掛谷 知秀– Author –

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Difyマーケティング自動化で実現する効率的なAI活用法
Difyは、直感的なドラッグ&ドロップによるワークフロー設計や高度なAIツール群を活用して、企業のマーケティング自動化を実現します。業務プロセスの効率化、顧客体験の向上、そしてROI改善を通じ、技術・非技術部門の橋渡しを果たし、持続可能なデジタルトランスフォーメーションを推進します。 -
Claude 3.7 Sonnet : プログラミング能力最強モデル
Claude 3.7 Sonnet は、Anthropic社が開発した最新AIモデルです。従来のモデルを凌駕する高度な推論能力、思考プロセスの可視化、そして、特にコーディング支援に強みを持ちます。拡張思考モードにより複雑な問題解決が可能で、開発者の生産性向上に貢献。安全性と信頼性も重視した設計となっています。 -
CoRAG:データサイエンスの新基準となる高精度AIモデルの全貌
CoRAGは従来のRAGモデルの限界を突破し、動的・反復的な検索プロセスと拒否サンプリング、拡張データセットの活用で情報取得と回答精度を大幅向上。多岐にわたる実用例と高いスケーリング性能が次世代AIソリューションとして注目される。 -
Retrieval-Interleaved Generationを用いたAI精度向上の技術解説
本記事は、Retrieval-Interleaved Generation(RIG)の概要、仕組み、利点、実装例、ユースケース、課題、及びRAGとの比較を通して、AIのハルシネーション問題解決に向けた技術的進化と今後の展望を詳細に解説している。この手法は最新データを動的に統合することで、正確性と実用性を高め、政策立案やビジネス分析にも広く応用可能である。 -
Difyツール徹底比較: 生成AIアプリケーション開発に最適な選択肢は?
Difyは直感的なUIと自動化機能により、初心者から専門家まで効率的に生成AIアプリの開発を実現。データ前処理、プロンプト調整、モデル微調整などで迅速な開発をサポートし、一方Autogenは柔軟なカスタマイズ性を持つが、操作面で技術的ハードルが存在するため、各企業は自社のニーズに応じた最適なツール選択が求められる。 -
Difyによる翻訳 多言語対応の実践ガイド
本記事は、DifyとDeepSeek R1を活用した多言語翻訳ツールの構築手法を詳細に解説しています。前提条件の整備、API統合、ワークフロー設計、各種自動化機能、マルチモーダル連携、調査自動化、冗長性戦略などを通じて、エンタープライズ環境で高精度かつ安定運用を実現する実践的ガイドとなっています。 -
Dify ドキュメント作成 活用方法と徹底ガイド
本記事では、Difyの特徴とドキュメント作成の基本手順、テンプレートやDSLファイルを用いた設定、ナレッジベースの構築、ファイルアップロードによる記事リーダー、さらにRAGチャットボットの導入とワークフロー構築方法を具体的なステップと画像付き説明で詳細解説し、非技術者でも直感的に操作できる環境提供と効率的なAIアプリケーション構築を実現する点を強調しています。また、各工程でのエラー防止策にも注目です。 -
Dify マーケティング レポート生成の全貌とその活用法
Difyは、複数のデータソースから情報を自動収集・統合し、カスタマイズ可能なテンプレートや自然言語生成機能により、戦略的マーケティングレポートとワークフローを簡単に構築できるツールです。API連携やクラウド共有機能を備え、業務効率向上と迅速な意思決定を強力にサポートします。 -
Dify 広告のアイデア出しを最大化する具体的手法と活用法
本記事は、Difyの基本機能からオーケストレーション、RAGパイプライン、Prompt IDE、LLMOpsなどを駆使した広告アイデア出し自動化の手法やエンタープライズ向けソリューション、クロスプラットフォーム対応の具体策を詳細に解説し、業務効率とクリエイティブ性の向上を実現する事例を紹介しています。これにより、マーケティングと技術の融合で迅速かつ確実な広告キャンペーン運用が可能となります。 -
Difyによる業務効率化 製造業向け革新的プラットフォームの活用法
Difyは製造業におけるLLM活用プラットフォームで、AIによる自動応答、データ管理・分析、顧客サポートの自動化を実現し、生産性向上やリスク管理、業務改善をサポートします。さらに、導入計画、徹底したトレーニング、強固なセキュリティ対策、技術パートナーとの連携を通じ、企業の持続的成長と未来を切り拓きます。 -
Dify 企業導入成功事例:多業界での業務効率化と顧客体験改善
この事例記事は、Dify.AIの導入が各業界において業務効率化と顧客体験改善を実現した具体例を詳細に解説。医療、金融、Eコマース等多様な分野での成功体験、開発時間短縮や信頼性向上、企業規模やユースケース別の最適な導入戦略を豊富なデータと図表を用いて説明し、効果的な導入の成功要因についても解説している。 -
GRPO とは? : DeepSeek-R1で採用された16GBで10億パラメータモデルをファインチューニングする技術
GRPO (Group Relative Policy Optimization) は、従来の強化学習手法PPOを改良し、価値モデルを不要にすることで計算効率を大幅に向上させた新しいアルゴリズムです。DeepSeek-R1で採用され、16GBのVRAMでも10億パラメータモデルのファインチューニングを可能にしました。本記事では、GRPOの仕組み、PPOとの違い、そしてDeepSeek-R1での具体的な活用事例を詳細に解説します。 -
AIエージェント の進化:新時代の推論、計画、実行能力
こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。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... -
AIエージェントの評価方法:事例で学ぶ性能改善と技術的指標
AIエージェントの評価方法を事例を通して解説。経路、スキル、ステップという評価軸、タスク、品質、システム、ツールという評価指標を理解し、自社のAIエージェントを最適化しましょう。 -
バーティカルSaaSにおけるDeepSeekの活用方法 ~DeepSeek CoderとSillyTavernを使った実践例~
DeepSeekはバーティカルSaaSに革新をもたらすAIプラットフォームです。特にDeepSeek CoderとSillyTavernの活用は、コード生成の自動化と顧客対応の高度化を実現します。この記事では、その具体的な活用方法と、バーティカルSaaSの未来におけるDeepSeekの役割について解説します。 -
Deep RAGを生成AIエンジニアが徹底解説!高度な技術と実装、10の改善点
Deep RAGは、LLMの回答精度と信頼性を高める革新的な技術です。高度な検索技術とファインチューニングにより、専門知識への対応や高品質な回答生成を実現します。この記事では、Deep RAGの技術的詳細、実装方法、そして10の改善点について、生成AIエンジニア向けに詳しく解説しています。 -
効果的な AIエージェント 設計方法:Anthropic公開の資料要約
2024年最新のAIエージェント設計ガイド。Anthropicの知見に基づき、エージェントとワークフローの違い、適切なフレームワークの選択、拡張LLMの構成要素、多様なワークフローパターン、自律エージェントの実装、ツール設計の重要性まで、具体的な事例とコード例を交えながら詳細に解説します。 -
Gemini 2.0 全モデル完全解説: Flash, Lite, Proを比較
Googleの Gemini 2.0 シリーズは、Flash、Flash-Lite、Pro、Experimentalの4モデルで構成。各モデルは速度、コスト、性能が異なり、用途で選択。特にPro Experimentalは高度な推論やコーディングに強く、今後の発展に期待。 -
規制の厳しい業界でのAI活用方法:最新の取り組みと考慮事項
記事は、ヘルスケア・金融・航空宇宙等の規制が厳しい業界において、AI利用に伴うプライバシー保護、倫理、セキュリティ、国際規制対応の課題を検証。最新法整備や説明可能なAI(XAI)の導入、内部監査、災害復旧計画等を通じ、透明性と信頼性確保の具体策を提案し、持続可能なデジタル化を促進する未来像を示す。 -
Anthropic Economic Index : AIが経済に与える影響を分析したAnthropicのレポートが興味深い
Anthropic Economic Indexは、AIモデルClaude.aiの会話データを分析し、AIが経済のどの分野、どの職種、どのタスクで、どのように活用されているかを明らかにする指標です。この指標により、AI活用の現状と、それが労働市場や経済全体に与える影響を詳細に把握できます。