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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。

この記事では、ChatGPTにおける情報漏洩のリスクとその事例、さらにはリスクを軽減するための対策を具体的に解説します。ChatGPTが生成する情報の正確性の問題、サイバー攻撃への悪用の可能性、そしてそれらに対する予防策に焦点を当て、ChatGPTを安全に活用するための実践的なガイドを提供します。 ChatGPTとはそもそも何かを知りたい方は、「【ChatGPT入門ガイド】生成AIがもたらす新たな価値」の記事を御覧ください。

​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。

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。

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。

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。

この記事では、異なる業界での10の事例を取り上げ、ChatGPTが業務プロセスをどう改善しているのかを明らかにします。これからChatGPTを導入しようと考えているビジネスパーソンは、ぜひ参考にしてください。

いまだざわめきが収まらないGPT-4oですが、こちらも噂のノーコードAIプラットフォームであるDifyで使えるようになっていました。早速私のMac上で試してみましたので、その作業内容とGPT-4oを試してみた結果をお伝えします。

OpenAIから衝撃のGPT-4oの発表後に、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが、インタビューでオープンAIの取り組みと将来の展望について話しています。そのインタビューの内容を簡単にまとめました。

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...

Difyが話題になっています。DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。Difyには機能がかなりたくさん実装されているため、まだまだ検証し尽くせてはいませんが、とりあえずローカル環境に構築し、一通りの動作を確認し、デモとしてSEO記事を作成させてみる、ということをやってみました。

皆様の企業は、この新たなAI技術を安全に活用できていますか？多くの企業がChatGPTの潜在的なリスクに直面しており、特に情報漏洩は深刻な損害を引き起こす可能性があります。 ​この記事では、ChatGPTによる情報漏洩の実際の事例を紹介し、それらから学べる教訓と、企業が取るべき具体的な対策を解説します。また、ChatGPTを安全に利用するための実践的なガイドラインを提供します。

本記事では、ChatGPTの業務利用に伴うセキュリティリスクを把握し、それらを防ぐための効果的な対策を提供します。データ保護規制の遵守、機密情報の保護、そして安全なソースコードの管理など、企業が直面する課題に対処するための実践的なアプローチを紹介します。

​​さて、生成AIの分野で注目を集めているRAG（Retrieval Augmented Generation）をご存知でしょうか？RAGは、LLM（Large Language Model）の回答精度を向上させる技術として、AWSやAzureなどの大手クラウドベンダーも導入を進めています。RAGの仕組みを理解することで、ChatGPTを超える高品質な回答の生成が可能になるのです。 この記事では、RAGの基本的な仕組み、具体的な活用方法や事例などを詳しく解説します。

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生成AIによる自動コーディングツールは、コードの自動生成からバグの指摘・修正、新しいプログラミング言語の学習支援まで、開発プロセスのあらゆる段階を支援してくれます。 ​この記事では、生成AIを用いたコード生成の基本原理、おすすめのツール、そしてそれらを活用することで開発作業がどのように変わるかを解説します。

​本記事では、生成AIのセキュリティリスクと企業の対策方法に焦点を当てます。実際の事例を参照しながら、企業が直面するリスクや問題を探り、効果的なガイドラインや対策をお伝えしようと思います。

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AIの進化が私たちの生活や仕事にどのような影響を与えるのか、そしてそれが社会にどのような意味を持つのか、これらの問いに答えを求めることは非常に重要です。この記事では、インタビューから得られた洞察を基に、GPT-5とAGIの未来像を探ります。