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。

​​生成AI技術の進化が止まりません！速すぎてついていくのが大変です！

米国時間で2024年7月23日、Meta社の最新のLLMであるLlama3.1が発表され、多くの注目を集めています。Llama 3からLlama 3.1へのマイナーバージョンアップではありますが、大幅に進化したLlama 3.1は、その驚異的な性能とオープンソース化という決断により、生成AIの世界に新たな波を起こしています。

​本記事では、Llama 3.1の魅力を余すところなく解説し、その可能性に迫ります。

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​建築業界で働く皆様、生成AIの活用がどのように業務効率化につながるのかご存知ですか？生成AIは、設計の革新、予測モデルの構築、オペレーションの最適化など、多岐にわたる分野で利用されています。

この技術は、単なる理論にとどまらず、実際のプロジェクトでその効果を発揮しています。特に、BIM（Building Information Modeling）との連携により、プロジェクト全体の管理がよりスムーズになり、エラーの減少やコストの削減が期待されます。

さらに、IoTやディープラーニングといった技術と組み合わせることで、建築物のライフサイクル全体を通じてデータに基づく意思決定が可能になります。

​この記事では、生成AIが建築業界にどのような変革をもたらし、どのように生産性を向上させるのかを詳しく説明します。

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人材業界で生成AIがどのように活用されているか、ご存知でしょうか？多くの企業が、この革新的な技術を採用し、従来の業務プロセスを大幅に改善しています。

​例えば、採用過程では、生成AIが候補者のスクリーニングや面接プロセスを自動化し、迅速かつ公平な選考を実現します。また、従業員のエンゲージメント向上や個別の学習計画の作成にも役立っています。生成AIの活用により、HRチームは戦略的な業務に集中でき、企業全体の生産性向上につながります。

この記事では、生成AIの具体的な利用方法とその効果について詳しくご紹介します。

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弊社はベトナムのオフショア開発・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、私自身、今までベトナムのオフショア開発事業を10年以上やっています。

オフショア開発を成功に導くためには、効果的なコミュニケーションが不可欠です。しかし、文化や言語の違いは、しばしばその障害となります。特に、日本語と外国語の間のコミュニケーションでは、誤解や情報の不足がプロジェクトの遅延や品質の低下を招くことがあります。

また、文化的な違いからくる課題も無視できません。そうした中で、どのようにしてこれらの課題を乗り越え、円滑なコミュニケーションを実現できるのでしょうか？

​この記事では、オフショア開発におけるコミュニケーションの重要性を掘り下げ、課題の特定から解決策の提示までを行います。

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オフショア開発において、適切なプロジェクト管理は成功への鍵となります。特に初心者や過去に苦い経験をされた方々にとって、品質管理や進捗管理は大きな課題です。ベトナムをはじめとするオフショア開発のプロジェクトでは、これらの課題を乗り越えるための具体的な戦略が求められています。

​本記事では、オフショア開発での進捗管理とプロジェクト管理の基本から、成功へと導く具体的なテクニックまでを網羅的に解説します。オフショア開発管理のベストプラクティスと、成功に導くための具体的な戦略をお伝えします。

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​さて、マーケティング業界で生成AIの活用が急速に進んでいます。皆さまの企業でも、生成AIを取り入れて業務効率を大幅に向上させたいと考えていませんか？

この記事では、生成AIがどのようにしてマーケティング活動を革新し、パーソナライゼーションや自動化を実現しているのかを解説します。具体的な成功事例や活用法を通じて、その効果を実感していただける内容です。

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広告業界で働いていて、生成AIを業務効率化に活用できないか探している方々、生成AI広告がどのようにして業界を変革しているか知りたくありませんか？生成AIは、広告の作成と配信を革命的に変え、よりパーソナライズされた魅力的な消費者体験を実現します。

​この記事では、生成AIが広告業界に与える影響、主要なメリット、そして実際の事例について詳しく探ります。広告キャンペーンのパーソナライズ、自動化、リアルタイム最適化など、生成AIがもたらす具体的な利点を解説します。

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企業成長のカギを握る「従業員エンゲージメント」、その向上は組織の持続可能な発展に直結します。従業員が会社に対して感じる帰属意識や貢献欲は、仕事の生産性や創造性を大きく左右します。

本稿では、従業員エンゲージメントを効果的に高めるための具体的な施策と実際の事例を紹介します。社内コミュニケーションの活性化、公平な人事評価制度の整備、学べる環境の提供など、多岐にわたるアプローチが求められています。それらの施策を具体的にどのように実行し、どのような成果が得られたのかを解説していきます。

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さて、​2024年6月21日にAnthropic社から衝撃の発表がありました。最新の言語モデル、Claude 3.5 Sonnetです。ベンチマーク評価結果が業界トップと言うこともありますが、Artifactsという機能があまりにインパクトが大きく、Xのタイムラインを埋め尽くしました。

しかし思い出してください。たった１ヶ月前に、OpenAI社がGPT-4oを発表し、衝撃を与えたばかりです。その衝撃度は、今回のClaude 3.5 Sonnetと甲乙つけがたいです。

そこでこの記事では、私の独断と偏見で決めた方法で、GPT-4oとClaude 3.5 Sonnetに対決してもらい、性能を比較してみました。まずは簡単にClaude 3.5 Sonnetがどのようなものかをまとめつつ、記事の最後では、同じプロンプトで出力を比較した10番勝負を記載していますので、ぜひそちらまで御覧ください！

実は以前もDifyでSEO記事作成を試していました。その模様は「DifyでSEO記事作成を試してみる」に記載しています。ただ、このときはワークフローでの作成はあきらめ、エージェントを使用しています。理由は、当時ワークフローにIteration（ループ処理）がなかったためです。

しかし、2024年5月31日にDifyのv0.6.9がリリースされ、Iterationが実装されました！早速、Iterationを使用してSEO記事作成をやってみたいと思います。結論としてはできたのですが、実用レベルのものができたかというと、、、微妙なところです。

ただ、Iterationの使い方は伝わるんじゃないかと思いますので、ぜひ記事をご覧いただければと思います！