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。

​この記事では、ベトナムオフショア開発の具体的なメリットと、成功のためのポイント、そして日本企業が注意すべきデメリットについて、実例を交えながら紹介します。

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。

​​​Meta社が最新のLLM「Llama 3」をオープンソースとして公開したことが話題になっています。早速、GroqというLLMの推論を超高速に動作することができるサービスを経由してLlama 3を試してみましたので、実際に動作を確認できるまでの過程も含めてお伝えしようと思います。Llama 3もすごかったですが、Groqの圧倒的高速レスポンスに衝撃を受けました・・・！

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。

RAGは外部データを参照することでLLMの弱点を補い、より信頼性の高い回答を生成することができます。AWSやMicrosoft、Oracleといった大手クラウドベンダーもRAGのサービス提供を始めており、導入のハードルは下がりつつあります。 ​この記事では、RAGの概要や具体的な活用方法、LLMとの違いなどを分かりやすく解説していきます。

​​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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さて、弊社スクーティーでは、「生成AI No.1プロジェクト」という社内プロジェクトを開始いたしました。本記事では、このプロジェクトを通して、社内でどのような活動をしているかを紹介したいと思います。

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。

​OpenAI社のCEOであるサム・アルトマン氏が最近（2023年12月末頃）、Twitterスレッドでユーザーが求めていることや彼が考慮に入れていることについて話しており、本記事ではその概要をご紹介します。2024年にChatGPTに起きるであろう予測を話しており、非常に興味深いです。

本書では、ベトナムのオフショア開発のメリット、デメリット、成功事例、選定のポイントなどを、豊富な経験と実践的な知識に基づいて詳しく解説しています。本書は、ベトナムのオフショア開発に関して最低限知っておくべき内容をすべて網羅した「ベトナムオフショア開発パーフェクトブック」の簡易版的内容となっています。

Llama 3.2は、テキスト生成、質問応答、翻訳、要約など、従来の言語モデルが得意としていたタスクに加え、画像の内容説明、画像からの情報抽出、画像に基づいた推論といった、視覚情報を扱うタスクにも対応できるようになりました。また、軽量モデルの提供により、従来はクラウド環境での実行が必須であったLLMを、より身近なデバイスで利用することが可能になり、AI技術の民主化を大きく前進させる可能性を秘めています。

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。 本題に入る前に、生成AIとは何か？ChatGPTとは何か？を確認しておきたい方は、下記の記事を御覧ください。

Difyの外部知識ベースAPIは、Difyプラットフォーム外部に存在する知識ベースをDifyのAIアプリケーションと統合するための強力な機能です。このAPIを利用することで、開発者は独自の検索アルゴリズムや外部の知識ベースサービスを活用し、AIアプリケーションの機能を拡張できます。 本記事では、Difyの外部知識ベースAPIの仕様、用途、実装方法、設定方法、そして注意点について詳細に解説します。

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！

OpenAIが最新推論モデルo1と、上位版のo1 pro modeをリリース。高度な推論能力とマルチモーダル機能、思考プロセス改善による速度と精度の向上、安全性と制御性の強化を実現し、各種ベンチマークで優れた性能を示しました。ChatGPT Proユーザーはo1を無制限に利用でき、o1 pro modeではより複雑な問題にも対応可能です。

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。

DifyのワークフローをDifyのエージェントから呼んでみる、ということをやってみました。「え、なんのために・・・？」と思われるかもしれませんが、やってみたら結構便利そうだったので紹介します！

「AIサービスってたくさんあって、どれを選べばいいか分からない…」 そんな悩みをお持ちのあなたへ。今回は、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityの4つのAIサービスを徹底比較！ 精度や価格、機能など、比較ポイントを分かりやすくまとめました。 自分にぴったりのAIサービスを見つけて、日々の作業効率アップを目指しましょう！​

OpenAI が発表した Swarm は、複数のAIエージェントを協調させて複雑なタスクを実行するための、軽量で人間工学に基づいた実験的なフレームワークです。 本記事では、Swarmの特徴や仕組み、そしてGoogle Colabで動作する簡単なサンプルをご紹介しようと思います。

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。

Gemini-exp-1114 が登場し、LLM 界隈が賑わっています。Chatbot Arena のベンチマークで一位を獲得し、GPT-4o を超えたという報告に、期待が高まっている方も多いのではないでしょうか。この記事では、Gemini-exp-1114 の詳細な評価、ベンチマーク結果、そして具体的な使用方法まで、専門家向けに徹底的に解説します。

Difyのバージョン0.6.14がリリースされました。このリリースではいくつかの新しい機能が追加されていますが、その中でも音声出力（TTS: Text-to-Speech）機能が追加されており、早く試そう試そうと思いつつ、やっと試すことができました！ なのですが、、、あれれ？どうやって使うの・・・・・・？ということで結構はまったので（僕だけでしょうか？？）、使い方をご紹介いたします！

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！

OpenAI社は、2024年9月12日、高度な推論能力を備えたAIモデルシリーズ「OpenAI o1」を発表しました。​本記事では、OpenAI o1-preview/miniの技術的な詳細、従来モデルとの比較、ベンチマーク結果、ユースケース、そして安全性について、詳細に解説していきます。 これは、人間のように思考プロセスを用いて複雑な問題に取り組み、より洗練された、高精度なアウトプットを生成するAIモデルです。

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。

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、Difyのv0.8.1アップデートで追加されたOpenAIの最新モデルo1-previewとo1-miniを使用する方法についてご紹介します。

​​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。

FLUX.1 は、Stable Diffusion 3 のリリース後、開発元を離れたメンバーにより設立された Black Forest Labs 社による、高性能なオープンソースの Text-to-Image モデルです。Midjourney に匹敵する高品質な画像を生成できる上に、複雑なプロンプト記述が不要な点も魅力です。 本記事では、FLUX.1を実際に動作させる方法をステップバイステップで解説します。

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。