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。

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！

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さて、日々の業務でさまざまな課題に直面していませんか？

特にバックオフィス業務は、効率化の余地が大きく、改善が望まれる分野です。生成AIがこの問題にどう対応できるのか、具体的な事例とともに探っていきます。

最近の事例によると、生成AIはバックオフィス業務において、文書処理の自動化、データ入力の高速化、契約書の作成といった多岐にわたるプロセスを効率化できることが示されています。さらに、生成AIは意思決定を迅速化し、戦略的な業務に集中するための時間を創出します。

​この記事では、生成AIがバックオフィス業務にどのように応用されているのか、その具体的な方法と利点を詳しく解説します。

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人事担当者の皆さん、人事・総務​業務における生成AIの活用は進んでいますか？生成AIは、人材獲得からパフォーマンス管理、従業員のエンゲージメント向上まで、人事業務の各分野に大きな変化をもたらしています。

この技術は、従来のタスクを自動化し、戦略的な業務により多くの時間を割くことを可能にします。さらに、生成AIは組織全体のデータを解析し、より良い意思決定に役立ちます。

​この記事では、生成AIが人事・総務​業務にどのように組み込まれ、効率化や戦略的役割へとどのように貢献しているかを解説します。

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商品カタログなどのファイルから必要な情報のみをExcelにコピペするような手作業がたくさん発生していませんか？そのような作業はカタログスキャン（いわゆるOCR）で作業負荷を下げることができます。

カタログスキャンにおいて時間と労力は大きな問題ですが、適切なサービスを選ぶことで、これらの課題を効率的に解決することができます。

デジタル化が進む現代において、カタログや書類の電子化は、情報共有やアクセスの迅速化を促進する重要な手段です。特に、大量の文書を短時間で処理できるスキャンサービスは、多くの企業にとって大きな助けとなっています。

この記事では、カタログスキャンにおける最新の技術とサービスの詳細、そしてそれが如何にして業務効率を向上させるかをご紹介します。

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近年、生成AIの進化により、業務自動化の選択肢が広がっています。企業が競争優位性を保つためには、「生成AI」の活用が鍵となります。

​この記事では、様々な業務で生成AIを活用することによる業務自動化の事例を紹介し、それらがいかに業務の効率化を実現しているのかを詳しく説明します。

​生成AIが業務プロセスをどのように変え、時間やコストを削減しているのか、実践的な視点から分析し、具体的な生成AI活用法とそれによる業務効率化の実例をご紹介します。

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生成AIが業務効率化の新たな可能性を広げています。多くの企業が生成AIを利用して、単純作業からクリエイティブなタスクまで、幅広い業務において効率化を実現しています。

翻訳、要約、データ分析、コンテンツ生成など、様々なプロセスが自動化され、時間とコストの削減が可能になっています。また、顧客サービスの自動化や内部業務の効率化など、生成AIの活用事例は日々増加しています。

​この記事では、生成AIを活用して業務効率化を実現した企業の事例を詳しく解説します。

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生成AIの技術は、ビジネスのあり方を根本から変える力を持っています。しかし、その具体的な活用方法や事例については、まだ多くのビジネスパーソンが十分に理解していないのが現状です。

生成AIを活用することで、業務効率化はもちろん、新たなサービスの創出や顧客体験の向上が可能になります。

​この記事では、生成AIを活用してビジネスに革新をもたらした10の事例を紹介します。これらの事例から、生成AIの可能性とビジネスへの応用方法を学び、自社の業務にどのように取り入れることができるかのヒントなれば幸いです。

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​業務効率化はただの技術導入ではなく、業務プロセスの見直しを意味します。特に、社内で物や情報を探すのに年間150時間も費やしているという調査結果が示すように、この「探す」時間を削減するだけでも直接的な業務効率化につながります。

​この記事では、業務効率化を実現するための具体的な方法とテクノロジーの活用事例を紹介し、時間のムダを減らすことでどのように業務時間を有効活用できるかを掘り下げます。

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Dify愛が止まりません。何でしょう。この思い。​
DifyはノーコードのLLMプラットフォームのように言われることが多いですが、様々な言語モデルや、何なら外部サービスなどを組み合わせていろんなことができます。アイデア次第でいろんなことができてしまうので、知的好奇心がくすぐられます。今回はDifyでRAG（文書検索）をサクッと作ってみました。