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ウォルマートは、COSMOと呼ばれる大規模なeコマース常識知識生成・提供システムを導入し、検索体験を劇的に改善しました。COSMOは、LLMを用いてユーザーの行動データから常識知識をマイニングし、インストラクションチューニングによってモデルを調整することで、ユーザーの意図を深く理解します。18の製品カテゴリと15の関係タイプをカバーするCOSMO-LMは、わずか3万の注釈付きデータで数百万の知識を生成。検索関連性の向上、セッションベースのレコメンデーションの改善、検索ナビゲーションの革新に貢献し、売上と顧客満足度を大幅に向上させました。

Metaが提唱するLCMsは、概念レベルで言語を処理する革新的モデルです。トークンベースの従来LLMとは異なり、文を単位として扱い、SONAR埋め込み空間で推論します。200言語対応、ゼロショット汎化、マルチモーダル対応が特徴で、長い文脈の理解や多様なテキスト生成タスクで高い性能を発揮します。

具体的なアイデアを起点に、データをPRD化して明確な要件定義を行い、LLMプロンプティングやRAGで技術実現性を早期評価。エンジニア不要のプロトタイプ構築で迅速なユーザーフィードバックを得つつ、デザイン思考に基づく反復改善でAI時代のプロダクト成功確度を高める。

Azure AI Agent Serviceは、セキュアでスケーラブルなAIエージェント開発のためのフルマネージドサービスです。多様なモデルとエンタープライズレベルのセキュリティを備え、AutoGenやSemantic Kernelとの連携も可能。本記事では、その機能、活用事例、始め方を徹底解説します。

Googleの最新AI「Gemini 2.0」は、テキスト、画像、音声を統合的に処理するマルチモーダルAIです。特に「Gemini 2.0 Flash」は、従来比2倍の処理速度と高い性能を実現。ネイティブツール利用やリアルタイムAPIにより、多様なアプリ開発を支援します。本記事では、開発者向け機能、活用事例、安全性、将来性を深掘りし、その可能性を解説します。

AI開発に興味があるけれど、高額なクラウドサービスや複雑な設定に悩んでいませんか？そんな方に最適なのが『Bolt.new』。このツールを使えば、ローカル環境でAIアプリを簡単に開発できるうえ、クラウド依存のコストや制限を回避できます。本記事では、Bolt.newの基本的な使い方からローカルLLMの統合まで、効率的なAIアプリ開発を実現する方法を詳しく解説します。初心者からプロまで役立つ情報が満載です。

あなたはWebアプリケーションのデザインや開発に手間を感じたことはありませんか？近年、AIツールの進化により、コード生成やデザイン支援が一段と簡単になっています。その中でも注目されるのが、Vercelが提供する「V0.dev」です。このツールは、ReactやTailwind CSSなど最新技術に対応し、シンプルなプロンプト入力で洗練されたUIを作成可能です。この記事では、V0.devの基本的な使い方から、プロジェクトでの活用法、そしてそのメリットや可能性について解説します。

この記事では、量子コンピュータは初めてという方にも分かりやすく、Googleの最新量子チップ「Willow」の全貌を、詳細なデータと図解を交えながら解説します。「Willow」がどんなチップで、従来の量子チップと比べて何がすごいのか、そして、私たちの未来にどのような影響を与える可能性があるのか、一緒に見ていきましょう！

Gemini-exp-1206は、Google DeepMindが開発した実験的な大規模言語モデルです。200万トークンを超えるコンテキストウィンドウとマルチモーダル機能が特徴で、LMArenaベンチマークで高い性能を示しています。テキスト、画像、音声、動画を処理でき、ソフトウェア開発、コンテンツ作成、データ分析など様々な分野で活用が期待されています。Google AI Studioで無料で利用可能で、Gemini APIを通じてアプリケーションにも統合できます。

生成AIは新たなコンテンツを創出する技術で、業務効率化や顧客体験向上に寄与します。導入にはモデル選定やデータ準備、倫理的配慮が重要です。

非定型帳票OCRの精度向上には、高画質画像の利用、前処理、適切なOCRソフトの選択、レイアウト認識機能の活用、辞書登録、テンプレート作成、人によるチェックが重要です。

AI OCRは非定型文書からのデータ抽出を効率化し、業務の時間とコストを削減します。導入には目的の明確化と適切なソフトウェア選定が重要です。

生成AI OCRは、従来のOCR技術の限界を克服し、手書き文字や複雑なレイアウトの文書を高精度で処理する革新的な技術です。

AI OCR技術は、生成AIの導入により手書き文字や複雑なレイアウトの文書処理が飛躍的に改善され、データ入力の自動化や視覚障碍者支援、多言語翻訳など多様な分野での応用が進んでいます。

AI OCRは請求書処理の効率化を実現する革新的な技術であり、業務の自動化、コスト削減、精度向上を通じて企業の生産性を大幅に向上させる。

OCRとAI-OCRは、画像や文書からテキストを抽出する技術ですが、AI-OCRは手書き文字や複雑なレイアウトに強く、高度なデータ処理が可能です。選択はビジネスのニーズに応じて行うべきです。

OCR文字認識は、画像上の文字をデジタルデータに変換する技術で、業務効率化やコスト削減に寄与。最新技術の進化により、手書き文字や複雑なレイアウトの認識精度が向上し、多様な業界での活用が期待される。

OCRの精度向上には、文書の品質、文字の種類、ソフトウェアの性能が影響します。スキャン品質の向上や前処理、適切なソフトウェア選びが重要です。

OCR手書き認識はAI技術の進歩により急速に進化し、業務効率化や教育、歴史資料の保存など多岐にわたる分野で活用されています。今後も精度向上と新たな活用シーンの創出が期待されます。

Meta社が新たな大規模言語モデルLlama 3.3を発表しました。70Bパラメータでありながら、Llama 3.1の405Bモデルに匹敵する性能を実現し、大幅なコスト削減を達成。推論、数学、知識、指示追従、ツール使用など、幅広いタスクで性能向上しています。多言語にも対応し、チャットボット、アシスタント、コンテンツ生成など、様々な用途で効果を発揮。オープンソースとして公開され、AIコミュニティへの貢献も期待されます。