クロード2.1とは？

クロード2.1は、前モデルのクロード2を大幅にアップグレードし、精度と性能を向上させた。 この最新バージョンでは、コンテキストウィンドウが2倍になり、より複雑な推論やコンテンツ生成を可能にする、先駆的なツール使用機能を備えている。 Claude 2.1は、その正確さと信頼性において際立っており、虚偽の回答を生成することが顕著に減少している。

要約や質問応答のような文書処理を伴うタスクでは、クロード2.1は正直さの高まりを示す。 現在では、間違った主張を肯定したり答えを捏造したりするよりも、与えられた文章に裏付けとなる情報がないことを認める傾向が3～4倍強くなっている。 この誠実さの向上は、クロードのアウトプットの事実性と信頼性の大幅な向上につながる。

主なハイライト

• 正直さが増すと幻覚が減り、信頼性が増す。
• 長文コンテンツ分析およびRAG(Retrieval-Augmented Generation)のための拡張コンテキストウィンドウ。
• ツール使用と機能呼び出しの導入により、能力と柔軟性を拡大。
• クロード2.1.のために調整された専門的な即興工学技術。

クロード2.1のプロンプティング・テクニックとは？

クロード2.1とその200Kのコンテキストウィンドウの基本的なプロンプトのテクニックは、100Kで使われたものと同じだが、1つ注意すべき重要な点がある：

プロンプト・ドキュメント・クエリの構造化

クロード2.1のパフォーマンスを最適化するには、すべての入力と文書を関連する質問の前に置くことが重要です。 このアプローチは、Claude 2.1の高度なRAGと文書分析機能を活用したものである。

インプットには、以下のようなさまざまなタイプのコンテンツが含まれる：

• 散文、レポート、記事、書籍、エッセイなど。
• フォーム、表、リストなどの構造化されたドキュメント。
• コード・スニペット
• チャンクされたドキュメントと検索スニペットを含むRAGの結果。
• トランスクリプト、チャット履歴、Q&Aのやりとりなどの会話テキスト。

クロード 2.1 プロンプトの構成例

最新のClaude 2.1を含むClaudeの全てのバージョンにおいて、文書と入力の後にクエリを並べることで、逆順に比べて常にパフォーマンスが大幅に向上している。

上の画像はこのソースから引用した。

このアプローチは、Claude 2.1で最適な結果を得るために特に重要であり、特に、合計で数千トークンを超える長さの文書を扱う場合に重要である。

クロード2.1のシステムプロンプトとは？

クロード2.1におけるシステムプロンプトとは、文脈と指示を設定する方法であり、質問やタスクを投げかける前に、クロードを特定の目的や役割に導くものである。 システムプロンプトは、それを包括することができる：

• タスク固有の指示。
• ロールプレイやトーン設定を含むパーソナライゼーション要素。
• ユーザー入力の背景コンテキスト。
• 創造性とスタイルのガイドライン（簡潔さに関する命令など）。
• 外部の知識やデータを取り入れる。
• ルールと運用上のガードレールの確立。
• 信頼性を高めるためのアウトプット検証措置。

クロード2.1のシステムプロンプトのサポートは、ロールプレイングにおけるキャラクターの深い関与や、ガイドラインや指示の厳格な遵守など、様々なシナリオでのパフォーマンスを向上させる新機能です。

クロード2.1でシステムプロンプトを使うには？

APIコールの文脈では、システム・プロンプトとは、単に’
Human：
‘ターンの後ではなく、その上に置かれたテキストである。

クロード2.1でシステムプロンプトを使う利点

効果的に作られたシステムプロンプトは、クロードのパフォーマンスを大幅に向上させることができる。 例えば、ロールプレイング・シナリオでは、システムのプロンプトによってクロードは次のことができる：

• 長時間の会話でも一貫したパーソナリティを維持する。
• 決められた性格からの逸脱に対して弾力性を保つ。
• より創造的で自然な反応を示す。

さらに、システムのプロンプトがクロードのルールや指示の順守を強化する：

• タスクの制限をより遵守する。
• 禁止されているコンテンツが発生しにくい。
• 与えられた仕事を忠実にこなすことに、より集中している。

Claude 2.1 システム・プロンプトの例

システムプロンプトは、独立した行、指定された「システム」の役割、またはその性質を示す特定の語句を必要としない。 プロンプトを直接書き始めるだけでいい！ システムプロンプトを含むプロンプト全体は、単一の複数行の文字列でなければならない。 システム・プロンプトの後と’
人間だ：
‘

幸いなことに、あなたがすでに慣れ親しんでいるプロンプトのテクニックはそのまま使える。 主なバリエーションは、『Human:』ターンの前か後かという配置にある。

つまり、あなたの指示がシステムプロンプトの一部であろうと、「Human:」ターンの一部であろうと、クロードの反応を指示することができるということです。 この方法は、「アシスタント：」ターンに従って進めてください。

さらに、システム・プロンプト内で検索や検索の目的で、文書、ガイド、その他の情報などのさまざまなリソースをクロードに提供するオプションもある。 これは、XMLタグの使用を含め、これらの要素を「Human:」プロンプトに組み込む方法と同様である。

広範な文書や多数の文書入力からテキストを取り込む場合は、システムプロンプト内でこれらの文書を整理するために、以下のXML形式を採用することをお勧めします：

この方法では、プロンプトは次のように表示される：

上記の例はすべてこのソースから引用している。

クロード2.1の特徴は？

クロード2.1は、拡張されたコンテキストウィンドウや幻覚率の低減など、先進的な機能を備えており、さまざまなビジネスアプリケーションに理想的なツールとなっている。

理解力と要約

クロード2.1の、特に長くて複雑な文書に対する理解力と要約力の向上は注目に値する。 このモデルでは、不正解が30％減少し、文書から誤った結論を導き出す割合が大幅に減少した。 このため、Claude 2.1は、法的文書、財務報告書、技術仕様書を高い精度で分析することに特に長けています。

強化されたユーザーフレンドリーな開発者エクスペリエンス

Claude 2.1 は、直感的なコンソールとワークベンチ製品により、開発者のエクスペリエンスを向上させます。 これらのツールにより、開発者はプロンプトを簡単にテストし、反復し、複数のプロジェクトを効率的に管理し、シームレスな統合のためのコードスニペットを生成することができます。 経験豊富な開発者にも、AI分野の初心者にも対応できるよう、シンプルさと有効性に重点を置いている。

ユースケースとアプリケーション

詳細なビジネスプランの起草や複雑な契約の分析から、包括的なカスタマーサポートの提供や洞察に満ちた市場分析の生成まで、クロード2.1は多才で信頼できるAIパートナーとしての地位を確立しています。

学術・創造分野に革命を起こす

学問の世界では、クロード2.1は複雑な学術論文の翻訳、研究資料の要約、膨大な文学作品の探求を助けることができる。 クリエイティブな仕事に携わる人々にとって、大きなテキストを処理し理解する能力は、執筆、研究、芸術表現に新たな視点を与えるだろう。

法律・金融部門

クロード2.1の強化された理解力と要約能力は、特に複雑な文書に対して、より正確で信頼できる分析を提供します。 これは、法律や金融のように正確さと細部が最も重要な分野では非常に貴重なものだ。

クロード2.1は市場にどのような影響を与えるか？

クロード2.1によって、企業はAI技術で競争上の優位性を得る。 その強化された文書処理能力と信頼性により、企業はより効果的かつ効率的に複雑な課題に取り組むことができる。

クロード2.1の再構築された価格モデルは、単なるコスト効率にとどまらず、AI市場に新たな基準を打ち立てるものだ。 その競争力のある価格設定は現状に挑戦し、高度なAIをより広範なユーザーや業界にとって利用しやすくしている。

クロード2.1の未来

クロード2.1を支えるチームは、継続的な改善と革新に取り組んでいる。 今後のアップデートにより、機能、信頼性、ユーザーエクスペリエンスのさらなる向上が期待される。

さらに、ユーザーからのフィードバックは、クロード2.1の未来を形作る上で重要な役割を果たす。 チームは、多様なユーザー層のニーズと期待に沿ってモデルが進化するよう、積極的なユーザー参加を促している。

続きを読む2023年、AIツールとモデルの20大アップデート[With Features]

よくあるご質問

クロード2.1は幻覚率が低下しているのか？

クロード2.1は、前作のクロード2.0に比べ、幻覚の発生率が著しく減少し、虚偽の供述が2倍減少した。 この機能強化は、特に複雑な文書を扱う際に、企業がAIを業務に統合するための、より信頼性の高い環境を醸成します。

クロード2.1におけるAPIツール使用の統合はどのようなものですか？

クロード2.1ではAPIツールの使用が統合されているため、既存のアプリケーションやワークフローにシームレスに組み込むことができる。 この機能は、システム・プロンプトの導入と相まって、ユーザーがクロードにカスタム・インストラクションを与えることを可能にし、特定のタスクに対してクロードのパフォーマンスを最適化する。

クロード2.1の価格は？

クロード2.1は技術的な優位性をもたらすだけでなく、競争力のある価格体系を備えている。 0.008ドル/1Kトークン入力、0.024ドル/1Kトークン出力で、OpenAIのGPT-4 Turboと比較して、より費用対効果の高いソリューションを提供します。

クロード2.1の200Kコンテキストウィンドウとは何ですか？

クロード2.1の200Kコンテキストウィンドウは、最大200,000トークンを処理できる。 この機能は、完全なコードベースや大規模な財務諸表のような広範なドキュメントをより効率的に扱うことを可能にします。

中小企業や新興企業はクロード2.1を買う余裕があるのか？

Claude 2.1の手頃な価格モデルは、高度なAI技術を中小企業や新興企業がより利用しやすくし、最先端のAIツールの使用を民主化します。

クロード2.1はGPT-4ターボと比べ、コンテクストウィンドウはどうですか？

クロード2.1は、GPT-4ターボの128,000トークンを上回る200,000トークンコンテキストウィンドウで、より大きなドキュメント処理能力を提供します。

クロード2.1で幻覚率が低下したことのメリットは？

幻覚率の大幅な低下は、クロード2.1がより正確で信頼性の高い出力を提供することを意味し、複雑な問題解決をAIに依存する企業の信頼と効率を高める。

APIツールの使用によって、クロード2.1の機能はどのように強化されますか？

APIツールの使用により、クロード2.1はユーザー定義関数、API、ウェブソースと統合することができます。 これにより、ウェブ検索や個人データベースからの情報検索などのタスクを実行できるようになり、実用的なアプリケーションでの汎用性が高まった。

GPT-4ターボに対するクロード2.1の価格面での優位性は？

クロード2.1は、GPT-4ターボの高い料金設定に比べ、1,000トークン入力あたり0.008ドル、1,000トークン出力あたり0.024ドルと、よりコスト効率に優れている。

クロード2.1は既存のビジネス・ワークフローに統合できますか？

はい、クロード2.1のAPIツール使用機能により、既存のビジネスプロセスやアプリケーションにシームレスに統合でき、業務効率と有効性が向上します。

Workbench 製品は、Claude 2.1 で開発者のエクスペリエンスをどのように向上させますか？

Workbench 製品は、開発者がプロンプトをテストし、反復し、最適化するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供し、クロード 2.1 を様々なアプリケーションに統合することの容易さと有効性を高めます。

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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。
• 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

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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

価格お問い合わせください。

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
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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。

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どんな業界でも、競争に打ち勝つための秘訣は？ 効率的で効果的な情報管理。 データは現代ビジネスの生命線であり、その管理をマスターし、実用的な洞察を見出すためにデータを活用する方法を学んだ企業は、すぐに集団をリードすることになる。 そのために、AIはこの春、特にAIを活用したナレッジベースという形で、あなたのエースになることができるのです。 その理由については、このまま読み進めてください。

データ整理のためのより良い方法

多くの企業にとって厳しい取引環境かもしれませんが、より良い情報管理によって生産性を最適化したい企業にとって、AIはその答えとなります。 オートメーションの力（あらゆる利点）を、ビジネスのための実用性の高いツールで提供します。 AIナレッジベースは、データ整理を効率化するための恩恵があることが分かっています。 しかし、AIナレッジベースがあれば、企業は情報を一元化し、従業員や顧客が必要なときに簡単にアクセスできるようになります。

Cody AIのようなチャットボットビジネスツールのレベルでは、機械学習アルゴリズムがコンテンツを分析し、文脈を「理解」することができます。 つまり、Codyに関連するタグやカテゴリーを提案してもらい、それを使ってデータを自動的に分類することで、従業員はそうした面倒な作業から解放され、代わりに戦略立案に集中することができるのです。

より効率的な知識共有の方法

知識を迅速かつ効果的に共有する能力は、生産性を最大化し、エラーを最小化するのに役立つ重要な競争優位性となり得ます。 Codyの高度な自然言語処理（ChatGPTと同じAPI）とセマンティック検索により、特に知識の豊富な同僚と接するような感覚で利用することが可能です。 情報を求めると、チャットボットは明確な答えと関連する裏付け資料を提示して応答します。

また、部門間や支店間のサイロを埋めることも容易です。 例えば、営業チームとマーケティングチームの連携や、ベストプラクティスや会社の方針について、スタッフが同じ考えを持っていることを確認することができます。 社員は膨大な情報を手にすることができ、簡単なリクエストでそれを調べることができます。

知識共有の効率化は、従業員の教育やパフォーマンスの向上、カスタマーサポートツールとして活用した場合の顧客満足度やリテンションの向上など、あらゆる面でメリットがあります。 また、協力的な職場環境をサポートすることも有効です。フロスト＆サリバンの統計によると、効果的な職場コラボレーションは、ビジネスの売上を27％押し上げると言われています。

スマートな意思決定を支援するツール

データによって駆動される世界では、関連する情報へのアクセスが容易であれば、すべての意思決定は情報に基づいた意思決定となり得ます。 しかし、AIを搭載したナレッジベースがあれば、データを手作業で整理してインサイトを抽出する必要はなく、膨大な時間を節約し、見落としのないようにすることができます。

Cody AIは、大規模なデータセットを処理し、人間の目では見逃してしまうようなトレンド、パターン、相関関係を素早く特定し、リアルタイムの分析・予測能力を提供します。 その結果、リスクを最小限に抑え、生産性を向上させるために、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができるのです。

マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの調査によると、データ駆動型の組織は、新規顧客の獲得率が23倍、顧客の維持率が6倍、利益率が19倍であることが分かっています。 その強力なアドバンテージは、ナレッジベースチャットボットを活用することで、データの意味を理解し、そこから価値を引き出すことを支援することができます。

未来に対応したビジネスを可能にする

明日を定義するビジネスの世界に備えるために、組織はデータの処理と管理の方法を近代化する必要があります。 この春からしばらくは、景気の不透明感が続くと思われますが、新しいテクノロジーがもたらす価値を活用し、前進する企業にはチャンスがたくさんあります。

デジタル時代は情報へのアクセスがすべてです。データ整理を合理化し、知識共有を促進し、インテリジェントな意思決定サポートを提供することで、従業員がより効果的に情報にアクセスし、活用できるようにすることができます。 そこで、無料トライアルでCody AIの実力を確かめてみてはいかがでしょうか。

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