、シェアの奪い合いによって業界構図が一変する現象も起こっている。ヒット現象を生んだ企業の商品開発やマーケティング施策にはどんな共通点があったのか。 シェア確保に成功した一例がサントリーの「サントリー生ビール」。23年4月に発売すると、3カ月で200万ケースを突破。23年7月には、当初目標の1.3倍となる400万ケースに年間販売計画を上方修正した 2020年初頭から長らく続いたコロナ禍。直近では感染拡大は落ち着きを見せ、世の中の経済活動が日に日に活発になっている。23年3月にマスク着用が個人の判断に委ねられたのに続き、5月には新型コロナウイルスの感

ChatGPT の技術者以外の方も含む全ての方が知っておきたい、ChatGPT の Why/What/How になります。 - 留意事項 - データの扱い - コンピューターの新たな使い方 当日デモで使用した Prompt のサンプルはこちらです。OpenAIのChatGPTやBing Chat で行っています。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese

【📩 仕事の相談はこちら 📩】 お仕事の相談のある方は、下記のフォームよりお気軽にご相談ください。 https://forms.gle/G5g1SJ7BBZw7oXYA7 もしもメールでの問い合わせの方がよろしければ、下記のメールアドレスへご連絡ください。 info*galirage.com（*を@に変えてご送付ください） 🎁 「生成AIの社内ガイドライン」PDFを『公式LINE』で配布中 🎁 「LINEで相談したい方」や「お問い合わせを検討中の方」は、公式LINEでご連絡いただけますと幸いです。 （期間限定で配信中なため、ご興味ある方は、今のうちに受け取りいただけたらと思います^^） https://lin.ee/3zRuqKe おまけ①：生成AIアカデミー より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか？ そんな方々に向けて、「生成AIアカデミー（旧：生成AIエンジニア

ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。ここからはAzure OpenAI Serviceならではの特徴と、Azure OpenAI Serviceのプレイグラウンドについて話します。前回はこちらから。 マイクロソフトとOpenAI蒲生弘郷氏：こういうことを言うと、「またマイクロソフトの人間が大きなことを言ってポジショントークをしている」みたいになりますが、GPTは正しい使い方と注意点を踏まえていかないといけない部分はやはりあると思うので、今日のこの講演の中でしっかりその内容について把握いただいた上で、活用方法

ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。続いて、ML開発において、“学習させたかのように振る舞わせる”ためのアイデアを紹介します。前回はこちらから。 これまでのML開発は「学習」部分の工夫が肝だった蒲生弘郷氏：残り20分になりましたが、ちょっとここからは重い、GPT開発についてです。「ML開発の今まで」。「GPTはすごいしAzureの説明はわかったよ」という話になるんですが、実際にどう作ればいいのか知っていかないとなかなか厳しいところもあるので、ここの説明をしたいと思います。 ここから先はけっこう専門的な内容も

Techable サイト閉鎖のお知らせ 長らくのご利用、誠にありがとうございました。 当サイトは2024年12月31日をもちまして閉鎖いたしました。 これまでのご支援に心より感謝申し上げます。

「Microsoft 365 Copilot」を月額30ドルで一般提供、法人向けBing Chatも発表 米Microsoft（マイクロソフト）は米国時間2023年7月18日、パートナー企業向けの年次イベント「Microsoft Inspire」で、生成AI（人工知能）がユーザーを支援する「Microsoft 365 Copilot」を月額30ドル（約4200円）で一般提供すると発表した。同サービスは2023年3月の発表後、これまでアーリーアクセスプログラムとして一部顧客だけに提供されていた。 Microsoft 365 Copilotは、Officeの各種ソフトウエアやメール、チャットなどのSaaS（ソフトウエア・アズ・ア・サービス）に、米OpenAI（オープンAI）の「GPT-4」をベースにした大規模言語モデル（LLM）を組み込んだサービス。WordやExcel、Outlook、Tea

2023-07-19 DATAFLUCT、PDFなどの非構造化データも学習して生成AIで業務を支援する社内データ活用サービス「AirLake Chat」を提供開始 TOP > スマートビルディング > DATAFLUCT、PDFなどの非構造化データも学習して生成AIで業務を支援する社内データ活用サービス「AirLake Chat」を提供開始 現代のビジネス環境では、情報が爆発的に増加し、その管理と活用は大きな課題となっている。とくに、紙データ、会話記録、営業データなどAIやデータ分析への活用が難しい「非構造化データ」は急速に増えており、この大量の情報から価値ある洞察を引き出すことは、競争力を持つために不可欠である。 一方で、行と列の概念がなく、どこにどのような情報が記載されているかの判別が難しい非構造化データは、AIの学習やデータ分析に活用することが技術的に難しく、多くの生成AIサービスで

知財ニュース AI特許調査プラットフォーム「Amplified」、特許文献のキーワード提案や要約生成機能を開始 特許データプラットフォーム「Amplified」を提供するamplified ai, inc.は、特許情報に基づく生成AIによって、特許文献からの様々な推論や提案を生成AIで行う機能を提供する。独自の文献類似評価モデルと、新たに文書生成モデルを組み合わせることで実現したもの。有料ユーザーは全員利用可能だ。 機能は、利用者が興味を持つ多数の特許文献情報に基づいて、AmplifiedのAIが関連する技術コンセプトを提案したり、編集可能な特許文献の要約文を生成するというもの。それにより、利用者はより効率的かつ創造的に特許情報を活用できるという。 今回のリリースは、主に「キーワード提案機能」と、「特許文献要約機能」が焦点。 「キーワード提案」は、類似性評価エンジンが収集した利用者が興味を

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米マサチューセッツ大学アマースト校などに所属する研究者らが発表した論文「Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）が他のLLMエージェントや人間と協調して複雑なタスクを遂行する協調型エージェントの構築に役立つかどうかを調査した研究報告である。 この設定で成功するためには、エージェントが観察から有用な情報を抽出し、周囲環境と他のエージェントに関する情報を収集。その上で、何をいつどうするかのコミュニケーションを

サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントでは2023年4月下旬より、GitHub Copilotの導入を開始しました。 「実際のところどうなの？」という情報がまだまだ少ないと思われるので、本記事では導入から約3ヶ月が経過した現在の利用状況を公開します。 GitHub Copilotの利用状況 2023年7月現在、サイバーエージェントでは500名以上のエンジニアがGitHub Copilotを利用しています。 追記 7/20: そしてこの数字はGitHubによると現時点で日本で一番多いそうです🎉 サイバーエージェントではGitHub Enterpriseが導入されており、事業部や事業単位でOrganizationを保持してお

はじめに こんにちは、新卒2年目の佐藤です。 MonotaROでは先日、ChatGPTを簡単に利用できるSlackbot「MonoChat (β)」を全社員を対象にリリースし、大勢の方に利用されるようになりました。 私は、ChatGPTが社内全体で活用されることで一人一人の身の回りの業務がもっと楽になったり、生産性を上げられる良い機会に必ずなると思いMonoChat (β) を開発しました。 本記事では社内の大勢の方に利用してもらうために考えたこと、設計/開発/運用してみて得た結果や知見、またMonotaROでのChatGPT利用についても紹介します。 特に、開発部分だけでなく設計部分や結果も紹介しているのでChatGPTを社内に普及させたい方にとって何か気づきになれば幸いです！ はじめに MonotaROでは全社員がChatGPTを利用可能です 社内でのChatGPT利用 MonoCha

米Metaは7月18日（現地時間）、大規模言語モデル「Llama 2」を発表した。利用は無料で商用利用も可能としている。最大サイズの700億パラメーターモデルは「ChatGPT（の3月1日版）と互角」（同社）という。 ダウンロードには、Metaが用意するフォームから名前とメールアドレス、国、組織名を入れ、利用規約に同意した旨を送信する。Metaが受理すると専用URLが送られてくるため、同社がGitHubで公開しているダウンロード用のスクリプトと合わせるとLlama 2の各モデルをダウンロードできるようになる。 モデルサイズは70億、130億、700億パラメーターの3種類があり、それぞれベースモデルとチャット向けに追加学習（ファインチューニング）したモデルを用意する。いずれも4096トークン（おおよそ単語数の意）まで文脈を読める。 性能は、Llama-2-70b-chat（700億のチャット

KDDI、東急、みずほリサーチ&テクノロジーズ、渋谷未来デザインで組織する「バーチャルシティコンソーシアム」は、メタバース／都市連動型メタバースの運用・利用指針を整備したガイドライン「バーチャルシティガイドライン ver.2.0」を策定した、と7月20日に発表した。金融取引手段や規制法など経済活動を明文化したガイドラインで、ハードルを感じることなくメタバースを利用でき、公共性や創作性を促すことを目指す。 ガイドラインは、①メタバースでの著作権／肖像権／所有権などの権利保護、②都市連動型メタバースでの実在都市との連動性や景観の再現性――を論点整理している。今回の2.0では中央省庁など他団体やコンソーシアムでの議論で論点となったコンテンツの法的保護などの項目を反映した。さらにメタバース内で参加者同士が安心して金融取引できる自律的経済圏の実現に向けて金融取引手段や規制法の項目をアップデートした。

イネは、わが国では言うまでもなく、世界的にみても人口の約半数が主食としている非常に重要な作物です。田中佑 農学研究科准教授（現：岡山大学教授）、齋藤和樹 コートジボワール・アフリカライスセンター（Africa Rice Center）主任研究員（現：フィリピン・国際イネ研究所（International Rice Research Institute）博士）、桂圭佑 東京農工大学准教授、辻本泰弘 国立研究開発法人国際農林水産業研究センター博士、高井俊之 同博士、田中貴 岐阜大学准教授、本間香貴 東北大学教授らを中心とする研究グループは、国際的な研究ネットワークを通じて国内外から大量のイネ画像と収穫量のデータを収集し、AIに学習させました。これにより、野外で生育するイネの収穫期の画像を撮影するだけで、高い精度で面積あたり収穫量（収量）を推定する技術を開発しました。本技術は幅広い品種や環境条件

インフレの長期化など、世界的に景況の不安定が続く中で、マーケティングにおける投資対効果（ROI）への関心が高まっています。 特にデジタル広告の効果測定に関しては、課題も浮き彫りになっています。日本では個人情報保護法の改正により、企業が Cookie を第三者に提供する際に考慮すべきポイントが増えました。そして業界的にも、サードパーティ Cookie の段階的な廃止が進む見通しです。それに伴ってコンバージョン計測やアトリビューション分析にも、新たな形での検証が求められています。 また、サードパーティ Cookie などを用いた「ログデータベース」での効果測定の代わりとして、インタビューやアンケートを通じた「アスキングベース」での測定もありますが、回答者の記憶に頼った方法なのでバイアスの影響を受けやすくなります。 そこで、個別のユーザーに関する情報を用いず、プライバシーに配慮しながらも適切に

はじめに みなさん、プロンプトエンジニアという職業をご存知ですか？👀 ChatGPTを台頭に生成AIが流行してから出来たエンジニアの一種です。 有名な求人サイトでも、『プロンプトエンジニア』と検索すると検索が引っかかるぐらい今の時代に求められている職業です。 ネットでは年収4000万越えのプロンプトエンジニアがいると話題になりました。 今回の記事では、『プロンプトエンジニアになりたい人向け入門書』をまとめました！ プロンプトエンジニアになりたい プロンプトの精度を上げて、生成AIを有効活用したい こんな方には特におすすめしたい記事ですので、是非最後までご覧ください👍🏻 KindleUnlimited 今回紹介する技術書は全て無料で読むことが出来ます KindleUnlimitedを使うことで、これから紹介する本以外にも沢山の技術書を無料で何冊でも読むことが可能です🙌 200万冊以上

データドリブンにプロダクトを改善していきたい、とはどんなプロダクトマネージャーでも志すことですが現実には上手く行かないこともあると思います。その時に、参考になる動画を見つけたので紹介します。 Product School のチャンネルで公開されている Webinar: Top 10 Digital Analytics Mistakes by Amplitude's Adam Greco and WillowTree's Jeremy Stern です。登壇者の Adam Greco さんは Amplitude という分析プラットフォームの Product Evangelist 、 Jeremy Stern さんは WillowTree というプロダクトでのデータ活用を支援するコンサルティングサービスの Director of Product Analysis を担当されています。動画の見ど

Turing株式会社の自動運転MLチームでインターンをしている東大B4の中村です。 突然ですが、web検索のように簡単に、ストレージ内に保存されている、日時以外のメタ情報のない動画が検索出来るようになったら幸せになれると思いませんか？ 例えば「赤信号で車が停止している」という検索クエリに対して、実際に赤信号で停止している動画が返ってきたら、簡単にそれを信号検知＋停止のモデル学習に使えるようになります。 今回私が開発した動画検索システムはこれをAIの力を借りて実現しました。これにより、格段に動画検索の利便性が増し、より多様な動画を簡単に使用できるようになりました。今回はそのシステムについて紹介します。 ワンパンで動画を探せると嬉しい 課題 Turingでは、走行パートナーの方々と共に大量の走行データを収集してきました。車両にカメラ・データ収集キットを載せて、文字通り毎日朝から晩までデータを取

私の今まで経験してきた全てのLLMノウハウを詰め込んだ、LLMシステムの開発ガイドです。 初めてLLMシステムを開発したいと思った時でも、精度改善や運用に行き詰った時でも、何かしら役に立つと思います。 現在200ページ超。 今後も随時更新していきます。 2023/7/28 体裁修…

Code interpreter のキラーソリューションは表データの可視化っぽいけど、入力テキストとファイルソースによってテキスト生成とファイル出力ができるという点に着目すると色々活用の幅が広がる。 中でも、今までは入出力トークンに含まれる必要があったソースコードデータを外部ファイル化できるので、「リポジトリを丸ごと食わせる」などの従来トークン制限上実現できなかったことが外部システム連携なしで簡単に可能になったのが嬉しいポイントだった。 この特性を生かして最近OSSの静的コード解析というかコードリーディングをChatGPTにやってもらっている。 以下のサンプルでは脆弱性診実習用アプリ（通称「やられサイト」）のSQLインジェクションを発見してもらうという会話をした。 chat.openai.com 以下ではaws-load-balancer-controller や openai-pr-re

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

東大松尾研発 ELYZA、独自LLM開発支援プログラムの提供を開始GPTシリーズの活用と並行した自社特化のLLM開発で競争優位性を強化 言語生成AIの社会実装を進める東京大学松尾研究室発・AIスタートアップの株式会社ELYZA（代表取締役：曽根岡侑也、以下ELYZA）は、企業が独自の大規模言語モデル（以下、LLM）を構築するための支援プログラムの提供を開始します。 GPTシリーズを活用したDXと並行しつつ自社特化のLLMを開発することで、企業は自社業務に最適化された言語生成AIを利用することが可能となり、競争優位性の強化に直結します。 本支援プログラムでは、Post-Training基盤の構築（具体的には、個社データを整備・作成し学習する基盤の構築）から支援を行うことで、状況に応じて最善の事前学習済みモデルを元に独自LLMを開発・精度向上し続けられる体制の構築を支援します。 提供背景：GP

今回は、メルカリのAnalyticsチームの中でも主にビジネス分析やマーケティング分析を行うGrowth Analytics Teamからの記事です。 Analyticsチームは、以下のミッションを通じて事業に貢献するチームです。 Provide actionable insights and help people make better decisions（実行可能なインサイトを提供し、より良い意思決定の支援を行う） Democratize data and empower everyone with analytics（データの民主化を推し進め、皆の分析力を高めていく） そんなAnalyticsチームで、"効果検証 虎の巻"なるものを導入しました。主な狙いは以下の2点です。 Analyticsチーム内の暗黙知を集約して言語化・浸透させることによる、メンバーのアウトプットの質の向上 誰

１．最新AIで動画を作成する方法：話題の動画はこうして作られた！まとめ ・AIで作った動画が話題になる事が増えてきており、簡単に動画を作成できるという話も聞くようになったので検証してみた ・AIで動画を作成する手法は大別するとtext2video, video2video, img2video, LLMに動画編集を依頼する４パターンが存在する ・現時点ではどの手法も思った通りの動画を自在にゼロから作り上げる事はできない。別ツール利用やチラツキ対処等、多くの試行錯誤が必要 ２．AIでビデオを作成する４つの方法 アイキャッチ画像はroopのAUTOMATIC1111拡張でマトリックス風マーク・ザッカーバーグとアイアンマン風イーロン・マスク 2023年10月追記)本記事内で解説しているroopは残念ながら開発が中止されました。 AIで作った動画が話題になる事が増えてきました。中には「AIを使えば

電車の下部にはよく「モハ」「サハ」といった文言が数字とともに書かれています。あれはどういった意味なのでしょうか。 客車のタイプが違う？ 電車の側面下部には「モハ」や「クモハ」「サハ」などの文言が数字とともに書かれています。鉄道に詳しい人との会話でも、そうした単語が頻繁に聞かれ、Nゲージなど鉄道模型の分野でも、山手線など実物通りフル編成で走らせる場合、その車両が「モハ」か「サハ」なのか気にする人がいます。これらは一体どういう意味なのでしょうか。 山手線E231系は1号車から順に「クハ」「モハ」「モハ」「サハ」「モハ」「モハ」「サハ」「モハ」「モハ」「サハ」「クハ」の組み合わせ（画像：PAKUTASO）。 大雑把に説明すると、これは国鉄時代から使われJR各社にも受け継がれている電車の形式を表す記号です。 電車の場合は「ク」は運転台のある制御車、「モ」は電車が動くのに必要なモーターがある駆動車、

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

ついにサンダーバードは「新幹線リレー号」の存在になります。 3月16日に延伸開業 681系電車（画像：写真AC）。 JR西日本は2023年8月30日（水）、来年3月の北陸新幹線の金沢～敦賀間延伸開業にあわせて、並行する在来線特急を廃止すると発表しました。 大阪～金沢・和倉温泉をむすぶ特急「サンダーバード」は、大阪～敦賀に短縮。北陸新幹線「つるぎ」に接続する形で25往復の運転となります。あわせて、特急「しらさぎ」も、名古屋～敦賀に短縮されます。新幹線への「アクセス特急」という存在に変わります。 特急「能登かがり火」は、ひきつづき金沢～和倉温泉のみの運転で5往復となります。 金沢～福井で朝夜に運行されていた特急「ダイナスター」および、金沢～敦賀で通勤用に運行されていた全車自由席の「おはようエクスプレス・おやすみエクスプレス」は廃止されます。 【了】

金沢～敦賀間の「つるぎ」も登場。 東京～福井間は最速2時間51分に JR東日本とJR西日本は2023年8月30日（水）、今年度末の開業を予定している北陸新幹線の金沢～敦賀間について、開業日を2024年3月16日（土）に決定したと発表しました。また、開業後の運行形態も明らかにしました。 北陸新幹線（画像：写真AC）。 東京～敦賀間では「かがやき」9往復、「はくたか」5往復の計14往復が運行されます。このほか「つるぎ」が富山～敦賀間に18往復、金沢～敦賀間に7往復設定される予定です。 「かがやき」は9往復のうち、5往復が福井、敦賀のみに停車。東京～福井間の所要時間は最速2時間51分となります。芦原温泉や越前たけふに停車する便も設定されます。 これに伴い、特急「サンダーバード」や特急「しらさぎ」は、敦賀までの運転となります。 【了】

きっかけ 落合陽一氏がfewshotを公開していたので落合陽一AIなるものを作って遊んでいたが どこまでがGPT-4の標準出力で、どこまでがfewshotによる影響なのか知りたくなった。 まずは差分を測る GPT-4に素直に聞いてみる 思考パターンを述べてもらう 落合陽一の思考パターンを確認する 抽象化 思考パターンを抽象化して、列挙してもらう 原子的な概念に落とし込む それぞれの特性を原子的な概念や言葉に落とし込むと、以下のようになります。 相互関連性と統合性: 連携、一体化、融合 融合的思考: 総合的、多面的、相補性 創造性と革新性: 創出、新規性、突破 伝統と現代の融合: 適合、連結、混成 形状と流動性の探求: 変形、移行、流動 可視と不可視の間の探索: 潜在性、探究、視覚化 哲学と科学の交差: 理論、体系、分析 プレイフルな探求: 遊び、探検、好奇心 結合と相互作用の理解: 相互依

同社の通信教育講座「進研ゼミ」などを契約している必要はなく、保護者のメールアドレスを用いた利用登録を行えば、誰でもPCやスマートフォンなどのWebブラウザから専用サイトにアクセスして利用できる。 あくまで子供の思考をサポート　答えは提示しない ベネッセが強調するのは、あくまで子供自身が自由研究について考えることをサポートするツールが自由研究おたすけ AIであり、答えそのものを提示するサービスではないということだ。 例えば、AIの回答文は小学生でも分かりやすいように約200文字という文字数制限が設けられている。さらに、答えをそのまま提示するのではなく、子供自身に考えてもらうことを促す内容を返答するようにカスタマイズされている。1日に質問できる回数にも10回という制限を設けることで、子供が好奇心のまま単純な質問を繰り返さないように工夫しているという。

POSTS代表 / 生成AIなどの先端テクノロジーに強いプロダクト戦略アドバイザーとして10社以上の顧問に従事 / XR Creative Company MESON創業者 /「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」「いちばんやさしいグロースハックの教本」著者

ChatGPTに代表される生成AI（人工知能）に大きな注目が集まっているが、製造現場ではどのような使い方が考えられるだろうか――。 こうした中でいち早く製造現場の改善活動の支援ツールとして活用を進めようとしているのが、中堅自動車部品メーカーである旭鉄工とその改善の成果を外部に展開するIoTサービス企業のi Smart Technologiesである。両社の取り組みを紹介する。 IoTで改善サイクルを高速化 旭鉄工は愛知県で自動車の金属加工部品を製造する中堅メーカーだ。その中で工場の改善活動としてIoT（モノのインターネット）を活用したシステムを自社開発し、大きな成果を得られたことから外部にこれらを展開する企業としてi Smart Technologiesを設立した。両社ではIoTを含めた先進的なデジタル技術の活用を積極的に推進しており、旭鉄工ではi Smart Technologiesが展

つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。

メルカリ生成AI/LLM専任チームの取り組み@MS Build Japan 2023でお話しした内容。（DEMOは動きません） どなたかの参考になれば。 採用募集してます！ - Software Engineer(Full Stack) LLM/AI - Mercari: https://ap…

AIの出した誤りを検知するCitadel AI、5.2億円をシリーズA調達——対象を生成AIにも拡充、世界市場への展開加速 Citadel AI の皆さん Image credit: Citadel AI AI の品質保守自動化ツールを開発する Citadel AI は12日、シリーズ A ラウンドで5億2,000万円を調達したと発表した。このラウンドに参加したのは、東京大学協創プラットフォーム開発（東大 IPC）、Coral Capital、ANRI、サントリーホルディングス、三菱 UFJ キャピタル。東大 IPC と ANRI は前回のシードラウンドに続くフォローオンとなる。なお、Citadel AI は今回ラウンドの前、2022年4月に、サントリーホールディングス傘下のシステムインテグレータであるサントリーシステムテクノロジーと資本提携している。 Citadel AI は元 Goog

第9回で取り上げた「データ加工」に続いて 第9回 データ加工に4つのトレンド、品質向上に不可欠な作業の全体像をつかむ 、ChatGPTをはじめとする生成AI（人工知能）を利用したデータ加工を取り上げます。データ加工は生成AIとの親和性が高く、筆者のグループで検証したところ、データ品質の問題点の指摘や、クレンジング、名寄せ、匿名化、フォーマット変換といった各場面で高い加工精度を発揮しました。 生成AI独自の強みとして、修正案の「確からしさ」を0～100％で出力させるような利用方法ができることです。閾値を設けて一定以上であれば修正案を自動的に採用するような方法が採れます。 生成AIがデータ加工にもたらすインパクトには2つの側面があります。1つは修正の対象範囲が広がり、データ品質が向上することです。既存ツールでは、型やタグ、表記などのゆれを明示的に提示する機能を組み込んでいる製品がありますが、生

こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村( @nokomoro3 )です。 先日開催された DevelopersIO 2023 のチョークトークで登壇いたしました。 その際の資料と概要を共有いたします。 資料 登壇資料は以下となります。 概要のご紹介 以下の内容をご紹介しました。 OpenAI APIの話 APIの詳細な使い方 トークンとは何か Function callingの詳細 LangChainの概要 基本的なChain（LLMChain、SequentialChain） 応用的なChain（LLMRouterChain、SQLDatabaseChain、ConversationChain、RetrievalQA） Memoryの種類 Agentの種類 LlamaIndexの概要と仕組み LangChainとの違い、内部的な仕組み カス

ファッションテックのDX企業である株式会社オムニスは、6月14日から19日まで開催されたファッションコンテスト「accelerando.Ai – AI FASHION CHALLENGE #2」の結果を発表した。 コンテスト応募のために、画像生成AI「Midjourney(ミッドジャーニー)」によってわずか6日間で2,000以上の画期的なデザインが生まれ、その中から実際に応募のあったデザイン123通に対して厳正なる審査を行った結果、受賞者が決定した。 なお、同社は、ファッションとAIを始めとした最新テクノロジーをかけ合わせたサービス・プロダクトの開発に取り組んでおり、今年3月にはAIファッションプラットフォーム「OpenFashion」の提供を開始。その中でジェネレーティブAIとファッションに関する情報をブログなど通して積極的に発信している。 【「acclerando.Ai(アッチェレラン

書籍やセミナーで学んだ有用なフレームワークを使って戦略を策定したのに、いまいち成果につながっている実感が得られない――。こんな悩みを持つマーケターが少なくない。勉強熱心で、さまざまな戦略の枠組みを学んでいる人ほどその傾向が顕著だ。商品カテゴリーに合わせてチューニングができるようになるために、これから学んでいくことの全体像を示す。 「AISAS」に飛び付いたマーケターたち マーケティングの教科書には分かりやすく、使い勝手の良いフレームワークがたくさん紹介されている。にもかかわらず、多くの現場ではあまりうまく活用されていない。その理由は、そのフレームワークを自社商材が属する業界やカテゴリー特性に合わせて正しくチューニングしていないためだと第1回で触れた。 なぜチューニングが必要なのか？　今もよく覚えているエピソードを紹介しよう。 ネットとSNSの普及が進み始めた2007年。電通関西支社（当時）

セブン-イレブン・ジャパンは、2023年6月より、健康食品ブランド「Cycle.me（以下、サイクルミー）」の商品を本格展開した。サイクルミーは、三井物産発のD2Cブランド運営会社「.me（ドットミー）」（東京・中央）が手掛けるD2Cブランド。現在、セブン-イレブンの主要客層は40～50代で、かつ男性の比率が高く、今後の経営を考えていくうえで若年層や女性の取り込みが欠かせないという。「サイクルミーは、将来の中心顧客層をつくっていく取り組みの1つだと思っている」と、セブンイレブン・ジャパン執行役員 企画本部 ラボストア企画部長の山口圭介氏は話す。 健康食品ブランド「Cycle.me」。23年6月まではごく一部の店舗にのみ置いていたが、本格展開を始めた（画像提供／セブン-イレブン・ジャパン） 「色がピンクだから」。 セブンイレブンは近年、女性と若年層のシェアの低下に強い危機感を抱いており、これ

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。今回は、効率的にLLMのような事前学習済みモデルを再学習する手法(PEFT)についてご紹介します。 問題意識 ビジネスで利用する際に乗り越えるべき壁 PEFTとは何か？ PEFTのコンセプト分類 トークン追加型 Prefix Tuning P Tuning Prompt Tuning Adapter型 Adapter LoRA型 LoRA Ada LoRA まとめ 参考文献 こんにちは、アナリティクスサービス部の辻です。 今回は、LLMを効率的に再学習する手法として今後

本特集の第1回で紹介したように、ChatGPT（チャットGPT）を接客サービスなど実ビジネスに活用するにはまだ課題も多いという考え方がある。確かに常に正しい答えを出すわけではない、といった弱点はあるものの、対話AI（人工知能）の特性を生かしながら活用法を探る動きは広がっている。ChatGPTを取り込んだアプリやサービスが数多く登場しており、外部サービスが連携をするためのプラグインは600以上がそろっている。先取りしてChatGPTの機能を取り込んだExpedia（エクスペディア）とShopify（ショッピファイ）を検証した。 ChatGPTをはじめとする対話AIは、豊富な知識を持ち、自然な文章が書けることで注目を集めた。評判通りに社会を変革する存在になるためには、メールを書くといった効率化の用途で使われるだけでなく、接客などの実サービスを通して成果を出せるようになることも条件の一つになるだ

生成AI（人工知能）の興隆によって、VR（仮想現実）／AR（拡張現実）業界は投資が冷え込んでいるとの声も上がるが、実態は違うようだ。日本政策投資銀行（DBJ）グループのベンチャーキャピタル、DBJキャピタル（東京・千代田）のメンバーが、注目度こそ下がったものの着実に進化するVR／AR業界の今を切り取る。 VRやARを含む「XR（クロスリアリティー）」業界が今、激動している。一番大きいニュースは、米アップルが2023年6月に開発者会議「WWDC23」で発表したARゴーグル「Vision Pro」だ。他にも米メタが最新VRゴーグル「Meta Quest 3」を23年6月に発表して話題を振りまいているし、ソニー・インタラクティブエンタテインメントも23年2月に発売した「PlayStation VR2」（以下、PSVR2）を60万台販売。初代PSVRのペースを上回るとされ、かいわいはにぎわいを見せ

売り上げに影響を与える全20個の構成要素を地図に見立てた人気書籍『売上の地図』の発売から1年。著者の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が、その続編に当たる連載を開始する。題して「マーケティングの地図」。その狙いとは？ 「バズったから売れた！」「プロモーションが失敗して売れなかった」など、売り上げの好調・不調の要因を言い当てる会話はマーケターに限らずそこらじゅうで繰り広げられている。しかし、売れた理由（または売れなかった理由）には、商品力、価格、配荷力、ブランド力、広告やプロモーション、PR、販売促進、バズ、クチコミ、インフルエンサー、競合の存在や景気などさまざまな要因が絡み合っているはずだ。

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

Beautiful Realistic Asians最新『BRAV6』が遂に登場。実写系モデルのおすすめ 今回は、大人気のBRAシリーズから最新バージョンであるBRAV6がリリースされたので、そちらをご紹介します。 V5の段階でもかなりリアルだったんですが、V6ではまた違った顔の系統や、違う表現が生成できるようになった印象があります。 V5と同じプロンプトで、どのような違いがあるかを比較していくので、ぜひ参考にしてみて下さい。 Amazonには沢山AI写真集が販売されていますが、Brav6の生成になれると、中でもクオリティが高い写真集を生成できると思います(※2023/7/10時点) また、AIにて写真集を生成する行為は現状グレーかと思いますので、自己責任にてお願い致します。 BRAV6のイントール方法まずは、Brav6のデータをインストールします。 hugging faceのリンクをクリ

顧客対応の新たなソリューションと期待されながら、なかなか普及しないチャットボット。その回答には限界があり、導入する企業にとっても、顧客にとっても、「打てば響く」とまでいかないことが原因だろう。そのチャットボットに今、新たな展開が見えてきた。きっかけは言わずもがな、ChatGPTの登場だ。自由に入力した質問に、人間のような自然な回答を返してくれるこの技術に、かかる期待は大きい。ChatGPT（チャットGPT）はチャットボット普及の起爆剤となるのか。企業がチャットボットをカスタマーサポートやロイヤルティー向上に生かすための筋道とは。 「ChatGPTが話題になって、チャットボット導入を検討する企業からの問い合わせは確実に増えた。その分、現在の技術で何ができるのか、どこまでできるのかが十分に理解されていないのではと感じることもある」。そう話すのは、サイバーエージェントの子会社で、チャットボットや

（注：以下フィクションが含まれます） 序章 それは2023年7月7日、七夕。いまや織姫や彦星より遥かに強い輝きを放つOpenAI社より、ChatGPT Plusユーザ向けに、Code Interpreterという新機能が発表された。 この機能を使えば、ChatGPTにコードを実行させることができるぜ！アップロードしたデータに対して分析をさせたり、グラフを作らせたり、ファイルを編集させたり、数値計算などなどをさせることができるぜ！（意訳） 私は驚愕した。 私は普段、某事業会社にて、名目上はデータサイエンティストとして働いている。何をしているかといえば、営業やマーケティングの皆様から 「（よく中身知らんけどけど）データ渡すから今週中に分析して報告して」 「エクセルだとベン図作るの難しいから、ベン図作っておいて。すぐやってくれると嬉しい」 「ベンダーに渡すデータをいい感じに加工しておいて。今日中

ChatGPT Code Interpreter(コードインタープリター) の紹介：Code Interpreterの使い方と活用事例20選 2023年7月7日、OpenAIはChatGPT Plusの新機能、Code Interpreter(コードインタープリター)のアクセスを全Plusユーザーに拡大すると発表しました。OpenAIが開発したChatGPTは、自然言語処理技術を活用して人間との会話を可能にしています。この記事では、ChatGPT Plusに新たに追加されたCode Interpreterの詳細と、そして実際にCode Interpreterを使用して何ができるのかについて解説します。 Code Interpreterとは？Code Interpreterは、ChatGPTを拡張する新たな機能です。この機能を利用すると、Pythonを使ったコードの実行や、ファイルのアップロ

ChatGPT公式プラグイン「Code interpreter」がついに日本でも使えるようになったので、自ら検証したTipsをまとめます。 他にも追加できそうなTipsがあればコメントもらえると嬉しいです Code interpreterとは 「Code interpreter（コードインタープリター）」とは、ChatGPTが提供する公式プラグインの1つで、このプラグインを利用することで、ChatGPT上でPythonを使ったコードの実行や、ファイルのアップロード・ダウンロードができるようになります。 ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。 また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。 つまり、Code interpreterのプラグインを使うことで、ChatGPT上でPy

マーケティング業務への生成AIの取り入れ方 ～ マーケティングのワークフローはAIでどう変わる？ | マナミナ・トークLIVEイベントレポート ChatGPTをはじめとした生成AI技術の進化は目覚ましく、マーケティングの土台が変わりつつあります。しかし、その恩恵を受けるためには業務への適切な取り入れ方が重要です。本稿では『マーケティング思考力トレーニング』の著者でもある、ブランディングテクノロジー株式会社　執行役員の黒澤友貴さんと、『売れるしくみをつくる マーケットリサーチ大全』などリサーチに関する著作を持つ、リサーチャーの菅原大介さんによる対談イベントより、生成AIをマーケティング業務に取り入れるポイントや、具体的な活用方法を対話形式で解説します。

こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。 0  はじめに以前からSydney（Microsoft Bingのコード名）やGitHub Copilotのシステムプロンプトを紹介したことがあります。 ▼GitHub Copilot 今回のnoteでは今話題のChatGPT Code Interpreterの環境変数とSytem Promptをシェアします。 1  環境変数Code InterpreterはJupyter Notebook/Labを使って実装されています。それぞれのセッションに与えられている環境変数は下記のツイートを参考にしてください。 Code Interpreterに環境変数を教えて、と指示するとテキストファイルに書いてくれた😊。"JPY_PARENT_PID"があるのを見てもJupyter Notebook/Labによって実装されていることがわかる。

こんにちは！メルカリ Engineering Office チームの@aisakaです。 メルカリのエンジニア組織は、メンバーが相互に学び合い、メンバー自身が自走し、成長できる組織を目指し、「互いに学び合い、成長し合う文化」の醸成を行っています。 こうしたメルカリの「互いに学び合い、成長し合う文化」を体現する仕組みの一つが、社内技術研修「DevDojo」シリーズです。 昨年から、一部のDevDojoシリーズを外部公開(参考)していますが、今回さらに新しいコンテンツを公開することになりました！ 今日のブログでは公開するセッションとその内容をご紹介します！ Learning materials Website 技術研修DevDojoとは DevDojoは、技術開発を学ぶ場として「Development」と「Dojo(道場)」をかけ合わせて名付けられた完全In-houseの社内研修シリーズです。

2023年7月7日にアナンウンスがあり、Interpreter 機能がChatGPT Plusユーザに順次開放される コードの実行と、アップロードしたファイルへのアクセスが可能。 Pythonの環境 この環境は、OpenAIが提供する対話型のPythonコード実行環境です。具体的な特性は以下の通りです： Python 3.7+を使用しています。 機械学習やデータ分析に使われる主要なライブラリ（pandas、numpy、scikit-learnなど）がプリインストールされています。 インターネットアクセスが無効化されています。したがって、新たなパッケージのインストールや外部APIへのリクエストなどが行えません。 状態はセッション間で保持されません。つまり、セッションが終了すると、それまでの変数の値や計算結果は全てクリアされます。 ユーザーがアップロードしたファイルやユーザーへのファイルのダウ

Advanced Data Analysis（旧ChatGPT Code Interpreter）の活用方法を片っ端から試していく ChatGPT Code Interpreterをとにかく触ってみる 「Code Interpreterが凄い！」と、みんなが騒いでいるのでとりあえずネットで目についた活用方法を片っ端から試していきたいと思います。 試したら追記していきます。 Code Interpreterのセットアップ 以下3ステップです。簡単ですね。よく分からなかったら別のサイトみてください。 ChatGPT Plusに課金 Setting Beta featuresでCode interpreterのトグルをオン ChatGPTのGPT4でCode Interpreterを選択 以下参考のスクリーンショットです。 Code Interpreterの活用例 ここから活用例を載せていきます

背景 ChatGPT4 に Python を使用したグラフ作成やデータ分析を自動で行ってくれる Code Interpreter 機能が追加されたということで、早速使ってみました。 今回は、 sklearn が提供している load_wide データセットを使用したデータ分析をお願いしてみます。 結論 一言レポーティングのお願いをするだけで、以下の内容を出力してくれました。 データセットの概要 特徴量の説明 統計情報の確認(説明変数、目的変数) データの可視化(ヒストグラム、ヒートマップ) ロジスティック回帰を使用したモデルの作成と評価 詳細 実際に出力されたChatGPTの回答を記載します。 ChatGPTへの命令 sklearnが提供しているload_wineデータセットについて、あなたなりのデータ分析した結果のレポートを出力してください。 ChatGPTの回答 もちろんです。まずは、

はじめに OpanAI社の音声文字認識エンジンのWhisperを使って、音声文字起こしするプログラムを作成しました。 プログラムはPythonからAPIでWhisperを使って、音声文字認識する形式です。 約2分の音声を試したところは、Whisperの音声文字認識の精度は99%とAmiVoiceCloudPlatform(96%)以上の精度でした。 2分の動画を約9秒で変換できるなど、非常に使い勝手の良いAPIです。 価格は1分あたり0.9円（0.006ドル）です。 ただし、Whisperのインプットの音声ファイルの容量は25Mバイトですので、それ以上のファイルは分割する必要があります。 環境 Windows10 Python3.8.8 VSCode 使用ライブラリー openai pydub tkinter openpyxl pandas 処理の流れ: 今回作成した処理は、音声ファイルを

ビジネスの世界は2023年、生成AIの話題で持ち切りです。「業務が効率化されて生産性が上がる」「便利になる」と歓迎する声の一方で、「AIによって10年後、なくなる仕事ランキング」のような記事が注目されるなど、今は期待と不安が半々という人も多いのではないでしょうか。 そこで今回は、日常業務から生成AIを活用しているというブランディングテクノロジー執行役員 経営戦略室 CMOの黒澤友貴さんに「生成AIの進化でマーケティングの仕事の変わること、変わらないこと」をテーマにご寄稿いただきました。 黒澤さんがどのように生成AIを活用しているのか、そしてどんな未来を予測しているのか。ぜひお読みください。 【寄稿】 本記事では、生成AIがマーケティングの仕事に与える影響について、筆者が直近3ヶ月で実践を通じて学んできたこと、生成AIがマーケティングの未来にどのような影響を与える可能性があるのかに関する考察

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

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 OpenAIは米国時間7月6日、有料版「ChatGPT API」の全ユーザーに「GPT-4」へのアクセスを提供すると発表した。同社は3月にChatGPT APIをリリースし、6月にアップデートを提供していた。また、「Completions API」の旧モデルを非推奨（deprecation）とする計画も発表し、「Chat Completions API」への移行を推奨するという。 同社によると、GPT-4は最も高機能なモデルとなり、GPT-4を活用した革新的製品が日を追うごとに増えている。6日より、有料版の支払い履歴がある開発者は、8kのコンテキスト長でGPT-4 APIを利用できる。新しい開発者には7月末までにアクセスを提供し、その後

本記事は、fastcompanyにより翻訳された記事です。 ChatGPTや同様のプラットフォームのおかげで、人工知能の台頭は2023年の最も大きな話題のひとつとなりました。AI技術がクリエイティブな分野、人たちの仕事、あるいは人類に破滅をもたらすか、あるいは救いをもたらすかについて、新しい記事が発表されない日はありません。 そして、もしあなたがこれらの記事を読んでいるのなら、最近テック企業の重役たちから投げかけられるある特別な言葉に気づいているかもしれません。それは「コーパス」です。RedditのCEOもそうですし、ウィキペディアの創設者Jimmy Walesもそうですし、マイクロソフトの創設者Bill Gatesもそうです。 ここでは、コーパスの意味と、ChatGPTやMidjourneyのような人工知能プラットフォームがどのように運営されているかを理解する上で重要な理由を説明する。

機械学習（マシンラーニング）などAI（人工知能）の大きなリスクの1つが、誤った内容を出力することだ。誤りが訓練データに起因する場合、機械学習モデルからそのデータの影響を削除する必要がある。それを「マシンアンラーニング（Machine Unlearning）」と呼ぶ。 実は、訓練データに起因するAIの誤りを完全に取り除く方法は存在する。訓練データから問題のあるデータを除去したうえで、機械学習モデルを改めてトレーニングし直せばいいのだ。しかし近年、機械学習モデルは巨大化する一方だ。数百億～数千億パラメーターの大規模言語モデル（LLM）をトレーニングするには、スーパーコンピューター級の巨大ITインフラストラクチャーを用意して、数億円規模のコストを投じる必要がある。 それに対してマシンアンラーニングは、機械学習モデルの再トレーニングをすることなく、問題があるデータの影響を機械学習モデルから取り除こ

Noteableプラグインを使ってChatGPTにデータ分析を手伝ってもらう(ChatGPT部, 大城) こんばんは、ChatGPT部(チャットGPT部)、部長の大城です。 最近はNoteableプラグインに結構ハマっているのですが、今日は明日のLLM Meetup Tokyo#3のネタ探しも含めてChatGPTxデータサイエンス、の実験です。 ChatGPTで決定木分析こちらは鉄板ネタですね。今回はkaggleのタイタニックのトレーニングデータをNoteableにアップロードして、それを決定木で解析してもらいました。 ( ダイジェストでお届け。データについては実験用に拝借。 ) 決定木ツリーが深すぎたので、調整。 SHAPで評価するのがいいかはわかんないですが、一応特徴量の影響度の可視化。class0が死亡、class1が生存。 特徴量に関する解釈の依頼。 今回作成してもらったモデルの精

創業時に会社が取り組むべき資金調達、営業、経理、総務、オフィス環境、ITツールなどの情報を1冊にわかりやすくまとめた、起業家向け経営ノウハウ誌「創業手帳」が主催した「創業手帳EXPO」に、累計40万部突破の『たった1日で即戦力になるExcelの教科書』の著者で、株式会社すごい改善の代表・吉田拳氏が登壇。Excelで効率化するための2つの原則や、「インプット」「マスタ」「アウトプット」の3種類のシートが必要な理由などを語りました。 Excelで効率化するための2つの原則吉田拳氏（以下、吉田）：Excelの話の最後に、大事な原則を2つご紹介します。意味はあまりわからなくてもかまいませんので、記憶に留めてほしい言葉をご紹介して、Excelの話を終了したいと思います。 こちらの2つです。弊社のセミナーでは、これを口を酸っぱくして言っています。 まずは「データベースファーストの原則」です。 そもそも

日本IBMと共同で、商品開発AIシステム「N-Wing★（ニュー･ウィング･スター）」を開発。缶チューハイなどのアルコール飲料を対象に、商品コンセプトに合った原料を提案させる。約170商品で検討した原料の配合レシピ約1200種や、原料の情報約700種を含むレシピを学習させた。

マッキンゼー・アンド・カンパニーは、日本企業のDXの現状と課題についてまとめたレポート「日本企業の再成長に向けたDXの提言」を発表した。そこでは、現在の日本企業のDXを評価しつつも、現状に留まることのリスク、今後取り組むべきテーマが示されている。ここでは、マッキンゼー・アンド・カンパニー　パートナー／マッキンゼー デジタル 日本統括リーダーの一人、黒川 通彦 氏に、同レポートの内容について話を聞いた。

近年、大規模言語モデル（LLM）が革新的な成果を上げています。特に、LLMが人間の会話を模倣する能力は、その応用範囲を広げています。しかし、LLMが人間の会話を模倣する過程で、その”性格”がどのように形成されるのか、また、その性格をどのように調整できるのかについては、まだ十分に理解されていません。 今回、DeepMind、ケンブリッジ大学、慶應大学などの研究グループが、LLMの性格特性を分析し、調整するフレームワークを開発しました。この記事では、その研究の詳細とその意義について紹介します。 本手法を応用すると、LLMを使用してよりリアルな性格を持つキャラクターを生成したり、ユーザーの行動によって動的に性格が変化するキャラクターを生成したりできる可能性があります。 参照論文情報 タイトル：Personality Traits in Large Language Models 著者：Musta

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かたち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合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」。ここで登壇したのは、株式会社カカクコムの森菜都未氏。食べログにおける大規模言語モデル活用の未来と、データサイエンティストの向き合い方について発表しました。 食べログの先端領域推進を担当する森菜都未氏森菜都未氏（以下、森）：よろしくお願いします。「食べログChatGPTプラグイン導入で見えてきた未来：データサイエンティストの向き合い方」について、株式会社カカクコムから森菜都未が発表いたします。 まず、自己紹介です。森菜都未と申します。株式会社カカクコムの食べログシステム本部技術部データサイエンスチームに所属しています。 学生時代は自然言語処理研究室で研究を行っており、その後、ソフ

ユナイテッド・スーパーマーケット・ホールディングス（東京都／藤田元宏社長：U.S.M.H）は2020年にデジタルブランド「ignica（イグニカ）」を立ち上げ、デジタル・トランスフォーメーション（DX）や顧客体験の改革に取り組んでいます。後半となる本稿では、イグニカのサービスをご紹介しながら小売DXの可能性について前回の続きを解説します。 デジタルサイネージを法人向けに提供 U.S.M.HはDXソリューションの開発に力を入れるばかりか、それらサービスの外販事業も強化しています。その一例が「ignica サイネージサービス」です。 同サービスは店頭をメディアととらえ、約40インチのデジタルサイネージを店内に10カ所ほど設置。売場の状況に応じてサイネージごとに異なるコンテンツを配信します。店内のキッチンで調理する様子をライブ配信したり、購買の最後のひと押しをする販促動画を表示して五感を刺激した

モザイクやぼかしを除去して画像や映像を鮮明化する技術は古くから存在しますが、特に近年はAIなどの発達により急激に進歩しています。悪用されると、プライバシーやセキュリティの保護をやすやすと突破することにもつながるこの技術について、ドイツのセキュリティ企業であるPositive Securityが解説しました。 Recovering redacted information from pixelated videos | Positive Security https://positive.security/blog/video-depixelation 修正技術は大きく分けて、モザイク処理(左上)とガウスぼかし(右下)の2種類に分けられます。このうち、モザイク処理は複数のピクセルを合成し、そのピクセルの色を元となったピクセルの平均値にするもので、ガウスぼかしはガウス関数を用いてピクセル同士の

知財ニュース メルセデス・ベンツ、音声制御機能に「ChatGPT」を試験導入─「MBUX」搭載の90万台以上を対象 Mercedes-Benzは、同社自動車の音声制御機能に人工知能（AI）チャットボット「ChatGPT」を試験的に導入する。6月15日（米国時間）発表したもので、Microsoft Azure OpenAI Serviceを通じて、米国の顧客向けMBUX車両にChatGPTを導入する。 ChatGPTを追加し、MBUX 音声アシスタントの「Hey Mercedes」による音声コントロールがさらに直感的になるとしており、オプションのベータ プログラムは、MBUX インフォテインメント システムを搭載した90万台以上の車両を対象に2023年6月16日に米国で開始され、プログラムは3ヶ月間を予定している。 同プログラムはMicrosoftのクラウドとAI プラットフォームのエンター

人物や風景をつくり出す画像生成AIもデジタル広告業界を揺さぶる。写真級にリアルな画像を誰でも手軽に量産できるようになれば、写真や映像のクリエーターや関連事業者が築き上げてきた業界構造はどうなるのか。 渋谷の街頭にたたずむ女性、カフェでお茶を楽しむ男性……。これらはいずれもAI（人工知能）を活用して作成した画像。写っているのは全て架空の人物だ。 デジタル広告大手、サイバーエージェントが開発した画像生成AIシステムの作例である。ポーズや背景、人物のタイプなどを自由に指定できる。 用途の1つに想定するのが、通販や会員制サービスなどの顧客登録を促す獲得系広告だ。既に実用化したキャッチコピーの自動生成機能に続き、画像生成AIの活用を広げるべく、さらに品質を洗練させる考えだ。 「拒絶しないが積極的でもない」 進化が著しい画像生成AIで写真級にリアルな画像を手軽に量産できるようになれば、写真や映像といっ

はじめに～この議論が影響する範囲はかなり大きい～ 「生成AIと著作権侵害」に関する論点は、ざっくりいうと「生成AIを作ること（機械学習）と著作権侵害」「生成AIを利用してAI生成物を生成・利用することと著作権侵害」に分かれます。 この論点には、これまであまり論じられていなかった部分も含まれており、文化庁がセミナーや資料を公開するなど非常に盛り上がっています。 一方、「生成AIと著作権侵害」は、特に画像生成AIに関して論じられることが多いからか、ChatGPTなどの文章生成AIをビジネスに用いることにどのような影響を及ぼすかはあまり認識されていないようにも思います。 しかし、実際には、この論点は、画像生成AIはもちろんのこと、ChatGPTなどの文章生成AIをビジネスに用いることにも大きな影響を及ぼします。 たとば、ビジネスにおいて独自ドメインでの精度向上のために、独自データでファインチュー

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

Weights & Biases のnoteをフォローしてください LLMの日本語性能ChatGPTが発表されて半年あまりが経ち、世の中は激変しました。少し冷め始めていたAIへの注目は突然急騰し、この新しい技術の可能性を探究すべく、日本では世界的にも突出した数の方々がその動向に関心を持っているようです。 ChatGPTは幅広い言語で高い性能を示している一方で、モデルは公開されておらず、またAPIの利用においてプライバシーや機密性の高いデータを送信することはできないため、オープンソースのモデルにも注目が集まっています。 オープンソースのモデルにもいくつかの系譜があります。 LLaMA：Meta社が公開したアカデミック向けのLLM (商用利用不可) GPT-NeoX：Eleuther AIの開発した完全にオープンソースな技術スタックで開発されたモデル Bloom：BigScienceプロジェク

画像生成AI・Stable Diffusionからパラメーター数が大幅に増加した新モデル「Stable Diffusion XL(SDXL)」の技術レポートが公開されました。 generative-models/assets/sdxl_report.pdf at main · Stability-AI/generative-models · GitHub https://github.com/Stability-AI/generative-models/blob/main/assets/sdxl_report.pdf Stable Diffusion XL technical report [pdf] | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=36586079 SDXLは従来のStable Diffusionと比べて3倍の大きさの

2021年9月の発売直後から、想定を上回る注文で商品供給が追い付かないほどのヒットとなった「アサヒ生ビール（通称 マルエフ）」。マルエフは、1986年に発売されたビールをリブランディングしたものだ。28年振りに復活させるにあたり、パッケージやコンセプトも大幅に転換したことが奏功し大ヒットとなった。その決断の裏では、巧妙な「N＝1マーケ」が行われていた。担当者に話を聞いた。 「ちょっと不遇で哀愁漂うビール」。アサヒビールのマーケティング本部 新ブランド開発部 担当副部長 ブランドマネージャー渡邊航太郎氏は、「アサヒ生ビール（通称 マルエフ）」のことをそう話す。 マルエフは、1986年にアサヒビールが発売したビール。シェアを大きく低迷させていた当時のアサヒビールが起死回生を懸け、大規模な嗜好調査を実施し発売。ヒットしたものの、翌年（87年）に発売した“たった一歳差の弟分”である「アサヒスーパー

サントリー「BAR Pomum（バー・ポームム）桃と紅茶」と、キリンビール「キリン 氷結 もも」のパッケージデザインを比較した。どちらもZ世代を中心とした若年層の開拓を狙っているが、バー・ポームムは「静かに心地よく楽しむ」、氷結は「明るくにぎやかに楽しむ」と、正反対のイメージを打ち出している。新ブランドのバー・ポームムと、老舗ブランドの氷結。消費者が選んだのは……。 若年層（20歳以上の飲酒可能な層）の酒類離れを受けて、各酒類メーカーではZ世代を中心とした若年層に向けて多様なアピールを展開。最近では、サントリーがZ世代を研究して開発した若者向けのRTD「BAR Pomum（バー・ポームム）」が話題になった。 今回は、そんなバー・ポームム（A）と、2023年3月にリニューアルした「キリン 氷結」（B）を比較した。 Aはサントリーが22年10月に全国発売。コンセプトは、「ぽーっとする時間」。心

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT（エヌアイシーティー）、理事長: 徳田 英幸）は、ユニバーサルコミュニケーション研究所データ駆動知能システム研究センターにおいて、独自に収集した350 GBの日本語Webテキストのみを用いて400億パラメータの生成系の大規模言語モデルを開発しました。今回の開発を通し、事前学習用テキストの整形、フィルタリング、大規模計算基盤を用いた事前学習等、生成系の大規模言語モデル開発における多くの知見を得ました。現在は、更に大規模な1,790億パラメータの生成系大規模言語モデル（OpenAI社のGPT-3と同等規模）の学習を実施中で、また、学習用テキストの大規模化にも取り組んでいます。今後、共同研究等を通して民間企業、国研、大学等と協力して、日本語の大規模言語モデルの研究開発や利活用に取り組む予定です。 NICTでは、これまでWebページを収集し、インターネット

東京・渋谷（「gettyimages」より） 「渋谷が30、40代の街になり、新大久保が若者の街になっている」――。少し前にSNS上に投稿されたこんな内容が一部で話題を呼んだ。渋谷といえば、かつては「若者の街」の象徴とされてきたが、近年は新大久保にも若者が多く集まっている。では、果たして本当に新大久保が「若者の街」の座を渋谷から奪い取りつつあるのだろうか。不動産事業プロデューサーでオラガ総研代表の牧野知弘氏に、2つの街の歴史、そして「若者の街」という視点で見たときにどう変遷を遂げてきたのかを解説してもらった。 渋谷は大規模再開発で計画的に30、40代を呼び込んでいた 「的を射た見解だと思います。正確に言うなら、渋谷は30～40代のある程度の収入のある男女をメインにした街になり、新大久保は10代の男女、どちらかというと女性がメインの街になってきた感じでしょうか。先日、渋谷と新大久保に実際に行

はじめに 卒業研究においてファインチューニングと転移学習の違いがすぐに思い出せなかったので、改めて学習し直しました。 本記事はその学習メモおよび備忘録です。 転移学習 あるデータセットで学習したモデルを用いて、別のデータセットを学習させること 転移学習のメリット データが少なくても高い精度を出せる 大量のデータと学習にかかる時間を大幅に削減可能 ファインチューニング 学習済みモデルのある特定の層の重みを微調整すること 新たに学習するデータセットもサイズが大きいときは転移学習するとかえって時間がかかってしまう そのため、モデル自体を設問に合わせたものに微調整する＝ファインチューニング 引用元：https://udemy.benesse.co.jp/data-science/deep-learning/transfer-learning.html

はじめに Streamlit vs Gradio Gradioの設計思想 Interface 入出力に応じたUI Interface String Shortcut 入力データのサンプルのセット ドキュメンテーション テーマの変更 タイムアウトへの対処 中級者への第一歩、デモを作る際に知っておきたい処理 Gradioが担当する前処理について プログレスバー もろもろの出力結果を保存するには？ 認証認可（というか認可） その他、解説しないが需要の有りそうなもの まとめ 追記 : 動画になりました。 はじめに 機械学習系のデモアプリを作成することがしばしばありStreamlitを使用していたが、パラメーターなどをいじるたびに処理が最初から走るなどといった挙動に悩まされていた。 同僚がGradioというのを使っていたのでサーベイがてらメモしていたらブログが出来上がってしまった。 本ブログでは、G

「中学1年の生徒が悪意無くChatGPTを使っているのを見つけた。『何で知ったの？』と尋ねたら、『お父さんが家で普通に使っている』という話だった」 私立中高一貫校のドルトン東京学園中等部・高等部（東京都調布市）でSTEAMアドバイザー（当時は美術科主任）を務め、神山まるごと高等専門学校の教員スタッフ／学生募集チームでもある新井啓太氏が2023年2月初旬、調べ学習で生徒がChatGPTを使っているのを発見したときのことをこう振り返る。「悪意は無いので全く問題ないが、AI（人工知能）頼みにならないような呼びかけがこれから必要」（新井氏）という見解とともに、同校の教員が使っているビジネスチャットツール「Slack（スラック）」でこの情報を共有したという。 GIGAスクール構想によって児童・生徒に「1人1台端末」が導入され、その利用環境が整って3年目。そんな矢先、学校現場で知られるようになったのが

Scrum Fest Osaka 2023 https://confengine.com/conferences/scrum-fest-osaka-2023/proposal/18546 「Fun Done Learnのうた」はこちら https://developers.kddi.com/b…

はじめに 最近、英語の勉強を始めました。 英語の教師としてChatGPTを使用可能だったため、英語学習アプリの開発に取り組みました。 1機能が完成した後、ChatGPTのFunction Callingがリリースされたんですよね。 それがすごい便利だったため、今回はご紹介したいと思います。 Function Callingがリリースされる前の問題点 リリースされる以前は、以下のように出力形式をプロンプトに書く必要がありました。 しかもこの出力形式の通りに出力される可能性が90%くらいで、10%の確率でJSONではない変な形式で出力されることがありました。 これを解決してくれるのがFunction Callingです。 #命令書: あなたは、[日本人学生を対象としたアメリカ人プロの英語講師]です。以下の制約条件に基づいて、最高の正否と解説を出力してください。 #制約条件: - 生徒の回答と問

（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊

AI事業本部MLOps研修とは はじめまして、AI Labでリサーチエンジニアをしている岩崎（@chck）と、AI事業本部 Dynalystでデータサイエンティストをしている長江（@nsakki55）と干飯（@hosimesi）です。 今回は、AI事業本部研修で行われた講義のMLOps回の資料を公開します。 🔳 AI事業本部の事業を担う一員として、「AI事業本部で必要なドメイン知識を身につける・関係を構築する（縦・横・ななめまで）」が研修の目標 サイバーエージェントでは、入社後3週間ほどのエンジニア全体研修を行った後、各事業部に配属されます。AI事業本部では、事業部配属直後に2週間ほどエンジニア研修を行います。この研修では、全社研修とは異なり、AI事業本部に特化したアドテクや機械学習に関連する内容が取り扱われています。 ▼事業部研修全体スケジュール AI事業本部の研修は、以下の3つのパー

Tencentなどの研究者チームが開発した「DreamDiffusion」は、脳の視ている光景を脳波から視覚化する、まるでSF映画のような技術です。本記事では、この画期的な技術について紹介します。 参照論文情報 タイトル：DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals 著者：Yunpeng Bai, Xintao Wang, Yanpei Cao, Yixiao Ge, Chun Yuan, Ying Shan 所属：Tencent AI Labなど URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.16934 関連研究 脳内映像再現の世界：生成AIで脳から画像・映像へ Stable Diffusionで脳内映像を見る！大阪大学の研究者らが開発 DreamDiffusi

組織のなかのリーダーともなれば、担当する仕事の幅が広がると同時に、求められる能力の幅も広がります。そんな多様な能力のうち、「自分や相手の感情をうまく管理し、活用する能力」を指す「EQ（Emotional Intelligence Quotient）」こそが最重要だと言うのは、国内トップクラスのEQカウンセラーである大芝義信さん。EQはリーダーの資質とどう関連づいているのでしょうか。 構成／岩川悟　取材・文／清家茂樹　写真／石塚雅人 【プロフィール】 大芝義信（おおしば・よしのぶ） 1975年生まれ、東京都出身。(株)グロースウェル代表取締役。楽天、ミクシィ、GREEでキャリア形成。2013年に株式会社AppBank（証券コード：6177）入社。CTOとしてIPOを経験後、2016年に株式会社グロースウェル創業、累計100社以上の支援実績をもつ。ビジネスと技術の両面から経営支援。組織支援には

知財ニュース 生成AIのプロンプトを販売できるマーケットプレイス「Prompt Plus」が提供開始─ChatGPTや画像生成AIに対応 BizTech株式会社は2023年6月7日、株式会社UUTECHと共同開発により生成AIのプロンプト（命令文）を販売・購入できるマーケットプレイス「Prompt Plus」の提供を開始した。 「Prompt Plus」は、大規模言語処理モデルAI（LLM）や画像生成AIを、より上手により簡単に利用できる高品質なプロンプトを売買できるマーケットプレイス。ChatGPT、Stable Diffusion、Midjourney、DALL-Eの4つの生成AIを取り扱っており、クリエイターが自身のオリジナルプロンプトを0円から出品でき、収益化もできる。 生成AIを利用して高品質アウトプットを得るには、プロンプトを適切に使いこなす必要がある。しかし、プロンプトの情報

【6月27日に実施されたMicrosoft Buildで発表されたセッションです】 AI SaaS “PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams” の開発における Azure OpenAI Service の利用経験を共有します。Teams 上に展開されるアプリケーションの…

大学院修了後、大手SIer、AIベンチャー企業を経て、金融業界、流通小売業界を中心にAIシステムを活用したデジタルマーケティング・業務改革支援を経験。 ブレインパッド入社後は、マーケティング施策の効果検証やデータ利活用の業務設計等の分析伴走支援に携わる。 はじめに 株式会社ブレインパッド　アナリティクス本部　アナリティクスサービス部の佐藤光です。現在は、データサイエンティストとして、主にデジタルマーケティング分野の分析支援や、データ利活用の業務設計に携わっています。 22年以降、OpenAI社のChatGPT，Stability AI社のStable Diffusion，Google社のBard等の大規模言語モデル（LLM；Large Language Models）に代表される生成AI（GenAI；Generative AI）が脚光を浴びています。 本稿では、生成AIの大いなるポテンシャ

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回、日本語LLMである「OpenCALM-7B」と日本語データセット「JGLUE」のポジネガ分析のデータセット（MARC-ja）を利用し、「ポジネガ分析」に特化したファインチューニングを実施したので、ご紹介します。 はじめに こんにちは。アナリティスクスサービス部の中山です。 この記事では、「株式会社サイバーエージェント」*1が開発した商用利用可能なライセンスの日本語LLMである「OpenCALM-7B」に対して、「ヤフー株式会社」が公開している日本語データセット「

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 5月16日から毎日更新を続けてきたLLM特集も、本ブログで第1弾が一区切りとなります。 最後を飾るブログでは、知りたいことを質問すると社内データから関連する内容を検索し、質問に対してよしなに回答をしてくれるSlack BotおよびWebアプリをChatGPT APIを使って作成したので、その内容をご紹介します。 こんにちは、アナリティクスサービス部の田中です。 社内には有益な情報が多くありますが、データ量が増えるにつれて調べたい情報に正確にアクセスすることが難しくなり

NTTデータは2023年6月29日、生成AI（人工知能）を活用したビジネスを推進する新組織「Global Generative AI LAB」を同日に発足させたと発表した。新組織を中心に顧客企業へのITサービス提供において生成AI活用を推し進めるほか、全社規模でシステム開発の工程に生成AIを取り入れて生産性向上を図る。 顧客企業向けでは、米OpenAI（オープンAI）の「ChatGPT」など既存サービスを用いるほか、オープンソースソフトウエア（OSS）やNTTグループが開発を進める大規模言語モデル（LLM）を用いて、特定の業種や企業独自の知識を学習させた生成AIモデルを開発し、顧客企業に提供する。独自のLLM開発に先行して、ChatGPTなどの既存サービスを応用した企業向け生成AIサービス「LITRON Generative Assistant」の提供を6月29日に開始した。 社内向けでは

5カ月でスマホレジ機能を内製 「新しいデジタル施策の効果を検証する上でも、新宿店は特に重要店舗と位置付けている」。カインズの麻生憲弘イノベーション推進本部次世代店舗マーチャンダイジング部部長兼マーチャンダイジンググループグループマネジャーはこう語る。 同店では実証実験中のものを含め、カインズのデジタル部隊が手掛けた様々なデジタル施策を実装している。なかでも特筆すべきは、内製したスマホレジ機能「Pocket Regi」だ。 同機能は、来店客が自身のスマートフォンを使い、レジに並ばず決済できるサービス。客は商品のバーコードをスマホで読み取り、アプリ内で決済して購入できる。Pocket Regiは同社デジタル部隊が5カ月で内製したという。現在は実証実験という位置付けで、店舗オペレーションやユーザーインターフェース（UI）の改善などを進め、2024年春に本格展開を計画する。

日本郵船とトプコンは「DX銘柄2023」の中でも特に優れていた企業に贈られる「DXグランプリ2023」を獲得した。共通するのは、社内に閉じずオープンな姿勢でDX（デジタルトランスフォーメーション）を軌道に乗せている点だ。両社の取り組みを見ていこう。 エンジンメーカー、認証機関とタッグを組んだ日本郵船 日本郵船は同社のR＆D（研究・開発）子会社であるMTI、船舶用エンジンメーカーのジャパンエンジンコーポレーション、認証機関である一般社団法人日本海事協会と組み、船舶におけるメンテナンス手法の刷新に取り組んでいる。従来の船舶の整備指針は主に「1年おきにメンテナンスする」など、船舶の状態ではなく運転期間を基にした保全基準（TBM：Time Based Maintenance）を採用していた。日本郵船は新たに船舶から得られるデータに基づく状態基準（CBM：Condition Based Mainta

サッポロホールディングス（HD）は社員一人ひとりが抱える業務課題の解決や新規事業に向けて自ら提案、実践する場「DXイノベーション★ラボ」（以下DXラボ）を2023年5月30日に始めた。 「ボトムアップでDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する場合、手を動かして実践できる場が必要だ」。サッポロHDの主要企業であるサッポロビールで全社DX推進の旗振り役を務める牧野成寿取締役執行役員はこう語る。DXラボはサッポログループの「全社員DX人財化」を推進する土台となる人材育成プログラムの一環で、サッポロビールも全社で取り組んでいる。 AWSジャパンやマイクロソフトなど16社がパートナーに DXラボは、サッポログループの企業に勤める社員全員が参加できるオープンイノベーションの場（プラットフォーム）だ。身の回りの業務改善から新規事業まで、デジタル技術を使って実現したいアイデアを提案できる。グルー