AI研究
AI × Visual Data: When Text Models Meet Images, Tables and PDFs
AI × 視覚データ：テキストモデルが画像、表、PDFと出会うとき。AIはテキストを読むだけでなく、画像、表、さらにはPDFも見ることができるようになりました。この機能は「マルチモーダル大規模言語モデル」のブレークスルーから生まれました...
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AIモデル更新リスク：なぜあなたの訓練が完了したAIが数週間後には「機能しなくなる」のですか？
AIモデル更新リスク：なぜあなたの訓練が完了したAIが数週間後には「機能しなくなる」のですか？多くの企業がAIを初めて導入する際に、このような状況に遭遇しています：最初は優秀なパフォーマンスを示したモデルが...
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データを統合する：「RAG」の実践的応用、AIが会社内部の知識を理解するのを助ける
データを統合する：「RAG」の実践的応用、AIが会社内部の知識を理解するのを助ける。大言語モデル（LLM）は強力ですが、会社内部の文書とプロセスを「理解」することはできません...
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製造業でも使えるか？ AIは生産ライン、品質管理、技術サポートへの適用戦略
製造業でも使えるか？ AIは生産ライン、品質管理、技術サポートへの適用戦略。AIについて話すとき、多くの人は最初にオフィス自動化、コンテンツ生成、カスタマーサービスのチャットを思い浮かべます...
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AI × カスタマーサービスセンター：24時間連続運転のスーパーセールスアシスタントを作成する方法
AI × カスタマーサービスセンター：24時間連続運転のスーパーセールスアシスタントを作成する方法。カスタマーサービスセンターは、企業と顧客の間の最も直接的な接触点です。AI技術の発展により...
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AI導入失敗のケーススタディ：誤りから学ぶ５つのレッスン
AI導入失敗のケーススタディ：誤りから学ぶ５つのレッスン。AI技術は万能に見えるかもしれませんが、導入に失敗する企業は想像以上に多いです。過度に高い期待、計画の欠如、間違った方法...
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AIプライバシーと法規制：企業がAIを導入する前に知っておくべきコンプライアンス問題
AIプライバシーと法規制：企業がAIを実装する前に知っておくべきコンプライアンス問題。AI技術は強力ですが、データの不適切な使用は企業を法的リスクにさらす可能性があります。GDPRから台湾の個人情報保護法まで...
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大規模言語モデルが個々の学習への応用：全ての人々が自分自身のAI家教師を持つべきです
あなた自身のAI家庭教師を構築：個別学習者にとって欠かせないAIアシスタント。学習問題解決、言語練習からライティング支援まで、AIは個人学習者にとって最も信頼できる家庭教師とコーチになっています...
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Prompt Engineeringを理解する：AIにあなたが望む答えを理解させる方法
Prompt Engineeringを理解する：AIにあなたが望む答えを理解させる方法。同じ質問でも、AIへの尋ね方によって結果が大きく異なる場合があります。これはAIの無能ではなく、あなたが与えた「プロンプト（Prompt）」に問題があるのです...