こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

先日OpenAI社から最新の言語モデルであるo1-preview/miniがリリースされましたが、Difyのv0.8.1アップデートで早速これらのモデルが使用できるようになっていました（本記事執筆時点でのDify最新バージョンはv0.8.3）。

​この記事では、Difyのv0.8.1アップデートで追加されたOpenAIの最新モデルo1-previewとo1-miniを使用する方法についてご紹介します。最後に簡単に、o1-previewとGPT-4oを切り替えて出力を比較するワークフローも作ってみましたので、ぜひそちらもご覧ください！

​Meta社は、2024年9月25日に大規模言語モデル（LLM）「Llama 3.2」をリリースしました。Llama 3.2は、前バージョンのLlama 3.1を大幅に進化させた、次世代のオープンソースLLMです。最大の特徴は、新たにマルチモーダル機能が追加され、画像を理解できるようになった点、そしてスマートフォンやエッジデバイスといったオンデバイス環境での実行に最適化された軽量モデルが提供された点です。

Llama 3.2は、テキスト生成、質問応答、翻訳、要約など、従来の言語モデルが得意としていたタスクに加え、画像の内容説明、画像からの情報抽出、画像に基づいた推論といった、視覚情報を扱うタスクにも対応できるようになりました。また、軽量モデルの提供により、従来はクラウド環境での実行が必須であったLLMを、より身近なデバイスで利用することが可能になり、AI技術の民主化を大きく前進させる可能性を秘めています。

本記事では、Llama 3.2の全体像を把握した上で、各モデルの詳細、ベンチマーク結果、ユースケースについて詳しく解説します。

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バックオフィス業務の効率化に苦労していませんか？業務プロセスが複雑化し、人手による作業が多いため、業務が停滞していると感じることが多いかもしれません。そんな課題に対する解決策として、生成AIの活用が急速に注目を集めています。生成AIは、業務の自動化と最適化を実現し、データ処理やタスク管理において目覚ましい効率化をもたらします。

この記事では、生成AIがバックオフィス業務の効率化にどのように役立ち、企業の競争力を強化するのか、具体的な活用方法と効果を交えながら解説していきます。

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​Anthropicは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) における情報検索の精度を向上させる新しい手法「Contextual Retrieval」を発表しました。

Contextual Retrievalは、従来のキーワードマッチングや意味検索に加えて、ユーザーのクエリやタスクの文脈を深く理解することで、より正確で適切な情報を提供します。特に、プログラミングや技術的な質問など、文脈理解が重要なタスクにおいて効果を発揮します。

この記事では、Contextual Retrievalの概要をご紹介します。

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​人事業務において、日々の業務の中で効率化が求められることが多いのではないでしょうか？

生成AIは、これまでの人事プロセスを変革し、効率化を図る強力なツールとして注目されています。採用から評価、組織全体のパフォーマンス管理まで、生成AIを活用することで、従来の労働集約的な業務を大幅に軽減し、より戦略的な業務に時間を割くことが可能になります。

しかし、具体的にどのように生成AIを活用すれば良いのか、成功例を参考にすることが重要です。この記事では、生成AIを活用した人事業務の効率化の具体的な方法や、その導入による効果について詳しく解説します。

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マーケティング業界は日々進化しており、特に生成AIの活用が急速に広がっています。あなたの業務で効率化を図りたいと考えているなら、生成AIは大きな可能性を秘めています。

膨大なデータを扱いながら、どのようにしてより効果的な施策を打ち出せるか。生成AIは、その課題に対する強力な解決策です。しかし、導入する際にはどのように進めるべきか、また何を重視すべきかが問われます。

​この記事では、生成AIを活用したマーケティング業務効率化の具体的な方法と、その実践例を紹介します。

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Reflexionという手法が注目されています。LLMの出力の精度を上げる有効な手法のようです。

簡単に言うとLLMの出力を別のLLMが評価し、その評価結果を元に改善点をLLMが言語化し、その改善点に従って生成したコンテンツを修正するというものです。

Reflexionは仕組みとしてはシンプルなので、Difyのワークフローで再現し、出力を検証してみました！

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皆様の会社では、業務効率化に関して課題を抱えていませんか？
​特に、建築業界では日々の業務が複雑化し、生産性を向上させるための新たな技術が求められています。そこで注目されているのが「生成AI」です。

​生成AIは、これまで人間が時間をかけて行っていた作業を短時間で処理し、デザインや業務の効率化を支援する革新的なツールです。建築設計や業務プロセスの最適化に生成AIを導入することで、業界全体の生産性を大幅に向上させる可能性が広がっています。

この記事では、生成AIがどのように建築業界で活用され、業務効率化に貢献しているかを、具体的な事例やメリットを交えて解説します。

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OpenAI社は、2024年9月12日、高度な推論能力を備えたAIモデルシリーズ「OpenAI o1」を発表しました。

これは、人間のように思考プロセスを用いて複雑な問題に取り組み、より洗練された、高精度なアウトプットを生成するAIモデルです。第一弾として、先行体験版の「o1-preview」と、その軽量版である「o1-mini」がリリースされ、世界中の研究者や開発者から大きな注目を集めています。

​本記事では、OpenAI o1-preview/miniの技術的な詳細、従来モデルとの比較、ベンチマーク結果、ユースケース、そして安全性について、詳細に解説していきます。

最後には、実際にo1-miniを使って、出力をGPT-4oと比較していますので、ぜひそちらもご覧ください！

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人材業務の効率化に悩んでいませんか？生成AIの進化により、HR部門が抱える採用、育成、業績管理といった多くの業務が劇的に改善される時代が到来しました。

​例えば、タレントインテリジェンスを活用することで、候補者のスキルを効率的に分析し、最適なポジションに配置できるようになります。

​また、従業員エクスペリエンスの向上やトレーニングの自動化を実現し、従業員が最大限に活躍できる環境づくりが可能です。