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Product updates, practical guides, and clear analysis for teams putting business AI to work.

ビジネスインテリジェンス

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7 記事

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]
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2023年、AIツールとモデルの20大アップデート [With Features]

AI市場の成長率は 38% に成長し、その大きな理由のひとつは、大手ブランドが導入した多数のAIモデルやツールである！ しかし、なぜ企業はビジネス用のAIモデルやツールを発表するのだろうか？ PWC は、AIが2025年までに従業員の潜在能力を最大40％高めることができると報告している！ AI市場の前年比収益予測（2018-2025年）については、以下のグラフをご覧ください。 米国には 米国だけで14,700の新興企業がある。 2023年3月現在、米国だけでも14,700の新興企業があり、AIのビジネスの可能性は間違いなく大きい！ AIにおける大規模言語モデル（LLM）とは？ 大規模言語モデル（LLM）は、言語理解と生成を通じて人間のような知性をシミュレートするために設計された高度なAIツールである。 これらのモデルは、膨大なデータを統計的に分析し、単語やフレーズがどのように相互に結びついているかを学習することで作動する。 人工知能のサブセットとして、LLMはテキストの作成、分類、対話での質問への回答、言語の翻訳など、さまざまなタスクに長けている。 この “大規模 “という呼称は、彼らがトレーニングした膨大なデータセットに由来する。 LLMの基礎は機械学習、特にトランスフォーマーモデルとして知られるニューラルネットワークのフレームワークにある。 これにより、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクを効果的に処理することができ、言語を理解し操作する上での多用途性を示すことができる。 続きを読む RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLM？ 2023年、オープンソースLLMのトップは？ 2023年9月現在 ファルコン180B は、Hugging Face Open LLM Leaderboardにおいて、事前学習済みの大規模言語モデルとしてトップに浮上し、最高のパフォーマンス・ランキングを達成しました。 2023年のAIモデル・トップ7を紹介しよう。 1.ファルコンLLM ファルコンLLM は、AI言語処理の能力を再定義した、強力な事前学習済みのオープンラージ言語モデルです。 このモデルには1800億のパラメータがあり、3兆5000億のトークンで訓練されている。 商業用にも研究用にも使える。 2023年6月、ファルコンLLMはHuggingFaceのオープンLLMリーダーボードでトップに立ち、「キング・オブ・オープンソースLLM」の称号を得た。 ファルコンLLMの特徴 推論、熟練度、コーディング、知識テストにおいて好成績を収める。 FlashAttentionとマルチクエリーアテンションにより、より高速な推論と優れたスケーラビリティを実現。 ロイヤリティの義務や制限なしに商用利用が可能。 このプラットフォームは無料で利用できる。 2.ラマ2 メタがリリース ラマ2 訓練済みのオンライン・データ・ソースで、無料で利用できる。 Llama 2はLlamaの2番目のバージョンで、コンテキストの長さが2倍になり、トレーニング量も40％増えた。 また、ラマ2には、ベストプラクティスと安全性評価を理解するための「責任ある使用ガイド」も用意されている。 ラマ2の特徴 Llama 2は、研究および商用利用ともに無料でご利用いただけます。… Read more »

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On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.
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Grok Generative AI：能力、価格、技術

2022年、私たちはAIの導入に大きな飛躍を見た。 大規模なジェネレーティブAIが占める割合 23% テック界の さて、2025年に向けて話を進めると、大規模なAIの導入は46％に達し、興奮はさらに高まる。 このAI革命の真っ只中に、エキサイティングな新プレーヤーが堂々と登場する。 2023年11月4日、イーロン・マスクはゲームを変えるAIモデル「Grok」を公開した。 Only 10 days into Year 2 of building a modern global town square that welcomes everyone & enables more economic opportunity — here’s what we have shipped so far: AI-powered personalizationWe introduced X’s new friend 'Grok’. Because of our partnership with xAI, we'll ask Grok… — Business (@XBusiness) November… Read more »

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the importance of integrating an AI knowledge base into your customer support ecosystem cannot be ignored.
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2024年にAIナレッジベースを立ち上げるには？

進化し続けるカスタマーサービスにおいて 78% 業界リーダーの78%が、セルフヘルプポータルやAIを活用したセルフサービスソリューションへの投資を増やしています。 チャットボットアシスタント のようなセルフサービス・ソリューションへの投資拡大が進む中、AIナレッジベース・ソフトウェアをカスタマーサポートのエコシステムに統合することの重要性は無視できません。 使用方法 ビジネスのためのAI は、顧客が必要とするときに的確な情報を提供することで、顧客との接し方を完全に変える力を持っている。 しかし、それを最大限に活用するには、入念な計画と一貫した管理が必要だ。 このブログでは、カスタマーサービス体験を向上させるために適切なAI知識ベースを作成するための戦略を提供します。 AIナレッジ・ベースとは何か？ AIナレッジベースとは、人工知能（AI）技術によって整理、管理、アクセス可能にされた情報やデータのデジタルリポジトリである。 知識を保存、検索、共有するための一元化されたリソースで、通常は構造化され検索可能な形式になっている。 AIは、インテリジェントな検索、コンテンツ推薦、自然言語処理、およびユーザー体験を向上させるその他の機能を可能にすることで、知識ベースの機能を強化するために使用される。 AIナレッジ・ベースの主な特徴と構成要素を紹介しよう： 1.情報リポジトリ 記事、文書、FAQ、製品情報、教育資料、その他組織やプラットフォームがユーザーに提供したいあらゆるデータなど、幅広いコンテンツが含まれている。 2.構造化された組織 知識ベース内のコンテンツは、通常、カテゴリ、トピック、タグ、および階層を使用して構造化された方法で整理され、ユーザーがナビゲートして関連情報を効率的に見つけるのに役立ちます。 3.AIを活用した検索 自然言語処理などのAI技術は、検索機能を強化するために使用される。 ユーザーは自然言語でクエリを入力することができ、AIシステムはそれを理解し、適切な検索結果を提供することができる。 4.コンテンツに関する推奨事項 AIは、ユーザーの行動や嗜好を分析し、ユーザーが興味を持ちそうな記事やリソースを提案することで、パーソナライズされたコンテンツ・レコメンデーションを提供することができる。 5.チャットボットとバーチャルアシスタント 多くのAIナレッジベースは、チャットボットやバーチャルアシスタントを統合し、リアルタイムのサポートを提供したり、ユーザーからの問い合わせに答えたりする。 これらのチャットボットは、AIを使ってユーザーの問い合わせを理解し、効果的に対応することができる。 6.自然言語処理 (NLP) NLPは人間の言語を理解し処理するために使用され、ユーザーが知識ベースと対話し、関連情報を得ることを容易にする。 7.センチメント分析 AI知識ベースの中には、ユーザーの満足度を測定し、改善が必要な分野を特定するために、センチメント分析を組み込んだものもある。 8.コンテンツのタグ付けと分類 AIはコンテンツに自動的にタグを付け、分類することができるため、情報の管理や検索が容易になる。 9.分析とレポート ナレッジベースには、ページビュー、検索クエリ、ユーザーからのフィードバックなど、ユーザーのエンゲージメントをトラッキングするツールが含まれていることが多い。 このデータは、ナレッジベースの内容や構造を改善するために貴重なものである。 10.アクセス制御とセキュリティ AI知識ベースには、特定のコンテンツを許可されたユーザーに制限するアクセス制御機能が含まれている場合があり、機密情報を保護するためのセキュリティ対策が施されている。 AIナレッジベースは、カスタマーサポート、企業内ナレッジマネジメント、eラーニングプラットフォーム、オンラインドキュメントなど、様々な領域で広く利用されている。 AIを活用して知識へのアクセスと検索を強化することで、企業がユーザーにタイムリーで正確な情報を提供し、サポートコストを削減し、全体的なユーザー体験を向上させるのを支援する。 成功するAIナレッジベース・ソフトウェアをセットアップするためのチェックリストとは？ AIの知識ベースを構築するには、情報を構造化してアクセス可能な方法で整理・保存し、人工知能を使ってその情報を効果的に検索・提示する必要がある。 ここでは、AIナレッジベースをセットアップするための完全なチェックリストを紹介する： 目標と目的を明確にする ナレッジ・ベースの目標と目的を明確にすることから始めましょう。 どのような情報を保存し、検索したいのか？ 知識ベースの目的は何ですか？ 想定される観客は？ ナレッジベース・プラットフォームの選択 ナレッジベースをホストするプラットフォームまたはソフトウェアを選択します。 様々なオプションには、カスタムビルドソリューション、コンテンツ管理システム（CMS）、Confluence、Zendesk、KnowledgeOwlのようなナレッジベースソフトウェアなどがあります。 コンテンツの整理と構成 コンテンツを分類し、論理的に構成する。 トピック、カテゴリ、サブカテゴリの分類法または階層を作成する。… Read more »

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The advantages of AI for real estate are on the rise, with new use cases being introduced in the infrastructure market.
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2023年の不動産向けAI：メリット、ユースケース、事例

不動産業界も、人工知能（AI）革命に無関係ではない。 実際、不動産向けAIの市場規模は2029年までに1335億8900万ドルに達し、年平均成長率（CAGR）は次のように大きく伸びると予想されている。 35% . 多くの利点を提供するAIは、商業用不動産の売買や投資方法を変えつつある。 このブログでは、AIが不動産にもたらす良いこと、その革新的な使用例や感動的な事例をご紹介します。 AIが不動産にもたらすメリットとは？ 使用方法 ビジネスのためのAI 不動産業界に携わるすべての人にとって、より有益なものとなる。 それでは、その素晴らしい利点を探ってみよう： ワークフローの自動化 不動産会社は、家を売りに出し、すべての事務処理を行い、取引が正しく行われるようにするために、AIを活用したソリューションを採用している。 自動化されたデータ入力、文書管理、コミュニケーションは、エラーの余地を減らし、効率を高め、手間を省くことにつながる。 24時間365日のカスタマーサポート 物件情報から一般的な問い合わせまで、AI チャットボットアシスタント またはバーチャルアシスタントが、あなたの質問にすべて答えてくれる！ これにより、顧客満足度とエンゲージメントが向上する。 このリアルタイム・サポートは、購入希望者や賃貸希望者に、時間や季節に関係なくスムーズな体験を提供する。 ホーム検索の改善 家探しをするとき、普通は立地、価格、広さなどを基準にネットで物件を探しますよね？ 便利で簡単だ。 しかし、選択肢が多すぎて、素晴らしい住宅を見逃してしまうこともある。 AIはあなたの検索方法を研究し、検索をより正確にするためにあなたが何を求めているかを判断する。 このように、AIは家探しを難しくなくさせ、その結果、住宅購入体験を向上させる。 自動化された投資 効率的な購入戦略と定期的な資産管理により、AIを搭載したインテリジェントCRM（顧客関係管理）システムは、不動産業者がミスを減らし、資産投資をよりスマートに行えるよう支援します。 データ入力を自動化し、どれくらいの賃料が得られるかを予測することで、不動産管理や投資のさまざまな側面を容易にする。 そのため、物件や投資の管理が非常に簡単になる。 より良い顧客リードの特定 AIアシスタント AIアシスタント 理想的な顧客を見つけるための不動産業者のパートナーになるかもしれない。 例えば、Zillow。 データ分析を使って、真剣に買い物をする人と、ウィンドウショッピングをする人を区別する。 自然言語処理（NLP）は価値の高いやり取りを分離し、ニッチな顧客選択においてハイパーローカルの専門家を支援します。 ジローのプレミアム・ブローカー・フレックスのような機械学習ソリューションは、エージェントを探している顧客を正確に特定し、成約時に課金する。 取引プロセスの改善 AIは、迅速な決算、革新的なモバイル・アプリ、徹底したコンプライアンス・チェック、詳細なレポーティングをもたらす。 自動入力可能なデータ・フィールドにより、データ入力エラーが少なくなり、ユーザーにとってプロセス全体がスムーズになります。 AIのスマートで詳細なレポートは、ブローカーやチームがパフォーマンスを評価し、改善するのに役立つ。 不動産におけるAIの活用事例とは？ 以下は、不動産におけるAIの主な使用例である： 物件検索と価格 機械学習アルゴリズムは、物件の詳細、所在地、市場の動向、古い売買履歴など、膨大なデータセットを分析する。 これらの情報があれば、AIを搭載したプラットフォームが物件の正確な価値を教えてくれる。 これは、買い手と売り手が自分たちが何を扱っているかを知るのに役立つ。 例えば、こうだ、 ジローのゼスティメイト 採用 ビジネス向けAIを採用し、不動産価値を推定することで、ユーザーに不動産取引のための信頼できる出発点を提供する。 バーチャル物件ツアー ビジネスにおけるAI は、売り家をチェックする方法を変えた。… Read more »

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EY.ai is a unifying platform that helps clients to confidently and responsibly embrace AI. This tool can lead to amazing transformations within their organizations, helping businesses succeed in the AI-driven future.
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EY、14億ドルの投資でEY.aiプラットフォームを強化：知っておくべきこと

ビジネスのためのジェネレーティブAIは、企業が既存のシステム、タスク、業務にAIを統合する方法を再考させる。 しかし、AIの導入は技術的な課題にとどまらない。 そこで、14億ドルという巨額の投資を背景に、アーンスト・アンド・ヤング（EY）は画期的なAIプラットフォームであるEY.aiの立ち上げを発表した。 IBM Global AI Adoption Indexによると、「IBMのグローバルAI導入指数」は以下の通りである： 42%の企業が組織内でAIの可能性を模索している。 35%の企業がすでにAIを業務に活用している。 ダウンロードはこちら IBMの報告書全文 イノベーションと責任ある導入に焦点を当てながら、EYがどのように人工知能を前進させるかを見てみよう。 EY.aiとは何か？ EY.aiは、クライアントが自信を持って責任を持ってAIを導入できるよう支援する統一プラットフォームです。 このツールは、組織内の驚くべき変革をもたらし、AI主導の未来におけるビジネスの成功を支援することができる。 人間の知性とAIの可能性が調和している。 チラッと見るにはここをクリック！ EYの人工知能プラットフォームの用途とは？ EY.aiは、クライアントが様々な分野でAIを活用し、組織を大きく変革できるよう支援している。 EYの各分野における幅広い経験により、EYの高度なテクノロジーとAI機能を活用している： 戦略 取引 変形 リスク 保証 税金 EY.aiは、最先端のテクノロジーと様々な業界における深い専門知識を融合し、革新的なソリューションとインサイトを提供します。 膨大な AI知識ベース このブレンドはより効率的に物事を進めることができる。 しかし、それ以上に、イノベーションの火付け役となり、幅広い産業で倫理的にAIを導入している。 それは顧客にとって何を意味するのか？ 社会にポジティブな影響を与えていることを認識しながら、自信を持ってAIを導入することができる。 こうして、EY.aiはビジネスの未来にエキサイティングな可能性を開くことができる。 EYは社内技術にAIをスムーズに組み込んでいる。 彼らが最も重視しているのは EYファブリックビジネス知識、高度な技術、ネットワークを組み合わせて、ソリューションの提供をスピードアップする。 60,000人の膨大な顧客ベースと150万人以上のユニーク・ユーザーにサービスを提供している。 また、戦略的買収により、クラウド・コンピューティングと自動化技術における専門性が強化された。 EYはどのようにAIの知識をプロフェッショナルに提供しているのか？ EYは、次のような方法でチームがAIに対応できるようにしている： 技術志向のチームメンバー4,200人が参加する試験運用を開始 豊富なAI、データ、アナリティクス 学習バッジ 2018年導入 EYテックMBAプログラム 2020年開始 安全で大規模な言語モデル、EY.ai EYQを展開 従業員向けにカスタマイズしたAI学習プログラムを開始予定 これらのプログラムにおいて、EYは明確な目標を掲げている。それは、責任あるAIの実践に目を光らせながら、EYプロフェッショナルのAIのノウハウを高め、広げることである。 このように、従業員がAIに精通するように支援することを本当に強調しており、これはかなり印象的だ。 「新しく入ってくる世代を教育することが重要であるのと同様に、既存の労働力を教育することも重要だと思います。 –… Read more »

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Falcon LLM is a model suite with variations like Falcon 180B, 40B, 7.5B, and 1.3B, designed to address complex challenges for commercial AI.
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ファルコンLLM：オープンソースイノベーションでAIを再定義する

人工知能（AI）は急速に進化し、企業にとって戦略的なテコとなり、イノベーションの加速装置となっている。 この革命の中心にいるのが、AI業界の重要なプレーヤーであるファルコンLLMだ。 ファルコンLLM（ラージ・ランゲージ・モデル）は、人間の言語を解釈・生成する最先端の技術である。 その最先端の機能により、文脈を理解し、補完、翻訳、要約を生成し、指定されたスタイルで書くこともできる。 ファルコンLLMとは？ ファルコンLLMは、最も先進的なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）の1つとして登場し、AIの展望における極めて重要な変化を象徴しています。 ファルコン180B、40B、7.5B、1.3Bなどのバリエーションを含むこのモデル群は、複雑な課題に対処し、さまざまなアプリケーションを前進させるために設計されている。 ファルコンLLM、特に7Bと40Bモデルのオープンソース化は、最先端のAI技術へのアクセスを民主化し、個人や組織がそれぞれのシステム上でこれらのモデルを実行することを可能にする。 ファルコンLLMは何に使われていますか？ ファルコンLLMのアーキテクチャは推論のために最適化されており、他の主要モデルに対して際立ったパフォーマンスを発揮することに貢献している。 REFINEDWEBデータセットは、さまざまなウェブソースデータを網羅しており、推論や知識テストのようなタスクで卓越した能力を発揮する。 何百ものGPUからなる高度なインフラを使用し、1兆のトークンでモデルをトレーニングしたことは、AI開発における重要な成果である。 企業には多くのメリットがある： 協力と知識の共有を奨励する 柔軟性とカスタマイズ・オプションを提供する イノベーションと急速な発展を促進する これらのモデルのオープンソースの性質は、一般にアクセス可能であることを意味し、誰でも必要に応じてソースコードを調査、修正、配布することができる。 この透明性がユーザー間の信頼を促進し、問題解決と技術進歩を促進する。 エンタープライズAIモデルとは、特にエンタープライズ・アプリケーション向けに設計されたAI技術を指す。 これらのモデルは、タスクの自動化、より多くの情報に基づいた意思決定、オペレーションの最適化、顧客体験の向上など、さまざまな利点でビジネスを支援する。 このようなモデルの採用は、競争上の優位性をもたらし、ビジネスの成長を促進するなど、組織にとって変革をもたらす可能性がある。 本稿では、ファルコンLLM技術の仕組み、オープンソースであること、様々な産業での使用例、クローズドソースのAIモデルとの比較、そして商業的な有用性と効率的なリソース利用について掘り下げていく。 ファルコンLLMのオープンソーステクノロジーを理解する ファルコンLLMはAI技術の先陣を切っている。 これは強力な大規模言語モデル（LLM）であり、人工知能業界に革命を起こすという魅力的な約束がある。 この大胆な約束は、企業が潜在能力を最大限に発揮できるように設計された独自の機能によって裏付けられている。 ファルコンLLMの何が特別なのかを理解するためには、LLMの概念を理解しなければならない。 これは、人間の言語を理解し、生成するために特別に設計されたAIモデルの一種である。 膨大なテキストデータを処理することで、法学修士はエッセイを書いたり、問い合わせに答えたり、言語を翻訳したり、詩を作ったりすることさえできる。 このような機能により、企業は顧客サービスからコンテンツ生成まで、幅広い用途にこれらのモデルを展開することができる。 しかし、ファルコンLLMの真の実力は、その革新的な共同作業にある。NVIDIAと マイクロソフトは、その開発に貢献している注目すべき協力者の一人である。 エヌビディアの高度なハードウェアアクセラレータとマイクロソフトの広範なクラウドインフラストラクチャは、ファルコンLLMの洗練されたAIオペレーションを支える強力な柱として機能する。 例えば、エヌビディアの最先端のグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）は、こうした大規模な言語モデルの学習に必要な計算能力を向上させる。 これをマイクロソフトのAzureクラウドプラットフォームと組み合わせることで、さまざまな企業アプリケーションにファルコンLLMをシームレスに展開・運用できるスケーラブルなソリューションを提供します。 この共生的コラボレーションは、ファルコンLLMの優れたパフォーマンスを保証すると同時に、エンタープライズアプリケーションにおける効率性と拡張性を維持します。 インフラストラクチャーの制限やリソースの制約を気にすることなく、企業がAIの力を活用する道を開く。 このテクノロジーを取り入れることで、顧客体験の向上から日常業務の自動化まで、企業にとってかつてないチャンスへの扉が開かれる。 次のセクションでは、ファルコンLLMのAIランドスケープにおけるポジションを定義する上で、オープンソースがいかに重要な役割を果たしているかについて掘り下げていく。 ファルコンLLMにおけるオープンソースの役割 オープンソースのアプローチは、グローバルなAIコミュニティがモデルに貢献し、改良を加えることができる共同作業環境を促進する。 この集団的努力は、ファルコンLLMがAI技術の最前線にとどまることを確実にし、より迅速な進歩と多様な応用につながる。 オープンソースは、ファルコンLLMテクノロジーの単なる構成要素ではなく、重要な推進力です。オープンソースは、透明性、柔軟性、共同開発を含む様々な利点をテーブルにもたらし、AIモデルの進歩と強化に大きく貢献します。 ファルコンLLMのオープンソースアプローチは、これらの利点を取り入れています。 知識の共有と集団的な改善を促す環境を培っている。 ファルコンLLMは、そのAIモデルのコードベースへのアクセスを提供することで、世界中の開発者がそのアルゴリズムを研究し、修正し、強化することを可能にしている。 これにより、継続的な革新と改善のサイクルが促進され、これらのモデルを使用する企業に直接的な利益をもたらす。 ファルコンLLMのオープンソースの道のりを形作る上で、先端技術研究評議会と技術革新研究所は重要な役割を果たした。 彼らの関与は、技術革新を促進するだけでなく、AIの限界を押し広げることに専心する研究者や開発者のコミュニティを育成してきた。 この相乗効果により、企業の多様なニーズに対応できる強固で強力なAIモデルが誕生した。 「コラボレーションはオープンソースの基盤です。先進技術研究会議や技術革新研究所のような組織を巻き込むことで、私たちはAIの進歩に向けて世界中の頭脳が協力し合うプラットフォームを作り出しているのです” Falcon LLMのようなオープンソースモデルは、AI技術の民主化において重要な役割を果たす。 最先端のモデルへの無料アクセスを提供することで、ファルコンLLMは、個人の研究者から大企業に至るまで、さまざまなユーザーが、独占的なモデルに通常伴う高いコストをかけずにAIを探求し、革新することを可能にします。 オープンソースのAIモデルの利点は大きいが、課題がないわけではない：… Read more »

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