Yoshito Kamizato@AI企業BtoBマーケター

専門分野:医療・美容・健康・機械学習|医学系大学院→研究開発職→エンジニア→マーケター…

Yoshito Kamizato@AI企業BtoBマーケター

専門分野:医療・美容・健康・機械学習|医学系大学院→研究開発職→エンジニア→マーケター|株式会社やんばるスパイク代表|趣味は資産運用・散歩|高度IT人材育成スクール「やんばるエキスパート」創設|受講生800人|沖縄県民にITリテラシーを|ど田舎で最先端の暮らし

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人間版マルチレイヤーAI:多様な経験が織りなすハイパフォーマンス

私たちの周りには、どんな課題にも柔軟に対応し、驚くほど高いパフォーマンスを発揮する人がいます。その秘密は、実は最先端のAI技術と驚くほど似ているのです。マルチレイヤーエージェントと呼ばれるAI技術をご存じでしょうか。これは、異なる専門性を持つ複数のAIが階層的に組み合わさり、複雑な問題を解決する仕組みです。人間も、様々な職種を経験し、多様な観点や専門性を身につけることで、このマルチレイヤーエージェントのような能力を獲得できるのです。 現に僕自身がこのような体験をしています。

    • 生成AI:柔軟な対応力を支える3つの革新

      生成AIが未知の状況に柔軟に対応できる能力は、人間の記憶と学習能力に似た3つの革新的な機能によって実現されています。これらの機能が連携することで、まるで経験豊富な専門家のように、新しい状況を理解し、適切な対応を生成することができるのです。 第一の機能は、「インコンテキストラーニング(ICL)」と呼ばれる技術です。これは、人間が新しい課題に直面したときに過去の類似経験を参照するように、AIが与えられた文脈から即座に学習を行う能力です。例えば、GPT-4は3つから5つの例示だけ

      • 生成AI進化の原動力:5つの革新的技術要素

        生成AIの進化を支える技術的要素は、複数の重要なブレークスルーによって実現されています。飛行機が翼、エンジン、操縦システムの組み合わせで空を飛べるように、生成AIも複数の革新的技術の組み合わせによって高度な能力を実現しているのです。 第一の要素は、「大規模言語モデル(LLM)」の発展です。GPT-3を例にとると、1,750億個のパラメータを持つモデルが構築され、これにより人間の言語に極めて近い文章生成が可能になりました。従来のモデルが数億個のパラメータしか持っていなかったこ

        • AI進化の源流:Transformerが切り拓いた生成AIの新時代

          生成AIの急速な進化の背後には、2017年に登場したTransformerアーキテクチャという革新的な技術が存在しています。このアーキテクチャは、図書館司書のように膨大な情報を整理し、必要な知識を即座に引き出す能力を持っているのです。 Transformerが生成AIにもたらした最大の革新は、文脈理解の劇的な向上にあります。従来の技術では、文章を読む際に前後の単語しか参照できなかったのに対し、Transformerは最大32,000語という長さの文章全体を一度に把握すること

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          Transformerが実現する高度な文章理解

          自然言語処理の世界で革命的な進化をもたらしているTransformer。この技術は、人間の秘書が持つ高度な読解力と文章生成能力を数理的にモデル化したものといえます。 Transformerの心臓部となるのが、Self-Attentionと呼ばれる仕組みです。これは熟練した編集者が文章を読む時のように、文中の重要な部分に注目し、単語同士の関係性を把握します。 具体的には、1つの単語に対して他の全ての単語との関連性を0から1の数値で計算し、その重要度に応じて情報を統合していき

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          生成AIが創る次世代OS:無限の可能性を秘めた柔軟な判断力

          私たちの生活に急速に浸透している生成AIですが、単にAIを活用するだけのプロダクトと、真に生成AIネイティブなプロダクトには大きな違いがあるのです。 この違いは、優秀な秘書と、あなたの心を読み取る親友との差に似ています。秘書は与えられた指示通りに正確に仕事をこなしますが、親友は今のあなたの状況や気持ちを理解した上で、最適なアドバイスを送ってくれるものです。 生成AIネイティブなプロダクトの核となる技術は、Transformerアーキテクチャによる「文脈理解」と「条件分岐」

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          パーソナライズド革命:生成AIが実現する究極のカスタマイズ体験

          現代のデジタル社会で、AIの活用は当たり前になってきていますが、真の意味で生成AIを活かしきれている企業はまだ少ないのが現状です。従来のAI活用は、料理のレシピ本のように、既存の情報を整理して提供するだけのものでした。しかし、生成AIネイティブなプロダクトは、あなたの冷蔵庫の中身を見て、その場で新しいレシピを考案する料理人のような存在なのです。 では、技術的な観点から生成AIネイティブの特徴を詳しく見ていきましょう。従来型のAIシステムは、事前に定義されたルールやデータに基

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          AI×人間協調で実現する次世代の問題解決アプローチ

          私は機械学習プロダクト開発企業のマーケターとして、日々様々な企業の問題解決に携わっていますが、最近特に感じるのは、問題解決のアプローチが大きく変わってきているということです。 AIによる問題解決アプローチには、主に2つの方法があります。 1つ目の「ギャップ・アプローチ」では、機械学習モデルが不具合の原因を特定し、解決策を提案していきます。ランダムフォレストやXGBoostなどの機械学習アルゴリズムが、数千から数万の変数の中から重要な要因を抽出し、問題の根本原因を突き止めて

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          AI対話で輝く明日へ:モチベーション向上の新境地

          モチベーションが上がらず、やるべきことが山積みになっている状況、誰しも経験したことがあるのではないでしょうか。 そんな時、意外な助っ人となるのがAIです。 この話を聞いて、「えっ、AIとの会話でやる気が出るの?」と思われるかもしれません。しかし、これには科学的な裏付けがあるんです。 人間の脳は、対話を通じて様々な化学物質を分泌します。例えば、ドーパミンやセロトニンといった、いわゆる「幸せホルモン」です。これらの物質は、私たちのモチベーションに大きな影響を与えます。 ド

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          AI駆動型DX:機械学習で実現するQuick win

          DXプロジェクトは、多くの場合、AIや機械学習技術の導入を伴います。しかし、その導入には時間とリソースがかかるため、早期の成功例を示すQuick winが重要になってきます。 Quick winは、機械学習プロジェクトにおいて、小規模なモデルやプロトタイプを短期間で開発し、具体的な成果を示すことで実現できます。例えば、顧客データの一部を使って簡単な予測モデルを作成し、マーケティング効率の向上を実証するといったことも可能です。 このアプローチは、料理で言えば、本格的なフルコ

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          スマートファクトリーで製造業に革命を

          製造業界は今、大きな転換点を迎えています。スマートファクトリーという言葉をよく耳にするようになりましたが、これは単なるバズワードではありません。この流れに乗り遅れることは、企業の競争力を著しく低下させる危険性があります。 スマートファクトリーとは、IoTやAIを活用して工場内のあらゆる情報をデジタル化し、生産性を飛躍的に向上させる次世代の工場のことです。これは、株式投資における情報収集と分析の自動化に似ています。 スマートファクトリー化に乗り遅れると、どのようなリスクがあ

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          AIで仕事力倍増:量も質も高める新時代の働き方

          私たちの仕事の風景が、静かに、しかし確実に変わりつつあります。その立役者が、生成AIと呼ばれる新しい技術です。 この技術は、私たちの仕事を量的にも質的にも向上させる可能性を秘めています。生成AIは、知識の宝庫であり、アイデアの源泉であり、そして疲れを知らない助手のような存在なのです。 まず、仕事の量を増やす方法から見ていきましょう。 生成AIは、仕事の初速を上げるのに非常に効果的です。例えばレポート作成だと、通常なら、資料を集め、構成を考え、下書きを作成するという工程に

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          AIがリードする新時代のマーケティング:2024年の成功事例に学ぶ

          マーケティングの世界で、AIの存在感が日に日に増しています。2024年、多くの企業がAIを活用して驚くべき成果を上げました。その中でも特に注目すべき事例を見ていきましょう。 まず、金融業界の巨人JPモルガン・チェースの取り組みが目を引きます。彼らは、AIを使ってコピーライティングを行う大胆な試みを行いました。なんと、AIが生成したコピーは、人間が書いたものと比べて、クリック率が最大2倍に跳ね上がったのです。さらに、広告のクリック率は450%も向上。 次に、製薬会社ノボ・ノ

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          Netflix流クリエイティブ選定:あなたの心を掴む1枚を探し出す技術

          Netflixの画面を開くと、あなたの好みに合わせた作品が並んでいます。どれもポップコーン片手に見たくなるような映画ばかり。「やっぱNetflixって、俺の気持ちわかってるよなぁ」と何度思ったことか。 しかし、その作品のアイキャッチ画像も、実はあなた専用に1枚1枚AIが選んでいるのをご存知でしょうか。 これは、Netflixが開発した「Artwork Personalization」という技術によるものです。この技術は、単なるレコメンドシステムを超えた、次世代の顧客体験を

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          AIと共に創る未来:生成AIネイティブなプロダクト開発

          私たちは今、生成AIという強力な助手を得て、プロダクト開発の新時代に突入しています。この新しい時代のプロダクト開発は、まるで料理人が魔法の調理器具を手に入れたかのように、効率的で創造的なものになっています。 しかし、どんなに優れた道具でも、使い方を誤れば期待した結果は得られません。そこで、大切になるのが「生成AIネイティブなプロダクト開発の基本」です。その重要な3ステップについて、詳しく見ていきましょう。 まず第一のステップは、市場分析(PoV:Point of View

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          AIと人間の絶妙なバランス:ユーザーに優しい生成AI設計の秘訣

          生成AIの登場により、私たちのデジタル体験は大きく変わろうとしています。まるで魔法のランプから出てきた精霊のように、生成AIは私たちの複雑な要求にも応えてくれるのです。しかし、この便利な技術を製品やサービスに組み込む際、思わぬ落とし穴が待ち受けていることがあります。それは、ユーザーに過度の負担をかけてしまう設計です。 生成AIは確かに優れた能力を持っています。例えば、数行の説明から素晴らしいイラストを生成したり、複雑な質問に対して詳細な回答を提供したりすることができます。こ

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