「自然言語処理」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「自然言語処理」に関連する技術ブログの一覧です。
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Amazon Connect の生成 AI によるエージェント生産性向上
2024/08/22
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はじめに コンタクトセンターのエージェントは、顧客対応時に様々な課題に直面します。技術的な問題のトラブルシューティング、請求に関する交渉の解決、または単に役立つ正確な情報を提供する場合など、幅広いトピックがあり、それらすべてに効果的に対応しなければなりません。これを実現するためには、顧客をサポートするために必要な様々な問題や技術に精
AI創薬【ビジネス成長のためのAI用語】
2024/08/22
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AI創薬【ビジネス成長のためのAI用語】 公開2024.6.14 更新2024.8.21 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 用語解説 AI創薬とは、AIを活用して新しい医薬品を開発することを指します。従来、創薬には時間などの膨大なコストがかかり、新薬が市場に出るまでに多大なリソースを要しました。しかしAIを活用することにより、化合物の設計やドッキングシミュレーショ
Google SecOps：SIEM と SOAR ではじめるサイバーセキュリティ
2024/08/16
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はじめに こんにちは、クラウドエース SRE 部所属の潘です。 この記事では、Google が提供する新たなセキュリティソリューションサービスである Google Security Operations（以下 Google SecOps）についてご紹介します。 先日、Chronicle という製品から名前を変え、Google SecOps として提供されるようになりました。 この度弊社でも取り扱うことになりましたので、改めて製品の特徴を
MIRU2024参加レポート
2024/08/14
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こんにちは。ZOZO Researchの研究員の古澤・川島・平川、ZOZOのデータサイエンティストの荒木・小林です。2024年8月6日（火）から8月9日（金）にかけて熊本で開催された画像の認識・理解シンポジウムMIRU2024に参加しました。この記事では、MIRU2024でのZOZO Research・ZOZOのメンバーの取り組みやMIRU2024の様子について報告します。 目次 目次 MIRU2024 企業展示 全体の動向 招待講演・
【速報】Google Cloud Next Tokyo '24 基調講演まとめ：生成AIの現在と未来、そして各社の挑戦
2024/08/07
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生成AIを使う上での課題・解決策 生成AIは大きな可能性を秘めていますが、その活用にはいくつかの課題が存在します。
生成AI時代のメディカルコンテンツ作成
2024/08/06
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このブログは “ Medical content creation in the age of generative AI ” を翻訳したものです。 生成AI やトランスフォーマーを活用した大規模言語モデル（LLM）が最近の大きなニュースになっています。これらのモデルは、質問への回答、文章の要約、コードおよびテキストの生成において優れた性能を発揮しています。現在、LLMは、規制の厳しいヘルスケア・ライフサイエンス業界
Amazon Bedrock を利用したプロンプトエンジニアリングにより、アナリストの財務諸表分析、仮設検定、因果関係分析を強化する
2024/08/05
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このブログは “ Empowering analysts to perform financial statement analysis, hypothesis testing, and cause-effect analysis with Amazon Bedrock and prompt engineering ” を翻訳したものです。 このブログは、「資本市場と金融サービスにおける生成 AI 及び AI/ML」シリーズの一部です。 はじめに プロンプトエンジニアリングと高度なプロンプティングは、大規模言語モデル（LLM）の動作を導き、形作るための
Amazon Forecast から Amazon SageMaker Canvas への移行方法
2024/08/01
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本ブログは「 Transition your Amazon Forecast usage to Amazon SageMaker Canvas 」を翻訳したものです。 Amazon Forecast は、統計および機械学習（ML）アルゴリズムを使用して非常に正確な時系列予測を提供するフルマネージドサービスです。2019年8月にリリースされ、 Amazon SageMaker Canvas よりも前に登場しました。Amazon SageMaker Canvasは、時系列予測モデルを含むMLモデルの構築、カスタ
Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう –
2024/07/25
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システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス信頼性を向上し、結果顧客満足度につながります。一方で近年システムは複雑さを増しており、障害特定が従来に比べて難しくなっています。したがって障害分析の効率化や高度化が重要になっています。 従来の手動による障害分析では、膨大なロ
生成 AI で加速する e コマースの変革 その 1 – EC 業界における 4 大ユースケース紹介
2024/07/24
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みなさんこんにちは。シニアソリューションアーキテクトの堀内です。私は、日頃 e コマース(以下 EC ) 業界の企業様を支援しております。 EC におけるトレンドについてよくお客様とディスカッションをしますが、2024 年は生成 AI の関連の話題が多くトレンドになっています。 NRF2024 や re:Invent 2 023 等グローバルの動きを見ると EC 業界で具体的な業務改善や顧客体験向上と
CA DATA NIGHT #4 〜映像メディア技術による新たなデータサイエンスの可能性〜 開催レポート
2024/07/22
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こんにちは。サイバーエージェント メディア統括本部 Data Science Center の武内で ...
【事例】Gemini for Google Workspace を全社導入した理由と効果、そして乗り越えた壁
2024/07/18
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生成AI は莫大な学習データから新たな価値を生み出す そもそも、生成AIというのはどのような技術なのでしょうか。生成AIは、大量のデータを用いて新たなデータを生成する人工知能の技術を指します。この技術は、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一種を用いて、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成することができます。代表的な例とし
BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析
2024/07/18
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G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ
週刊AWS – 2024/7/8週
2024/07/16
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みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 AWS Summit New York があり沢山の生成 AI 関係のアップデートがありました。 週刊生成AI with AWS で網羅的に取り上げており、こちらもご覧ください。 異なる視点での最近の生成 AI の出来事を記載すると、 GenU (Generative AI Use Cases JP) という名前の GitHub で公開されているアプリケ
LINEヤフーMLOps推進チームの取り組みのその後
2024/07/09
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こんにちは。データグループデータサービス統括本部の井上と小出です。本記事では、前回こちらの記事にてご紹介した機械学習モデル開発の品質評価の計測について、その後の状況をご紹介します。 前回の振り返り ヤ...