Laboro.AI の技術ブログ
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ファインチューニングとは 応用分野からプロセス、発展まで
2024/10/01
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ファインチューニングとは 応用分野からプロセス、発展まで 2024.10.1 構 成 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 概 要 既存のリソースを活用しつつAIモデルの効率と精度を向上させられる手法であるファインチューニングについて、その重要性や応用分野、実施のプロセスなどについて解説します。なお本コラムは、当社の代表取締役COO兼CTOの藤原弘将と、
LLM（大規模言語モデル）、トレンドは「小で事足りる」
2024/09/11
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LLM（大規模言語モデル）、トレンドは「小で事足りる」 公開2024.1.22 更新2024.9.12 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 用語解説 LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）とは、文字通り大量のデータとディープラーニングを用いた言語モデルのことです。自然言語処理の分野で使用され、テキストの生成などの能力に長けています。しかし一方で、単語や文章
画像検索【ビジネス成長のためのAI用語】
2024/09/05
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画像検索【ビジネス成長のためのAI用語】 公開2024.5.17 更新2024.9.6 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 用語解説 画像検索は、特定のクエリに基づいて、ウェブ上やデータベースの中から画像を検索する技術です。 そうした検索エンジンは、クローラーというロボットを使ってウェブページを巡回させ、画像だけでなくテキストや動画などのコンテンツをデー
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
マルチモーダルAI【ビジネス成長のためのAI用語】
2024/08/19
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マルチモーダルAI【ビジネス成長のためのAI用語】 公開2024.6.11 更新2024.8.19 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 マルチモーダルAIとは、テキスト、音声、画像、動画などの異なるモダリティー（データ形式）を組み合わせたり関連付けたりして、それらの複合的な情報を一つのネットワークで学習・推論・処理をするAIのことです。対義語はシングルモーダルAI
生成AIが作り出す音楽は「ファーストフード」で終わるのか
2024/08/11
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生成AIが作り出す音楽は「ファーストフード」で終わるのか 2024.5.5 監 修 株式会社Laboro.AI 執行役員 マーケティング部長 和田 崇 概 要 SunoやUdioといったAI音楽スタートアップが注目を集める中で、AIを用いて音楽を生成することへの逆風が強まっています。 今年6月24日、ソニーミュージック、ワーナーミュージック、ユニバーサル ミュージックは、SunoとUdioに対し、
異常検知【ビジネス成長のためのAI用語】
2024/07/30
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異常検知【ビジネス成長のためのAI用語】 公開2024.4.25 更新2024.7.30 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 用語解説 AIによる異常検知 (anomaly detection。異常検出とも)とは、大量のデータの中から、平均値から大きく外れていたり、急激な変化が起きるきっかけとなったり、通常とは振る舞いが異なったりする「異常値」となるデータを検出する技術です。どの程度
パーソナライゼーション【ビジネス成長のためのAI用語】
2024/07/29
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パーソナライゼーション【ビジネス成長のためのAI用語】 公開2024.1.4 更新2024.7.29 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 用語解説 パーソナライゼーションとは、「パーソン」の派生語で、「個人的なものにすること」「個人に応じて変更したり作り変えたりすること」です。マーケティングの分野では、インターネットなどを通じて各ユーザーの情報を取得・解
医療へのAI導入。いのちを守るための壁を越えるには
2024/07/22
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医療へのAI導入。いのちを守るための壁を越えるには 2021.8.15公開 2024.7.22更新 概 要 AIはさまざまな分野で導入が進んでいますが、「精度の高さ」が特に求められるのが医療現場です。もちろん、人の命を扱うためです。医療現場へのAIの導入を目指す方に向け、活用事例やメリット、課題、関連分野でのAI活用の状況についてお伝えします。 目 次 ・ 医療現場でのAI導
マッチングアプリ化する「AI 採用」。出会いの効率化は成長への一歩か
2024/05/05
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マッチングアプリ化する「AI 採用」。出会いの効率化は成長への一歩か 2024.5.5 監 修 株式会社Laboro.AI 執行役員 マーケティング部長 和田 崇 概 要 2023 年に転職希望者が初めて 国内1000 万人を超え、雇用市場は新卒・中途の違いに限らず、すべての人にとってよりオープンな場所へと変わりつつあります。 そして、企業側でスクリーニングや面接ボットなどのAI活用が
データ量を約３倍に増量しアップデート日本語音声コーパス「LaboroTVSpeech2」を提供開始
2024/04/30
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データ量を約３倍に増量しアップデート 日本語音声コーパス「LaboroTVSpeech2」を提供開始 2024年４月30日 概 要 Laboro.AIは、2020年にTV録画から長時間音声と字幕テキストを抽出して音声コーパスを自動構築する独自システムを用いた音声データから構築した日本語音声コーパス「 LaboroTVSpeech（ラボロティービースピーチ） 」を開発し、学術研究用に無償公開しておりましたが
物体検出【ビジネス成長のためのAI用語】
2024/04/16
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物体検出【ビジネス成長のためのAI用語】 2024.4.16 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 用語解説 物体検出とは、画像分類やセグメンテーションなどと並ぶ画像認識技術のタスクの一つで、画像に写っている特定のクラス（例えば、人間、動物、野菜、自動車など）の物体を、コンピュータによる計算で検出する技術です。一般的には四角形（バウンディングボ
再確認、ニューラルネットワークの仕組みと分類の基本
2024/04/01
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再確認、ニューラルネットワークの仕組みと分類の基本 2023.9.19公開 2024.4.1更新 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 概 要 ニューラルネットワークはディープラーニングの根本的なモデルであり、現在のAI・機械学習の基盤とも言えます。その仕組みや発生し得る問題と解決方法、種類など、基本を解説します。 目 次 ・ ニューラルネットワークとは ・ ニ
機械学習の鍵 「特徴量」。その重要性を考える
2024/03/27
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機械学習の鍵 「特徴量」。その重要性を考える 2020.12.25公開 2024.3.28更新 概 要 大量のデータを学習することでパターンや一貫性を見つけ出す機械学習では、データの中のどの部分を指標にするかという「特徴量」を考え抜くことが鍵を握ります。特徴量の概要や具体例を紹介します。 目 次 ・ 機械学習と特徴量 ・ 特徴量とは ・ 概要 ・ 次元 ・ 目的変数 ・
自動運転だけじゃない。自動車×AIの最先端
2024/03/25
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自動運転だけじゃない。自動車×AIの最先端 2021.4.14公開 2024.3.25更新 概 要 さまざまな業界でAIの活用が進められている中、消費者の生活に密接に関わり、最も期待を集めている活用分野が自動車です。AIシステムを搭載した自動車はすでに市場に登場し、高レベルでの自動運転の実現に向けて各国・各社が開発にしのぎを削っています。しかし自動車業界で見てみると、