上記メンバーとほとんど同じメンバーが発表した今回紹介する研究は、1000人以上の実在する人の思考パターンと行動を分析してコピーした自律AIを1000体以上創り上げた内容になります。以前の研究では架空の性格を創り上げていましたが、今回は実在する人の考えを複製（クローン）した自律AIになります。 そのため、参照した各個人に対して2時間のインタビューを実施し、そのデータを基に一人一人の行動や思考をシミュレートできるように創り込みました。 (▲1000人以上の参加者に対して2時間のインタビューを実施し、性格を抽出し、これらの個人の態度や行動を再現する自律AIを作成した) 研究チームはまず、アメリカ社会の縮図となるように、年齢、性別、人種、居住地域、教育レベル、政治的立場などを考慮して1052人の参加者を慎重に選びました。各参加者は、AIによるインタビュアー（GPT-4o）と2時間の音声対話を行い、

2022年にリリースされて以来、日進月歩の進化でAIユーザーを驚かせてきたOpenAIのChatGPTですが、モデルのトレーニングに必要な高品質なデータの不足をはじめとするスケーリングの問題より、進歩が鈍化しつつあることが報じられました。 OpenAI Shifts Strategy as Rate of ‘GPT’ AI Improvements Slows — The Information https://www.theinformation.com/articles/openai-shifts-strategy-as-rate-of-gpt-ai-improvements-slows What if AI doesn’t just keep getting better forever? - Ars Technica https://arstechnica.com/ai/2024/

『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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大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）をパソコンなどのローカル環境で動かす「ローカルLLM」が急速に広まっている。課金不要であり、情報漏洩やプライバシー問題も気にする必要がない。注目のローカルLLMの利用法を紹介する。 LLMには、パラメータ数を増やせば増やすほど性能が向上する「スケーリング則」があると考えられています。この法則の有効性が認められたことで、LLMのパラメータ数は、従来の深層学習モデル（ディープニューラルネットワークモデル）と比較して、大幅に増加することになりました。これは、モデルのサイズが巨大化していることを意味します。しかし、モデルが巨大だと、大量のVRAMを持つ高性能なコンピュータかクラウド環境でしかLLMを運用できません。 そこで、モデルの“軽量化”が重要になってきます。軽量化することで、パソコンやスマートフォンでLLMを動かせるようにな

日本最大の鉄鋼メーカーである日本製鉄は、2021年から推進している生産計画DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として、同社東日本製鉄所君津地区で出鋼スケジューリングシステムを構築した。このシステムは、製鋼工程の生産計画業務を数理最適化技術によって大幅に効率化するものだ。 東日本製鉄所工程業務部工程企画室長の河井田 博昭氏は、出鋼スケジューリングシステムを導入した背景について次のように語る。「製鋼工程では、高炉から取り出した銑鉄の不純物を除去して成分を調整し、最終製品の形に合わせて板状や棒状の中間製品を連続鋳造しています。1度に数千トンの大ロットで製造していますが、一方、お客様からの注文は10トン単位の多品種小ロットで、それぞれ求められる鉄の成分や納期が異なります。ジャスト・イン・タイムを満たしながら、これらの注文を大ロットにまとめ、いかに安いコストで製造するかが重要になります。こ

経済産業省は2024年9月19日、「デジタルガバナンス・コード3.0～DX経営による企業価値向上に向けて～」を公開した。デジタルガバナンス・コードとは、DX（デジタルトランスフォーメーション）の観点から経営者が企業価値を向上するために実践すべき事柄をまとめたものだ。2020年11月に策定した「デジタルガバナンス・コード」、それを2022年9月に改訂した「デジタルガバナンス・コード2.0」に続く改訂だ。 今回の改訂では、企業経営者がより理解しやすくなるようにした。DX推進の重要性などを記した序文の大幅な見直しに加え、「DX経営に求められる3つの視点・5つの柱」を新たに提示してデジタルガバナンス・コードの全体像を改めて整理した。

カテゴリー DX (2) 一般 (62) 研究会 (7) 働き方 (4) 技術 (358) AI (3) LLM (2) Edge AI (2) Edge Computing (14) Erlang (1) FIWARE (2) Fog Computing (10) Infiniband (31) Internet of Things (32) Key Value Store (17) Linux (3) Linux KVM (10) Machine Learning (9) RealTime Web (14) SRE (4) Webサービス (42) インフラ (8) コンテナ (4) ストレージ (93) データセンター (7) データベース (47) データ流通 (6) テレプレゼンス (2) ネットワーク (215) 仮想化 (111) 災害コミュニケーション (26) 空間情報

こんにちは。テニスしすぎて日焼けがすごいSsk1029Takashiです。 私は普段、生成AIを活用したRAGソリューションの開発をしているのですが、RAGでは特に検索部分の調整が重要になります。 今回はその検索の中で出てくるリランクに焦点を当てて、ベクトル検索と比較してどのような特徴があるのかというところを、検証を交えて解説していきます。 概要 RAGの検索部分では、よくベクトル検索が利用されます。 理由としては、入力が基本的に質問形式になりキーワードで入力されることが多い通常の検索よりも適している、などいくつか考えられます。 ただし、実際にRAGを試してみるとわかりますが、RAGシステムではベクトル検索だけでは検索精度の面で苦労することも多いです。 そこで解決方法の一つとして考えられているのが、ベクトル検索とリランクとの併用になります。 今回は、なぜRAGはベクトル検索だけだと苦労が多

ソフトウェア工学における大規模言語モデルの現状を調査：LLMの適用と成果 9月11日、ソフトウェア工学（SE）における大規模言語モデル（LLM）に関する包括的な調査が公開された。本調査は、SE分野におけるLLMの活用に焦点を当てており、コード生成やテスト、要件エンジニアリングなど、多岐にわたるタスクの自動化におけるLLMの役割を体系的に整理し、LLMがSEの各種業務にどのように適用され、どのような成果を上げているかを明らかにしている。 本調査の成果物はGitHubリポジトリで公開されており、今後も継続的に更新される予定である。ただ、実際のドキュメントは非常にボリュームがあるため、以下にChatGPTを使って要点をまとめたものを紹介する。 LLMのSE業務への適用とその成果 LLMは、ソフトウェア開発の各フェーズで大きな成果を上げており、以下のように様々なタスクに適用されている。 1. 要件

文章の校正や表紙のデザインといった書籍の制作全般の作業から流通までをAIに肩代わりさせ、執筆者に印税を100％還元させつつ納期も大幅に短縮するという自費出版のAIサービス「Spines」がスタートしました。人の手で編集する出版社よりも大幅にコストを削減できるとうたうこのサービスに、出版業界が反発しました。 The Bookseller - News - New publisher Spines aims to 'disrupt' industry by using AI to publish 8,000 books in 2025 alone https://www.thebookseller.com/news/new-publisher-spines-aims-to-disrupt-industry-by-using-ai-to-publish-8000-books-in-2025-al

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

香川県善通寺市は、固定資産税の課税基準となる土地の用途を衛星画像からＡＩ（人工知能）で判別するシステムを開発した。税務課職員らが対話型生成ＡＩ「チャットＧＰＴ」を使って自作。外注で開発するより、費用を３０分の１程度に抑えることができたという。市は「ＡＩを活用し、業務改善を進めたい」としている。（足立壮） 【図解】ひと目で分かる…AIを活用した固定資産税の算定システム 固定資産税は、住宅地や商業地、農地など全ての土地・建物にかかり、市町村が課税する。計算の根拠となる土地の評価額は、地価や利用状況を基準に決まる。 市では、建築確認申請や登記申請などで利用状況を確認するが、届け出がないケースもある。そのため従来は毎年１００万円以上をかけ、外部業者に市内全域の調査を依頼。前年から変化のあった土地や建物を目視で確認してきた。