​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。

あなたの広告運用は最適化されていますか？もし、生成AIを活用していないのであれば、大きなチャンスを逃しているかもしれません。AIは、広告のクリエイティブ生成やターゲティング、予算配分までを自動化し、広告効果を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。
実際、メタやコカ・コーラといった大企業がAIを導入し、広告戦略を刷新しています。この記事では、広告業界におけるAIの具体的な活用事例や、その導入によって得られた成果を紹介し、効果的にAIを活用するためのポイントを解説します。

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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。

「人材管理にAIをどう活用すべきか？」これは多くのHR担当者が抱く疑問でしょう。

人材不足やスキルのミスマッチが深刻化する中、AIは採用やスキル育成、パフォーマンス評価など、さまざまな分野で新たな解決策を提供しています。AIは、単なる業務自動化ツールではなく、データに基づく意思決定を支援し、より効率的かつ公平なプロセスを実現します。
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また、チャットボットによる従業員サポートや、個別化された学習プログラムなど、従業員のエンゲージメント向上にも役立っています。しかしながら、AIを効果的に導入するためには、技術的な理解に加え、バイアスやプライバシーに関するリスクを管理することが求められます。

この記事では、AIを活用した人材管理の具体的な使用例とその効果、さらに導入に伴う課題と対策について解説します。

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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。
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生成AIを導入することは、企業にとって生産性向上や業務効率化の大きなチャンスです。

しかし、生成AIの導入方法や活用事例を正しく理解しないと、その潜在的な価値を最大限に引き出すことはできません。生成AIとは、AI生成技術を用いて新しいコンテンツやデータを生成するもので、テキスト、画像、音声、さらには動画など、様々な形式の出力が可能です。

多くの企業がこの技術を活用し、業務プロセスの自動化やクリエイティブ分野での革新を実現していますが、正しい導入方法やリスクへの対応が欠かせません。

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生成AIを導入することは、企業にとって生産性向上や業務効率化の大きなチャンスです。

しかし、生成AIの導入方法や活用事例を正しく理解しないと、その潜在的な価値を最大限に引き出すことはできません。

​生成AIとは、AI生成技術を用いて新しいコンテンツやデータを生成するもので、テキスト、画像、音声、さらには動画など、様々な形式の出力が可能です。多くの企業がこの技術を活用し、業務プロセスの自動化やクリエイティブ分野での革新を実現していますが、正しい導入方法やリスクへの対応が欠かせません。

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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。