• 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240910

  • Sep 9 2024
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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240910

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  • スライド付きWeb放送 ※ スマホに対応してないのでPCから見てね 関連リンク 本システム導入の目標は、生産性向上なんかじゃありません タイム・コンサルタントの日誌から この記事では、ITシステム導入の目的は、単に生産性向上だけではないという主張が展開されています。著者は、日々の生活や業務における様々な事例を通して、ITシステムがもたらす真の価値は、生産性向上だけでなく、不安感情の低減、ひいてはより質の高い判断にあると訴えています。 例えば、古くなった車を使い続ける著者は、いざという時に「ちゃんと動くか」という不安を抱えています。しかし、カーナビなどのITシステムは、道順の確認や到着時刻の予測などを通して、その不安を解消し、より質の高い判断を可能にします。 企業におけるITシステム導入においても同様です。MESなどの導入で生産性が向上するとは限らず、経営層は「投資対効果」を疑問視することが多いです。しかし、ITシステムは、業務の可視化やリスクの低減を通じて、より的確な判断を支援し、結果的に組織の決断力を向上させることができます。 著者は、ITシステムの価値を3つの側面から捉えています。 1つ目は、生産性向上です。これは従来から強調されてきた側面ですが、唯一の価値観ではありません。 2つ目は、新しい能力の獲得です。ITシステムによって、今までできなかったことが可能になります。 3つ目は、リスク低減と判断の質向上です。ITシステムは、データに基づく情報提供を通して、より質の高い判断を支援します。 著者は、ITシステムの導入目的を、生産性向上という単一指標で評価することの危険性を指摘しています。そして、「スマートである」とは、単に生産性が高いだけでなく、不安を解消し、より質の高い判断を支援することだと主張しています。 日本の企業では、生産性向上が重視されがちですが、ITシステムの導入目的を多角的に捉え、組織の真の課題解決に繋げる必要があることを、この記事は示唆しています。新人エンジニアの皆さんも、ITシステムの導入効果を評価する際には、生産性だけでなく、これらの側面も考慮することが重要です。 引用元: https://brevis.exblog.jp/32736843/ Googleの画像生成AI「Imagen3」（ImageFX）の使用経験｜Browncat Googleがリリースした最新画像生成AI「Imagen3」とそのサービス「ImageFX」について、実際に使用した経験に基づいたレビューです。 Imagen3は、プロンプト理解力、画像品質、テキストレンダリング機能において、他のAIモデル（DALL-E 3、Stable Diffusionなど）を凌駕する性能を持つとされています。特に、フォトリアルな画像生成に優れ、人物描写も自然で破綻が少ない点が特徴です。 ImageFXは、Googleアカウントがあれば無料で利用できますが、1日あたりの生成回数に制限があります。また、生成画像サイズは1024x1024ピクセルの正方形に限定されています。 一方で、Imagen3は表現規制が厳しく、プロンプトの記述には工夫が必要です。単語数を徐々に増やしながら、規制に引っかからないように調整する必要があります。 記事では、Imagen3と他のAIモデルで同一のプロンプトを用いた生成結果を比較しています。その結果、Imagen3はフォトリアルな画像生成において、他のモデルを上回るクオリティであることが示されています。また、テキストレンダリング機能も優秀で、画像内に指定したテキストを自然に反映させることができます。 Imagen3は、非常に高品質な画像生成が可能なAIモデルですが、表現規制や画像サイズ等の制約がある点に注意が必要です。しかし、その優れた性能は、今後様々な分野で活用される可能性を秘めていると言えるでしょう。新人エンジニアの方でも、Googleアカウントさえあれば気軽に試せるので、ぜひImageFXでImagen3の画像生成を体験してみてください。 引用元: https://note.com/browncatro1/n/n4f8343898225 Tanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築 本記事では、東京大学の松尾・岩澤研究室が開発した日本語LLM「Tanuki-8B」を用いて、ローカル環境でRAGシステムを構築する方法を紹介します。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、LLMが外部の知識（...
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