LINEヤフー、エンジニア業務に「GitHub Copilot」導入 対象者7000人 コーディングを最大2時間削減
LINEヤフーは10月13日、AIプログラミング補助ツール「GitHub Copilot for Business」を同社のエンジニアリング業務に導入すると発表した。開発業務に関わる全エンジニア約7000人が対象。テスト導入の結果、コーディング時間を約1～2時間削減できたという。 同社では6月から8月にかけて、LINEとヤフーのエンジニア約550人を対象にGitHub Copilotのテスト導入を実施。試験導入後、対象者へのアンケートやGitHub上の記録を分析したところ、エンジニア1人当たりのコーディング時間を約1～2時間削減できた他、GitHub上では一部作業の効率が10～30％向上していたという。業務効率化の傾向が見られたことから、正式導入に至った。 著作権侵害などを防ぐために、全利用対象者に対して、利用に関するeラーニングの受講を必須化し、リスク意識の向上も図った。GitHub C
RAGを使った社内情報を回答できる生成AIボットで業務効率化してみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答
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