AI・テクノロジー

AIの幻覚の原因と解決策を理解する

AIが時々物事を作り上げてしまうのはなぜだろうと思ったことはありませんか？AIの幻覚とは何か、なぜ起こるのか、そしてこれらのエラーを最小限に抑えるために私たちが使用している革新的な戦略について探ってみましょう。

AIの領域での競争：日本における必須課題

日本発、AIの未来を切り拓く

2024年初頭のAIの現状：マッキンゼーのレポートよりキーポイントを考察

マッキンゼーの 2024年AIレポートでは、生成型AIの急速な導入と、データ管理、リスク軽減、スケーリングなどの課題に対処しながら価値を獲得するために高業績企業が使用する戦略が強調されています。2024年5月30日マッキンゼーは企業調査に基づく23ページのレポート「2024 年初頭のAIの現状」を発表しました。この投稿では、レポートの概要と私の理解を紹介します。

著作権で保護された書籍をAIのトレーニングに使うことってOKなの？

米国の画期的な判決で、テック・ジャイアントが著作権侵害された書籍をデータのトレーニングに使用していることが明らかになり、これはLLM（大規模言語モデル）のトレーニングに対する企業のアプローチを形作るでしょう。一方、日本の独自の著作権法はAI開発のための代替的な枠組みを提供しています。

ローカルでLLMを実行する .llamafile、llama.cpp、およびollamaの理解

.llamafile、llama.cpp、ollamaを使ってローカルでLLMを実行する方法を学びましょう。

日本の国立情報学研究所（NII）の革新的な日本語LLM: llm-jp-3-172b-instruct3

日本の国立情報学研究所が、1,720億のパラメータを持つ先駆的な日本語大型言語モデル「llm-jp-3-172b-instruct3」を発表しました。GPT-3.5を凌駕し、AIの透明性とコラボレーションの新しい基準を打ち立てます。

AIの進化：2022年から2028年への変革の道筋

AIが特定タスクの自動化から顧客価値創造へと急速に進化する中、2028年には自律的なエージェントが主流となる未来を探る。

生成AIが変える企業経営の速度

生成AIは「業務効率化ツール」では終わりません。意思決定と実行のサイクルを大幅に速め、事業や組織の在り方そのものを再設計する可能性を持つ技術です。ただし、その実現には適切な導入戦略と現実的な期待値設定が不可欠。早期の戦略的取り組みが重要ですが、過度な楽観は禁物です。

AIライティングツールで業務効率を大幅向上させる方法

2025年、AIライティングは単なるツールではなく、ビジネスの未来を変える革命の鍵となっています。あなたの仕事の方法を根本から改革し、瞬時に質の高いコンテンツを生み出すこのテクノロジーが、どのようにして日常的なビジネスコミュニケーションのゲームチェンジャーとなるのか、想像できるでしょうか？この革新の詳細を一緒に探求してみましょう。

AIはどのように産業を変革し、未来を形作るのか

AIはどのように産業を変革し、未来を形作るのか