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。

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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。
• 学習済みバージョンと会話微調整バージョンの両方のモデル重みと開始コードを含みます。
• アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）やハギング・フェイスなど、さまざまなプロバイダーを通じてアクセスできる。
• 倫理的かつ責任ある利用を確保するため、利用ポリシーを実施する。

3.クロード2.0と2.1

クロード 2 は、Anthropic社が開発した高度な言語モデルである。 このモデルは、APIと新しい一般向けベータ版ウェブサイトclaude.aiの両方を通じて、改善されたパフォーマンス、より長い応答、およびアクセシビリティを誇っている。

ChatGPTの後、このモデルはより大きなコンテキストウィンドウを提供し、最も効率的なチャットボットの一つと考えられています。

クロード2の特徴

• 前モデルより性能が向上し、より長いレスポンスを実現。
• APIアクセスと新しい一般向けベータ版ウェブサイトclaude.aiの両方を通じて、ユーザーがクロード2と対話できるようにする。
• 従来モデルより長い記憶力を発揮。
• セーフティ・テクニックを駆使し、広範囲に及ぶレッド・チームを編成して、攻撃的あるいは危険なアウトプットを軽減する。

無料版： 利用可能
価格 20ドル/月

クロード2.1モデル
クロード2.1モデル
2023年11月21日に導入され、エンタープライズ・アプリケーションに特筆すべき改善がもたらされた。 最先端の20万トークンコンテキストウィンドウを備え、モデルの幻覚を大幅に減らし、システムプロンプトを強化し、ツールの使用に焦点を当てた新しいベータ機能を導入している。

クロード2.1は、企業にとって重要な機能の進歩をもたらすだけでなく、20万トークンという新たな制限を設けることで、システムに伝達できる情報量を倍増させた。

これは約15万ワード、500ページ以上のコンテンツに相当する。 ユーザーは、完全なコードベース、S-1フォームのような包括的な財務諸表、あるいは “イーリアス “や “オデュッセイア “のような長大な文学作品など、広範な技術文書をアップロードできるようになった。

クロードは、大量のコンテンツやデータを処理し、対話する能力によって、情報の要約、質疑応答、トレンド予測、複数のドキュメントの比較対照などを効率的に行うことができる。

クロード2.1の特徴

• 幻覚率の2倍減少
• APIツールの使用
• 開発者エクスペリエンスの向上

価格 未定

4.MPT-7B

MPT-7BはMosaicML前訓練変換器の略で、1兆トークンのテキストとコードでゼロから訓練された。 GPTと同様、MPTもデコーダのみのトランスで動作しますが、いくつかの改良が加えられています。

費用は20万ドル
MPT-7B
はMosaicMLプラットフォーム上で9.5日間、人手を介さずにトレーニングされた。

特徴

• 様々な会話タスクのためのダイアログを生成します。
• シームレスで魅力的なマルチターン・インタラクションのための設備が整っている。
• データ準備、トレーニング、微調整、配備を含む。
• 文脈を失うことなく、非常に長い入力を処理できる。
• 無料で利用できる。

5.コードラマ

Code Llamaは、特にテキストプロンプトに基づいてコードを生成し、議論するために設計された大規模言語モデル（LLM）です。 これは、一般に公開されているコーディングタスク用のLLMの中では、最先端の開発である。

によると
メタのニュースブログ
Code Llamaはオープンモデルの評価をサポートし、コミュニティが能力を評価し、問題を特定し、脆弱性を修正できるようにすることを目的としている。

CodeLIamaの特徴：

• コーディング学習者の参入障壁を下げる。
• 堅牢で文書化されたソフトウェアを書くための生産性向上および教育ツールとしての役割を果たす。
• Python、C++、Java、PHP、Typescript（Javascript）、C#、Bashなど、一般的なプログラミング言語に対応。
• パラメータは7B、13B、34Bの3つのサイズがあり、それぞれ500Bトークンのコードとコード関連データで学習される。
• コストゼロで導入できる。

6.ミストラル-7B AIモデル

ミストラル 7B はMistral AIチームによって開発された大規模な言語モデルである。 これは73億ものパラメータを持つ言語モデルであり、複雑な言語パターンを理解し、生成する能力があることを示している。

さらに、ミストラル -7Bは、史上最高の7Bモデルであると主張している。
史上最高の7Bモデル
いくつかのベンチマークでLlama 2 13Bを上回り、言語学習における有効性を証明している。

ミストラル-7Bの特徴

• グループ化されたクエリー・アテンション(GQA)を利用して推論を高速化し、クエリーの処理効率を向上。
• スライディングウィンドウアテンション(SWA)を実装し、より長いシーケンスをより少ない計算コストで処理。
• さまざまなタスクの微調整が容易で、さまざまな用途に適応できる。
• 利用は無料。

7.チャットGLM2-6B

ChatGLM2-6B
は、オープンソースのバイリンガル（中国語-英語）チャットモデルChatGLM-6Bの第2バージョンです。ChatGPTに代わる軽量なチャットモデルの需要に応えて、中国の清華大学の研究者によって開発されました。

ChatGLM2-6B 特徴

• 英語と中国語の1兆以上のトークンで学習。
• 1兆4,000億以上のトークンで事前学習し、言語理解を向上。
• 2Kから32Kに拡張された、より長いコンテクストをサポート。
• 様々なデータセット（MMLU、CEval、BBH）において、同規模の競合モデルを凌駕。

無料版： 利用可能
価格 お問い合わせください。

AIツールとは何か？

AIツールは、人工知能アルゴリズムを利用して特定のタスクを実行し、複雑な問題を解決するソフトウェア・アプリケーションである。 これらのツールは、医療、金融、マーケティング、教育など、さまざまな業界に応用され、タスクの自動化、データの分析、意思決定の支援に役立っている。

AIツールの利点には、プロセスの効率化、時間の節約、バイアスの軽減、反復作業の自動化などがある。

しかし、導入にコストがかかる、雇用が奪われる可能性がある、感情的・創造的能力が不足している、といった課題が目立っている。 こうしたデメリットを軽減するために、重要なのは適切なAIツールを選択することだ。

2023年、最高のAIツールはどれか？

AIツールの思慮深い選択と戦略的導入は、特定のニーズに対して最も価値を提供するものに集中することでコストを削減することができる。 AIツールを慎重に選択し、統合することで、AIツールの利点を活用しながら課題を最小限に抑え、よりバランスの取れた効果的なテクノロジーの活用につなげることができる。

2023年のAIツール・トップ13はこれだ。

1.AIのチャットGPTを開く

チャットGPT は自然言語処理AIモデルで、人間のような会話の答えを生成する。 ケーキの焼き方」という簡単な質問から、高度なコードを書くこともできる。 エッセイ、ソーシャルメディアへの投稿、電子メール、コードなどを生成することができる。

このボットを使って、最もシンプルな方法で新しいコンセプトを学ぶことができます。

このAIチャットボットは、2022年11月にResearch and Artificial companyであるOpen AIによって構築・発表され、瞬く間にネットユーザーの間でセンセーションを巻き起こした。

特徴

• AIはチャットボットのようで、ユーザーフレンドリーになっている。
• 様々なトピックに関する知識がある。
• 多言語対応で、50以上の言語に対応している。
• GPT 3バージョンは無料で使用できる。

無料版： 利用可能

価格設定：

• チャットGPT-3: 無料
• チャットGPTプラス: 20ドル/月

ラーフル・ショーカンド


共同創設者


ウィリエール

最近、私たちはChatGPTを使って、企業顧客から最もリクエストの多かったAndroidアプリの機能を実装しました。 顧客にとって適切なSaaSであるためには、その機能を開発しなければならなかった。 ChatGPTを使うことで、複雑な数学的、論理的なJAVA関数を命令することができ、私たちの要求を正確に満たすことができました。 1週間もかからずに、JAVAのコードを修正して適応させることで、この機能をエンタープライズのお客様に提供することができました。 この機能を立ち上げると、すぐにB2B SaaSの契約数と収益が25～30％増加しました。

2.GPT-4 ターボ 128K コンテキスト

GPT-4 ターボ 128K コンテキスト
は、GPT 3.5の改良された高度なバージョンとしてリリースされました。 128Kのコンテキスト・ウィンドウでは、RAG（Retrieval Augmented Generation）のようなテクニックを使用して、アプリケーションのためにはるかに多くのカスタム・データを取得することができます。

特徴

• ユーザーの自然言語入力に基づき、機能的な呼び出しを強化。
• JSONモードを使用したソフトウェアシステムとの相互運用。
• シードパラメータを使用した再現性のある出力を提供。
• 2023年4月まで19ヶ月間、知識の締め切りを延長する。

無料版 利用不可
価格設定：

• 入力 0.01ドル/1000トークン
• 出力 0.3ドル/1000トークン

3.チャットGPT4ビジョン

オープンAIがマルチモーダル
GPT-4ビジョン
2023年3月 このバージョンは、様々な種類のテキストやビジュアル形式を処理することができるので、チャットGPTの最も便利なバージョンの一つです。 GPT-4は高度な画像とナレーション機能を備えており、さまざまなイノベーションとユースケースを解き放つ。

ChatGPT-4の生成AIは、ChatGPT-3の500倍にあたる100兆個のパラメータで学習される。

特徴

• 写真、文書、手書きのメモ、スクリーンショットなど、視覚的な入力を理解する。
• 入力としてアップロードされたビジュアルをもとに、オブジェクトや図形を検出・分析。
• グラフやチャートなどのビジュアル形式のデータ分析を提供。
• 3倍の費用対効果モデルを提供
• 4096個の出力トークンを返す

無料版 利用不可
価格設定 使用した分だけ支払うモデル

4.GPT3.5ターボ・インストラクター

GPT3.5ターボ・インストラクター は、GPT-3バージョンで再発した問題を軽減するためにリリースされた。 これらの問題には、不正確な情報、古い事実などが含まれる。

そのため、3.5バージョンは、ユーザーのクエリに対して論理的、文脈的に正しく、直接的なレスポンスを返すように特別に設計されている。

特徴

• 指示を理解し、効率的に実行する。
• 数少ないトークンを使って、より簡潔で的確なものを作る。
• ユーザーのニーズに合わせた、より迅速で正確な回答を提供。
• 暗記よりも精神的な推理力を重視。

無料版 利用不可
価格設定：

• 入力 0.0015ドル/1000トークン
• 出力 0.0020ドル/1000トークン

5.マイクロソフトのAIツール「コパイロット

コパイロット365 は、マイクロソフト・オフィス全体で動作する本格的なAIツールである。 このAIを使えば、文書の作成、電子メールの読み取り、要約、返信、プレゼンテーションの作成などができる。 従業員の生産性を向上させ、ワークフローを合理化するために特別に設計されています。

特徴

• 文書やロングチェーンの電子メールを要約します。
• プレゼンテーションを作成し、要約する。
• Excelシートを分析し、データを示すグラフを作成する。
• Outlookの受信トレイをより速くクリーンアップ。
• 提供された情報に基づいてEメールを書く。

無料版 30日間無料トライアル

価格30ドル/月

6.SAPのジェネレーティブAIアシスタントジュール

ジュールはジェネレーティブ
AIアシスタントです。
人事、財務、サプライチェーン、調達、カスタマーエクスペリエンスなどのSAPアプリケーションに組み込まれている。

このAI技術を使えば、必要なときにいつでも迅速な対応と洞察に満ちた洞察を得ることができ、遅滞なく迅速な意思決定が可能になる。

特徴

• 販売実績の把握と改善、問題点の特定、解決策の提案を支援する。
• すべてのSAPソリューションの新しいシナリオを継続的に提供する。
• 偏りのない職務内容や適切な面接質問を作成することで、人事に役立ちます。
• 平易な言語によるクエリに基づいてインテリジェントな回答を提供することで、SAPのユーザーエクスペリエンスを変革します。

無料版： 利用可能

価格お問い合わせください。

7.メタのAIスタジオ

メタのAIスタジオ は、企業が顧客と交流する方法を向上させるというビジョンを持って構築されている。 Instagram、Facebook、Messengerなど、さまざまなプラットフォーム上のメッセージング・サービスを使って顧客と対話するためのカスタムAIチャットボットを企業が作成できる。

AI Studioの主なユースケースは、eコマースとカスタマーサポートの分野である。

特徴

• 文書やロングチェーンの電子メールを要約します。
• プレゼンテーションを作成し、要約する。
• Excelシートを分析し、データを示すグラフを作成する。
• Outlookの受信トレイをより速くクリーンアップ。
• 提供された情報に基づいてEメールを書く。

無料版 30日間無料トライアル

価格30ドル/月

8.EYのAIツール

EY AI は、人間の能力と人工知能（AI）を統合し、組織によるAIの確実かつ責任ある採用を促進する。 EYの豊富なビジネス経験、業界の専門知識、先進的なテクノロジー・プラットフォームを活用し、変革的なソリューションを提供します。

特徴

• 様々な領域での経験を活かし、特定のビジネスニーズに合わせたAIソリューションとインサイトを提供。
• EY Fabricを通じて、最先端のAI機能を包括的なソリューションにシームレスに統合。
• EY Fabricを通じて、AI機能をスピードとスケールで組み込む。

無料版 EY従業員は無料

価格お問い合わせください。

9.アマゾンの販売者向けジェネレーティブAIツール

アマゾンは最近
Amazonセラー向けAI
それは、製品に関連するいくつかの機能を支援するものである。 商品タイトル、箇条書き、説明文、リスト詳細などを簡単に書くことができます。

このAIは、出品者のために最小限の時間と労力で高品質の出品と魅力的な商品情報を作成することを目指している。

特徴

• 売り手にとって魅力的な商品タイトル、箇条書き、説明文を作成。
• 自動モニタリングで製品のボトルネックを見つける。
• 自動チャットボットを生成し、顧客満足度を高める。
• 時系列とデータタイプを使用して、エンドツーエンドの予測モデルを生成します。

無料版 無料トライアルあり

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10.アドビのデザイナー向けジェネレーティブAIツール

アドビのジェネレーティブAI for Designersは、デザイナーの創造的なプロセスを強化することを目的としている。 このツールを使えば、プロンプトを使って数秒でシームレスにグラフィックを生成したり、画像を拡大したり、画像内の要素を移動したりすることができます。

このAIは、画像内のあらゆる場所を移動、追加、置換、削除できるようにすることで、デザイナーの自然な創造性を拡大し、サポートすることを目的としている。

特徴

• テキストプロンプトを画像に変換。
• オブジェクトを削除したり、新しいオブジェクトをペイントするためのブラシを提供します。
• ユニークなテキスト効果を提供します。
• 3D要素を画像に変換。
• 画像内のオブジェクトを移動する。

無料版： 利用可能

価格月額4.99ドル

11.グーグルのクリエイティブ・ガイダンスAIツール

グーグルは、動画アナリティクスのオプションで、広告最適化のための新しいAI製品「Creative Guidance AI」を発表した。
クリエイティブガイダンスAI
. このツールは、あなたの広告動画を分析し、Googleのベストプラクティスと要件に基づいて洞察力のあるフィードバックを提供します。

さらに、ビデオを作成するのではなく、既存のビデオを最適化するための貴重なフィードバックを提供する。

特徴

• 動画の5秒以内にブランドロゴが表示されているかどうかを調べる。
• マーケティングの目的に基づき、動画の長さを分析する。
• 高品質のボイスオーバーをスキャンする。
• 映像のアスペクト比を分析する。

無料版 無料

価格お問い合わせください。

12.Grok: 次世代の生成AIツール

Grok AI は、イーロン・マスクのAIスタートアップであるxAIが開発した大規模な言語モジュールである。 このツールは330億のパラメータでトレーニングされており、700億のパラメータを持つMetaのLLaMA 2に匹敵する。

実際、次のように語っている。
インディアン・エクスプレス
最新のレポートによると、ゴーク1号はクラウズ2号とGPT3.5を上回っているが、GPT4号はまだ上回っていない。

特徴

• Xプラットフォーム（旧Twitter）からリアルタイム情報を抽出。
• ブースト・インタラクションへの対応にユーモアや皮肉を取り入れる、
• 多くのAIが拒否する「スパイシーな質問」に答えることができる。

無料版 30日間無料トライアル

価格16ドル/月

生産性をお探しですか？ ここでは、あなたが知っておくべき10のユニークなAIツールを紹介する！

大規模言語モデル（LLM）とAIツール：その違いは？

LLMは生成AIの特殊なサブセットであるが、すべての生成AIツールがLLMフレームワーク上に構築されているわけではない。 ジェネレーティブAIは、テキスト、画像、音楽など、さまざまな形式のオリジナルコンテンツを作成できる、より広範なAI技術を包含している。 これらのツールは、コンテンツを生成するために、LLMを含む基礎となるAIモデルに依存している。

一方、LLMは言語ベースのタスクのために特別に設計されている。 ディープラーニングとニューラルネットワークを活用し、人間のようなテキストを理解、解釈、生成することに優れている。 彼らは主に言語処理に重点を置いており、テキスト生成、翻訳、質問応答などのタスクに長けている。

重要な違いは、その範囲と適用範囲にある： ジェネレーティブAIとは、複数の領域にわたってオリジナルのコンテンツを創造するあらゆるAIを指す広義のカテゴリーであり、LLMは言語関連のタスクに特化したジェネレーティブAIの一種である。 この区別は、AIランドスケープにおけるそれぞれの役割と能力を理解する上で極めて重要である。

デイビッド・ワトキンス
製品管理ディレクター
エトス
–

EthOSでは、Alを私たちのプラットフォームに統合した経験は、変革をもたらしました。 IBM Watsonのセンチメントとトーン分析を活用することで、新しいウェブサイトのデザイン、家庭内での製品テスト、その他多くの定性調査において、顧客のセンチメントや感情を迅速に収集することができます。

13.コーディーを試して、ビジネスを簡素化しよう！

Codyは、OpenAIの高度なGPTモデル、特に3.5ターボと4.5ターボを使用してチャットボットを作成するための、アクセス可能でコードなしのソリューションです。 このツールは使いやすく設計されており、技術的なスキルを必要としないため、幅広いユーザーに適しています。 Codyにデータを入力するだけで、あとはCodyが効率的に管理し、手間のかからない体験をお約束します。

Codyの際立った特徴は、特定のモデルのバージョンから独立していることで、ユーザーはボットを再教育することなく、最新のLLMアップデートに対応することができる。 また、カスタマイズ可能なナレッジベースが組み込まれており、継続的に進化することで能力を高めている。

企業内でのプロトタイピングに理想的なCodyは、AIモデルを一から構築する複雑さを伴うことなく、GPTモデルの可能性を示す。 パーソナライズされたモデル・トレーニングのために、様々な形式の企業データを使用することができますが、プライバシーと整合性を維持するために、機密性のない一般公開されているデータを使用することをお勧めします。

堅牢なGPTエコシステムを求める企業向けに、コーディはエンタープライズグレードのソリューションを提供している。 そのAI APIは、さまざまなアプリケーションやサービスへのシームレスな統合を容易にし、ボット管理、メッセージ送信、会話追跡などの機能を提供する。

さらに、Codyは以下のようなプラットフォームと統合することができる。
スラック
,
Discord
そして
Zapier
そして
ボットを他人と共有
. モデルの選択、ボットの性格、信頼度、データソースの参照など、さまざまなカスタマイズオプションが用意されており、特定のニーズに合ったチャットボットを作成することができます。

Codyの使いやすさとカスタマイズ・オプションの融合は、複雑なAIモデル開発に踏み込むことなくGPTテクノロジーの活用を目指す企業にとって優れた選択肢となっている。

次のステップへ


最も簡単なAIのサインアップ


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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 personalization
We introduced X’s new friend 'Grok’. Because of our partnership with xAI, we'll ask Grok…

— Business (@XBusiness) November 6, 2023

GrokAIができることの限界を押し広げるためだ。

Grokは単なるAIアシスタントではなく、機知に富み、知的で、さまざまな質問に答えることができるように設計されている。 このブログでは、Grokとは何か、その機能、そしてなぜこれほどまでに盛り上がりを見せているのかを探る。

グロック：Xの核心（前回までのツイッター）

Example of Grok vs typical GPT, where Grok has current information, but other doesn’t pic.twitter.com/hBRXmQ8KFi

— Elon Musk (@elonmusk) November 5, 2023

Grok、新しい住まいを見つける
X
以前はツイッターとして知られていた。 しかし、これは単なるブランド名の変更ではなく、AIの能力を大きく前進させるものだ。 GrokはXの発案によるもので、退屈な答えを与える以上のことをするように設計されている。 あなたを楽しませ、巻き込み、そして大笑いさせるのが大好きなのだ。

ナレッジ・パワーハウス

Grok appears to be way more real-time, spicy and fun compared to woke ChatGPT and the ultra-boring Bard!

The magical effect of healthy competition, free markets and rapid innovation! pic.twitter.com/qsbqHxirn7

— Bindu Reddy (@bindureddy) November 5, 2023

Grokの特徴は、Xプラットフォームとの統合により、リアルタイムの知識にアクセスできることだ。 つまり、最新の出来事をスクープしているということだ。 このためGrokは、他のほとんどのAIモデルが避けて通るような厄介な問題にも取り組むことができる。

It's really exciting that Grok-1.0, an Llama-2/GPT-3.5 class LLM took only a few months to train

It would be even more cooler, if Elon were to open-source it

It would further accelerate the open-source ecosystem and xAI wouldn't be giving up too much either.

They can always…

— Bindu Reddy (@bindureddy) November 5, 2023

GrokはAIの世界では比較的若い。 結成からまだ4カ月と短く、トレーニング歴もわずか2カ月だ。 とはいえ、すでに大きな期待が寄せられており、Xは今後さらなる改良を加えることを約束している。

Grok-1: Grokを支えるエンジン

Grok-1はGrokの能力の原動力である。 この大規模言語モデル（LLM）は、4ヶ月前から作成され、かなりのトレーニングを受けている。

参考までに、初期のバージョンであるGrok-0は、330億のパラメーターでトレーニングされた。 それはスーパーチャージャーエンジンを搭載しているようなものだ。 と肩を並べることができる。 メタのLLaMa 2700億のパラメータを持つ。 Grok-1は、集中した育成とトレーニングの賜物である。

では、Grok-1はどうやってそんなに賢くなったのか？ まあ、それは、いくつかの強烈なカスタム・トレーニングを経た。
Kubernetes
,
さび
そしてJAX。 それに、Grok-1はリアルタイムでインターネットにアクセスできる。 いつもネットサーフィンをして、最新の情報を仕入れているんだ。

しかし、ここに問題がある：Grokは完璧ではない。 それは時に、まったく的を得ていない情報や、互いに矛盾するようなものまで生み出すことがある。 だが エックスアイXに統合されたイーロン・マスクのAIスタートアップであるGrokは、Grokをより良いものにする使命を担っている。 彼らは、Grokが文脈を理解し、より多機能になり、困難なクエリを完璧に処理できるようにするために、あなたのフィードバックを求めています。

ベンチマークとその先

Grok-1はさまざまなベンチマークでテストされ、その結果は印象的だった。 HumanEvalコーディングタスクでは63.2％、MMLUベンチマークではさらに驚異的な73％を記録した。 を凌駕しているわけではないが GPT-4xAIはGrok-1の進歩にかなり感銘を受けている。 グロク0から大きく進歩したと言われているが、それは大きな進歩だ。

アカデミックな挑戦

Grok-1は数学の問題にとどまらない。 MMLUやHumanEvalのような他のさまざまなテストもこなし、コーディングのスキルも発揮している。 パイソン. それでも足りない場合は、中学・高校レベルの数学の課題に挑戦することもできる。

注目すべきは、2023年ハンガリー全国高校決勝の数学で、Grok-1がC評価（59％）を上回り、クリアしたことだ。
クロード2
(55%)、GPT-4は68%でB評価だった。

これらのベンチマーク結果は、Grok-1がOpenAIの
GPT-3.5
多くの面で。 注目すべきは、Grok-1が少ないデータセットで、大規模な計算能力を要求することなくこれを実現していることだ。

グロックの限定リリース – 価格は？

現在のところ、Grokのベータ版は米国の一部のユーザーに提供されている。

しかし、ここからがエキサイティングなところだ。Grokがその扉を開く準備をしているからだ。
Xプレミアム
購読者 月々₹1,300ドルで、デスクトップからアクセスすれば、Grokの超スマートな可能性への鍵が手に入る。

結論

Grokは、AIの世界における重要な一歩である。 知識、ウィット、能力の融合により、テクノロジーとの付き合い方に大きなインパクトを与えるだろう。 Grokは進化を続け、そのスキルに磨きをかけながら、単に質問に答えるだけでなく、質問の仕方を変えている。 今後、この知的で機知に富んだAIによる、さらなるエキサイティングな展開が期待される。

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ChatGPTは急速に企業の支持を集め
49%
すでに利用しており、30％が利用を予定している。 さらに、顧客満足度を最大20％向上させることが証明されている。

OpenAIのChatGPT Enterpriseとは？

ChatGPT Enterpriseは、企業向けに設計された強力なAIアシスタントで、組織のデータに学習させることで、組織の生産性を向上させます。 高度なセキュリティ、無制限の高速アクセスを提供します。 GPT-4oより長い入力を処理するための拡張されたコンテキスト・ウィンドウ、高度なデータ分析、カスタマイズ可能な機能。

このAIアシスタントは、企業のニーズに合わせてカスタマイズすることができ、企業データを保護しながらさまざまな作業を支援する。 ChatGPTエンタープライズは、チームをより創造的、効率的、効果的にします。

ChatGPT Enterpriseの価格は？

ChatGPT Enterpriseは3つの価格帯を提供しています：

無料版

GPT-3.5と定期的なモデルアップデートを含む。

プラス・バージョン

GPT-4o、GPT-4、高度なデータ分析、プラグイン、ベータ版機能への早期アクセスが含まれます。

エンタープライズ版

ChatGPT エンタープライズでは、Plus のすべての機能に加えて、無制限の高速 GPT-4o、128k トークン・コンテキストによる長い入力、無制限の高度なデータ分析、内部で共有可能なチャット・テンプレート、専用管理コンソール、SSO、ドメイン認証、分析、カスタムソリューション用の API クレジット、企業データがトレーニングに使用されない保証などの追加特典があります。

ChatGPT Enterpriseはどのように利用できますか？

企業はChatGPT Enterpriseを活用することで、業務を改善し、効率性と創造性を最大限に活かすことができます。 その方法はこうだ：

• 顧客、パートナー、チームメンバーとのやり取りを改善するために、明確なコミュニケーションを構築する。
• ChatGPT エンタープライズでコードインタプリタを使用して、エンタープライズレベルのデータを取得します。
• 明確なメッセージや文書を作成し、コーディング作業を効率化。コーディング作業の迅速化を支援します。
• ソフトウェア開発とトラブルシューティングの特定の側面を自動化する。
• 複雑なビジネス上の疑問に対する答えを素早く探る。
• データ分析、市場調査、意思決定において企業を支援。
• アイデア発想、コンテンツ制作、デザインにおいて、革新的なアイデアやコンテンツの提案を行う。
• カスタマーサポート、コンテンツ作成、法律草案作成など、さまざまな領域で応用が可能。

ChatGPTエンタープライズの顕著な使用例は、PwCと Modernaが彼らの組織のためにOpenAIと最近提携したことである。

ChatGPT Enterpriseの利点は何ですか？

ChatGPT Enterpriseは、組織やチームの多様なニーズに対応し、生産性と効率性を高める幅広いメリットを提供します：

スケーラブルな展開ツール

ChatGPT Enterpriseはスケーラブルなデプロイツールを提供します。 こうすることで、組織の要件に合わせて成長させることができる。 小規模なチームでも、大規模な企業でも、必要に応じて利用を拡大することができます。

専用管理コンソールと簡単なメンバー管理

専用の管理コンソールは、ユーザー管理をよりシンプルにします。 また、メンバーの一括管理も簡単にできる。 ユーザーのオンボーディングとオフボーディングを合理化するために、効率的にアクセスと権限を制御できます。

SSOとドメイン認証

ChatGPT Enterpriseは、シングルサインオン(SSO)とドメイン認証により、エンタープライズレベルの認証が可能です。 これにより、ユーザーのアクセスにセキュリティ層が追加される。 そのため、許可された担当者のみがこのプラットフォームを使用することができる。

分析ダッシュボード

ChatGPT Enterpriseには、利用状況を把握するための分析ダッシュボードがあります。 これは、組織がパフォーマンスを監視し、使用パターンを追跡し、ワークフローを改善するためのデータ駆動型の意思決定を行うのに役立ちます。

高速、キャップなし GPT-4o

ChatGPT エンタープライズでは、GPT-4oを使用量無制限でご利用いただけます。 つまり、高度なAIの能力を制限なく活用でき、ビジネスの効率を高めることができる。 GPT-4oの詳細については、最新のブログをお読みください。

拡張トークン・コンテキスト・ウィンドウ

ChatGPTエンタープライズでは、128,000個のトークンコンテキストウィンドウを使用できます。 入力時間が4倍長くなり、メモリーも向上した。 これは特に、複雑な作業や長時間の会話に対応するのに有効だ。

共有可能なチャットテンプレート

共有可能なチャットテンプレートを使用することで、組織内でのコラボレーションをより効果的に行うことができます。 これらのテンプレートは、共通のワークフローを管理し、コミュニケーションの一貫性を確保するのに役立ちます。

カスタマイズ

ChatGPTのナレッジを御社のデータで安全に拡張することで、御社の組織に合わせてカスタマイズすることができます。 すでに使用しているアプリケーションを接続するだけで、特定のニーズに合わせて完全にカスタマイズされたソリューションを作成できます。

ChatGPT Enterpriseの安全性は？

ChatGPT Enterpriseは、データの所有権、コントロール、セキュリティを優先します。 その方法はこうだ：

データの所有権と管理

OpenAIは、ChatGPT EnterpriseまたはそのAPIプラットフォームからのデータを使用しません。
APIプラットフォーム
トレーニングやその他の目的で。 あなたのインプットとアウトプットは、関連する法的要件に従い、あなたの所有権および管理下にあります。 ChatGPTエンタープライズのデータ管理を確実にするため、データの保持期間を決定する権限があります。

アクセス・コントロール

ChatGPT Enterprise は、SAML SSO によるエンタープライズレベルの認証を提供します。 ユーザーのアクセスや利用可能な機能をきめ細かくコントロールできる。 ChatGPT Enterprise内で作成されたカスタムモデルは、あなただけのものです。

セキュリティ・コンプライアンス

OpenAIは、セキュリティ、可用性、処理の完全性、機密性、およびプライバシーの基準を厳格に遵守していることを証明するSOC 2準拠の監査を受けています。 データのセキュリティは、静止時（AES-256暗号を使用）と転送時（TLS 1.2+を使用）の暗号化によって維持されます。 これらの暗号化措置は、保存中および送信中にお客様のデータが保護されることを保証します。

ChatGPT、GPT-4o、エンタープライズの違いは？

ChatGPT PlusとChatGPT Enterpriseはどちらも高度な機能を備えた注目すべきAIソリューションです。 しかし、両者には微妙な違いがある。 ChatGPT 4とエンタープライズの違いはここにあります：

トレーニングデータとフィードバック

GPT-4oは、ユーザーからのフィードバックを含む人間のフィードバックを、動作を改善するために使用します。 一方、ChatGPT Enterpriseは組織データをトレーニングに使用しません。 データのフェッチには、微調整とRAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張ジェネレーション）で事前に訓練されたモデルだけに頼っている。

アクセスとスピード

GPT-4oは、一般的なアプリケーションのために設計された大規模なマルチモーダルモデル（画像とテキストの入力を受け付け、テキストを出力する）です。 しかし、ChatGPT EnterpriseはGPT-4oへの無制限の高速アクセスを提供し、企業レベルの使用に適しています。

コンテキスト・ウィンドウ

ChatGPTもChatGPTエンタープライズもGPT-4oを使用しているため、128,000トークンのコンテキスト・ウィンドウは同じです。

対象ユーザー

GPT-4oは企業に限らず、個人、研究者、開発者など、より幅広いユーザーが利用できる。 しかし、ChatGPT Enterpriseは、企業や組織のニーズに応えるため、特に企業用に設計されています。

続きを読むOpenAI GPT-3.5ターボとGPT 4ファインチューニング

ChatGPT Enterpriseを購入すべきでしょうか？

ChatGPT エンタープライズを購入すべきかどうかは、それぞれのニーズと要件によります。 ChatGPT Enterpriseは、MicrosoftのBing Chat EnterpriseやSalesforceのような潜在的なライバルと、競争の激しい市場に参入しています。 ChatGPTエンタープライズの価格は現在不明です。

以下が主な検討事項である：

ニーズの評価

組織のニーズ、プロセス、ワークフロー、戦略を徹底的に評価する。 会話型AIソリューションで対処すべき問題やギャップを特定することが極めて重要だ。

市場比較

ChatGPT Enterprise をマイクロソフトの Bing Chat Enterprise やセールスフォースのような競合と比較します。 これらの選択肢の特徴、機能、価格を検討し、どれがお客様のニーズに最も合っているかを判断する必要がある。

予算と費用

予算を設定し、ChatGPT Enterpriseが提供できる潜在的な利益とROIに基づいて、ChatGPT Enterpriseのコストが妥当かどうかを評価します。

実装と統合

既存のシステムやワークフローとの統合のしやすさを考慮する。 ChatGPT Enterpriseは、あなたの組織のテクノロジーエコシステムにどの程度適合していますか？

サポートとメンテナンス

OpenAIまたは他のベンダーが提供するサポートとメンテナンスのレベルを評価する。 テクノロジーが効果的に機能し、いかなる問題にも迅速に対処するためには、信頼できるサポート・システムが不可欠である。

拡張性とカスタマイズ

ChatGPT Enterpriseは、組織の成長に合わせて拡張可能か、特定の要件に合わせてカスタマイズ可能かを判断します。

データ・セキュリティとコンプライアンス

特に規制業界では、データセキュリティとコンプライアンスの側面を考慮する。 ソリューションがデータ保護とプライバシーの要件を満たしていることを確認する。 ChatGPT エンタープライズや類似のテクノロジーを購入する決定は、あなたの組織独自のニーズと問題の製品の機能を徹底的に評価した上で行う必要があります。

ChatGPT Enterpriseのリリースに際して、オープンAIは次のように述べている：

「私たちは、AIが私たちの社会生活のあらゆる側面を支援し、向上させ、チームをより創造的で生産的なものにできると信じています。本日は、あらゆるタスクを支援し、組織に合わせてカスタマイズされ、企業データを保護する、仕事のためのAIアシスタントへの新たな一歩となります。”

ChatGPTエンタープライズは、その革新的なAI能力により、企業のAIゲームを変える可能性がある。 高度なデータ分析、拡張されたコンテキスト、およびセキュリティの向上により組織を強化し、データ保護を確保しながら効率を向上させます。 このソリューションは、先進的な企業におけるAIの役割の拡大を意味する。

よくあるご質問

ChatGPTにエンタープライズ版はありますか？

ChatGPT Enterpriseはビジネスに特化したAIアシスタントで、セキュリティ、高速GPT-4アクセス、拡張コンテキスト、データ分析、カスタマイズにより生産性を向上させます。 チームを強化し、企業データを保護します。

ChatGPTは無料ですか？

ChatGPT Enterpriseには無料プランはありません。 ChatGPTが提供するアクセス GPT-3.5 とGPT-4oは定期的にモデルを更新している。 エンタープライズ価格はリクエストベースで提供されます。

ChatGPT Enterpriseに代わる無料ソフトは？

Cody AIはそのようなソリューションの一つで、GPT-3.5にアクセスすることで、あなたの組織のデータでカスタムChatGPTをトレーニングすることができます。 と
コーディ
によって、企業はAIの力を活用し、ニーズに特化したパーソナライズされたインテリジェントなアシスタントを作成することができる。

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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。 これにより、ユーザーは情報を見つけやすくなる。

コンテンツの作成と入力

ナレッジベースに関連するコンテンツを追加する。 このコンテンツには、記事、FAQ、文書、ビデオ、その他視聴者にとって価値のある情報を含めることができます。

検索とナビゲーション機能の実装

関連するコンテンツを素早く検索できる強力な検索エンジンを導入する。 さらに、ユーザーがナレッジベースを簡単に閲覧できるように、明確なナビゲーション・メニューとリンクを提供する。

AIテクノロジーの導入

AI技術を統合し、ナレッジベースの機能を強化する。 ここでは、検討すべきAIの能力をいくつか紹介する：

自然言語処理（NLP）

NLPは検索、クエリ理解、コンテンツ推薦に役立つ。

チャットボットとバーチャルアシスタント

ユーザー支援や一般的な質問への回答にチャットボットを導入する。

コンテンツ推薦のための機械学習

機械学習アルゴリズムを使って、ユーザーの行動に基づいて関連記事を提案する。

コンテンツのタグ付けと分類

AIアルゴリズムを使って、コンテンツに自動的にタグを付け、分類する。

センチメント分析

ユーザーからのフィードバックやコメントを分析し、ユーザーの満足度を測定し、改善点を特定する。

ユーザーフレンドリーなデザイン

ナレッジベースのユーザーフレンドリーでレスポンシブなデザインを確保する。 さまざまなデバイスや画面サイズでアクセスできるものでなければならない。

定期的なアップデートとメンテナンス：

定期的に新しいコンテンツを追加し、既存のコンテンツを改訂し、古くなった情報を削除することで、ナレッジベースを最新の状態に保ちましょう。

ユーザーフィードバックと分析

ユーザーからのフィードバックを収集し、アナリティクスを分析して、ユーザーがナレッジベースとどのようにやり取りしているかを理解する。 このデータを使って改善を行う。

トレーニングとモニタリング

特にNLPやチャットボットの場合、AIモデルの精度とパフォーマンスを向上させるため、継続的に訓練と監視を行う。

セキュリティとアクセス・コントロール

機密情報が適切に保護され、特定のコンテンツへのアクセスが許可されたユーザーに制限されていることを確認する。

プロモーションと教育

ナレッジベースを組織内またはターゲットとする読者に広める。 ユーザーがナレッジベースを最大限に活用できるよう、トレーニングやリソースを提供する。

規模と進化

組織が成長し、ユーザーのニーズが変化するにつれて、AIの知識ベースを拡張し、それに合わせて進化させる準備をしてください。

AIナレッジベースの構築は複雑なタスクになり得るが、情報アクセシビリティ、ユーザーサポート、生産性に関して大きなメリットをもたらすことができる。 具体的な実施方法は、組織独自の要件やリソースによって異なる可能性があることを忘れないでほしい。

AIナレッジ・ベース・ソフトウェアのための高品質コンテンツを制作するには？

視聴者のニーズや行動を分析し、コンテンツを整理し、視覚的な支援を活用することで、質の高いコンテンツを生み出すことができる。 質の高いコンテンツを作成することは、成功するAI知識ベースの基本である。 コンテンツが適切に構成され、関連性があり、役立つ情報が満載されていれば、カスタマーサポートは新たな高みに到達する。 このセクションでは、単に一流のコンテンツを作成する方法を見つけましょう。

聴衆をよく知る

顧客のニーズと彼らが直面する課題を特定することから始めよう。 彼らが求めている解決策となるよう、コンテンツをデザインしましょう。 視聴者を理解することは、純粋につながるコンテンツを作成する鍵である。

技術的なことを扱うときは、顧客が専門用語に溺れないようにすること。 シンプルに。 また、複雑な用語を使わなければならない場合は、平易な言葉で説明すること。 あなたの目標は物事を理解しやすくすることだ。

例えば、技術サポートのAIナレッジベースを運営しているとする。 あなたの読者に技術に詳しい人とそうでない人の両方がいる場合、バランスを取る必要があります。 RAM」のようなものを説明するとき、こう言うことができる：

「RAMとはランダム・アクセス・メモリーの略で、コンピューターの短期メモリーのようなものです。コンピュータを使用している間、一時的に情報を保存することで、コンピュータのスムーズな動作を助けます。コンピュータの電源を切ると、RAMは消去されます。”

こうすることで、「RAM」という専門用語が単純化され、あらゆるタイプのユーザーに理解しやすくなる。

明瞭かつ整理整頓

AIナレッジベースのコンテンツを作成する際は、明瞭さと簡潔さを意識しましょう。 箇条書きや小見出しを活用して読みやすさを向上させ、顧客が情報を吸収しやすくする。 長くて重い文章は、聴衆の反感を買う可能性があることを覚えておいてください。

一般的なWi-Fi問題のトラブルシューティングに関するナレッジ・ベース記事を作成しているとします。 長いパラグラフを書く代わりに、次のように構成することができる：

タイトルWi-Fi接続のトラブルシューティング

課題1：遅いインターネット

• 接続されているデバイスの数を確認します。

• ルーターを再起動します。

• ルーターに近づく。

問題2：Wi-Fiに接続できない

• デバイスを再起動してください。

• ルータの電源を確認します。

• Wi-Fiパスワードを再入力します。

このように箇条書きや小見出しを使うことで、情報がよりわかりやすくなり、読者を圧倒することも少なくなる。

ビジュアル・エイドの導入

顧客に分かりやすく伝えるために、画像、図、動画を追加することを検討してください。 このような視覚教材は、複雑な概念を単純化したり、段階的な説明を提供したりする上で、画期的な効果を発揮する。 理解度を大幅に向上させ、全体的なユーザー体験を改善することができる。

ソフトウェアのインストール方法をユーザーに案内したいとします。 ステップ・バイ・ステップのビデオを使い、視覚的に手順を説明することで、より簡単に手順を追ってインストールを完了させることができます。

AIナレッジ・ベース・ソフトウェアを設定する際、更新されたコンテンツを維持する

ナレッジベースが常に正確で的確な情報を提供するためには、常に新鮮で最新の状態に保つことが必要です。 製品の変更、ポリシーの更新、お客様からのフィードバックなど、常に最新の情報を入手できます。 定期的にコンテンツを見返し、的確であることを確認する。 コンテンツを効果的に維持するためのヒントをいくつか紹介しよう：

顧客の意見に注意を払う

顧客の反応、質問、さらには苦情など、顧客の声に注目しよう。 これは、コンテンツのギャップや問題を発見するのに役立ちます。 顧客からのフィードバックにより、改善が必要な領域が明らかになったり、新たに取り上げるべきトピックが提案されたりする。 ナレッジ・ベース・システムの内部ツールを最大限に活用して、常に監視し、フィードバックを求めましょう。

例えば、eコマースサイトを運営していて、顧客からの問い合わせに対応するためにAIナレッジベースを立ち上げたとしよう。 顧客とのやり取りを監視することで、多くのユーザーが返品ポリシーについて質問していることに気づきますが、このトピックは貴社のナレッジベースに十分に文書化されていません。

この顧客からのフィードバックは、あなたのコンテンツの潜在的なギャップを浮き彫りにする。 そのため、返品ポリシーに特化した包括的な記事やFAQセクションを作成することができます。

既存のコンテンツを定期的にチェックする

ナレッジベースのコンテンツを定期的に見直し、その正確性と関連性を確認することは良い習慣です。 顧客が常に最新の情報を入手できるよう、更新と改訂を行う。 AIツールの中には、古くなったコンテンツを発見し、チームの貴重な時間を節約してくれるものもある。

例えば、ナレッジベースに自社の製品やサービスに関する情報が含まれていて、最近新バージョンを発売したり、機能を更新したりした場合、過去にさかのぼってドキュメントにこれらの変更が反映されていることを確認することが不可欠です。

コンテンツの効果を評価する

コンテンツ分析に目を配り、どの記事やトピックが顧客に好まれ、どの記事が少しブーストが必要かを把握する。 ユーザーのエンゲージメントやインタラクションを調査することで、コンテンツをより良いものにするための貴重なヒントを得ることができる。 それは、カーテンの裏側を覗いて、顧客が本当に望んでいることを理解するようなものだ。

例えば、よくある技術的な問題のトラブルシューティングに関する特定の記事が多くの閲覧や好意的なコメントを得ていることに気づいたら、それは顧客がその記事を役に立っているという明確なシグナルだ。

一方、複雑なプロセスに関する記事へのエンゲージメントが低い場合は、その記事を単純化したり、補足説明が必要だというサインかもしれない。 コンテンツアナリティクスをモニタリングすることは、オーディエンスとの継続的なフィードバックループを持つようなもので、最大限の効果を得るためにコンテンツを微調整するのに役立ちます。

続きを読むAIを搭載したナレッジベースボットはどのように機能するのか？

Codyのご紹介 – ビジネス向けAIナレッジベース・ソフトウェア

顧客サービスの核心は、人間だけが提供できるパーソナルタッチと共感にある。 しかし、AIは強固な知識ベースを構築する上で極めて重要である。

AIの知識ベースは、定型的な問い合わせを処理することでカスタマーサービス担当者をサポートし、人間が共感と判断を必要とする複雑で繊細な問題に対処できるようにすることを目的としている。 効率性と個別ケアを組み合わせることで、卓越した顧客サービス体験をお約束します。 これがその完璧な例だ：

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