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Creative Guidance is an AI tool launched by Google for YouTube ad optimization. It evaluates content, provides best-practice feedback, and notifies if your Google video ad lacks crucial information or key elements.
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Google AIによるYouTube広告のクリエイティブ誘導ツール：完全ガイド

Google広告の最新イノベーションをご紹介します： クリエイティブガイダンスAIを活用した広告ツール。 このイノベーションは、広告主にとって、より多くの顧客にリーチし、広告を改善し、ビジネスを成長させる絶好の機会である。 考える材料 マーケティング担当者の47 広告ターゲティングをAIに頼る 実際、32％がすでにAIを有料広告のマーケティングオートメーションと並行してビジネスに活用している。 消費者でさえ、マーケティングにおけるAIに賛同している。 最近の調査によると キャップジェミニの調査 によると、ビジネスのためのAIに対する考え方は急速に変化しており、62％がジェネレーティブAIに満足している。 ジェネレーティブAI . このように大きな可能性を秘めたAI競争には、世界中の企業がいち早く飛び込んできており、グーグルも遅れをとってはいない。 グーグルのクリエイティブ・ガイダンスの発表と、それがどのように広告を再定義しうるかを掘り下げてみよう。 Google AIによるクリエイティブ・ガイダンスとは？ クリエイティブ・ガイダンスは、グーグルがYouTube広告の最適化のために発表したAIツールである。 コンテンツを評価し、ベストプラクティスのフィードバックを提供し、Google動画広告に重要な情報や重要な要素が欠けている場合に通知します。 組み込み Google広告Google広告に組み込まれており、Googleのベストプラクティスと要件に基づいて、あなたの動画をチェックし、より良いパフォーマンスを実現するためのヒントを提供します。 グーグルは、レスポンシブ・ディスプレイ広告を含む一般的な製品にビジネス向けAIを統合する革新的な企業である。 を使用している。 AIナレッジベースこれらのAIを搭載した検索広告は、より良いコンバージョン率のために、適切な入札とターゲットにする最適なクエリを決定することができます。 例えば、レスポンシブ検索広告では、さまざまな見出しや説明文を試すことができる。 キーワード戦略から貴重なインサイトまで、Creative Guidanceを活用して動画アクションキャンペーンを促進できます： クリエイティブな要素 ビジュアル・ストーリーテリング 実用的な洞察 ビデオ・ディスカバリー広告 インパクトの大きい変化 自動生成ビデオ 最適なユーザー体験 AIを駆使した高品質のナレーション Google AIのクリエイティブ誘導広告ツールの主な機能 Google広告のクリエイティブガイダンスAIツールで、すべてのビジュアル資産のベストプラクティス評価を取得できます。 その主な機能は、キーを取り逃したときに通知を受け取ることだ、 データに裏打ちされたクリエイティブのベストプラクティス. 主な機能は、Google広告の動画に欠けているクリエイティブ属性を特定するのに役立ちます： 1.ブランドロゴ 最初の5秒以内に目立つブランドロゴが表示されるようにする。 2.ビデオの再生時間 理想的なビデオの長さ 理想的な動画の長さマーケティングとビジネスの目標に基づく 3.ナレーション 高品質で人間味のある ナレーション広告の目的に応じて 4.アスペクト比 広告グループに横長（16:9）、縦長（9:16）、正方形（1:1）の動画オリエンテーションを含めます。 また、アセット・ライブラリやビデオ作成ツールの中からでも、15ヶ国語の素晴らしいナレーションを入手することができます。 これらの提案は、Video Analyticsのリテンションカーブの下の「試してみたいアイデア」セクション、または「おすすめ」タブにあります。 ソース… Read more »

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OpenAI GPT-3.5 Turbo & GPT 4 ファインチューニング
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OpenAI GPT-3.5 Turbo & GPT 4 ファインチューニング

OpenAIは、AI開発者のための新時代を切り開き、強化されたGPT-3.5 Turboモデルを発表した。 これは単なるリリースではない。開発者はモデルをカスタマイズし、独自のアプリケーションにより共鳴するように最適化する自由度がある。 興味深いことに、オープンAIは、GPT-3.5ターボを微調整すれば、特殊なタスクにおいてGPT-4の基礎的な能力を凌駕できる可能性があるとしている。 このカスタマイズは、いくつかの利点をもたらす： 首尾一貫した指示：開発者は、特定のガイドラインに準拠するようにモデルを成形することができ、最初のプロンプトによって設定された言語トーンと同期していることを保証します。 一貫した応答：コードの自動補完であれ、APIコールのスクリプト化であれ、モデルはより一貫した結果をもたらすように導くことができる。 トーンの洗練：ブランドの声には特徴がある。 ブランド・アイデンティティとの整合性を確保しながら、この声を反映するようにモデルを微調整することができる。 この微調整機能の際立った特徴のひとつが効率性だ。 早期採用者は、このモデルの性能を損なうことなく、微調整後のプロンプトサイズをなんと90％削減したことに注目している。 これはAPIコールを高速化するだけでなく、費用対効果も高い。 微調整は多面的なプロセスである。 トレーニングデータセットを準備し、微調整されたモデルを作成し、それを展開する。 ここでの要はデータセットの準備であり、プロンプトの作成、十分に構造化された多数のデモンストレーションの展示、これらのデモンストレーションでのモデルのトレーニング、そしてその後の実力テストといった作業を含む。 しかし、OpenAIは注意を促している。 ファインチューニングの魅力は否定できないが、それがモデルのパフォーマンスを向上させる最初のステップであってはならない。 これは、かなりの時間と専門知識を必要とする複雑な取り組みである。 微調整の旅に出る前に、開発者はまず、プロンプト・エンジニアリング、プロンプト・チェイニング、関数呼び出しなどのテクニックを知るべきである。 これらの戦略は、他のベストプラクティスと相まって、しばしばモデル強化の前段階として機能する。 GPT-4微調整への期待が高まる GPT-3.5ターボの微調整の発表の勢いに乗って、OpenAIは開発者コミュニティに新たな発表を予告しました。 そのため、GPT-4の強化された能力を利用しようと多くの人が熱望している。 微調整が容易になる 最新のアップデートで、OpenAIは微調整可能なユーザーインターフェイスを発表した。 開発者は、微調整作業を視覚的に追跡できるようになった。 さらに、このUIから直接微調整ができるようになる予定だ。 ソースオフィシャル・ローガンK さらに、OpenAIはユーザーに力を与えることに全力を注いでいる。 開発者は複数のモデルを同時に微調整し、効率を最大限に高めることができる。 これらの進歩により、OpenAIはAIイノベーションの最前線における地位を固め続け、現在を再定義するだけでなく、未来への道を開くツールを一貫して提供しています。

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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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