シェア 129 ツイート 0 はてブ 223 アクセンチュア株式会社は新執行体制を発表し、生成AIビジネス含めた今後の注力領域に関する記者説明会を開催した。説明会の冒頭、同社の江川社長が登壇して、今後は更に「生成AI」に軸足を置くこと、社員に寄り添う「AIエージェント」（AIバディ）を開発し、既に同社ではほぼ社員全員が「AIエージェント」を活用していることを発表した。 アクセンチュア株式会社 代表取締役社長 江川昌史氏 同社は「生成AIはこれまでの技術に比べて、普及のスピード感がまったく異なり、今後も加速度的に普及していく」と強調。ビジネス環境が大きな変革期を迎えていることを肌で感じてのことだろう。 営業、生産、購買のAI同士が対話し、議論し、経営者や従業員を支援するのが、デジタルツイン･エンタープライズのコンセプト。同社内では既にほぼ全社員が「AIエージェント」を活用している。今後は別の

NECは11月27日、AIにテキストで仕事を頼むと、自律的にタスクを分解して業務を実行する「AIエージェント」を提供すると発表した。第1弾として、人材管理やマーケティング戦略など、社内外の情報を包括的に検索し、意思決定が求められる業務を自動化するサービスを提供するという。2025年1月から順次提供する。 例えば「キャリア採用者の育成戦略を作りたい」と入力した場合、指示内容から目的を育成計画書の作成と設定し、社内外の情報収集や分析、プログラムの開発など複数のタスクに分解する。そのタスクに対し、NECが開発する大規模言語モデル（LLM）「cotomi」や、NEC独自のAIによる図表の読み取り機能、検索エンジンなどを組み合わせた業務プロセスを設計し、実行するという。 システムは、開発を請け負うだけでなくSaaS形式でも提供する。入力したデータなどの漏えい対策として、クローズドな環境でサービスを提

Anthropicがとんでもないものを出してくれた。Model Context Protocol（MCP）である。 強いタイトルでごめんなさい。AIエージェントに関わっていてMCP触ってない人は、たぶん忙しすぎる人なんだと思う。分かる！めっちゃ分かる！忙しいよね！！！！！ ということで、AIエージェントを研究・開発してるひとは是非MCPに触れてほしい。 最低でも、仕様は把握しておくべき AIエージェントにMCPによる拡張が可能な設計を考慮すべき 現状ではClaude DesktopがMCPに対応したクライアントだ。MCPはクライアントサーバの仕組みで、tooling（旧function calling）機能を任意のサーバーで実現できるものだ。 汎用プロトコルとライブラリ集なので、OpenAIやGoogleやollamaやLM Studioなどが対応することも可能だ。特にOSSや無料ソフトの

Anthropic社のClaude発！AIアシスタントが「何でも繋がる」時代へ。新技術MCPが切り開く可能性 ※この記事は、Anthropicが発表したModel Context Protocolについて、エンジニアではない方にも分かりやすく解説する記事です。 Model Context Protocol (MCP) - AIとデータを「つなぐ」新しい標準規格今回は、AI業界で大きな注目を集めている新しい技術「Model Context Protocol（MCP）」について、できるだけ分かりやすく解説していきたいと思います。 目次そもそもなぜMCPが必要なの？みなさんは、ChatGPTやClaudeなどのAIアシスタントを使っていて、こんな経験はありませんか？ 「社内の資料を見ながら回答して欲しいのに...」 「SlackやGitHubの内容も含めて分析して欲しいけど...」 「データベー

LayerX AI・LLM事業部長の中村 (@nrryuya_jp) です。昨日、弊社の生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」が三菱UFJ銀行様に導入されたことを発表しました。また、製品紹介ページもできました。 LayerXは、AIの進化に賭けて事業を展開しています。AIは多くの人々の働き方に影響を与えるでしょう。しかし、AIがどんどん賢く進化しても、必ずしも人間が思い通りに使いこなせるとは限りません。企業が新たに採用した社員を受け入れ定着させることを「オンボーディング」と言ったりしますが、AIにおいても、AIが働きやすい環境にするための「AIのオンボーディング」が重要です。 今回はそんな「AIオンボーディング」と、Ai Workforceの実現したいビジョンについて紹介します。 「AIオンボーディング」の必要性AI・LLMの進化人間の「脳みそ」に例えるなら、昔の機械学習は、

最近登壇で使っていたLLM関連技術の今後について触れた50ページほどの資料を公開します。 (予測や展望は個人の見解を多分に含む点をご容赦ください。) 細かい技術説明というよりみんな気になるAgent、LLMOps周りの実際に立ち向かって死にかけた経験を赤裸々に書いた感じです。取り組む前にこの屍を…

自己紹介こんにちは！プロダクトデザイン室 オペレーションデザインユニットの工藤照久（くどうてるひさ）です。普段は社内業務のDX推進に取り組んでいますが、最近はプロダクトデザイン室全体での生成AI活用を促進するプロジェクトにも力を入れています。 本記事では、これまでの活動を通じて得た学びや、社内で生成AIを効果的に活用するための実践的な方法についてお伝えしたいと思います。生成AIに興味がある方や、社内での活用に悩んでいる方々にとって、少しでも参考になる内容になれば嬉しいです！ 工藤照久（くどうてるひさ） プロダクトデザイン室 オペレーションデザインユニット 2015年にリクルートコミュニケーションズ（現リクルート） に中途入社。 社内の業務BPRやDX、AIの活用を推進。 昨今では生成AIを活用できる人材育成・リスキリング推進に従事。目次 １．はじめに生成AIは、IT革命を超える可能性を持つ

スライド概要 社内で実施したDify講座の資料です。 Dify初級者から中級者向けに参考になる内容もあるかもなので、外部公開してみます。

2024年9月9日開催の「AWS AI Day」レポート第2弾！今回は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 金融事業開発本部長の飯田 哲夫 氏による講演「100 以上の生成 AI 事例に見る ビジネスインパクト創出の方程式」をピックアップします。 「つくる人をつくる」AICU mediaでは総力を上げてレポートしております。 ▶前回の記事はこちら 【イベントレポート】AWS AI Day：生成AIの最前線に迫る最新事例と実践ハンズオン(1)新人こそがAI開発のエース!?リクルートの最新事例 #awsAIday 生成AI導入企業の課題に切り込む！生成AIへの関心が高まる一方で、「具体的な活用方法がイメージできない」「社員の利用率が低い」という悩みを持つ企業も多いのではないでしょうか？ 飯田氏の講演では、AWSが支援する国内100社以上の生成AI導入事例を分析。そこから見えてきた、ビ

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AI（人工知能）を活用・導入して自社ビジネスの売上向上、業務改善を推進している企業は非常に多くなってきました。 また、ChatGPTを代表する生成AIの登場により、AIがより身近になり、企業でのAI導入が増えています。 そこで今回はおすすめの生成AI開発会社をご紹介したいと思います。 【人気1位】株式会社わさび 2020年に設立され、東京都渋谷区に本社を構えています。 ”WASABIはConsulting・Software・Designの観点から、次世代のデジタルエクスペリエンスをクライアントと共創するデジタルデザインファーム”によりデジタル技術を駆使した顧客体験を提供することを通じて、ビジネス変革の実現に貢献するパートナーとして、サービスを提供しています。また社員数を100名に制限し、代表と社員間のフラットなコミュニケーションを維持する方針を採っています。 コンサルティング事業 ではCX

ホーム ニュース AIエージェントを活用した新たな生成AIサービスを提供開始 ～「SmartAgent™」の実現により、オフィスワーカーの生産性向上、付加価値業務のシフトへ～ 報道発表 2024年10月24日 株式会社NTTデータ 株式会社NTTデータ（以下、NTTデータ）は、オフィスワーカーの生産性向上、付加価値業務へのシフトを実現するため、生成AI活用コンセプト「SmartAgent™」に基づき、新たな生成AIサービスの提供を開始します。 SmartAgentとは、利用者の指示に応じて、AIエージェントが自律的に対象業務のタスクを抽出・整理・実行し、新たな労働力を提供するものです。これにより、NTTデータは、人口減少による労働力不足など社会課題の解決に貢献します。 SmartAgentのサービス第一弾として、営業領域を対象に、「LITRON® Sales（読み、リトロンセールス）」を1

【一覧まとめ】各社のLLM展開の最新動向とは？ 現在、生成AIの産業・ビジネス用途の活用が加速している。そうした中で、生成AIサービスを利用するというフェーズから、これまで進めてきたDXの取り組みや、既存の業務オペレーションに生成AIを組み込むといった活用が重要になってきている。 そうした流れの中で、生成AIと密接に関わる「大規模言語モデル（LLM）」の活用の在り方も変化してきている。具体的には、OpenAI社が展開するGPTなど、特定のLLMを活用するような在り方から、次第に業務特性や用途に応じて最適なLLMを使い分ける形式へと変化してきているのだ。 たとえば、富士通、NTT データ、NEC、IBMなど、業務特化の個別型LLMなどを展開する企業においても、自社独自開発のLLMと、汎用型LLM、オープンソースのLLMなど、複数のLLMを用途に応じて使い分ける「マネージドサービス型サービス」

AIにフルスタックアプリの生成を指示、Webブラウザ上のNode.js環境でそのまま実行できる「bolt.new」、StackBlitzが公開 WebAssemblyを用いてWebブラウザ上でNode.js環境を実現する「WebContainer」などを提供するStackBlitzは、Webブラウザ上でAIにフルスタックアプリの生成を指示し、そのままWebブラウザ上のNode.js環境で実行やデバッグなどを行える新サービス「bolt.new」を公開しました。 bolt.newはGitHubでサインオンすることにより誰でも無料で試すことができます。 bolt.newの大きな特徴は3つあります。 1つ目は、AIがフルスタックアプリケーションの生成を、必要なパッケージやライブラリの導入からコードの生成、ビルドまで含めて最初から最後まで実行してくれる点。 2つ目は、AIが生成したフルスタックアプリ

こんにちは、新人エンジニアの前田です。 最近、南海トラフ地震の臨時情報や台風などもあったりして、自衛のための事前準備は欠かせないなと思いました。 さて、今回はDifyを使って複数の大規模言語モデル（LLM）を切り替えるチャットチャットボットを作ってみたいと思います。 なぜ、この内容をやってみようかと思ったかというと、Difyは、複数のLLMを利用できるのですが、 それらは、事前に設定を行って利用するもので、ユーザーが実行時に切り替えて指定ができなかったのですよね。 とはいえ、これもノーコードで実現できるのが、Difyの強みです。 1. 概要 1.1.Difyとは 1.2. この記事で実現すること 2. アプリ作成 2.1. モデルの定義 2.2. モデルの選択 2.3. 変数の集約 3. 作成したアプリを動かしてみる 4. まとめ 1. 概要 1.1.Difyとは Difyは、大規模言語モ

@overlast さんのGENIAC成果報告会のレポートが素晴らしかったのでまとめました。 【GENIAC 概要（経済産業省ニュースリリースより）】 国内の生成AIの開発力強化を目的とし、「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」と称し、生成AIのコア技術である基盤モデルの開発に対する計算資源の提供支援や、関係者間の連携促進、対外発信等を実施するプロジェクトを開始します。 続きを読む