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生成AIを活用した予測モデル作成のポイント

🗓 Created on 6/8/2024

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷生成AIと予測AIの違いとビジネス活用法
    • 🏷生成AIの活用方法と効果
    • 🏷生成AI導入時の注意点と評価手法
    • 🏷予測モデル作成への生成AIの有用性
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的の要約

今回の調査では、「生成AIを活用して、予測モデルを作成するには。」というテーマに焦点を当て、生成AIと予測AIの関連性や活用方法について客観的に調査しました。調査の目的は、生成AIを活用した予測モデルの構築が企業の業務効率化やサービス向上にどのように貢献するかを明らかにすることです。

主要な内容と発見

調査の中で明らかになった主要な内容と発見は以下の通りです：
  • 生成AIと予測AIの違いや特徴について詳細に分析しました。
  • ChatGPTなどの最新生成AIがテキスト分類や感情分析、文章要約などの作業を可能にしていることを確認しました。
  • 生成AIを活用した情報収集のメリットや具体的な手法について整理しました。
  • 生成AI導入時の注意点や評価手法について、自動評価と人間評価の違いを明確にしました。

結果と結論のまとめ

調査の結果、生成AIを活用した予測モデルの構築は、企業の業務効率化やサービス向上に大きく貢献することが明らかとなりました。生成AIの活用は、需要予測や在庫最適化、顧客傾向の予測などの分野で有効であり、今後もその活用範囲は拡大していくと考えられます。AIの進化により、生成AIを活用した予測モデルは企業にとって重要なツールとなり、今後のビジネスにおいてさらなる成長が期待されます。

🖼 関連する画像

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🔍 詳細

🏷生成AIと予測AIの違いとビジネス活用法

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生成AIと予測AIの違いとビジネス活用法の要約

生成AIは新しい画像や文章、音声を生成する能力を持ち、予測AIは過去のデータを学習し将来の出来事や過去の事象の再発を予測する能力を持つ。生成AIはテキスト情報から画像・動画を生成するタイプや音声データから音声データを生成するタイプがあり、予測AIは需要予測や在庫最適化、顧客傾向の予測などに活用される。最新の生成AIであるChatGPTは、テキスト分類や感情分析、文章要約などの作業を可能にしている。

生成AIと予測AIの違いとビジネス活用法に関する考察

生成AIと予測AIの違いやビジネス活用法に関する考察では、生成AIは創造的な情報生成に優れており、テキスト情報から画像や文章を生成することが可能である。一方、予測AIは過去のデータを元に将来の出来事を予測するため、需要予測や在庫最適化などの業務に活用される。生成AIの活用においては、計算ミスやデータ量の上限、長期記憶の課題などの課題が存在するため、予測分析業務には不向きな側面もある。今後は生成AIと予測AIの組み合わせによる効果的な活用法や、AIの進化に伴うビジネスへの影響についてさらなる研究が求められる。

AIコンポーネントのブロック化による柔軟性の確保

AIの柔軟性を確保するために、生成AIと予測AIのモデル選択や評価を改良し、インサイトを活用してモデルの比較や選択を行うことが重要です。ユースケース内での詳細なインサイトを通じて、適切な予測モデルと生成モデルを使い分けることで、効果的なAI活用が可能となります。

モデル選択の改良と評価

AIのモデル選択と評価を改善することで、適切な予測モデルと生成モデルを常に使用できるようにします。統合されたユースケース内での詳細なインサイトを通じて、モデルの比較を行い、最適な選択を行うことが重要です。

詳細なモデルインサイトの獲得

AIのインサイトを活用して意思決定の透明性を高め、関係者のコラボレーションを強化することが重要です。詳細なモデルインサイトを獲得することで、AIの活用を最大限に引き出し、ビジネスにおける効果的な意思決定を支援します。

インタラクティブなAIアプリの作成

生成AIと予測AIを組み合わせて、豊富な機能を備えるインタラクティブなAIアプリを作成することで、ビジネスの効率化や精度向上を実現します。インタラクティブなAIアプリを活用することで、AIの活用範囲を拡大し、ビジネス価値を最大化することが可能です。

マルチプロバイダーのLLMプレイグラウンドによる迅速な実験

マルチプロバイダーのLLMプレイグラウンドを活用して、迅速な実験を行いながら、市場の変化に柔軟に対応することが重要です。自由なイノベーションを促進し、AIの活用を最適化するために、様々なコンポーネントを組み合わせて実験を行うことが必要です。 生成 AI の「レシピ」を比較できます。
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生成 AI の「レシピ」を比較
最適なコンポーネントを選択してください
自社独自の LLM
包括的な比較
詳細なモデルインサイト
Q&A チャット生成アプリ
ローコードやノーコードのアプリテンプレート
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🏷生成AIの活用方法と効果

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生成AIの活用方法と効果

生成AIを活用した情報収集には多くのメリットがあります。生成AIはインターネット上の情報を検索・閲覧し、知りたい内容に関する質問に対して最適な回答を提供することができます。具体的な手法として、生成AIに質問する方法や生成AIとGoogle検索の違いについて比較する方法が挙げられます。

生成AIを活用した情報収集の課題と機会

生成AIを活用した情報収集において、正確性や最新性には限界があります。また、情報過多やプライバシーの懸念も存在します。さらに、生成AIの活用による情報収集の効率化には、適切なツールの選択や継続的なモニタリングが重要です。これらの課題を克服するためには、生成AIと従来の手法を組み合わせることで、より効果的な情報収集が可能となる可能性があります。また、生成AIの進化に伴い、新たな課題や機会が生まれることも考慮すべきです。

生成AIを活用した効果的な情報収集の手法 - 株式会社COUNTRY X

生成AIは、情報収集を劇的に効率化する可能性を持ったツールです。生成AIを活用した情報収集には多くのメリットがあります。生成AIは、インターネット上の世界中の情報を検索・閲覧し、知りたい内容に関する質問に対して最適な回答を提供することができます。また、生成AIは追加質問をすることができ、さまざまな情報ソースをまとめてくれるため、一般的な検索エンジンでは得られにくい詳細な情報も得られる可能性があります。
具体的な生成AIを活用した情報収集の手法として、生成AIに質問する方法や生成AIとGoogle検索の違いについて比較する方法が挙げられます。生成AIは、自然言語処理技術を使用してユーザーからの質問に対して新しいテキストを生成し、カスタマイズされた回答やコンテンツの生成、多様な質問に対応する能力があります。一方、Google検索はインターネット上の情報をインデックス化し、最新の情報や信頼性の高い情報源を提供します。
生成AIとGoogle検索は情報アクセスの手段として互いに補完的な役割を果たすことができます。生成AIはパーソナライズされた回答や新しいコンテンツの生成に優れていますが、情報の正確性や最新性には限界があります。一方、Google検索は広範囲の最新情報へのアクセスを提供しますが、情報過多やプライバシーの懸念があります。ユーザーは目的に応じて適切なツールを選択し、両方を活用することが最適なアプローチです。
PerplexityやThinkAnyなどの生成AI検索ツールを活用して、情報収集を効率化し、業務効率を向上させましょう！

AIを活用したデータ収集の自動化方法を解説！実際の手順も紹介

AIを活用したデータ収集の自動化について、ChatGPTを使用した具体的な方法や自動化のメリット、実装時の留意点を解説します。
AIを活用することで、データ収集の効率化と精度向上を実現します。ChatGPTを使ったHTMLファイルやブラウジング機能によるデータ収集の自動化方法を紹介します。データドリブンな意思決定を支援し、ビジネスの競争力強化に活用できます。
AIを活用したデータ収集は、データの質の向上にも寄与し、より洗練された分析を実現します。AIによるデータ収集の自動化には、効率性と精度の向上、コスト削減、リアルタイムの分析、スケーラビリティ、洞察の深化など多くのメリットがあります。
AIを活用したデータ収集の自動化には、プライバシーとセキュリティ、データの質の確保、継続的なモニタリングと改善といった留意点があります。適切な管理体制の構築やデータクレンジング、品質チェックのプロセスを組み込むことが重要です。
AIを賢く活用し、データ収集の自動化を進めることで、競争力の高い組織づくりが可能になります。AIによるデータ収集の自動化は、ビジネスの意思決定を支援し、効率性と精度を向上させる重要な手段となります。
nikkeibp.co.jp

機械学習を自動化して予測モデルを自動生成するソフト | 日経 ...

DataRobot（米DataRobot）は、機械学習を用いた予測モデルの作成を自動化するソフトウェアです。データサイエンティストの知識と能力をソフトウェアに落とし込んだ製品であり、1年かかっていた作業を1日や1週間で完了できます。主に教師あり学習（Supervised Learning）を自動化し、分類や回帰（数値の予測）に利用できます。
使い方は簡単で、データを登録して「何を予測するか」を指定するだけで、予測モデルを自動で作成できます。さらに、REST APIを使うことで、他の業務システムに予測モデルを組み込んで自動判定の機能を利用できます。
DataRobotは2016年7月1日に出荷され、価格は個別見積もりとなっています。詳細は販売代理店の新日鉄住金ソリューションズ（NSSOL）にお問い合わせください。
もっと見る

【保存版】生成AIを活用したレシピ34選（2022年11月版） - Qiita

  • Imagenを用いてテキストから画像生成するレシピ
    • Imagenを用いてテキストから画像生成するレシピ
    • Googleが発表したImagenを使って、テキストから画像を生成する方法を学ぶことができます。
  • CLIP+GANでテキストから画像を生成するレシピ
    • CLIP+GANでテキストから画像を生成するレシピ
    • CLIP+GANを使って、テキストから画像を生成する方法を学ぶことができます。
  • CLIP+GANでテキストから動画を生成するレシピ
    • CLIP+GANでテキストから動画を生成するレシピ
    • CLIP+GANを使って、テキストから動画を生成する方法を学ぶことができます。
  • Latent Diffusion Modelsを用いてテキストから画像を生成するレシピ
    • Latent Diffusion Modelsを用いてテキストから画像を生成するレシピ
    • Latent Diffusion Modelsを使って、テキストから画像を生成する方法を学ぶことができます。
  • GLIDEで様々な条件を指定したテキストから画像を生成するレシピ
    • GLIDEで様々な条件を指定したテキストから画像を生成するレシピ
    • GLIDEを使って、テキストから画像を生成する方法を学ぶことができます。
  • MODNetで動画の背景を合成するレシピ
    • MODNetで動画の背景を合成するレシピ
    • MODNetを使って、動画の背景を合成する方法を学ぶことができます。
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もっと見る
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AI
AIマーケティングツール「リーチバイ」
プロンプトエンジニアリングについて解説している記事
Advanced Data Analysis
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Perplexity
Perplexity
ThinkAny
ThinkAny
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Imagen: Text-to-Image Diffusion Models
https://github.com/CompVis/stable-diffusion
Imagenを用いてテキストから画像生成するレシピ
CLIP+GANでテキストから画像を生成するレシピ
CLIP+GANでテキストから動画を生成するレシピ
Latent Diffusion Modelsを用いてテキストから画像を生成するレシピ
GLIDEで様々な条件を指定したテキストから画像を生成するレシピ
MODNetで動画の背景を合成するレシピ
Plenoxelsを用いて入力画像から自由視点画像を生成するレシピ
Pythonでモザイクアート画像を作成するレシピ
Python + CycleGANでオリジナルデータを学習し、白黒画像をカラー画像に変換する
Kerasで学ぶ画像生成モデルDCGANレシピ
StyleGAN＋CLIPモデルで、テキストによる顔画像の編集を行うレシピ
StyleGANで本物と区別がつかない画像を生成するレシピ
テキストから画像を生成するDALL-Eを実装するレシピ
１枚の静止画を動画に合わせて動かすレシピ
Stable Diffusionを用いて画像生成・画像修復するレシピ
DALL-E2を用いてテキストからリアルな画像を生成するレシピ
NAFNetで画像からノイズを除去するレシピ
日本語版Stable Diffusionを用いて画像・アニメーションを生成するレシピ
Unified-IOを用いてテキストから画像を生成するレシピ
GFPGANを用いてより高解像度な画像を生成するレシピ
形態素解析で記事のタイトルからサムネイル画像を自動生成するレシピ
rinna社の日本語に特化した言語画像モデルCLIPを用いて日本語テキストから画像を生成するレシピ
NVIDIAのInstant NeRFを用いて2D画像から3Dシーンを生成するレシピ
GPT-3を使いプログラムコードを自動生成するレシピ
LeakGANを使った文書生成のレシピ
GitHubのcopilotで自然言語から関数を生成するレシピ
夏目漱石の「坊ちゃん」を学習させてマルコフ連鎖で新作を自動生成させるレシピ
GPT-3でタイトルや要約から記事本文を自動生成するレシピ
ArtEmisでアートを説明するAIを開発するレシピ
GPT-3のNLPアプリケーション開発を体験してみるレシピ
GPT-3で自然対話するSlackボットを作るレシピ
【GPT-3発展編】音声だけで会話するチャットボットを作るレシピ
PyTorchを活用し画像のキャプションを自動生成するレシピ
深層学習モデルを活用し、画像から音楽を生成するレシピ
https://axross-recipe.com
https://twitter.com/AxrossRecipe_SB

🏷生成AI導入時の注意点と評価手法

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生成AI導入時の注意点と評価手法の要約

生成AIを導入する際の注意点と評価手法について、自動評価と人間評価の2つの評価方法があります。自動評価にはBLEU、ROUGE、METEOR、CIDErなどの指標があり、人間評価では生成された文章の適切さを判断します。自動評価は客観的な指標を提供しますが、意味や文法の正確さを十分に評価できないという課題があります。

生成AI導入時の注意点と評価手法の考察

生成AIの評価において、自動評価と人間評価の両方を組み合わせることで、より正確な評価が可能となります。自動評価の指標にはさまざまなものがありますが、それらの指標だけでなく、人間の判断も重要です。生成AIの品質を評価する際には、自動評価の限界を認識し、人間の主観的な評価も取り入れることが重要です。さらに、評価手法の統一性や客観性を確保するために、標準化された評価基準の策定が求められます。これにより、生成AIの品質向上や適切な活用が促進されることが期待されます。

生成AI導入時の注意点と評価手法の詳細

  • 自動評価と人間評価の両方を組み合わせることで、より総合的な評価が可能となります。
  • 自動評価の指標にはBLEU、ROUGE、METEOR、CIDErなどがあり、それぞれ異なる側面を評価します。
  • 人間評価では、生成された文章の適切さや自然さを判断し、人間の主観的な評価を反映します。
  • 自動評価は客観的な指標を提供しますが、意味や文法の正確さを十分に評価できないという課題があります。
  • 生成AIの品質向上や適切な活用のためには、自動評価と人間評価をバランスよく組み合わせることが重要です。
weel.co.jp
からの情報を参考にしました。
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LangChain (Evaluation)
guidance (test)
Azure AI Studio (Evaluate Apps)
guidance / notebooks / testing_lms.ipynb
Source code for langchain.evaluation.criteria.eval_chain
Azure AI Studioのデフォルトの指標であるAI支援メトリック
LangSmith / Test & Evaluation / Recommendations
LangSmith / Testing & Evaluation / Expanding Datasets
guidance / notebooks / testing_lms.ipynb
guidance / notebooks / testing_lms.ipynb
guidance / notebooks / testing_lms.ipynb
guidance / notebooks / testing_lms.ipynb
Q&A System Correctness
生成 AI の評価と監視メトリック
RAG Evaluation using Fixed Sources
生成 AI の評価と監視メトリック
Comparison Evaluators
Comparing Q&A System Outputs
Trajectory Evaluators
Evaluate a Conversational Chat Bot
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。2023年8月頃に報告された調査では、 生成AI
こちら
として代表的なのは、上記の通り。特に有名なのが AIツール
です。大規模言語モデルGPT3.5を搭載し、今までにないAIによる文章生成を実現させました。2023年には、バージョンアップしたGPT4.0が登場し、より人間に近い高度な文章生成が可能となりました。
を選ぶ必要があります。 画像生成AI
生成AIコンサルティングサービスとは？メリットや選び方を徹底解説
【徹底検証】ChatGPT搭載の自社専用ボットの作り方3選！実際に性能を検証してみた！
生成AIを社内で活用する際の課題7選とその対策！競合に負けないためのノウハウを解説
2023 PARCO HAPPY HOLIDAYS
という現象。 ハルシネーション
生成AIを導入する際の社内ルールの決め方や作る方法、ガバナンス体制の構築方法を徹底解説
2023グローバルコンタクトセンターサーベイ
第27回CEO意識調査 生成AI日本分析版
デジタル庁「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」
総務省「AI利活用ガイドライン」
経済産業省：「AI 事業者ガイドライン案
ソフト
「HAPPY HOLIDAYS広告」が、AMDアワードで「優秀賞」を受賞
JALカード、CX向上にサイシードのAI搭載のFAQシステムを導入
➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。
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資料ダウンロード
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を実施しております。自社に合った活用方法や導入の進め方などでお困りの方はお気軽にご相談ください。 AI・ChatGPT活用の個別無料相談会
そもそも生成AIとは
企業が生成AIを活用する際の７つの問題点・リスク
【2024年最新】生成AIによる問題事例５選
企業が生成AIのリスクに対して取るべき６つの対応策
生成AIのビジネス活用を成功させるための５つのポイント
企業が生成AIを活用する６つのメリット
企業の生成AIの活用事例１８選
①七十七銀行：商品の販売状況の分析・可視化に生成AIを活用
②西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ
③セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
④サントリー：生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画
⑤三菱UFJ銀行：生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ
⑥SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ
⑦パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用
⑧大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
⑨LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
⑩みずほグループ：生成AIを活用しシステム開発の品質向上へ
⑪パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
⑫アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化
⑬伊藤園：生成AIで作成したモデルをテレビCMに起用
⑭パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成
⑮ウォルマート：生成AIを活用した高度な商品検索・提案を実現
⑯ロレアル：AI美容アドバイザーが個人に合った美容法を提案
⑰メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案
⑱ビズリーチ：生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP
企業が生成AIを活用するための４つのステップ
【ゼロから分かる】生成AI/ChatGPT活用ガイドブックの資料ダウンロードはこちら(無料)
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を実施しています。 AI・ChatGPT活用の個別無料相談会
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🏷予測モデル作成への生成AIの有用性

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生成AIの有用性

生成AIは、入力された指示に従って文章、画像、音楽などの新しいコンテンツを生成するAIの一種であり、人間の仕事や作業をサポートするツールとして幅広く活用されています。AIの進化により、生成AIを活用した予測モデルの構築が企業の業務効率化やサービス向上に大きく貢献しています。

生成AIを活用した予測モデルの課題と展望

生成AIを活用した予測モデルの構築は、AIの進化によりますます重要性が高まっています。しかし、生成AIを用いた予測モデルの精度や信頼性に関する課題も存在します。例えば、生成AIが過去のデータに偏った学習を行い、未来の予測に偏りが生じる可能性があります。また、生成AIが生成した結果の根拠やプロセスの透明性が不明瞭であることから、説明可能性の確保が求められています。これらの課題を克服するためには、生成AIの学習データの適切な選定やモデルの透明性向上に取り組むことが重要です。

AIモデル作成の基本 | 日経クロステック（xTECH）

AIモデル作成の基本 | 日経クロステック（xTECH）

AI予測モデルの構築によって得られるメリットとその事例 - AIsmiley

aismiley.co.jp

顧客行動の予測モデルを“説明可能なAI”でアジャイル開発─電通デジタルが支援

impress.co.jp

機械学習でのモデル構築のステップについて

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生成AIとは？

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LSTMの進化形「xLSTM」登場。Transformerと同等かそれ以上の性能

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AI需要予測ツールPoC | アビームコンサルティング

abeam.com

【AI(人工知能)の作り方】

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🖍 考察

調査の結果

生成AIは新しい画像や文章、音声を生成する能力を持ち、予測AIは過去のデータを学習し将来の出来事や過去の事象の再発を予測する能力を持つ。生成AIはテキスト情報から画像・動画を生成するタイプや音声データから音声データを生成するタイプがあり、予測AIは需要予測や在庫最適化、顧客傾向の予測などに活用される。最新の生成AIであるChatGPTは、テキスト分類や感情分析、文章要約などの作業を可能にしている。

推定

生成AIを活用して予測モデルを作成する際には、以下のような課題や問題が考えられます。
  • 生成AIの計算ミスやデータ量の上限、長期記憶の課題が存在するため、予測分析業務には不向きな側面がある。
  • 生成AIが過去のデータに偏った学習を行い、未来の予測に偏りが生じる可能性がある。
  • 生成AIが生成した結果の根拠やプロセスの透明性が不明瞭であり、説明可能性の確保が求められている。
これらの課題を克服するためには、生成AIの学習データの適切な選定やモデルの透明性向上に取り組むことが重要です。

分析

生成AIを活用した予測モデルの構築においては、生成AIの計算ミスやデータ量の上限、長期記憶の課題などの課題に対処する必要があります。また、過去のデータに偏った学習や透明性の不明瞭さなどの課題を克服するためには、生成AIの学習データの適切な選定やモデルの透明性向上が重要です。
今後の調査
  • 生成AIを活用した予測モデルの構築において、生成AIの学習データの適切な選定方法について
  • 生成AIを活用した予測モデルの説明可能性向上のための取り組みについて
  • 生成AIと予測AIの組み合わせによる効果的な活用法の研究について

📖 レポートに利用された参考文献

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調査された文献
120件
精査された情報
20件
整理された情報量
約100,000語
削減された時間
約9時間

🏷 生成AIと予測AIの違いとビジネス活用法

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🏷 生成AIの活用方法と効果

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機械学習を自動化して予測モデルを自動生成するソフト | 日経 ...
#### 機械学習を自動化して予測モデルを自動生成するソフト | 日経 ... DataRobot（米DataRobot）は、機械学習を用いた予測モデルの作成を自動化するソフトウェアです。データサイエンティストの知識と能力をソフトウェアに落とし込んだ製品であり、1年かかっていた作業を1日や1週間で完了できます。主に教師あり学習（Supervised Learning）を自動化し、分類や回帰（数値の予測）に利用できます。 使い方は簡単で、データを登録して「何を予測するか」を指定するだけで、予測モデルを自動で作成できます。さらに、REST APIを使うことで、他の業務システムに予測モデルを組み込んで自動判定の機能を利用できます。 DataRobotは2016年7月1日に出荷され、価格は個別見積もりとなっています。詳細は販売代理店の新日鉄住金ソリューションズ（NSSOL）にお問い合わせください。 [もっと見る](https://active.nikkeibp.co.jp)
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【保存版】生成AIを活用したレシピ34選（2022年11月版） - Qiita
Unified-IOを用いた画像生成について、実際にプログラムを動かしながらテキストから画像を生成する仕組みと実装方法を学ぶことができます。 20.GFPGAN ...
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🏷 生成AI導入時の注意点と評価手法

マクニカ、データプライバシーを重視した生成AI・大規模言語 ...
#### マクニカ、データプライバシーを重視した生成AI・大規模言語モデル（LLM）の企業利用促進に向け「Private AI」の取り扱いを開始 マクニカは、生成AI及び大規模言語モデル（LLM）の企業利用を促進するため、Private AI Inc.と販売代理店契約を締結しました。Private AIは、機密情報や個人を特定できる情報（PII）を自動的に編集し、データプライバシーを確保したAIの利用を可能にするサービスを提供しています。このサービスは、52か国の言語に対応し、50以上のデータ種別に対応しており、高度な機密性を要する情報にも対応しています。 マクニカは、提携により高度なデータプライバシーの確保とデータに基づく戦略的なインサイト提供を実現し、お客様の生成AI・大規模言語モデル（LLM）活用を促進します。これにより、お客様がより幅広く最大限企業のデータ・AIを利活用できるよう支援しています。 Private AI Inc.の詳細は[こちら](https://www.private-ai.com/)、マクニカの詳細は[こちら](https://www.macnica.co.jp)。
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生成AI社内導入マニュアル！具体的な導入方法、注意点 - WEEL
生成AIを導入する目的が決まったら、任せたい業務をピックアップします。どの業務に生成AIを使用するかによって、使用するAIツールの選定が左右されます。
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生成AIの評価について(文章生成) - Zenn
文章生成AIにおける評価方法について. 文章生成AIにおける評価方法は、主に2つあります。1つは自動評価で、もう1つは人間評価です。 自動評価. テスト ...
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生成AIの評価手法〜LangChain, guidance, Azure AI Studioの比較 ...
生成AIならではの新たな指標もあります。それは、生成AIの回答を生成AI自身で評価する手法です。例えば、生成AIの回答が「簡潔なのか」を、生成AIで評価し ...
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生成AIの問題点とは？7大リスク、対策、問題事例5選も紹介 - AI ...
#### 生成AIの問題点とは？7大リスク、対策、問題事例5選も紹介 - AI ... #### そもそも生成AIとは 生成AIとは、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。急速な技術進歩により、人間が作成したものと同等以上の質のコンテンツを自動生成できるようになり、ビジネスや業務のあり方を変えています。 #### 企業が生成AIを活用する際の7つの問題点・リスク 企業が生成AIを活用する際の問題点・リスクとして、以下の7つが挙げられます： 1. 機密情報の漏洩 2. プロンプトインジェクション 3. 著作権・商標権などの権利侵害 4. ディープフェイク 5. 間違ったアウトプットの生成（ハルシネーション） 6. 倫理的に不適切なアウトプットの生成 7. 生成AIの過信による業務ミス #### 【2024年最新】生成AIによる問題事例５選 生成AIによる問題事例として以下の5つが挙げられます： 1. サムスン：社内ソースコードが生成AI経由で外部に流出 2. 日本のChatGPTアカウント661件が闇取引市場で売買される 3. 香港の多国籍企業：ディープフェイクの同僚に騙され38億円送金 4. ニューヨークタイムス：記事が学習されたとしてオープンAIを訴訟 5. 米国の作家：著作物を学習されたとしてオープンAIを訴訟 これらの問題点や事例を踏まえ、生成AIの活用には慎重な対応が必要です。
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AIによる需要予測の仕組みとは？導入事例・費用・アルゴリズムを ...
#### AIによる需要予測の仕組みとは？導入事例・費用・アルゴリズムを解説 AIを使った需要予測は、過去のデータを学習して将来の需要を予測する仕組みです。AIは機械学習を通じてデータから法則を見つけ出し、高精度な予測を行います。需要予測によって在庫管理の最適化や売上増加が期待されています。 ### AIを使った需要予測の仕組み AIは過去のデータから法則を見つけ出し、将来の需要を予測します。様々な予測手法があり、時系列分析や移動平均法、指数平滑法、最小二乗法・回帰分析などが利用されます。 ### AIを使った需要予測のメリット 1. **在庫を最適化できる**: AIによる需要予測は在庫量を最適化し、過剰在庫や欠品を防ぎます。 2. **業務の効率化ができる**: AIを使うことで業務の効率化が可能であり、人間よりも短時間で予測を行うことができます。 3. **売上を最大化できる**: 需要予測によって売上を最大化し、機会損失を防ぎます。 ### AIを使った需要予測の事例 - **スーパーの発注量予測**: 大手スーパーマーケットではAIを使った自動発注システムを導入し、作業時間の削減や高精度な需要予測を実現しています。 - **タクシーの乗客数予測**: 大手通信事業者ではAIを使ってタクシーの乗客数を予測し、効率的な乗客確保や乗車時間の最大化を図っています。 AIによる需要予測は、様々な業界で活用されており、効率化や売上最大化に貢献しています。AIを活用することで、より効果的なビジネス戦略を展開することが可能です。![](https://www.matrixflow.net/wp-content/uploads/2022/06/case-batch_45_rewrite.jpg)
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🏷 予測モデル作成への生成AIの有用性

AI予測モデルの構築によって得られるメリットとその事例 - AIsmiley
... 予測モデルを構築し、一定の成果へとつなげている企業があります。今回は、AIの活用で予測モデル ... 三井住友海上とNEC、生成AIによる文章要約技術を開発。
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
顧客行動の予測モデルを“説明可能なAI”でアジャイル開発─電通 ...
#### 顧客行動の予測モデルを“説明可能なAI”でアジャイル開発─電通デジタルが支援 - 電通デジタルが顧客の購買、解約、嗜好性などを予測するAIモデルを「説明可能なAI」の手法を用いてアジャイル型で開発するコンサルティングサービスを発表。 - 説明可能なAIにより、予測結果の根拠を利用者に説明可能にし、営業現場での活用を支援。 - アジャイル開発で営業担当者のフィードバックを反映し、顧客プロファイルシートを迅速に提供。 - ナレッジコミュニケーションと協業し、AIに特化したデータ分析基盤「Databricks」を活用している。 [電通デジタル](https://it.impress.co.jp/search/word/%E9%9B%BB%E9%80%9A%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB) / [ナレッジコミュニケーション](https://it.impress.co.jp/search/word/%E3%83%8A%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%B8%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3) / [アジャイル](https://it.impress.co.jp/search/word/%E3%82%A2%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%82%A4%E3%83%AB) / [Databricks](https://it.impress.co.jp/search/word/Databricks) / [説明可能なAI](https://it.impress.co.jp/search/word/%E8%AA%AC%E6%98%8E%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AAAI)
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機械学習でのモデル構築のステップについて - AI人工知能 ...
#### 機械学習でのモデル構築のステップについて 機械学習でのモデル構築は以下の4つのステップで行われます。 #### データの準備 機械学習を行う場合、データ準備は欠かせません。データの量と質が重要であり、少なくとも100件以上のデータが必要です。データの質も重要であり、目的に関連性のあるデータを選定する必要があります。 #### データの前処理 データの前処理では、欠損値の確認やカテゴリ変数の変換、特徴量の設計、スケーリングなどが行われます。データの欠損値や外れ値の処理が重要です。 #### モデル作成 モデルの作成には様々な種類があり、目的に応じて適切なモデルを選択する必要があります。モデルに適用するパラメータの選択も重要です。 #### モデルの評価 モデルの評価にはHold-out法やCross Validation法などがあります。これによりモデルの精度を確認し、必要に応じて改善を行います。 機械学習のモデル構築には、データの準備、前処理、モデル作成、評価のステップが重要であり、これらのステップを丁寧に行うことが良い結果を得るための鍵となります。
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AIモデル作成の基本 | 日経クロステック（xTECH）
#### AIモデル作成の基本 | 日経クロステック（xTECH） AI（人工知能）が注目を浴びる理由の1つは、機械学習によって以前よりも簡単に実用的なモデルを構築できるようになったことです。コンピュータの進化により、大量のデータをインプットすることで、コンピュータがデータに潜むルールやパターンを自動的に学習し、モデルとしてアウトプットできるようになりました。 1980年代のAIブームでは「エキスパートシステム」が中心でしたが、人間の曖昧さをルール化できないという課題がありました。現在は機械学習を使ったモデルの構築が主役となっており、画像や音声の認識、文章の翻訳など様々な分野で活用されています。 機械学習モデルは、画像や音声の認識、ECサイトでのユーザーの嗜好に合わせた商品提示、需要予測、製品の異常検出など様々な業務で活用されています。特定のタスクに関するデータからモデルを構築し、人間よりも高精度かつ高速に判断・予測が可能となっています。 機械学習モデルを構築する際、イチから構築する必要はなく、クラウド上で提供される構築済みのモデルやオープンソースのアルゴリズムを活用することができます。これにより、機械学習の活用がますます身近になっています。AIの進化により、様々な業務で機械学習モデルが活躍しています。 [AIモデル作成の基本 | 日経クロステック（xTECH）](https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00013/110900003/)
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生成AIとは？従来AIとの違いや仕組み・ビジネス活用例 ...
AIに大量のデータを読み込ませて背景にあるルールやパターンを学習させ、その成果に基づいて未知のデータを予測・判断できるようにした技術のことです。
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Googleが“一歩先の未来を予知”できる時系列予測AI基盤モデル ...
#### LSTMの進化形「xLSTM」登場。Transformerと同等かそれ以上の性能 1990年代に開発されたLSTMは、様々なシーケンス関連タスクで成功を収めてきましたが、Transformerの技術の登場により、その位置は徐々に置き換えられつつあります。この状況を受けて、研究者らはLSTMのスケーリングと最新の技術を組み合わせて、その限界を克服しようと試みています。 xLSTMでは、主な改良点として指数関数的なゲーティングと新しいメモリ構造が採用されています。具体的には、xLSTMにはsLSTMとmLSTMの2つのタイプがあります。sLSTMはスカラーメモリを持ち、新しい情報の混合方法を提供します。一方、mLSTMは行列メモリを使用し、並列処理が可能です。 これらのsLSTMとmLSTMをブロックとして組み合わせ、積み重ねることでxLSTMのネットワークが構築されます。シンプルな設計ですが、最先端のTransformerやState Space Modelと同じかそれ以上の性能を出せることが実験でわかりました。 [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.04517) ![](https://www.techno-edge.net/imgs/zoom/16383.png)
techno-edge.nettechno-edge.net
AI需要予測ツールPoC | アビームコンサルティング
#### AI需要予測ツールPoC | アビームコンサルティング アビームコンサルティングは、輸送用機器メーカー向けにAI需要予測ツールPoC支援を行っています。顧客の課題として、人による需要予測の精度の低さや非効率な予測による工数の増加、属人的な業務運用が挙げられています。アビームのソリューションとして、AIを活用した需要予測の実行やビッグデータの活用が行われ、その結果、予測精度の向上や業務時間の短縮、運用コストの削減が実現されました。 重要な成功要因として、AutoMLツールのdotDataを活用した予測モデルのスピーディな構築が挙げられます。大量のデータを活用し、600のモデル構築と予測値算出を迅速に行い、AI導入効果を検証しました。また、アビームは実業務での活用を見据えた需要予測アプローチを提供し、業務負荷の軽減や予測値の算出根拠の解釈を重視しました。 ![ハイテク_簡易事例02](/jp/sites/default/files/field/field_image/2022-02/high_tech_case02.png) ![人による需要予測の予測精度の低さと属人的な実行による工数の増加が課題に](/jp/sites/default/files/field/field_images/2022-02/high_tech_case02_fig01.png) ![AutoMLツールのdotData活用による予測モデルのスピーディな構築](/jp/sites/default/files/field/field_images/2022-02/high_tech_case02_fig02_0.png) ![実業務での活用を見据えた需要予測アプローチ](/jp/sites/default/files/field/field_images/2022-02/high_tech_case02_fig03_0.png)
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【2024】初心者でも分かるAI(人工知能)の作り方【簡単3ステップ】
初めての方も分かるようなAI(人工知能)を作るための3ステップを画像付きで紹介しています。AIに機械学習をさせる方法やおすすめツールなど簡単にAIを作るための知識も ...
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予測AIとは - Cloudflare
予測人工知能（AI）がどのように統計分析を使って行動を予測し、将来の出来事を予測するのかを学びましょう。
cloudflare.comcloudflare.com
生成AIの「真の勝者」は誰か、AIモデル開発競争の帰結を専門家は ...
生成AIの「真の勝者」は誰か、AIモデル開発競争の帰結を専門家は「寡占」と予測 ... 2024年5月に入って新たな発表が相次いだAI（人工知能）モデル。米OpenAI ...
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機械学習の予測モデルの基本を理解する。代表的な手法から ... - NEC
機械学習で予測分析を行う際に必要となるのが「予測モデル」です。過去のデータから関係性を見出し、既存の傾向をより正確に推定する予測モデルを作成し、新たなデータ ...
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バリュー・ドリブンAI：予測AIから学んだ教訓を生成AIに応用する
本来、生成AIモデルは新しいコンテンツを生み出します。予測モデルは、精度やAUCのような非常に明確な指標を使用します。生成AIでは、より主観的で複雑な ...
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生成AIと予測AIの比較違いの理解 | SS&C Blue Prism
ただし、生成AIはMLモデルを使用してコンテンツを作成するのに対し、予測AIはMLを使用して早期の前兆を検出し、将来の結果を判断します。 どちらもMLとAI ...
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AI予測モデルの簡単な作り方・評価方法を紹介 - MatrixFlow
今回は、AIモデルの簡単な作り方・評価方法などを詳しく紹介します。 ぜひ皆様のビジネスの参考にしてみてください。 技術: 時系列予測. 課題: 需要・在庫・売上 ...
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生成AI（ジェネレーティブAI）とは？ChatGPTとの違いや仕組み ...
生成AIとは、深層学習や機械学習の手法を駆使して、人が作り出すようなテキスト、画像、音楽、ビデオなどのデジタルコンテンツを自動で生成する技術です。
brainpad.co.jpbrainpad.co.jp
機械学習の予測モデルとは？予測モデルの種類・作り方・事例紹介
前述のように、AIにもさまざまな予測モデルがあります。どの予測モデルを使うのか、複数のモデルを組み合わせるのかなど、用途に合わせて予測モデルを構築していきます。
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劣化する予測精度、ポンコツAIに陥る2パターン | 日経クロス ...
nikkei.comnikkei.com
激変する購買行動を予測する「予測AI」とは？ | コラム・記事 ...
dnp.co.jpdnp.co.jp
機械学習における予測モデルの作り方 - PLAZMA by Treasure Data
treasuredata.co.jptreasuredata.co.jp
劣化する予測精度、ポンコツAIに陥る2パターン | 日経クロス ...
nikkei.comnikkei.com
NTTデータ、新開発フレームワーク「AICYCLE」、機械学習の予測 ...
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予測分析とは？活用事例とその手法・ツールをご紹介 | AI活用 ...
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AIによるデータ収集の自動化とは？AI活用の必要性やメリットを解説
AIとデータ収集の関係; データ収集がAI活用に必要な理由; AIでデータ収集するメリット; 手軽にAIによるデータ収集を実現するなら「UMWELT」がおすすめ ...
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AI活用・分析には必要なデータ収集が鍵！AI開発で抱える課題とは？
労働不足問題の解消や労働生産性の向上、経営状況の可視化など利用用途の幅が広がっているAI。DX推進を構成する1つの要素に過ぎませんが、積極的にAIを導入して ...
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データ分析にAIを活用する5つの手順｜成功させるポイントとは？
この記事では、データ分析におけるデータ収集から意思決定までの5つの手順と、それぞれのステップでAIがどのように効率化と精度向上に貢献するかを ...
datamix.co.jpdatamix.co.jp
AI学習用のデータ収集代行会社プロ厳選おすすめ8社！【2024年最新 ...
AI学習用のデータ収集代行会社、プロ厳選おすすめ8社を紹介。画像認識や音声認識AIなどに必要な画像、動画、会話音声等のデータ収集。
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【AI検索トレンド】瞬時に回答を生成してくれるデータ収集効率化 ...
ElicitはAIを活用した研究支援ツールで、ユーザーが入力した質問に対して関連する論文を引用し、回答を生成するサービスです。主な機能は、論文のアブストラクトを読み取り ...
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AIを使って賢く自動データ収集するWebクローラー：SynCrawler
AIを使って賢く自動データ収集するWebクローラーSynCrawler AIの力で任意のデータを自動収集するWebクローラー ... 生成の両面で今までよりも最適化されたAIシステムを提供 ...
headwaters.co.jpheadwaters.co.jp
生成AIが違法画像学習か、データ収集先に画像投稿サイトや ...
画像生成AI（人工知能）の学習に使われる画像データの中に、違法な「児童ポルノ」に該当する恐れがある画像が紛れ込んでいることが明らかになった。
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データ収集 | DataRobot 人工知能 Wiki
データ収集は、無数の異なるソースから情報を収集して測定するプロセスです。収集したデータを使用して実用的な人工知能（AI）ソリューションや機械学習ソリューションを ...
datarobot.comdatarobot.com
生成 AI をセキュアにする: データ、コンプライアンス ...
amazon.comamazon.com
AIで育成する「広告効果の出せるAIモデル」 効果予測AIで企業や ...
cyberagent.co.jpcyberagent.co.jp
NEC、AIで予測分析した結果を可視化して次の一手を提示する ...
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生成AIの3つの学習方法を比較｜仕組みや選び方、注意点も紹介
生成AIに自社データを学習させる際の注意点として、以下の6つが挙げられます。 ①データ範囲の適切な設定; ②最適なプラン選定; ③リスクを最小化する ...
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生成 AI の種類を比較！活用方法も詳しく紹介 - 吉積情報
生成 AI には多様な種類があるため、各企業の目標や活用シナリオに応じて最適なサービスを選定することが重要です。適切なサービスを選択すれば、生成 ...
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生成AIとは何かが5分でわかる！代表34ツールを種類別に徹底解説 ...
AI Marketでは、 生成AIを活用した開発やコンサルティングに強いAI導入支援会社の無料選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます 。貴社の ...
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【完全版】機械学習の手法11選！覚えておきたい選択手法を一挙ご ...
機械学習とは、AIの1つの要素技術であり、コンピュータに大量のデータを入力し、データに潜むパターンやルールを発見させる技術です。しかし、一口に機械学習と言って ...
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生成AIの開発・運用を支える基盤の課題と選定のポイント ～NVIDIA ...
本記事では生成AI時代のDevOpsや自社プラットフォームの構築方法、そしてNVIDIAのエコシステムなども交え、生成AIに最適なプラットフォームをご紹介し ...
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ソフトウェアへの AI 活用ガイド: 調査、ツール選定、デリバリー
生成AIはソフトウェアデリバリーのビジネスを根本的に変革しました。アイデア出しから発見、テストまで、安全かつ責任ある方法で生成AIの機能を ...
circleci.comcircleci.com
【分かりやすく解説】生成AIと機械学習の基礎知識 - ソフトバンク
正解を与えずに学習する方法です。データのパターンを自動的に抽出することで、グループ分けや特徴の発見を行います。例えば、似たような傾向を ...
softbank.jpsoftbank.jp
AI・機械学習に必須のデータの前処理とは？正規化・標準を使った ...
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生成AIの基礎知識 (1) 生成AIとは | 株式会社アンド・ディ
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データ分析、前処理、モデル構築・適用 #Python - Qiita
qiita.comqiita.com
機械学習初心者がVertex AIでモデルを構築してみた（AutoML ...
g-gen.co.jpg-gen.co.jp
生成AIの評価指標・ベンチマークとそれらに関連する問題点や限界を ...
LLMの性能評価の重要性と難しさ、そして評価観点の多様さを踏まえると、ビジネス適用に向けてどのような方法でLLMを評価していくが重要な課題となります。
brainpad.co.jpbrainpad.co.jp
評価方法と指標 | Vertex AI の生成 AI - Google Cloud
このページでは、現在の評価指標の概要と、各指標の使用方法について説明します。 ポイントワイズとペアワイズ. 適用する指標を決定する前に、評価目標を特定する必要 ...
google.comgoogle.com
生成AIによる自動評価（LLM-as-a-Judge）のメリットと最新手法を ...
生成AI（特にLLM）の評価方法として最近非常に注目を集めている、LLMによる自動評価技術 (LLM-as-a-Judge) について、そのメリットや最新の研究で提案 ...
brainpad.co.jpbrainpad.co.jp
生成AIの回答を評価する方法 - Qiita
生成AIの回答を評価しモデルの信頼性を分析する · 外部データソースのドキュメントからQAセットを生成AIで生成し、教師データとする（QAセットを事前に ...
qiita.comqiita.com
生成 AI の品質評価 - IBM
watsonx.governance 生成 AI 品質評価を使用して、ファウンデーション・モデルがタスクをどの程度実行しているかを測定できます。
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生成 AI の評価と監視メトリック - Azure AI Studio | Microsoft Learn
これは、AI によって生成されたテキストの言語的正確性を評価するときに使用し、生成された応答で適切な文法規則、構文構造、およびボキャブラリの使用法 ...
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評価の例 | Vertex AI の生成 AI - Google Cloud
モデル生成の設定を評価して選択する; 指標を定義する; 評価ツールの使用; 次のステップ. 迅速評価 SDK を使用して生成 AI モデルの評価を行う方法の例をいくつか示します ...
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社内規程集について回答してくれる生成AIを評価してみた
決めた評価指標の定義とスコアリングの方法などを評価してもらう方に教示し、実際に評価をしてもらいます。人手評価は以下に気をつける必要があります。
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LLM(大規模言語モデル)とは？生成AIとの違いや活用事例・課題 ...
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生成AIと従来のAIは何が違う？】やっていることは同じで目的が ...
gri.jpgri.jp
無料AI勉強会】モデルの性能を少しでも上げたい！ アンサンブル ...
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生成AI(ジェネレーティブAI)とは？使い方・種類・仕組み・活用 ...
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研究テーマ1｜「富岳」成果創出加速プログラム：AIの活用による ...
u-tokyo.ac.jpu-tokyo.ac.jp
生成系AIについて開発者が知っておくべきこと | gihyo.jp
また、生成系AIをベースとしたプログラミングツールが登場したことで、開発者によるコードの記述方法が大きく変化しました。 GitHubは、開発者が ...
gihyo.jpgihyo.jp
初心者から経験者まで「AIの作り方」を徹底解 | AIdrops
オリジナルのAIは初心者にはハードルが高い · 初心者がAIを作る方法 · 機械学習にはどの程度のプログラミングスキルが必要？ · AIをシステムに実装したり公開 ...
bigdata-navi.combigdata-navi.com
AIの作り方の手順や制作のメリットを解説！初心者でもAIを作れる？
生成AIの活用は、プログラミングの知識が少ない初心者でも、無料のツールや豊富に提供されるドキュメントを参考に、自分のアイディアを形にすることを可能にします。
tryeting.jptryeting.jp
AI（人工知能）の作り方を初心者向けに4つのステップで解説
AI（人工知能）を学ぶ方法は大きく分けて、次の2つ方法があります。 独学で学ぶ; プログラミングスクールで学ぶ. どちらの方法でもAI（人工知能）をWeb ...
sejuku.netsejuku.net
生成AIの仕組みを手を動かして掴んでみよう #初心者 - Qiita
ニューラルネットワークでは、多くの小さな処理単位（ニューロン）が、情報を受け取り、処理し、次のニューロンに信号を送るという方法で動作します。
qiita.comqiita.com
Pythonを使ったAIの作り方をわかりやすく解説！無料で使えるAIも ...
Python初心者でもわかる、AIを作る方法をステップバイステップで解説しています。。必要な環境構築から、実際にPythonを使ってAIを開発する手順まで、 ...
ai-souken.comai-souken.com
生成AIの未来予測まとめ――課題と将来の活路を探る|企業で働く ...
creatorzine.jpcreatorzine.jp
第213回「生成AIの技術開発課題」｜科学技術の潮流 －日刊工業 ...
jst.go.jpjst.go.jp
新時代を切り拓く生成AIの現状と課題 – 次世代知能科学研究センター
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機械学習モデルの構築が普及 課題理解とデータ拡充がカギ | 日経 ...
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生成AIとは？生成AIの利点、応用例、リスクなど、企業が抱く疑問 ...
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