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セマンティック検索とファインチューニング:ビジネスにおけるAIのトレーニングにはどちらが最適か?
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セマンティック検索とファインチューニング:ビジネスにおけるAIのトレーニングにはどちらが最適か?

技術主導の今日のビジネス環境では、人工知能を効果的に活用することが最も重要である。 GPT-3.5のような高度なモデルの台頭により、企業はしばしば重大な決断を迫られる:特定のデータセットでこれらのモデルを微調整するべきか、それともセマンティック検索に軸足を移すべきか。 このブログ記事は、両手法に光を当て、包括的な比較を提供することで、企業が十分な情報を得た上で決断できるようにすることを目的としている。 微調整を理解する ファインチューニングとは、まったく新しいスキルを習得するのではなく、あるスキルセットに磨きをかけることに似ている。 クラシックの訓練を受けたピアニストを想像してみてほしい。彼らはピアノの基礎的な理解を持っているが、ジャズを演奏するには多少の調整が必要かもしれない。 同様に、ファインチューニングによって、すでに豊富な知識を備えている事前訓練済みのAIモデルを、特定のタスクのために「微調整」することができる。 AIの領域では、微調整は転移学習の応用である。 転移学習は、最初に膨大なデータセットで訓練されたモデルを、より小さな特定のデータセットで再学習(または「微調整」)することを可能にする。 一番の利点は、ゼロから始める必要がないことだ。 このモデルは、事前の広範なトレーニングを活用し、新しいデータに合わせてパラメータを最小限に調整する。 しかし、よくある誤解は、微調整によってモデルに新しい知識が備わるというものだ。 実際には、ファインチューニングは新しいタスクにモデルを適応させるのであって、新しい情報を適応させるのではない。 ギターの弦を微調整して、演奏中に最適な音を出すようなものだと考えてほしい。 セマンティック検索を解明する セマンティック検索は、検索を一段上のレベルに引き上げる画期的なアプローチである。 伝統的な検索方法はキーワードに依存し、純粋に単語の一致に基づいて結果を返します。一方、セマンティック検索は、クエリの背後にある文脈や意図を理解することで、より深く掘り下げます。 セマンティック検索の核心はセマンティック埋め込みである。 これは、テキストデータの本質と意味を捉える数値表現である。 セマンティック検索を使って検索する場合、キーワードをマッチングさせるだけでなく、意味をマッチングさせることになる。 果物の『アップル』とハイテク企業の『アップル』を検索するかどうかの違いだ。 要するに、セマンティック検索は、より直感的で文脈を意識した情報検索の方法を提供する。 ニュアンスを理解し、正確で関連性の高い検索結果を提供する上で絶大な威力を発揮する。 ファインチューニング対セマンティック検索の対決 ファインチューニングとセマンティック検索を比較検討する場合、両者の目的が異なることを認識することが不可欠である: 基準 微調整 セマンティック検索 目的と用途 タスクの最適化を目指す。 例えば、ある企業が法律用語を理解するAIモデルを持っているが、それを環境法に特化させたい場合、微調整がそのルートになるだろう。 目的は意味に基づく情報検索である。 例えば、医学研究者が特定のタイプの希少疾患の症状に関連する記事を探している場合、セマンティック検索は深い理解の結果を提供するだろう。 コストと効率 時間的にも計算能力的にもリソースを大量に消費する可能性がある。 新しいデータが追加されるたびに再トレーニングが必要になり、コストがかさむかもしれない。 一度設定すれば、セマンティック検索システムは驚くほど効率的になる。 拡張性が高く、新しいデータを検索インデックスに組み込むのは一般的に簡単で、費用対効果も高い。 出力 特定のタスクにより適したモデルを作成する。 しかし、微調整はモデルの知識ベースを本質的に強化するものではない。 コンテンツの深い理解に基づき、関連性によってランク付けされた検索結果のリストを生成します。 最終的な感想 デューイ十進分類法を用いて図書館で適切な本を探し、ページをざっと読み、答えを導き出すためにノートをまとめるという古くから行われてきた習慣を思い起こすと、AIが情報を処理する方法のメタファーとして役立つ。 データが新たな石油となるこのデジタル時代においては、微調整とセマンティック検索のどちらを選ぶかが極めて重要になる。 それぞれの方法には長所があり、具体的なニーズによっては、どちらか一方が他方よりも適しているかもしれないし、あるいは両方をブレンドすることもできる。 プロセスが最適化され、効率が向上することを求める企業が増えているため、特定のビジネス・プロセスに合わせてトレーニングできるCodyのようなツールは貴重な資産となる。 そして、このAIの変革を体験したいと熱望する人々にとって、参入障壁は事実上存在しない。 Cody AIは、企業が初期投資なしでセマンティック検索の力を活用できるよう、無料で始めるチャンスを提供している。 日進月歩のAIと検索の世界において、コーディはセマンティック検索がビジネスに革命をもたらす可能性を証明している。

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Revolutionize your workplace with AI
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あなたのビジネスにAI従業員を雇う3つの説得力のある理由

あなたのビジネスに今、AI社員が必要な理由 現代の職場において、ChatGPTのようなAIソリューションの変革力を否定することはできない。 ChatGPTは、電子メールの下書きの効率化からメンタルヘルスのサポートまで、私たちの日常業務への取り組み方に革命を起こしています。 しかし、特定のビジネス知識ベースへのカスタマイズができないなど、限界がないわけではない。 Codyは、あなたの組織にAIのベストをもたらす、コード不要で手間のかからないソリューションです。 AIが組織にもたらす3つのメリットを探ってみよう: トレーニング静的トレーニングから動的トレーニングへ 従来のトレーニング方法では、静的であらかじめ定義されたフローを使用することが多く、魅力に欠けるだけでなく、必ずしもビジネスニーズに合わせて作られているとは限りません。 AIを活用することで、社員研修プログラムにダイナミズムとインタラクティブ性をもたらすことができます。 Codyでは、PDFでもWord文書でも、既存のトレーニング文書をアップロードするだけで簡単に利用できます。 あらかじめ用意されたボットテンプレートから選ぶか、高度なボットビルダーを使ってコーディーの個性を自分好みにカスタマイズしましょう。 わずか数ステップで、各従業員のニーズに対応したパーソナライズされたオンボーディング・コーチができ、トレーニング・プログラムの効果と直感性を高めることができます。 検索:知識を利用しやすくする 従業員がデータの選別に何時間も費やすようでは、十分に文書化されたビジネス知識ベースを持つ意味がない。 CodyのようなAIを搭載したソリューションは、社内検索エンジンのように機能し、組織内での情報アクセス方法を変革する。 一旦あなたのビジネス知識がCodyにアップロードされれば、自然言語で行われるどのようなクエリも、あなたの特定のデータから生成された正確で首尾一貫した応答で満たされます。 24時間365日、人間の専門家があらゆる問い合わせに対応しているようなものだ。 無限のデータの中から目的のない検索をする時代は終わった。 自動化:ワークフローの簡素化 最新のアップデートにより、自動化を次のレベルに引き上げることができます。 CodyはZapierとシームレスに統合できるようになり、効率的なだけでなくユーザーフレンドリーなAI搭載の自動ワークフローを構築できるようになった。 ルーチンワークを自動化することで、従業員はより有意義な仕事に集中することができる。 また、コーディのAI機能によって、生成されるコンテンツは人間が作成できるものと同等である。 Zapierは、Codyと5,000以上のアプリを接続できるツールで、無限の可能性が広がる。 未来は今、そしてそれはコーディだ 私たちは、トレーニング、検索、ワークフローの自動化におけるAIの影響に焦点を当て、職場におけるAIの変革力について掘り下げてきました。 コーディのようなプラットフォームがあれば、未来は遠い現実ではなく、今ここで起こっているのだ。 AIの統合は、業務効率の合理化だけでなく、コスト削減や従業員満足度の向上にもつながる。 では、なぜ待つのか? 規模拡大を目指す新興企業であれ、近代化を目指す既存企業であれ、今こそAIソリューションを取り入れる絶好の機会だ。 魅力的な特典と実績のあるCodyは、未来の仕事への飛躍を目指す人々に、手間のかからない、コード不要の選択肢を提供する。 職場のダイナミクスに革命を起こすチャンスをお見逃しなく。 ここをクリックして、コーディとの旅をスタートさせ、思いもよらない効率性と革新性の世界を発見してください。

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AIでLinkedInのプレゼンスを高める:ZapierとGPTの活用
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AIでLinkedInのプレゼンスを高める:ZapierとGPTの活用

Codyを使えば、数クリックで企業データを魅力的な物語に変えることができます。 より多くのプラットフォームとの互換性を求める複数のリクエストを受けて、私たちはCodyのZapier統合という最新のアップデートを発表できることを嬉しく思います。 これによって可能性が広がり、5,000を超えるアプリの膨大なエコシステムとコーディを、わずか数クリックで簡単につなげることができる。 Codyの機能を、Discordや Slackとの統合をはるかに超えて拡張し、多数のプラットフォームで自動化の力を活用しましょう。 この記事は、CodyとZapierを使ってAIでLinkedInの投稿をブーストするのに役立つ。 目次 Zapierとは? なぜOpenAI APIではなくCodyを選ぶのか? Zapierを使ってCodyのワークフローを自動化するには? ステップ1:ボットを作成する ステップ 2: Zapier統合を有効にする ステップ3:Zapierの設定 ステップ4:ザップの構築 最終結果 次のステップは? Zapierとは? Zapierは、自動化の世界に初めて足を踏み入れる人にとって、無数のアプリ間のコード不要の橋渡し役となり、複雑な技術的ノウハウや複数のAPIキーとの格闘を不要にする。 基本的には、さまざまなプラットフォーム間の機能を統合し、自動化するユーザーフレンドリーな方法であり、Codyの機能をこれまで以上に簡単に拡張できる。 Zapierエコシステムで利用可能な人気アプリの一部: グーグル シート グーグルドキュメント スラック テレグラム インスタグラム フェイスブックメッセンジャー なぜOpenAI APIではなくCodyを選ぶのか? Cody AIは、ビジネスの自動化と支援に合わせたアプローチを提供し、汎用的なGPT APIとは一線を画している。 GPT APIとは異なり、Codyでは、独自のナレッジベースを使用して、あなたのビジネス、チーム、プロセス、さらには顧客データについて、アシスタントを特別にトレーニングすることができます。 これにより、ナレッジベースを別に管理したり、セマンティック検索エンジンを実装したりといった技術的に複雑な作業を省くことができます。 さらに、Codyはより包括的なソリューションを提供し、サブスクリプションプランに基づいたさまざまなGPTモデルへのアクセスを提供します。 また、Word / PDFドキュメント、クロールウェブページなどの幅広いドキュメントタイプをサポートし、カスタマイズ可能で埋め込み可能なウィジェットを提供し、既存のビジネスオペレーションにシームレスに統合できるように設計されています。 Codyでは、お客様のニーズに合わせた多機能で包括的なプラットフォームをご利用いただけます。 Zapierを使ってCodyのワークフローを自動化するには? CodyとZapierの相性の良さを示すために、簡単な自動化を紹介しよう。 この記事では、CodyとZapierを使ってAIでLinkedInの投稿をブーストする方法を理解する。 この設定により、LinkedInに投稿したい内容をSlackに入力することができる。 ほんの数秒で、そのメッセージは自動的に本物のLinkedIn投稿に変わる。 CodyとZapierのおかげで、素早く簡単にソーシャルメディアのプレゼンスを拡大することができる。 ステップ1:ボットを作成する 私たちのウェブサイトには、ボット作成に関する様々なブログがあります。 しかし、簡単に概要を説明すると、ボットは基本的に2つの主要コンポーネントで構成されている: ボットのパーソナリティ:これは、あなたのボットがどのように対話するかのトーン、ムード、スタイルを設定します。 感情的な背景から返答の長さや関連性まで、すべてを網羅する。 ナレッジ・ベースここにはあなたの重要な文書がすべて保管されています。… Read more »

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オンボーディングからマスターへ:社員研修の効率化におけるAIの役割
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オンボーディングからマスターへ:社員研修の効率化におけるAIの役割

AIは誰にとっても新しい言葉ではないが、2022年11月にChatGPTが開始されたことで、AIが人間の仕事を代替するのではないかという懸念が高まっている。 今後、単純なデータ入力やサポート業務など、下級職の多くがAIに取って代わられる可能性が高い。 しかし、AIが多くの新しい雇用を創出することも期待されている。 まだそれほど広範囲に検討されていないのは、既存社員と新入社員の両方のトレーニングにおけるAIの応用である。 今日の企業研修のシナリオを見てみると、それはここ何年もあまり進化していない。 残念なことに、このような研修では、現実のシナリオをシミュレートする能力がまだ不足しており、従業員が現実の課題に備えているかどうかを正確に評価することができない。 効率的な従業員トレーニングの欠如が原因で、このような事態に陥ることは絶対に避けたい: 従業員を訓練するためのAIソリューションをお探しなら、Codyは理想的なツールです。 ChatGPTと同様に、Codyはあなたのビジネスデータ、チームプロフィール、プロセス、顧客情報を使ってトレーニングすることができます。 Codyを利用することで、企業はAIの力を活用し、従業員の要件に特化したパーソナライズされたインテリジェントなトレーニング・アシスタントを構築することができる。 これによりコーディは、AIを活用したビジネス・ソリューションの領域で傑出した存在となった。 Codyを使い始めるには、既存のビジネス関連文書をアップロードし(すでにトレーニング関連の文献があれば、さらに効果的です)、テンプレートライブラリからテンプレートを選択するか、独自のボットをゼロから作成するだけです。 ここでは、Codyが従業員トレーニングを強化し、より効果的なだけでなく、単調で負担の大きいものとは対照的に、魅力的なものにすることができるいくつかの領域を紹介します。 実際のシナリオをシミュレートする カスタマー・サポートのような仕事には、トレーニングに関して独特の課題がある。 インタラクションの人間中心的な性質を考えると、起こりうるすべてのシナリオや顧客の懸念を予測することは難しい。 従来のトレーニング方法では、標準的な回答を提供するためにマクロやテンプレートに頼ることが多かった。 これらは一般的な問い合わせを幅広くカバーすることができるが、顧客とのやり取りは予測不可能な性質を持っているため、事前に定義された回答の範囲外となる状況が常に発生する。 AIがゲームチェンジャーとなりうるのはこの点だ。 訓練生は、日常的なシナリオと非常に珍しいシナリオを織り交ぜて、より包括的な訓練を経験することができる。 こうしたシミュレーションは、従業員の問題解決能力だけでなく、対人能力やコミュニケーション能力も試すことができる。 フィードバックは瞬時に行われ、トレーニングは受講者のパフォーマンスに基づいてリアルタイムで調整できる。 アダプティブ多肢選択問題 従来の多肢選択問題(MCQ)には、トレーニングシナリオにおける限界がある。 初回に正解できなかった人は、後で同じ問題に出くわすかもしれない。 何度か試行錯誤した後、場合によっては当てずっぽうで正解を選ぶかもしれない。 このやり方は、どのような領域のトレーニングにおいても非効率的である。 AIを使えば、質問とそれに対応する回答の両方を再構築することができる。 これにより、根本的なコンセプトが同じであっても、問題とその選択肢のプレゼンテーションが異なることになる。 AIにいくつかの質問を与え、同じ質問を繰り返さないようにパーソナライズすることで、学習プロセスをより汎用性の高いものにすることができる。 即座の説明 最も効果的な学習は、多くの場合、質問をすることによって行われる。 しかし、トレーニング中に特定の専門用語やプロセスについて質問することは常に可能とは限らず、従業員にとって退屈なものとなり、トレーニングプロセス全体の妨げとなる可能性がある。 AIをトレーニングに組み込むことで、学習者が単に複数の質問に答えることで知識を錯覚させるのではなく、中核となる概念を把握し、基本を明確に理解できるようになります。 即座の説明と正当化は、人間のトレーナーがいつでも従業員をサポートしているという印象を与える。 既存プラットフォームとのシームレスな統合 従来の従業員研修システムに見られるもう1つの点は、研修を完了するために別の媒体に移行することによる摩擦の増加である。 シームレスでないため、従業員はトレーニングセッションを先延ばしにしてしまう。 Codyのようなツールを使えば、トレーニングプロセスをSlackワークスペースにシームレスに統合することができ(近日中にさらに多くの統合が予定されています)、従業員はコンテキストを切り替えることなくトレーニングを完了することができます。 コーディとAIの飛躍 CodyでAIをシームレスにビジネスに取り入れよう。 コーディングも技術的なハードルもない。 ドラッグ、ドロップ、デザイン、デプロイ。 コーディが進化するにつれて、トレーニング・プロセスをより洗練されたものにするための機能がさらに増えるだろう。 コーディーのテストは無料。 そして、その有効性を確信したら、自分のペースでアップグレードする。

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ChatGPTのコード・インタープリターはデータ・アナリストに取って代わるか?
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ChatGPTのコード・インタープリターはデータ・アナリストに取って代わるか?

コード・インタープリターがデータ分析に与える影響について議論する 数週間前、OpenAIはChatGPT Plus加入者向けにコード・インタープリター機能をリリースし、テック界に波紋を呼んだ。 もしあなたが、コード・インタープリターとは何か、その可能性をまだ知らない技術関係者なら、あなたは正しい場所に来たのだ。 この記事では、コード・インタープリターがデータ・アナリストに与える影響と、実際にコード・インタープリターがデータ・アナリストを完全に置き換えることになるのかどうかを議論する。 目次 コード・インタープリターとは? コード・インタープリターを起動するには? データ解析のためのコード・インタープリターの使用 データクリーニング データ分析手法の学習 さまざまな解決策を探る データの可視化 既存のコードを理解する コード・インタープリターはデータ・アナリストに取って代わるのか? コード・インタープリターとは? OpenAIがChatGPTのコード・インタープリター機能を開始したとき、私たちはそれが何であり、どのように機能するかについて記事を書きました。 その記事はこちらでチェックできる。 コードインタープリターとは何か簡単に説明すると、ChatGPTで生成されたコードを実行し、最終的な出力を提供するpythonサンドボックスです。 コードの実行は再帰的に行われ、コンテキストはほぼチャット中持続される。 再帰的実行とは、満足のいく応答が生成されるまで、コードの出力がサンドボックスにフィードバックされることを意味する。 これはコードのデバッグにも当てはまる。 また、コード、文書、画像、データセットなどのファイルをアップロードすることもできる。 バックエンドのコンテキストウィンドウやライブコンテナのマイグレーションにより、コンテキストが失われることがある。 このような場合、ファイルを再アップロードする必要があるかもしれませんが、コード・インタープリターが残りを処理します。 コード・インタープリターを起動するには? ChatGPT用コード通訳を有効にするには、ChatGPT Plusに加入する必要があります。 加入後、3つの点をクリックし、次のページに進みます。 設定&ベータ > ベータ機能. コード・インタープリターを有効にする。 新規チャットを作成し、コードインタープリター付きGPT-4を選択する。 データ解析のためのコード・インタープリターの使用 コード・インタープリターの可能性を説明し、表示するために、データ解析の領域を探ります。データ解析は、コードを生成する以上のプログラミングの多面性を含んでいるからです。 正確なデータ分析には、データとその属性をよく理解する必要がある。 コード・インタープリターを使ってデータ分析を始めるには、データセットをアップロードし、自然言語でクエリーを実行するだけです。 ここでは、コード・インタープリターが輝き、データ分析ワークフローを強化できる使用例をいくつか紹介する: データクリーニング データ分析のこの段階は重要だが、特にデータ分析/データサイエンスの旅を始めたばかりの初心者の場合、かなり退屈になる。 コード・インタープリターは、プロセス全体を効率化し、データセットを閲覧して理解する時間を大幅に節約するのに役立つ。 LLMは頻繁に幻覚を見る傾向があるからだ。 プロセス全体を常にチェックすることが必要だ。 コード・インタープリターは、次のような様々なデータ・クリーニングに役立ちます: データセットを理解する 欠落値/無効値の処理 誤ったデータ型をチェックし、修正するための解決策を提案する。 データ分析手法の学習 データ分析は、技術業界への入り口として現在最もトレンドのある仕事の一つであり、多くの人がこの分野に入る準備をしている。 データ・アナリストになるために受講できるオンライン・コースには、さまざまなものがある。 しかし、データ分析やデータサイエンスの専門知識は、数十のコースをこなしただけでは身につかない。 実践的で、さまざまなデータセットを分析/実験し続ける必要があり、時には自分でデータセットを作ることもある。 GPT-4の論理的な推論は、コードインタプリタを使ったコードのライブ実行と調和して、ChatGPTをデータ分析における無数の用語を理解するためのメンターとして機能させることに他なりません。 ChatGPTで同じことができます。… Read more »

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ChatGPT for Programmers Cover
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OverflowAI:プログラマーのためのChatGPT?

本当にChatGPTより良いのですか? StackOverflowは、ChatGPTの一時的な禁止を発表した後、最新のOverflowAIでGenAIの流行に乗ることを決定した。 OverflowAIは単一の製品ではなく、1つの包括的な用語の下に複数のGenAI製品のコレクションです。 OverflowAIが本当にプログラマーのためのChatGPTの代替品なのか見てみましょう。 OverflowAIの何が特別なのか? 検索 OverflowAIは、質問に対する解決策を検索する時間を短縮し、改善するために、様々なソースから知識を集約し、特定の問題を解決するために、段階的な解決策を作成します。 解答を作成するために使用したすべてのリソースは、あなた自身が解答を検証できるように参考文献とともに引用され、解答の投稿者にはクレジットが与えられます。 フォローアップの質問は、チャットのような形式で行うことができる。 こうすることで、元の質問の文脈を維持したまま、さらに情報を追加することができ、質問の構成に時間をかけずに、互いに関連した一連の質問をすることができます。 ドラフト 「AIはすぐに人間に取って代わるものではないが、我々のコミュニティに投稿する質問の下書きを手助けしてくれる」 – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow ほとんどの問題が解けなかったり、無視されたりしているのは、純粋に問題の構成が不十分だったり、情報が冗長だったりするからだ。 OverflowAIは、StackOverflowコミュニティに投稿できる、より良い質問を作成するのに役立ちます。 同じ機能は、OverflowAIが特定の質問に回答できない場合に使用されます。 答えを幻覚で見せるのではなく、単にユーザーに質問をコミュニティにリダイレクトするよう促し、またユーザーによく練られた質問を提供する。 要約する もしあなたが開発者なら、単純な1つの問題に対する解決策を見つけるために、複数の回答やドキュメントを読んだり読み飛ばしたりすることの苦痛を、間違いなく知っているはずだ。 OverflowAIは、そのGenAIソリューションで、複数の回答を要約し、冗長な回答や有用性の低い回答を破棄して、問題に対する解決策のクリーンで構造化された要約を提供します。 これらの属性付きで信頼できる回答は、コーディング能力、長さ、GitHubのような他の知識ベースに基づいて改良することができる。 StackOverflow for Teamsでは、OverflowAIをあなたのレポにトレーニングすることで、企業の同僚が提供したソリューションを参照することもできます。 プラグイン 「開発者から寄せられる課題の1つは、コーディング中の中断やコンテキストの切り替えを最小限に抑えることです」 – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow Visual Studio Codeのプラグインは、ペアプログラマーのように動作するように設計されており、公開および非公開のStackOverflowチームから検証された帰属コンテンツを提供することで、プログラミングの効率化を支援します。 このエクステンションは、プライベートな Stack Overflow for Teams インスタンスとパブリックなプラットフォームから検証済みのコンテンツをインポートし、開発者に迅速かつ効果的な問題解決方法のパーソナライズされた要約を提供します。 Slackとの統合 現在、ほとんどの企業が主要なコミュニケーション手段としてSlackに依存しているため、Slack Integration for StackOverflowは、誰もが簡単に情報にアクセスできるようにし、チャンネル上で共同で解決策を見つけることができるようにする。 すべてのチームは、人の手を煩わせることなく、リソースやナレッジベースと対話することができる。 ChatGPTとの違いは? 現在、無数のLLMが存在する中で、LLMの能力ですべてのLLMが際立つことができるわけではない。 ChatGPTは、GPTモデルの日常的な使用におけるパワーを紹介するために作成されたツールです。… Read more »

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