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ビジネスインテリジェンスの記事

検索拡張生成、AIエージェント、モデル、実運用を支える知識システムについて、分かりやすい解説と実践ガイドをお届けします。

ビジネスインテリジェンス

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11 記事

the importance of integrating an AI knowledge base into your customer support ecosystem cannot be ignored.

AIナレッジベース
人工知能
+3

2023年11月2日

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。…

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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.

人工知能
ビジネスインテリジェンス
+2

2023年10月30日

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。…

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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.

AIツール
人工知能
+2

2023年9月22日

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。 –…

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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.

AIツール
人工知能
+1

2023年7月13日

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：…

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ビジネスインテリジェンス

2023年5月26日

機械学習によるナレッジマネジメントをビジネスインテリジェンスの先駆け

データを効果的に処理し、そこから価値を引き出す能力は、あるビジネスを成功させる要因になり得ます。現在、ナレッジマネジメントツールの形をした機械学習は、組織がデータから洞察を引き出す方法に革命を起こし、あらゆる規模の企業が優位に立つ機会を提供しています。機械学習（ML）ナレッジマネジメントツールは、組織のインテリジェンスと分析能力を向上させ、データからより多くのものを得ることを支援します。高度なデータ処理能力を持つAIツールは、人間の目では見逃してしまいそうなパターンやトレンドを見抜くことができます。 MLナレッジマネジメントツールは、意思決定プロセスに新たなレベルの洞察をもたらすことで、企業がデータを活用する方法を急速に変化させ、その価値を最大化することを支援します。では、何がそんなに素晴らしいのでしょうか？まあ、MLのナレッジマネジメントと一緒だと思えばいい：高度なデータ処理 Cody AIのようなAIを搭載したナレッジマネジメントツールは、膨大なデータの処理に優れ、強力なアルゴリズムと自動化機能を使って構造化または非構造化データソースを分類します。この能力を活用することで、企業はリアルタイムでかつてないほどの洞察を得ることができ、意思決定プロセスを加速させ、市場環境や顧客ニーズの変化への対応時間を短縮することができます。強化された予測分析機械学習による知識管理ツールは、過去のデータからパターンを見つけ出すことで、高度な予測分析を行うことができます。そして、この技術を使って、市場環境や顧客行動のトレンドがどのように変化するか、あるいは繰り返されるかを予測することができる。これにより、ビジネスリーダーはデータに基づいて計画を立て、新しい機会を見つけ、より効果的にリスクを軽減することができます。簡単に言えば、機械学習管理ツールを使って予測分析を行うことで、企業が競合他社よりも一歩先を行くことができるのです。データの可視化およびレポーティングの改善機械学習ナレッジマネジメントツールは、直感的なビジュアライゼーションでデータの意味を理解し、グラフ、ダッシュボード、チャートで数字に生命を吹き込むことができます。これは意思決定プロセスにおいて大きな助けとなり、ステークホルダーはインサイトを素早く把握し、伝えることができるようになります。さらに、リアルタイムのデータで自動レポートを作成できるため、意思決定者が必要とするすべての情報を手元に置いておくことができます。効率的な知識発見膨大なデータセットに隠されたインサイトは、従来のナレッジマネジメントツールでは決して発見できないかもしれません。しかし、機械学習を加えることで、深層学習アルゴリズムと自然言語処理を活用し、手作業だけでは見逃していたパターン、相関関係、異常値を特定することができます。これにより、未開拓の機会を明らかにすると同時に、業務効率を向上させることができるのです。新しい顧客インサイト MLナレッジマネジメントツールを使えば、お客様をより深く理解することができるようになります。顧客の行動や嗜好、過去のデータを分析できるため、Cody AIのようなツールを使えば、ターゲットとなる顧客について、何が彼らの心を動かすのか、貴重な洞察を得ることができるのです。これらの情報をもとに、お客様に合った商品を提案することで、お客様の体験の向上やロイヤリティの醸成に役立てることができます。また、顧客ベースのセグメンテーションのガイドとして使用することで、よりターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの実施、製品開発への情報提供、顧客エンゲージメント戦略の新たなレベルへの移行が可能になります。意思決定の効率化 MLナレッジマネジメントツールでデータ分析を自動化することで、プロセスを加速・効率化し、意思決定者はより戦略的な取り組みに時間と労力を集中できるようになります。リアルタイムな洞察、より正確な予測、直感的な視覚化によって、新たな機会への迅速な対応、業務の最適化、より高度な俊敏性の実現が可能になるのです。より良い情報を持ち、より機敏なビジネスが成功する傾向にあります。 “アジリティを正しく活用することで、パフォーマンスを一段と向上させることができ、生まれながらのアジリティを持つ組織をも凌駕する立場に立つことができます、“マッキンゼーが2021年に書いているアジリティのインパクトこの調査レポートは、業界や地域を問わず2,190人の回答者に、組織のアジリティを高めるために取った措置の結果、どのような具体的な数字を達成することができたかについて尋ねたものです。デジタル・トランスフォーメーションの施策により、より大きなアジリティがもたらされ、パフォーマンスの向上、より大きな顧客中心主義、スピード、イノベーション、従業員エンゲージメント、効率化がもたらされたことが明らかになりました。データとML技術に導かれるように Cody AIのようなAIを搭載したビジネス向けチャットボットツールのナレッジマネジメント機能は、アジャイルでデジタルに変革されたビジネスの重要な要素である。データドリブン」を実現し、あらゆる規模の組織がデータの価値を最大限に引き出し、意思決定者に光を当てて導くことで、驚異的な投資対効果を実現します。組織に情報に基づいた意思決定の文化を育てたいなら、適切なツールから始め、Cody AIの無料トライアルを開始しましょう。

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