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クロードの100Kコンテクストで、ビジネスのための深い分析と洞察がどのように可能になるか?
アーティフィシャル・インテリジェンス

クロードの100Kコンテクストで、ビジネスのための深い分析と洞察がどのように可能になるか?

最近、Anthropicの会話AIアシスタントであるClaudeに10万トークンのコンテキストウィンドウが導入されたことは、自然言語処理にとって記念碑的な飛躍を意味する。 企業にとって、この急激な拡大は、洞察力を引き出し、分析を行い、意思決定を強化するための、ゲームを変えるような新しい機能を解き放つ。 この詳細なブログ記事では、クロードのコンテキスト能力の向上がもたらす変革の意味について掘り下げる。 実際のビジネスユースケースや、なぜコンテキストの増加が重要なのか、そしてクロードの100Kの超強力な理解力を企業がどのように活用できるのかを探ります。 始めよう。 10万トークンの力 まず、10万トークンのコンテクストとは何を意味するのか? ひとつの単語には平均して4~5個のトークンが含まれる。 つまり、10万トークンは約2万~2万5千語、75~100ページのテキストに相当する。 これは、クロードが制約を受けていた以前の9,000トークンの制限を凌ぐものだ。 100Kのコンテクストにより、クロードは財務報告書、研究論文、法的契約書、技術マニュアルなどの文書を徹底的に消化することができる。 平均的な人が1時間に読める単語数は5,000~6,000語である。 10万トークンのテキストを完全に処理するには5時間以上かかる。 情報を深く理解し、想起し、分析するためには、さらに多くの時間が必要だろう。 しかし、クロードはこの途方もない長さの文書をわずか数秒で取り込み、評価することができる。 クロードの可能性を最大限に引き出すビジネス・インサイト 企業にとって、クロードのコンテキスト・サイズの向上は、膨大な文書から重要な洞察を引き出す可能性を飛躍的に高める: 長い財務報告書、調査報告書、技術仕様書、その他密度の濃い資料の中から重要な詳細を特定する。 クロードは、重要なトレンド、リスク、脚注、開示情報を表示するために、10万トークンのテキストをレビューし、相互参照することができます。 マニュアル、契約書、報告書など、長い資料の異なるセクション間のつながりを描く。 クロードは100ページの文書に散らばった知識を吸収し、その関係を統合することができる。 大きなテキストで提示された議論、提案、見解の長所、短所、省略、矛盾を評価する。 クロードは本の長さのある原稿を批評し、推論を比較することができる。 大規模な文書やデータセットの多くの部分から洞察を統合する必要がある複雑な質問に答える。 10万トークンは、クロードがこうしたコネクションを作るのに十分なコンテキストを提供する。 ニッチな研究、データ、文献の山を処理することで、専門領域の高度な理解を深める。 クロードは10万トークンのニッチな業界情報を理解することでエキスパートになる。 膨大なドキュメントの要点を、読者のニーズに合わせてカスタマイズして要約。 クロードは、500ページを、ユーザーが要求するセクションだけをカバーする10ページの要約に減らすことができる。 技術マニュアル、ナレッジベース、その他のリポジトリから重要な文章を抽出し、特定のクエリに対応する。 クロードは100Kトークンのコンテンツをインデックス化し、必要な関連情報を効率的に探し出します。 マッシブ・コンテキストがビジネスにもたらすもの クロードの潜在的なコンテキスト・ウィンドウを10万トークンに拡大することは、企業ユーザーにとって非常に大きな意味を持つ。 コンテキストの幅を広げることが非常に重要である主な理由をいくつか挙げてみよう: 従業員の時間と労力を節約 – クロードは、スタッフが5時間以上かかるものを1分で読み、処理し、分析することができます。 これは非常に大きな時間の節約になる。 正確さと精度の向上 – より多くの文脈を理解することで、クロードは、背景があまり理解できていない弱い理解力に比べ、より良い、よりニュアンスのある答えを出すことができる。 微妙なつながりを作る能力 – クロードは、人間が見逃してしまうようなニュアンス、矛盾、省略、100ページにわたるテキストのパターンを拾い上げることができる。 カスタマイズされた業界専門知識の開発 – 企業は10万トークンの独自データを使用して、自社のビジネスに合わせたニッチなドメイン知識をクロードに装備させることができる。 長期的な会話の一貫性 – より多くの文脈を持つクロードとの対話は、一貫性を失うことなく、より長く生産的に続けることができる。 複雑な推論が可能 – クロードは、10万トークンのテキストにまたがる複雑な議論ロジックをたどり、連鎖的な意味を推論することができる。 データ駆動型のレコメンデーションの向上 –… Read more »

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お客様のデータは当社で安全に保護されます
AIナレッジベース

お客様のデータは当社で安全に保護されます

データセキュリティとプライバシーへの取り組み ChatGPTは人工知能の代名詞となり、これまでAIになじみのなかった人たちでさえ、AIについての知識を得るようになった。 その人気は急上昇し、企業や個人はChatGPTに似ているが自社のデータに合わせたAIボットを求めるようになった。 Cody AIでは、このプロセスを簡素化し、合理化することで、AIの複雑な技術的問題を掘り下げる必要をなくすとともに、最新のイノベーションに対応することを目指しています。 カスタムユースケースでAIを使用する個人や企業の間で大きな懸念となっているのが、データの完全性とセキュリティだ。 GPTのような言語モデルを構築するには、膨大なトレーニングデータセットを使用する必要がある。 Cody AIでは、このような懸念を理解し尊重し、お客様のデータとプライバシーの保護を優先しています。 Codyがどのようにプロセス全体を通してデータのセキュリティを確保するのかを理解するために、その道のりを3つのセクションに分けてみよう:ドキュメント、エンベッディング、モデルです。 書類 Codyは安全でプライベートなAmazon Simple Storage Service (S3)を利用し、処理前の初期段階でドキュメントを保存します。 S3は全てのバケットへの全てのオブジェクトのアップロードの暗号化を保証し、PCI-DSS、HIPAA/HITECH、FedRAMP、EUデータ保護指令、FISMAのような様々なプログラムへのコンプライアンスを維持する。 これにより、お客様のデータは確実に保護され、規制要件に準拠します。 Codyにアップロードされたドキュメントは、SSE-S3(Server-Side Encryption)プロトコルに従い、あなたとあなたのチームメンバーだけがアクセスでき、データの機密性とプライバシーが保証されます。 埋め込み エンベッディングは基本的に、データをベクトル(数値のリスト)の形で表現したものです。 コーディに提供されるデータは構造化されていないため、埋め込みデータに変換することで、より高速な検索と意味検索が可能になる。 Codyがどのように文書から回答を生成するかについては、こちらの記事をご覧ください。 これらのベクトルや埋め込みを保存するために、CodyはPineconeという大企業から信頼されているセキュアなベクトルデータベースに依存している。 Pineconeは、以下のような強固なセキュリティ機能を提供している: SOC2 Type II 認証 GDPR対応 脆弱性をチェックするための定期的な侵入テスト。 完全に管理されたセキュアなAWSインフラ上でKubernetesコンテナを分離し、データを保存。 モデル Cody AIはOpenAIのGPTモデル(GPT-3.5、GPT-3.5 16K、GPT-4を含む)を活用して応答を生成します。 リソースの制限のため、これらのモデルはコーディのネイティブサーバーではホスティングされていません。 その代わりに、OpenAIが提供するAPI(ドキュメントやクエリのエンベッディングの作成にも使用される)を利用する。 回答を生成する際には、すべての文書を送信するのではなく、質問されたことに関連するデータの特定の部分のみをリクエストで送信する。 このアプローチは、効率的な処理、データの完全性を保証し、不必要なデータ転送を最小限に抑える。 APIによって提供される追加のセキュリティメカニズムは、あなたのデータが既存または新しい言語モデルの学習に使用されないことです。 これにより、お客様のデータはお客様のボットに限定され、モデルのトレーニング目的には使用されません。 2023年3月1日より、データの使用および保持に関するポリシーを2点変更いたします: 1.OpenAIは、お客様が明示的にこの目的のためにお客様のデータを弊社と共有することを決定しない限り、弊社のモデルを訓練または改善するために、弊社のAPIを介してお客様から提出されたデータを使用しません。 データ共有のオプトインが可能です。 2.APIを通じて送信されたデータは、不正使用および誤用監視の目的で最大30日間保持され、その後削除されます(法律で義務付けられている場合を除く)。 ソースオープンAI このコミットメントにより、機密性のレイヤーが追加され、お客様のデータのプライバシーとセキュリティが保証されます。 詳しくはこちらの記事をご覧いただきたい。 結論 これら3つの要素を総合的に考慮すると、Cody AIはデータ・セキュリティとコンプライアンスに対してきちんと構築されたアプローチを示し、お客様のデータの99%のセキュリティを保証します。 データ・プライバシーが最も重要視される時代において、私たちはお客様のデータの完全なセキュリティを確保するために、それ以上の努力を惜しみません。 Cody… Read more »

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 General vs Custom AI blog cover
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一般的なAIとカスタムAIの比較

もうお気づきだと思うが、人工知能はビジネスのやり方を急速に変えつつある。 しかし、単に社員がChatGPTに仕事を代行してもらうだけだと思ったら大間違いです。 AIが職場で真に役立つためには、カスタマイズされる必要がある。 汎用的なAIソリューションにもメリットがあるのは間違いない。 しかし、組織独自の知識ベースを活用し、特定のユースケースに合わせて学習させることができるカスタムAIは、AI技術の可能性を最大限に引き出す力を企業に与える。 その方法を知るには、このまま読み進めてください。 関連性と有用性の向上 カスタマイズ可能なAIの重要な要素は、組織独自の知識ベースで学習させる能力である。 顧客データ、企業方針、製品やサービス内容などの情報にアクセスすることで、組織はビジネスと顧客を深く理解するAIモデルを作成することができる。 汎用AIモデルは、幅広い用途や業種に対応するように設計されているため、特定のビジネスの要件と完全に一致しない可能性がある。 自然言語処理(NLP)の能力は素晴らしく、人間のようなやり取りを可能にするかもしれないが、汎用AIが提供できる情報は限られた価値しかなく、必ずしも信頼できるものではない。 ChatGPTは時に無関係な情報を提供したり、「幻覚」と呼ばれる現象で知られる作り話をしたりすることがある。 具体的で事実に基づいた答えを提供するAIを必要とする場合、それは大きな問題となりうる。 このような汎用のAIでは、組織はそれをコントロールすることができず、AIが生み出すアウトプットには疑問符がつく。 真にカスタマイズ可能なAIは、回答を導き出すために特定の情報セットを与えられる。 ナレッジ・ベースが組織固有の情報で構成されていれば、その回答がその枠組みから逸脱して顧客や従業員を混乱させることはない。 また、生成能力の厳しさの度合いも調整でき、確かな事実が必要なときに「幻覚」を防ぐことができる。 カスタマイズ可能なAIにできること CodyAIのようなツールを使えば、企業はOpenAIのLLM(大規模言語モデル)を活用し、目的に合わせてカスタマイズされた特定の機能を複数のボットで実現することが可能になる。 これには以下のようなものがある: マーケティングのためのクリエイティブAI マーケティング担当者は、ジェネレーティブAIを最大限に活用することで、既成概念にとらわれず「考える」チャットボットの助けを借りて、クリエイティブなコンセプトのためのブレインストーミングプロセスを強化し、ブランドに沿った、ターゲット層にアピールするアイデアを提案することができる。 ITサポート 基本的なIT問題のトラブルシューティングは、ITリソースの負担になるが、ユーザーマニュアルや技術データについて訓練されたチャットボットが、テクノロジー企業の顧客向けツールとして、あるいはスタッフが問題に遭遇したときに支援するための社内用として、それを引き受けることができる。 カスタマーサポート 製品やサービス情報のトレーニングを受けた企業のウェブサイトに埋め込まれたチャットボットは、よくある質問に答えたり、問題を解決したり、さらにはユーザーの特定の要件や購入履歴に基づいてパーソナライズされた推奨を行うことができます。 コールセンターの負担を軽減できるだけでなく、24時間体制で即座にサポートを提供できるため、顧客満足度の向上にもつながる。 入社とトレーニング カスタムAIは、新入社員が仕事を始めるために必要なすべての情報や文書を提供し、それぞれの役割に特化した情報を提供することで、人事を支援することができます。 また、新しいスタッフにとっても既存のスタッフにとっても、カスタマイズされたスマートチャットボットは、必要に応じて関連リソースや情報を提供することで、トレーニングを促進することができる。 ルーチン・タスクの自動化 データの分類や整理、一般的な情報管理など、カスタムAIが処理できる定型的で平凡なタスクはたくさんある。 これは、リアルタイムで、手作業によるプロセスよりもはるかに高い精度で行うことができ、コンプライアンスを確保し、従業員がより戦略的なタスクに集中できるようにするのに役立つ。 カスタマイズされたAIの力を引き出す このような方法でAIを活用するメリットは、リソースの解放や効率の向上、コストの削減や収益の増加など、即座に目に見える形で現れる。 カスタムAIは、従業員体験の向上、顧客満足度の向上、情報に基づいた意思決定のために、組織独自の知識ベースを活用する能力を提供する。 また、無料トライアルで、CodyAIが実行できるさまざまな機能、いかに簡単にトレーニングできるか、そしてCodyAIが提供できる価値を直接体験することができます。 だから、今すぐ申し込んでくれ。

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エクセルデータでGPTを無料でトレーニングするには? (ベータ)
AIナレッジベース

エクセルデータでGPTを無料でトレーニングするには? (ベータ)

CodyのナレッジベースとトレーニングChatGPTにExcelデータを追加するためのガイドを無料で提供しています。 御社のExcelデータでコーディーのトレーニングを始める前に、ボットから最高の回答を得るためにいくつかのコンセプトを明確にする必要があります。 GPT(Generative Pre-Trained Transformers)とは、文やフレーズを完成させるために、次の単語を予測するために広範なデータセットで訓練された言語モデルである。 これらは特に、構造化されていない会話や文字データの大規模なサンプルからなる自然言語データセットで学習される。 線形回帰のような統計モデルとは異なり、GPTは論理的な学習データを使って数値を予測することには長けていない。 例えば、2+2=5と主張するデータセットでGPTを訓練すると、GPTは論理的矛盾を理解しようとせずに、2+2=5と答えるだろう(これはあくまで例であり、OpenAIはこのようなクエリにも正確な回答を返す)。 これはLLMのもう一つの限界である幻覚と相まって、数学的計算には不向きな環境を作り出している。 GPTの限界を理解したところで、GPTをExcelデータでトレーニングするプロセスを無料でご案内しましょう。 CodyのナレッジベースにExcelやCSVデータを追加する方法を開発しました。 前述したように、GPTは自然言語を理解することに長けているので、Excelデータを言語モデルによって簡単に読み取れる形式に変換します。 ステップ1:エクセルデータの変換 ボットを訓練したいCSVまたはExcelデータを取得し、弊社が作成したユーティリティを使用してテキストファイルに変換します。 このユーティリティは、対応するヘッダーでデータに注釈を付けることで、エクセルデータをテキストファイルに変換します。 セル項目にヘッダーのアノテーションを付けることで、前処理の段階で文書のセグメンテーションによってヘッダーがスキップされる可能性が高くなるため、言語モデルが文脈をより理解しやすくなる。 例えば。 エクセルのデータ: 名称 年齢 ジョン 16 マリー 18 テキストデータ: {The Name is ‘John’. The Age is ‘16’.}, {The Name is ‘Marie’. The Age is ‘18’.} 生成されるテキストファイルは、JSONに似たフォーマットに従っているが、より人間に近い感覚を提供するために、より文学的なスタイルになっている。 このソリューションは現在実験段階であり、Codyアプリにはまだ統合されていませんが、GPTの3モデルすべてでうまく機能します。 ユーティリティ・インターフェース: サンプルCSVデータ: ボットから最高の品質の回答を得るには、変換前にデータをクリーニングすることをお勧めします。 CSVまたはExcelデータをユーティリティにアップロードした後、GPT互換テキストファイルを生成する前にデータをプレビューすることができます。 パートごとの行数:大きなデータセットの場合、データセットを複数のパートに分割することが望ましい。 この分割により、セマンティック検索が改善され、回答の質が向上する。 セル参照を含める:テキストファイルにExcelのセル参照を含める場合は、このオプションを選択できます。 ボットは、エクセルで実行可能なアクションのステップバイステップのガイドを作成する際に、これらのセル参照を参照することができます。 例えば、中央値を求める数式を生成することができる。 圧縮されたzipフォルダーが生成され、その中にはエクセルデータのすべての部分が.txt形式で含まれています。 ステップ2:Codyナレッジベースにデータを追加する 変換されたデータをCody… Read more »

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DiscordのAI統合
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DiscordのAI統合

コーディをDiscordにセットアップする。 ゲームオン! ユーザーエクスペリエンスを向上させることを常に目指している私たちは、DiscordのCodyAIをスムーズかつシームレスに統合するという、新たな記念すべき機能追加を発表できることに興奮しています。 最も期待されている統合の1つとして認識されており、Discordサーバーを次のレベルへと導きます。 熱狂的なゲーム・ディスカッション、宿題のための学術資料へのアクセス、あるいは単にインタラクティブな交流など、Cody AIはあなたの専用アシスタントです。 CodyのAIをDiscordサーバーに追加する方法: ボットをサーバーに招待するには、次のリンクを使用します。 リンク または、Cody AI SettingsのIntegrationsセクションをご覧ください。 Discordアカウントにサインインしてください。 コーディボットを追加するサーバーを選択します。 APIキーを設定するには /set-cody-token コマンドをどのテキスト・チャンネルでも使用できる。 Cody AI Tokenは、サーバー管理者のみが設定できる。 APIキーの取得にサポートが必要な場合は、こちらの記事をご参照ください。 ボットをテキストチャンネルに割り当てるには /assign-bot コマンドを使用している。 異なるチャンネルにこのコマンドを使用して、チャンネルごとに異なるボットを設定することができます。 ボットに質問するには、次のように入力するだけです。 @Cody 続いて、あなたの質問。 コーディ・AIがチャンネルに新しいスレッドを作成し、あなたの質問に回答します。 そのスレッド内のメッセージはすべてチャット履歴とみなされます。 新しい会話を始めたい場合は、スレッドから退出し、次のように言ってください。 @Cody 再び あなたの意見が重要 我々は常にユーザーからのフィードバックに支えられてきた。 皆さんの見識と経験が私たちの指針です。 Cody-Discordの統合を進めるにあたり、ご意見やご提案をお聞かせください。 Discordサーバー Discordサーバー または、Cody AIのウェブアプリにある「Get Help」ボタンからお問い合わせください。 Discordでのコーディとの旅は私たちにとって重要であり、可能な限り充実したものにしたいと考えています。 その他のインテグレーションについては、新しいai Zapierインテグレーションをお読みください。

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SlackのAI統合
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SlackのAI統合

目まぐるしく変化する今日のデジタル社会において、AIを日々のコミュニケーション・ツールに組み込むことは単なる贅沢ではなく、必要不可欠なことなのだ。 このニーズを認識し、CodyとのAI Slack統合機能を発表できることを嬉しく思います。 この統合は、コミュニケーションにSlackを多用している企業や法人のSlack体験を向上させるように設計されている。 企業文書で訓練されたCodyボットを統合することで、ユーザーはSlackワークスペース内で、より合理的で効率的なコミュニケーションプロセスを享受できるようになった。 CodyのAIをSlackワークスペースに統合する方法 CodySettings> Integrationsに移動し、Install Slackをクリックして、Cody BotをSlackワークスペースに追加します。 Cody Settings> API Keysから Create API KeyをクリックしてAPI Keyを取得します。 SlackのワークスペースでCody Appを検索し、HomeセクションでAPI Keyを設定します。 ワークスペースの任意のチャンネルに移動して /assign-bot コマンドを使用して、Codyアカウントからそのチャンネルにボットを割り当てます。 ボットに質問するには、次のように入力するだけです。 @Cody 続いて、あなたの質問。 コーディがあなたの質問に答えるために、チャンネルに新しいスレッドを作成します。 そのスレッド内のメッセージはすべてチャット履歴とみなされます。 新しい会話を始めたい場合は、スレッドから退出し、次のように言ってください。 @Cody 再び コーディーのAI統合の未来 このAI Slack Integrationは、サードパーティ製アプリケーションとの統合における当社の先駆的な取り組みのひとつです。 ユーザーからの圧倒的な要望と人気が、この機能開始の原動力となった。 そして、これはほんの始まりに過ぎない! 現在、Discordや Zapierなどの追加機能や統合を開発中です。 これらのエキサイティングなアップデートは近い将来展開される予定だ。 あなたのフィードバックが重要 皆さんの洞察とフィードバックは、私たちにとってかけがえのないものです。 彼らは私たちのイノベーションの方向性を形成し、私たちが常に最高のものを提供することを保証します。 この統合について、あなたの考えや経験を共有していただきたい。 私たちのDiscordサーバーに接続するか、アプリ内の「ヘルプを得る」ボタンからご連絡ください。

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