実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
【保存版】 事例とセットで理解する「生成AIの7つの本質的価値」｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
最近は毎日のように新しい生成AIサービスや事例が飛び込んできます。 そのため、生成AIが万能な道具のように見えてしまったり、逆に生成AIの本来の強みが見えづらかったりします。 しかし、実際に成功している生成AIサービスの数々を抽象化し、その本質的な価値を整理すると以下の7つに集約できると私は考えています。 本noteではそんな「生成AIの7つの価値」について、以下でグローバルで成長しているサービス事例を交えながら解説していきます。 【本質的価値1】 コンテンツの創造コストを限りなく０にする 生成AIの第一の本質的価値は、「創造の限界費用」を限りなくゼロに近づけることです。 「創造の限界費用」という言葉は、世界的ベンチャーキャピタルのAndreessen Horowitzのマーティン・カサド氏とサラ・ウォン氏の記事から引用しています。 彼らの「マイクロチップが計算の限界費用をゼロにし、インタ
Microsoft Ignite 2023 キーノート日本語まとめ - 吉田の備忘録
今年も始まりました、Microsoft Ignite 2023！本日発表された、CEOのSatya Nadella氏のキーノートを日本語でまとめました。ChatGPTが発表されてから1年が経過しました。 進化のペースは凄まじいものです。我々は新しい時代に入ろうとしています。ただの新しい技術に留まりません。 このAIの時代によって、製品を作ったり、安全性を考えたりと、実課題を解決しています。 Airbnb、Shopifyや、BTや電通などもMicrosoft Copilotを展開しています。そして、組織は独自のCopilotを作成しています。 そして、Copilotは非常に生産性を向上させています。より少ない時間で情報を集めたり、ミーティングを行ったりすることができます。 Copilot はタスクを素早くこなすことが可能になり、新しいUI（ユーザーインターフェース）として、世界のナレッジだけ
完全に知識ゼロから ChatGPT MeetUp Tokyo #0 をおっかけ視聴してみた - 電磁波に撃たれて眠りたい！
去る2023年4月28日(金)に虎ノ門の KDDI Digital Gateで開催された「ChatGPT Meetup Tokyo #0」 もともと会場側スタッフとして参加する予定だったんですが、先約があり参加できなかったため、Youtubeのアーカイブを通じて追っかけ視聴してみました。 chatgpt.connpass.com www.youtube.com オンライン/オフラインともに、参加された人たちが口を揃えて 「ヤバすぎる」 「我々はどのくらい周回遅れしているのか」 「エンジニアとして危機感を感じた」 と語られていたので身構えながら挑みましたが、それは本当でした。 自分がどれだけこの分野についての知見が浅かったのか、上辺だけの情報しか見てなかったのか思い知らされることになりました。 このブログ記事は、タイトルにあるとおりLLMに関して本当に何も知らない私が私なりに残したメモと所感
音声合成の弱点に「奥の手」で対処--読み聞かせスピーカーを発明したタカラトミー・五島氏、コエステ・山田氏【後編】
前編に続き、「日本おもちゃ大賞2022」にてエデュケーショナル・トイ部門の大賞を受賞した読み聞かせスピーカー「coemo（コエモ）」の開発責任者である、タカラトミーのMoonshot事業部課長の五島安芸子さんと、コエモに音声合成技術を提供するコエステのチーフ アカウント・ディレクターの山田陽美さんにお話を伺います。後編では、コラボレーションの中で発生した数々の苦労話と、それをどう解決したのかを語っていただきました。 音声合成の弱点を看破され“奥の手”で対処 角氏：苦労も多かったようですが、たとえばどんなことが？ 五島氏：最初コエステさんに音声合成を依頼したとき、「おばけのてんぷら」という絵本を指定しました。料理の描写で「ぐつぐつ」「パチパチ」という表現ができないと、たくさんのコンテンツを表現するのは難しいだろうと思ったので、あえて難しい題材で合成音声を作ってもらったのですが、あまりうまくい
ARとAIが実現したらこうなる…のか?docomo OpenHouse2020から読み解くこと
ARとAIが実現したらこうなる…のか?docomo OpenHouse2020から読み解くこと 2020.01.25 Updated by Ryo Shimizu on January 25, 2020, 11:20 am JST みんなこの手の情報をどこから入手するんだろう? 僕はFacebookで友人がシェアしていたので、あわてて東京ビッグサイトに向かった。 いざ到着すると、ぜんぜん閑散としていて案内がない。 インフォメーションまでたどり着いて聞いてみると「青海展示場です」 最近このパターンが多すぎる。わかるようにしておいてくれ 仕方なく青海まで車を回す。 そしてようやくたどり着いた。 まずは「ドコモってこんな派手な自社イベントやる会社だったっけ?」 と少し引いてしまうほどの立派かつ豪華な会場に面食らった。 2ホールぶち抜きで一社単独イベントというのはなかなか見ない。 しかし見回ってい
チャットボットの対話設計ができる対話サービスまとめ 〜Docomo対話サービスからAmazon Lexまで〜 - Qiita
2016年はチャットボットが非常に盛り上がり、たくさんのボットが世の中に登場しました。 ここまでの盛り上がりの理由には今年正式に始まったLINEボットなど、メッセンジャーサービスの登場が欠かせません。LINEだけでなく、Facebook、Slackなどメッセンジャーツールが次々とボットへ対応しました。 SlackボットやTwitterボットを作る際、従来であれば一から自分でプログラミングする必要がありましたが、現在対話ボットを簡単に作れるプラットフォームが次々と登場してきています。GitHub社のHubotで普及し始め、Docomoのサービスや、IBMのWatson、最近発表されたAmazon Lex、GoogleやFacebookに買収されたapi.aiやwit.aiなど、対話ボット開発に非常に注目が集まっています。対話ボットは今後業務での活躍が期待されている証拠です。 対話には大きく2
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