AI技術トレンド
AI技術トレンドは、機械学習、大規模言語モデル、マルチモーダル機能、生成AIなど、人工知能の最新および新興の進歩を含み、産業を形成し、今後の技術開発に影響を与えています。...
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AI
Technology Trends
+4
Generative AI
AI資金調達の動向
2024年の最新AI資金調達動向を探る。投資額の増加、テックジャイアントの支配、生成AIの成長、スタートアップの影響などを解説。大型案件や業界別投資、AI投資環境を形作る課題についても学べます。...
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AI
Funding
+5
AI導入率
AI導入率は、組織が業務に人工知能を取り入れている割合を示します。これらの率は、業界、地域、企業規模によって異なり、AI技術の多様な応用と影響を反映しています。マッキンゼーの2024年調査によると、AI導入率は72%に急増しており、生成AIが大きく貢献しています。...
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AI
Adoption Rate
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AI法（AI Act）
EUによるAI法（AI Act）は、世界初の包括的なAI規制です。本法がAIシステムをリスク別に分類し、ガバナンスを確立し、倫理的・透明性・信頼性の高いAIのためのグローバル基準を定めている仕組みを解説します。...
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AI Act
EU Regulation
+4
Dall-E
DALL-EはOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するモデルのシリーズで、ディープラーニングを用いてテキスト記述からデジタル画像を生成します。その歴史や、アート、マーケティング、教育分野での応用、倫理的な考慮点について解説します。...
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AI
Generative AI
+4
DataRobot
DataRobotは、機械学習モデルの作成、展開、管理を簡素化する包括的なAIプラットフォームであり、予測AIや生成AIをあらゆる技術レベルのユーザーが利用できるようにします。...
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AI
Machine Learning
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Flux AIモデル
Black Forest LabsによるFlux AIモデルは、高度な機械学習アルゴリズムを用いて、自然言語プロンプトを極めて詳細かつフォトリアルな画像へと変換する先進的なテキストから画像生成システムです。...
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AI
Image Generation
+5
LangChain
LangChainは、オープンソースのフレームワークであり、OpenAIのGPT-3.5やGPT-4などの強力な大規模言語モデル（LLM）と外部データソースを連携し、高度なNLPアプリケーションを構築するための統合を簡素化します。...
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LangChain
LLM
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OpenAIとジョニー・アイブ：AIハードウェアの未来をデザインする
OpenAIがジョニー・アイブのioを65億ドルで買収し、革新的で画面のないジェネレーティブAIデバイスの時代を切り開く。世界トップクラスのデザインと知的でパーソナライズされた体験が融合します。...
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OpenAI
Jony Ive
+5
Stable Diffusion
Stable Diffusionは、テキストの説明から高品質でフォトリアリスティックな画像を生成する先進的なテキストから画像への生成モデルです。潜在拡散モデルとして、拡散モデルと機械学習を効率的に組み合わせ、与えられたプロンプトに非常に近い画像を生成できる、生成AI分野の大きなブレークスルーです。...
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Stable Diffusion
AI
+5
Stable Diffusionモデルにおけるプロンプトの極意：完全ガイド
Stable Diffusionモデルで高品質なAI生成画像を作成するためのプロンプト技術を習得しましょう。被写体、スタイル、解像度などの重要要素を活用した効果的なプロンプトの作り方を学びます。段階的な構築、ネガティブプロンプト、キーワードブレンドなどのテクニックも紹介し、最適な結果に導きます。...
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Stable Diffusion
AI Art
+3
Wan 2.1：オープンソースAI動画生成の革命
AlibabaによるオープンソースAI動画生成モデルWan 2.1をご紹介します。仕組みや強力な機能を学び、自分のGPUでローカル実行する手順をステップバイステップで解説します。...
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AI Video Generation
Open Source
+5
Writesonic
Writesonicの基本情報をご紹介します。主な機能、メリット・デメリット、代替案について簡単にまとめています。
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AI
Content Creation
+3
チャットボットにおけるヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）の理解：人間の専門知識でAIを強化する
ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）がAIチャットボットにおいてどのように重要であり、人間の専門知識がAIシステムの精度向上、倫理基準の遵守、ユーザー満足度の向上に役立つのかを、さまざまな業界での活用事例とともにご紹介します。...
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AI
Chatbots
+5
ネガティブプロンプト
AIにおけるネガティブプロンプトとは、生成される出力に含めてほしくない要素をモデルに指示する指令です。従来のプロンプトがコンテンツの生成を導くのに対し、ネガティブプロンプトは避けるべき要素やスタイル、特徴を指定し、結果を洗練させてユーザーの好みに沿わせることができます。これは特にStable DiffusionやMid...
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Prompt Engineering
AI
+3
プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、生成AIモデルの入力を設計・洗練し、最適な出力を得るための実践です。これは、AIが特定の要件を満たすテキスト、画像、その他のコンテンツを生成できるよう、正確かつ効果的なプロンプトを作成することを含みます。...
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Prompt Engineering
AI
+4
モデルコラプス
モデルコラプスは、人工知能において、特に合成データやAI生成データに依存した場合に、訓練済みモデルが時間とともに劣化する現象です。これにより、出力の多様性が低下し、安全な応答が増え、創造的または独自のコンテンツを生み出す能力が損なわれます。...
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AI
Model Collapse
+3
リトリーバル拡張生成（RAG）とキャッシュ拡張生成（CAG）の違い
リトリーバル拡張生成（RAG）とキャッシュ拡張生成（CAG）のAIにおける主な違いを解説します。RAGはリアルタイム情報を動的に取得し、柔軟かつ正確な応答を実現。一方CAGは事前キャッシュされたデータを活用し、高速かつ一貫した出力を提供します。プロジェクトのニーズに合った手法の選び方や、実用例、強みと制約を紹介します。...
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RAG
CAG
+5
情報検索
情報検索は、AI、NLP、機械学習を活用して、ユーザーの要件を満たすデータを効率的かつ正確に検索します。ウェブ検索エンジン、デジタルライブラリ、エンタープライズソリューションの基盤となっており、曖昧さやアルゴリズムバイアス、スケーラビリティなどの課題に対応し、今後は生成AIや深層学習への注目が高まっています。...
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Information Retrieval
AI
+4
人々が実際にAIを使っている方法
2025年、人々がAIを使う驚くべき方法を発見しましょう。セラピーや生活の整理、人生の目的探しまで、AIは生産性ツールから個人的・感情的なパートナーへと変化しています。...
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AI
Generative AI
+5
人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）
人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）は、強化学習アルゴリズムのトレーニング過程に人間の入力を取り入れる機械学習手法です。従来の強化学習があらかじめ定義された報酬信号のみに依存していたのに対し、RLHFは人間の判断を活用してAIモデルの振る舞いを形成・洗練します。このアプローチにより、AIは人間の価値観や好みに...
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AI
Reinforcement Learning
+4
生成AIワークショップ：将来に備えるキャリアを最速で実現
生成AIワークショップが実践的な学習を提供し、重要なスキルギャップを埋め、AI主導の世界で働くために個人と組織をどのように準備するかをご紹介します。...
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Generative AI
AI Training
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生成エンジン最適化（GEO）
生成エンジン最適化（GEO）は、ChatGPTやBardのようなAIプラットフォーム向けにコンテンツを最適化し、AI生成の応答での可視性と正確な表現を確保するための戦略です。...
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AI
SEO
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生成系AI（ジェネレーティブAI）
生成系AIは、テキスト、画像、音楽、コード、動画など新しいコンテンツを生成できる人工知能アルゴリズムのカテゴリを指します。従来のAIとは異なり、生成系AIは学習したデータに基づいて独自のアウトプットを生み出し、さまざまな業界で創造性と自動化を実現します。...
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AI
Generative AI
+3
敵対的生成ネットワーク（GAN）
敵対的生成ネットワーク（GAN）は、生成器と識別器という2つのニューラルネットワークが競い合い、本物と見分けがつかないデータを生成する機械学習フレームワークです。2014年にIan Goodfellowによって提案され、画像生成、データ拡張、異常検知など幅広く活用されています。...
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GAN
Generative AI
+5