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© 2023 Mizuho Bank, Ltd. All Rights Reserved. みずほフィナンシャルグループ リサーチ&コンサルティングユニット みずほ銀行 産業調査部 生成AIの動向と産業影響 【総合編】 ~生成AIは産業をどのように変えるか~ (2023年12月) アンケートに ご協力をお願いします QR *日本産業の競争力強化や社会課題の解決に寄与しうる技術・イノベーション領域をとり上げるレポート バーコード未取得 みずほ産業調査74号 革新的技術シリーズ* 1 総合編目次 はじめに P2 1. 生成AIの概要と社会動向 P6 (1) 生成AIの概要~生成AIとは何か? P6 (2) 生成AIをめぐる社会・市場動向 P13 (3) 主要国・地域の生成AI関連動向 P24 2. 生成AIが産業に及ぼす影響 P32 (1) 仕事の在り方の変化とビジネスへの影響 P32 (2)
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT(OpenAI API)をはじめとしたAIの言語モデル(Large Language Model:以下、LLM)を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が(当然ながら)得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation(以下、RAG)という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力(プロンプト)に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
新規事業立ち上げのアンチパターンについて考えてみる。 このアンチパターンは、完全な飛地の新規事業だけではなく、複数プロダクトを経営する中での隣接領域の新規プロダクトの立ち上げのときや、あるセグメントにPMFした状態から次のPMFを探すときも同様のアンチパターンが適用されうる。 ここでのアンチパターンは、1つ目の事業立ち上げ・プロダクト立ち上げで起こることはない。2つ目の事業や2つ目のプロダクトを立ち上げる際に留意する点であり、コンパウンドスタートアップを正しく経営するには必ず頭に入れておきたい内容である。 規模からの逆算と顧客インサイトの軽視新規事業における市場選択のアンチパターンである。 例えば、売上の30%成長を続けるための、計画と現実のギャップを埋めるために新規事業を規模から探してしまうみたいなケースで見られる。 大前提として、市場規模の推定は重要である。実際に事業をやっていると、い
2023年は新型コロナウイルス禍が明け、急速にリアル回帰が加速した。24年は「サード・パーティー・クッキー」規制の本格化、テレビCMをインプレッション(表示回数)単位で購入可能になるサービスの開発など、マーケティング業界に大きな影響を及ぼすトピックが複数ある。ファミリーマートのエグゼクティブ・ディレクター CMO(最高マーケティング責任者)兼マーケティング本部長の足立光氏と、テレビCM活用支援事業ノバセル(東京・品川)の田部正樹社長の2人が、23年のトレンドの振り返りと24年のマーケティング業界を予測する。 ファミリーマートのエグゼクティブ・ディレクター CMO(最高マーケティング責任者)兼マーケティング本部長の足立光氏(左)と、ノバセルの田部正樹社長(右)が2024年のマーケティングを議論した
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長(GPTが文脈を意識できる過去の単語数)」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構(そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み)」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
DX(デジタルトランスフォーメーション)により、注目が高まる「データドリブン経営」。経営層から現場まで全社員がデータを活用して業務を進めるよう、社内の体制や文化を築く取り組みだ。 多くの企業がデータドリブン経営の推進を経営目標に掲げる一方で、ガートナージャパンの調査によると、全社的なデータ活用について「十分に効果が出ている」と感じる企業は数%しかない。 データドリブン経営に取り組む企業は、どうして効果を十分に感じられない「残念」な状況に陥ってしまうのか。データドリブン経営を支援するコンサルティング会社や、データ基盤・活用のツールベンダー、そしてデータドリブン経営に取り組む企業への取材を基に、その原因と対策を探る。 前回はデータドリブン経営に向けた準備について取り上げたが、今回はデータドリブン経営に着手して数年たった企業が陥りがちな残念ポイントを取り上げる。データドリブン経営を継続し、成果を
はじめに 最近プロジェクトマネジメント関連の仕事をする機会が増え、(駆け出しですが)要件定義や設計関連の業務もするようになったので、私の経験を基に要件定義の具体的なプロセスや考え方について、まとめていきます。 この記事の対象者 要件定義の基本や思考プロセスを学びたい人 エンジニアからプロジェクトマネジメントをやりたい人 ビジネスサイドとエンジニアサイドのコミニュケーション能力を向上させたい人 具体的な事例を通して要件定義を学びたい人 前提 紹介する内容はあくまで一例であり、プロジェクトやチームの状況に応じて調整が必要 あくまで自分(駆け出しPM)の経験に基づいた内容を言語化しています プロジェクト規模は10名〜20名のWebアプリ開発を想定しています システム開発の全体像 一般的なシステム開発のプロジェクトは下記のフェーズで進んでいきます。 ※ コンサルの領域だと要件定義の前に企画構想とい
■ はじめに こんにちは、LayerX・バクラク事業開発の稲田(@HirotoInada)です! 今回は事業開発をしていく上で必要になる”顧客解像度”をどのように上げていくのかに関して自身の経験を踏まえてまとめていきます。 この記事は 「BtoB事業開発アドベントカレンダー」 の6日目の記事です! 前回は Pitta CEO 中村さんによる「toB事業立ち上げ時のBizOpsをどこまで設計すべきか」でした ぜひハッシュタグ「#BtoB事業開発アドカレ」をつけて感想などシェアをお待ちしております! 全ての記事はこちらから(大人気につき2枠目も増設 計50人が参加してます) ・ BtoB事業開発アドカレ 1/2 ・ BtoB事業開発アドカレ 2/2 時間がない方向けのAIサマリー 時間がない方は、サマリーを読んでもっと詳しく知りたいなとなったら、ぜひ全文読んでみてください! この記事は、事業開
JR特急路線図は、JR各社が定期運行する在来線特急の運行系統と停車駅をまとめた路線図です. 地方別の路線図10枚を公開しています. 特定日のみ運行(平日限定を除く)する特急列車は、九州地方を除いて原則記載していません. 各路線図をクリックすると、印刷可能なpdfページへと進みます. 一般家庭のプリンターで印刷可能なA4サイズ基準で作成していますので、ぜひご活用ください. ※ JR時刻表を確認しながら細心の注意を払って作成しています. 路線図を利用したことによって発生した損害につきましては、一切のその責任を負いません. ご了承ください. デザインとしての活動なので使用名義は『MS WORKS』ですが、『ARCHI'RECORDS』のサイトを間借りして公開しています. (更新情報 2024.3.16.)2024年3月16日のダイヤ改正情報に対応した全路線図を公開しました. また、英語専用ページ
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