カテゴリー: プロジェクト管理

3月 12, 2024 グレゴリー・エリアス コメントはありません

めまぐるしく変化するオンライン・デートの世界では、人工知能(AI)がゲームを変えつつある。2012年にTinderのような画期的なアプリがリリースされて以来、デートの風景はデジタル革命を遂げ、AIデートは現代のラブストーリーの不可欠な一部となった。今日の出会い系アプリのユーザーは、単に左右にスワイプするだけでなく、有意義なつながり、より良いマッチメイキング、より安全でパーソナライズされた出会い体験を求めている。出会い系アプリにAIを搭載したツールが導入されたことで、従来の出会い系プロフィールは、ダイナミックで洞察力に富んだロマンスへの入り口へと変貌を遂げた。Iris DatingのようなAIデートアプリは、この革命の最前線にあり、洗練されたAIモデルを採用している。

1月 3, 2024 グレゴリー・エリアス コメントはありません

進化を続ける人工知能の世界において、MidjourneyはAIを活用した画像生成の変革勢力として登場した。このジェネレーティブなAIプラットフォームは、デジタル画像の作成と認識方法に革命をもたらし、さまざまな業界の企業にとってかけがえのない資産となっている。Skim AIでは、Midjourneyを日々のワークフローにシームレスに組み込み、その機能を活用して、視覚的に印象的な画像やグラフィックでコンテンツを充実させています。このブログでは、企業がMidjourneyの最先端技術をどのように活用し、ビジュアルコンテンツ戦略を向上させることができるかを掘り下げていきます。あなたの企業がMidjourneyを使ってどのように独自のブランドイメージを作成できるか知りたい方は、遠慮なく弊社チームまでご連絡ください!...

12月 15, 2023 グレゴリー・エリアス コメントはありません

進化を続ける企業調査の現場では、効率的で包括的な情報収集に対する需要がかつてないほど高まっている。先進的な人工知能システムとプラットフォームの登場により、研究者やビジネスリーダーは、調査プロセスを大幅に強化できる強力なツールを利用できるようになった。特にPerplexity AIは、情報検索、アイデア発想、コンテンツ作成など、様々なタスクでビジネスリーダーを支援できる汎用性の高い堅牢なプラットフォームとして登場した。本ガイドでは、Perplexity AIを活用して、徹底的かつ効果的なリサーチを実施する方法をご紹介します。プラットフォームへのアクセスから問題解決能力の最大化まで、詳細なステップバイステップを提供します...

12月 1, 2023 グレゴリー・エリアス コメントはありません

人工知能はその誕生から大きく進化し、単純なルールベースのアルゴリズムから、人間の知能のある側面を忠実に模倣したより複雑なシステムへと変遷してきた。この進化における極めて重要な進展は、マルチモーダルAIの登場である。マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声など複数の種類のデータ入力を同時に処理・解釈する能力によって、従来のAIとは一線を画す。このアプローチは、人間が感覚的な入力を組み合わせて世界と対話する方法をより反映したものだ。様々なタイプのデータを統合することで、マルチモーダルAIは入力に対してより包括的でニュアンスのある理解を提供し、...

10月 4, 2023 グレゴリー・エリアス コメントはありません

今日の技術先進時代において、エンタープライズAIと機械学習は、前例のない効率性と革新的なソリューションを約束し、ビジネスの運営方法を再構築している。しかし、人工知能と機械学習をビジネスプロセスに統合する道には障害がつきものだ。無数のAIプロジェクトがつまずき、目的を達成できずに挫折している。これらの落とし穴を理解することは、エンタープライズ・ソフトウェアにおけるAIモデルや機械学習モデルの変革力を活用することを目指す企業にとって極めて重要である。1.データ管理の不備 データはすべての人工知能モデルと機械学習モデルのバックボーンであり、生成AIを新たな高みへと押し上げる不可欠な燃料の役割を果たす。データは、これらのモデルの学習、...

10月 4, 2023 グレゴリー・エリアス コメントはありません

エンタープライズAIソリューションへの投資は、通常のソフトウェア調達とどう違うのか 進化するビジネステクノロジーの状況において、従来のソフトウェア購入からエンタープライズAIソリューションへの投資へのシフトは、戦略的に必須である。従来のソフトウェア購入のアプローチは、様々なビジネスプロセスを促進するために不可欠なツールを提供し、何十年にもわたってビジネスに貢献してきた。しかし、エンタープライズAIの登場は革命的な変革をもたらし、イノベーション、効率性、戦略的進歩のための前例のない機会を提供する。時代を先取りしようとする現代企業にとって、この変化を理解し、エンタープライズAIを取り入れることは極めて重要である。パラダイムシフト 従来のソフトウェア購入からエンタープライズAIソリューションへの投資への移行を理解することは、企業にとって極めて重要である。

7月 27, 2023 グレゴリー・エリアス コメントはありません

起業家精神はイノベーションによって発展し、この状況に革命をもたらしている最新のプレーヤーが、新興企業向けのAI画像生成です。この驚くべきテクノロジーは、起業家たちに魅力的なビジュアル・アイデンティティを作成し、インパクトのあるマーケティング・キャンペーンを前例のないレベルで簡単かつ効率的に実行する力を与える。AIイメージジェネレーターは、基本的な生産性を高めることで、何が可能かを再定義している。AIイメージジェネレーターは、わずかな時間で高品質のビジュアルを作成する能力を企業に提供し、ビジュアルデザインという時間のかかる作業を効率的で合理的なプロセスに変えます。ユニークなロゴでブランドのビジュアルアイデンティティを洗練させることから、ウェブサイトのデザインやソーシャルメディアでの存在感を高めることまで、AIイメージジェネレーターはクリエイティブのペースと範囲を大幅に向上させることができます。

7月 27, 2023 グレゴリー・エリアス コメントはありません

競争の激しいビジネス環境では、イノベーションを促進するためにアイデア発想のテクニックが最も重要である。うまく実施されたブレインストーミング・セッションの可能性は計り知れず、数多くの創造的なアイデアを生み出し、ビジネスを業界のリーダーへと飛躍させることができる。この領域で特にインパクトのあるツールとして浮上しているのが、ChatGPTやMidjourneyに代表されるジェネレーティブAIモデルだ。これらのAIを搭載したプラットフォームは、アイデアを生み出し、それを処理する方法を変革している。あなたが経営者であろうと、クリエイティブなプロフェッショナルであろうと、AIをあなたのアイデア発想プロセスに統合することは、あなたの創造的な潜在能力を引き出し、やりがいのあるアイデアを生み出す鍵になるかもしれない。では、ブレーンストーミングでChatGPTやMidjourneyを活用するにはどうすればいいのだろうか?5つの革新的な方法を紹介しよう:1....

7月 20, 2023 グレゴリー・エリアス コメントはありません

起業家精神は絶え間ない進化によって定義される分野であり、新興企業向けのAI画像生成は、このダイナミックな状況に新たに加わったものである。無限の可能性を秘めたツールとして、起業家は最先端のテクノロジーを活用し、魅力的なビジュアル・アイデンティティとインパクトのあるマーケティング・キャンペーンを作成することができます。AI画像ジェネレーターを理解する AI画像ジェネレーターは、視覚的に説得力のある画像を作成するために設計された人工知能の強力なアプリケーションです。これらのAIツールは、膨大な画像のデータセットで訓練された洗練されたAIモデルを採用し、ロゴのデザインからマーケティング資料の開発まで、さまざまな目的に役立つユニークなビジュアルを生成します。AI研究と画像生成が交差することで、新興企業にはさまざまな機会がもたらされる。AI画像ジェネレーターを通じて、企業は画像制作を自動化することができる。

7月 18, 2023 グレゴリー・エリアス コメントはありません

クリエイターは皆、革新性とユーザーフレンドリーなデザインを融合させたツールを高く評価している。今週は、このクリエイティブ大国にスポットライトを当てます。アドビについては、オープンAIがChatGPTのローンチで成功を収め、有料ベータ版で幅広いオーディエンスにアピールしたこと、MidJourneyがディスコードを配信メカニズムとして画像生成AIを開発し、「これまでで最も素敵なデザインのAI」を作りたいと最近明らかにしたこと、映画や写真制作のクライアントとの仕事で、画像を生成するワークフローを構築し、ジェネレーティブAIでそれらを操作したことなどから学んだことを応用しています。

6月 29, 2023 グレゴリー・エリアス コメントはありません

  進化し続けるデジタルデザインとクリエイティビティの世界で、アドビは真のパイオニアとして際立っています。Adobe Creative Cloudスイートは、写真編集、グラフィックデザイン、ビデオ制作、Webサイト制作など、数多くの最先端ツールを提供しています。しかし、アドビを真に際立たせているのは、ユーザーフレンドリーなインターフェースデザインへの揺るぎないこだわりです。このこだわりは、グラフィックデザイナーやコンテンツクリエイターなど、アドビ製品を活用してビジョンを実現するすべてのクリエイターに大きな影響を与えています。アドビのソフトウェア開発プロセスのあらゆる側面は、ユーザーエクスペリエンスの最適化に対する深いコミットメントによってもたらされています。このアプローチは、ツールバーの構成から各機能に至るまで、すべてに反映されています。

12月 27, 2022 グレゴリー・エリアス コメントはありません

デジタルトランスフォーメーションへの取り組みを始める前に、CEOがAIを理解する必要がある理由 ビジネスのデジタルトランスフォーメーションにとって、人工知能(AI)技術はどれほど重要なのでしょうか?興味深い統計があります:AIベースのデジタル化は、87%の上級経営幹部にとって最優先事項である。CEOの37%は、COVID-19の流行期にデジタルトランスフォーメーション・イニシアチブに投資した。2022年には、顧客エンゲージメントの70%がAIベースのインテリジェント・システムの影響を受ける。2030年までに、既存の仕事の29%がAIによる自動化によって失われ、13%の新しい仕事がAIの導入によって創出される。最高経営責任者(CEO)は、AIやその他のスマートテクノロジーによって人間の能力をうまく補強することができる。CEOは何をすべきか?

12月 21, 2022 グレゴリー・エリアス コメントはありません

機械学習プロジェクトをリードするための6つのヒント 機械学習とディープラーニングは、もはや単なる誇大広告やバズワードではない。かつてのフロンティア・テクノロジーは、企業や新興企業のテクノロジー・スタックの重要な構成要素へと進化し、ソフトウェア開発を一変させた。機械学習(ML)は企業における意思決定プロセスと絡み合っているため、MLテクノロジー・スタックはプロセスであり、単なる静的なソフトウェアではないことを区別したい。機械学習ソリューションは、適切なデータの可用性と量によって駆動されるため、インフラの構築、維持、改善に関する考え方が変わります。機械学習ソリューションの構築は、このような要因によって単純ではありません。

12月 19, 2022 グレゴリー・エリアス コメントはありません

AIプロジェクトが失敗する6つの理由 AIはどこにでも存在しているように見えるが、現実には多くの企業がAIをうまく導入する上で問題を経験している。MIT SMR-BCGの「Artificial Intelligence Global Executive Study and Research Report」によると、人工知能(AI)に投資している企業の経営幹部10人中7人が、AIによる効果がほとんど見られないと回答している。さらに、AIに多額の投資をしている企業の40%は、ビジネス上の利益を報告していない。これらのプロジェクトに投資された知的頭脳の数、リソース、労力を考えれば、失敗率はそれほど高くはないはずだ。問題は、AIイニシアチブを管理するためのベストプラクティスが守られていないことだ。

12月 15, 2022 グレゴリー・エリアス コメントはありません

AIプロジェクトを始める前にプロジェクト・マネジャーが知っておくべき10のこと AIと機械学習技術は、組織がビジネス・プロセスと業務を合理化する方法を変革している。業界を問わず、企業はデータ主導の成果、自動化されたプロセス、迅速な実装など、AIテクノロジーのメリットを実感している。最近のTechRepublicの調査によると、90%の組織が現在AIプロジェクトに取り組んでいる。しかし、AIプロジェクトの3件に1件しか成功していない。メリットを最大限に活用するためには、プロジェクトマネジャーはAIプロジェクトを実行する前に戦略を計画する必要がある。ここでは、プロジェクトマネジャーが次のAIプロジェクトを開始する前に考慮すべき10のことを紹介する。AIプロジェクトで考慮すべき10のこと...

9月 13, 2022 グレゴリー・エリアス

AIが解決する6つの問題 85%を超えるデータサイエンス・プロジェクトが、テストから本番へと移行できずにいる。誰もが機械学習/人工知能プロジェクトを始めているとしたら、どこで失敗しているのだろうか? この記事を読めば、AIが解決するのに向いている問題の種類に焦点を当てることができるはずだ。AIを使って自動化を進めることで実際に利益を得るためには、適切なデータ、十分なデータ、データポイントで定義できる方法論が必要であり、チームのワークフローの一部にソリューションを適用したり作り上げたりする方法を理解する上で創造的である必要がある。

12月 11, 2020 グレゴリー・エリアス

8 Ways News & Content Companies use A.I. to Save Money and Improve UX テクノロジーの影響を理解する最善の方法は、現在の問題を解決するために実際にテクノロジーを適用した具体例、事例を理解することです。以下は、私たちのクライアントである新聞、雑誌、コンテンツ、デジタルメディア企業が、コスト削減とユーザー・エクスペリエンスの向上のために活用している8つの一般的なAIソリューションです。この記事を読めば、A.I.を活用して拡張可能なプロセスを実装することでコストを削減し、コストを増やすことなくユーザー体験を向上させる方法を理解できるはずだ。AIを活用して自動化を促進し、実際に利益を得るためには、適切なデータ、十分な...

12月 9, 2020 グレゴリー・エリアス

AIが解決する6つの問題 85%を超えるデータサイエンス・プロジェクトが、テストから本番へと移行できずにいる。誰もが機械学習/人工知能プロジェクトを始めているとしたら、どこで失敗しているのだろうか? この記事を読めば、AIが解決するのに向いている問題の種類に焦点を当てることができるはずだ。AIを使って自動化を進めることで実際に利益を得るためには、適切なデータ、十分なデータ、データポイントで定義できる方法論が必要であり、チームのワークフローの一部にソリューションを適用したり作り上げたりする方法を理解する上で創造的である必要がある。

7月 27, 2020 グレゴリー・エリアス コメントはありません

自然言語生成とそのビジネス応用 自然言語生成(NLG) AI著者とロボットが生成したニュースの継続的な探求として、これらのアルゴリズムを駆動する技術のいくつかを探求することは価値がある。人間が書いたように読める文書を生成するように設計されたAIは、自然言語生成(NLG)アルゴリズムに依存している。NLGアルゴリズムは、構造化データから、あたかも人間が書いたかのように読めるテキストを自動生成することを意図している。構造化データとは、次のような文書である:新製品の特徴を説明する製品レポート、オンライン顧客満足度調査の調査結果、財務レポート(ロボット作成者が使用するようなもの)、パーソナライズされた電子メール。

3月 20, 2020 グレゴリー・エリアス

機械学習プロジェクトを始める前にすべき10の質問 データサイエンス・プロジェクトの80%以上が、テストから本番への移行に失敗している。誰もが機械学習プロジェクトを始めているとしたら、どこで間違っているのだろうか?間違いなく、MLソリューションは、大量のデータを収集したり分析したりする業務に携わる人々の効率を向上させる。しかし、そのようなプロジェクトをどのように実施するかという脅威的な考えが、しばしば私たちを遠ざけてしまう。 では、そのような作業にどのように取り掛かればいいのだろうか?象を食べるのと同じ方法だ。チームを率いて標準的なAIプラットフォーム(Skim...

12月 5, 2019 グレゴリー・エリアス

プロダクト・マネージャーのためのトピック・モデリング トピック・モデリングとは?トピック・モデリングとは、自然言語処理(NLP)の一種で、一連の文書内で「トピック」、つまりよく出現する単語や単語のグループを見つけるために使用されます。トピック・モデルは、プロダクト・マネージャが扱う膨大な量のテキスト・データを分類・分析するために不可欠です。例えば、大規模なレビューのセットを分析して、顧客が自社製品について何を言っているのかを知る。

11月 11, 2019 グレゴリー・エリアス コメントはありません

ラベル付けされたデータを保存するための10のベストプラクティス あなたは大きなアイデアを思いついた。あなたはよく本を読み、話し手の口調をラベル付けし、その政治的所属を決定する分類器があれば面白いと考えた。機械学習を使ってこの予測を行うために、あなたはどのように問題を分解し始めるでしょうか?私たちは、民主・共和両党の有権者が信頼する新聞への回答を用いたピュー調査を利用しました。本番用の機械学習モデルの構築を考える前に、データ・パイプラインについて考える必要があります。これは、MLモデルが動作するための基盤であり、強固な基盤がなければ、...

8月 26, 2019 グレゴリー・エリアス コメントはありません

リアルタイム生産モデル - ベンチマークテストとの違いは?リアルタイム生産モデルとベンチマークテストとは?リアルタイム生産モデルとは、生産中に収集されたデータを用いて、現在の生産能力を分析し、将来の生産量を予測することを可能にするモデルです。これは、生産を最適化し、パフォーマンスを「リリース前」に評価するためのモデルであり、パフォーマンス予測ツールであることを意味します。生産モデルにはさまざまな形態がありますが、生産モデリングの手法の1つとして人気が高まっているのが機械学習アルゴリズムです。機械学習アルゴリズムは、過去のデータから学習し、学んだ教訓に照らして現在の生産状況の評価と予測を行うことにより、生産モデルを作成する。