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

こんにちは。株式会社ブレインパッド アナリティクスコンサルティングユニットの小澤、久津見、小牧です。 前回までの記事では、 ・「生成AIをビジネス活用するための鍵」となるドメイン特化 ・「LLMの信頼性評価で押さえておくべき8つの評価観点」 ・「生成AIの評価指標とベンチマーク」 ついて、それぞれ課題とともに詳しくご紹介しました。 LLMをビジネス活用する上では、多様な評価観点、KPIに基づく評価基準設定、専門家によるフィードバック、そしてそれらを繰り返し行う環境整備といった複雑かつコストがかかる評価アプローチが負担となっていました。また、ベンチマークは数多く提案されているものの、過学習や日本語に対する性能の低さなども問題となっています。 そこで本記事では、生成AI（特にLLM）の評価方法として最近非常に注目を集めている、LLMによる自動評価技術 (LLM-as-a-Judge) について

生成AI・LLM評価指標 評価指標は人間の介入有無で大別され、Li et al. (2024) によると人間を介さない評価方法は、さらにマッチングベースと生成ベースに分類しています。 マッチングベース (matching-based) マッチングベースの評価には、語順や文法を無視してGround Truthと生成テキストの一致度を測定するF1スコア、ROUGE、BLEUなどの古典的アプローチや、Word2Vecなど単語埋め込みとニューラルネットワークを利用してベクトルの類似性で評価するBERTScoreなどが含まれます。これらの手法は、低コストながら評価の再現性が高いという利点があります。一方で、”I go go go go to the hospital.” のような文法的に不適切な繰り返しでスコアが高くなったり、微妙なニュアンスや複雑な文脈の意図をくみ取ることが難しかったりする問題があ

ホーム ニューストップ ニュース（ニュースリリース） ブレインパッド、「BrainPad VizTact」にAI対話機能を追加、データ分析ツールの進化で、分析がより簡単・身近に ブレインパッド、「BrainPad VizTact」にAI対話機能を追加、データ分析ツールの進化で、分析がより簡単・身近に 株式会社ブレインパッドは、データ分析ツール「BrainPad VizTact（ブレインパッド・ビズタクト）」に、最新機能として、AI駆動の対話型機能を追加したことを発表いたします。 このアップデートにより、対話型でデータ分析を進められるようになるため、分析の実施ハードルが下がり、利便性が大きく向上します。 ■新機能「AI駆動の対話型機能」の特徴 「BrainPad VizTact」は、直観的な操作が可能でユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、専門知識がなくても簡単にデータ分析を行うこ

ホーム ニューストップ ニュース（ニュースリリース） ブレインパッド、スリーシェイクとデータ加工ツール「Reckoner」の販売代理店契約を締結、効率的なデータ活用を実現 ブレインパッド、スリーシェイクとデータ加工ツール「Reckoner」の販売代理店契約を締結、効率的なデータ活用を実現 株式会社ブレインパッド（本社：東京都港区、代表取締役社長 CEO：関口　朋宏、以下ブレインパッド）は、SREおよびセキュリティのプロフェッショナル集団である株式会社スリーシェイク（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：吉田 拓真、以下スリーシェイク）と、データ加工・連携ツール「Reckoner（レコナー）」において、販売代理店契約を締結したことを発表いたします。 今後当社は、技術力に強みを持つスリーシェイクとの連携により、当社が提供するデータ活用基盤「Smart Strategic Platform」（SS

LLM（大規模言語モデル）は、自然言語処理（NLP）の分野で使用される深層学習モデルの一種であり、その主な目的は、膨大な量のテキストデータを学習し、人間のような自然な言語生成や理解を実現することです。 技術的な側面からもう少しお話すると、LLMは深層学習の技術を用いた複雑なモデルで、その基盤となるのはニューラルネットワークと呼ばれる人間の脳のニューロンの働きを模倣する計算モデルです。 このニューラルネットワークは、複数の層からなる構造で入力データを受け取り、パターンを学習して予測や分類を行うことができます。特に、LLMは巨大なテキストデータを入力とし、大量のパラメータを調整しながら言語構造を学習させています。 代表的なLLMの例として Googleの「PaLM」 OpenAIの「ChatGPT」 オープンソースなモデルとしてMetaが開発した「Llama」、Databricksが開発した「

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。

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

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

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。 この記事では、「copilotとしての生成AI」という視点で概況を捉え、LLM/Generative AIの可能性と実用段階における諸問題について考察していきます。 はじめに 生成AIを活用したサービス/プロダクトの分類 分類方針 入出力による分類結果を俯瞰する 入出力による分類とトレンド Text to Text (Text or Image) to Image Text (and Speech) to Speech, Speech to Speech copilo

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、ChatGPTなどで好ましい応答を得られるように、人間からAIモデルの応答に働きかける、ヒューマンフィードバックというプロセスを支援する「Transformer Reinforcement Learning（TRL）」という強化学習ライブラリを紹介します。 こんにちは。アナリティクスサービス部の橋本です。 ChatGPTの学習プロセスとして取り入れられているRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback、人間のフ

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。 この記事では、生成AIの中でも、テキスト、画像、動画、3Dデータ、オーディオデータ、モーションなど多岐にわたるマルチモーダル系のタスクについて、全2回の連載でご紹介します。【第1回目の記事はこちら。】 こんにちは、アナリティクスサービス部の八登です。 昨今話題をさらっている生成AIですが、その中でマルチモーダル系のタスクに大きな関心が集まっています。 ここでマルチモーダル系とは、AIが同時に複数の形式を扱うことができる、ということを表しています。 モーダルの例としては

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、さまざまなLLMにどういった特徴や違いがあるのかを検証するための、GUIで複数のLLMをお試し利用できるツールを作成したのでご紹介します。 こんにちは、アナリティクスサービス部の髙橋です。 ChatGPTが登場して以降、さまざまな大規模言語モデル（LLM）が発表されていますね。 使う側としては楽しみな反面、業務で使うとなるとそれぞれのモデルにどういった特徴、違いがあるのかを検証していく必要があるのかな、と感じています。 そこで今回は、いくつかの大規模言語モデル

ブレインパッドで働くさまざまな職種の社員を紹介するインタビュー企画。今回は、当社のプロジェクトマネジャー、シニアリードデータサイエンティストを務め、実はカムバック入社されている小田さんに、ブレインパッドでデータサイエンティストとして働く魅力をお聞きしました！ こんにちは、人事部のデータサイエンティスト採用担当です。 ブレインパッドでは2004年の創業以来、データ活用を通じて、小売・メーカー・金融・エンターテインメント・IT事業会社などあらゆる業界のお客様のビジネスを支援しています。 今回は、ブレインパッドへカムバック入社された経験をお持ちで、プロジェクトマネジャーでもあるシニアリードデータサイエンティストの小田さんからお話しいただきました。 小田大輔 シニアリードデータサイエンティスト 2021年中途入社 働き方： 普段は、なるべく子どもと関われるように在宅勤務を多めにして働いています。

ホーム ニューストップ ニュース（ニュースリリース） ブレインパッド、JR九州のDX戦略を支える顧客分析基盤を、クラウド型DWH「Snowflake」で刷新 ブレインパッド、JR九州のDX戦略を支える顧客分析基盤を、クラウド型DWH「Snowflake」で刷新 ー データ処理の高速化と基盤の拡張性の両方を担保、MAツールとの連携もスムーズに ー 株式会社ブレインパッドは、クラウド型DWH「Snowflake（スノーフレーク）」を用いて、九州旅客鉄道株式会社（以下、JR九州）の顧客分析基盤の刷新を支援したことを発表いたします。 JR九州は、JR九州グループDX戦略（2022-2024）において、デジタル技術を最大限に活用したグループ顧客戦略の強化を掲げています。ブレインパッドは、この取り組みの一環として、JR九州のこれまでのシステム課題を解決し、より一層のデータ連携・データ活用が可能となる新

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、議論を活性化する質問をLLM技術によって生成できないかと考え、『この分野は素人なのですが…Bot』を開発した内容を、ご紹介します。 こんにちは、アナリティクスサービス部の藤田です。 ブレインパッドでは、有志による社内勉強会がとても活発で、ほぼ毎日何かしらの勉強会が開かれています。社内勉強会では、参加者による質問が重要な役割を果たします。質問によって、質問者は理解を深めることができ、他の参加者や発表者にとっても新しい視点を得ることができます。しかし、参加者が多い

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。 この記事では、ChatGPTとLLMを使って、プログラミングの知識なしでデータ分析（前処理、可視化、学習、検証）を行えるツールアプリケーションを構築してみたので、その内容をご紹介します。 こんにちは、私たちはアナリティクスサービス部の田中、林です。今回はLangChainとChatGPTを使ったアプリケーションを作成してみたのでその内容について説明します。データ分析を進めたい、進めないといけない人たちが、プログラミングの知識なしでデータ分析（前処理、可視化、学習、検証

戦略策定や組織組成のコンサルティングを兼務するデータサイエンティスト。学術研究の経験を背景にＩＴベンチャー企業では、プロダクト開発と並行してＡＩ系サービスの立ち上げを統括。ブレインパッドでは、材料インフォマティクスやマーケティング領域での分析支援、エネルギー関連企業のＤＸ推進部門の戦略策定やデータマネジメントをリード。コンサルティング・アナリティクス・エンジニアリングの横断的な経験で、データドリブンな意思決定に向けた組織変革を支援。 ChatGPT の強みと弱み ChatGPT (Generative Pre-Trained Transformer) は、インターネット上の膨大な文書を事前学習した生成系チャット AI です。2022年に登場した ChatGPT は、人とのコミュニケーションを高いレベルで実現しています。たとえば、みなさんの中には、すでに日常で次のような使い方をしている方もい