学習ハブ
バランスを見つける：高度なAIが必ずしも会話型製品の答えではないとき
画期的な会話型AI製品の開発競争において、より洗練された技術が自動的により良い結果をもたらすという思い込みがしばしば見られます。しかし、この思い込みは検証する価値があります。様々なAI実装に携わってきた経験から、AIボットを必ずしも機械学習させる必要がない場合もあることに気づきました。 選択肢を理解する 会話型AIソリューションを開発する際に最も重要な決定の一つは、適切なモデルタイプを選択することです。この選択は、製品の機能、制限、そしてリソース要件を根本的に決定づけます。では、2つの主要なアプローチを検討してみましょう。 機械学習モデル これらは最先端のAI技術を体現しています。膨大なデータセットで学習し、複雑なニューラルネットワークを用いて、驚くほど人間らしい応答を生成します。ChatGPT、Claude、Bardといった製品は、このアプローチの好例です。 利点: ニュアンスのあるオープンエンドの会話に対応できる 複数のやり取りにおいて文脈を理解し、一貫性を保つことができる より多くのデータと微調整で継続的に改善する より自然なやりとりを可能にし、台本通りの感覚を少なくします 課題: 開発コストと運用コストが大幅に上昇 かなりの計算リソースが必要 「幻覚」を起こしやすい（もっともらしいが誤った情報を生み出す） トレーニングデータにバイアスが存在する可能性がある 強力な安全対策と監視システムを必要とする 広範囲なテストを必要とする予測しにくい出力 ルールベースモデル これらは、会話型AIに対するより伝統的なアプローチです。事前定義されたルール、決定木、パターンマッチングに基づいて応答を決定します。 利点: 非常に予測可能な出力 開発コストと運用コストの削減 最小限の計算要件 徹底的なテストが容易 定義されたパラメータ内で「幻覚」が発生する可能性はゼロ メンテナンスと更新が簡単 課題: 予期しない入力を処理する能力が限られている 会話が機械的であったり、台本通りだったりする 各シナリオごとに明示的なプログラミングが必要...
バランスを見つける：高度なAIが必ずしも会話型製品の答えではないとき
画期的な会話型AI製品の開発競争において、より洗練された技術が自動的により良い結果をもたらすという思い込みがしばしば見られます。しかし、この思い込みは検証する価値があります。様々なAI実装に携わってきた経験から、AIボットを必ずしも機械学習させる必要がない場合もあることに気づきました。 選択肢を理解する 会話型AIソリューションを開発する際に最も重要な決定の一つは、適切なモデルタイプを選択することです。この選択は、製品の機能、制限、そしてリソース要件を根本的に決定づけます。では、2つの主要なアプローチを検討してみましょう。 機械学習モデル これらは最先端のAI技術を体現しています。膨大なデータセットで学習し、複雑なニューラルネットワークを用いて、驚くほど人間らしい応答を生成します。ChatGPT、Claude、Bardといった製品は、このアプローチの好例です。 利点: ニュアンスのあるオープンエンドの会話に対応できる 複数のやり取りにおいて文脈を理解し、一貫性を保つことができる より多くのデータと微調整で継続的に改善する より自然なやりとりを可能にし、台本通りの感覚を少なくします 課題: 開発コストと運用コストが大幅に上昇 かなりの計算リソースが必要 「幻覚」を起こしやすい（もっともらしいが誤った情報を生み出す） トレーニングデータにバイアスが存在する可能性がある 強力な安全対策と監視システムを必要とする 広範囲なテストを必要とする予測しにくい出力 ルールベースモデル これらは、会話型AIに対するより伝統的なアプローチです。事前定義されたルール、決定木、パターンマッチングに基づいて応答を決定します。 利点: 非常に予測可能な出力 開発コストと運用コストの削減 最小限の計算要件 徹底的なテストが容易 定義されたパラメータ内で「幻覚」が発生する可能性はゼロ メンテナンスと更新が簡単 課題: 予期しない入力を処理する能力が限られている 会話が機械的であったり、台本通りだったりする 各シナリオごとに明示的なプログラミングが必要...
GenAI におけるプロンプト、RAG、微調整: それぞれをいつ使用すべきか?
魅力的な Generative AI (GenAI) の世界を探索しているなら、プロンプト、検索拡張生成 (RAG)、微調整などの用語を聞いたことがあるでしょう。これらのアプローチはそれぞれ、AI を効果的に活用する上で重要な役割を果たします。しかし、どの方法をいつ使用すればよいのか、どうすればわかるのでしょうか。詳しく調べて、混乱を解消しましょう。 プロンプト: 迅速、簡単、柔軟 プロンプトとは、AI モデルにリクエストを伝える方法です。熟練したアシスタントに明確な指示に基づいてタスクを実行するよう依頼することを想像してください。このアプローチは、迅速な応答が必要な場合やタスクが比較的簡単な場合に最適です。 使用する場合: 素早いコンテンツ生成（ソーシャルメディア投稿、アイデアのブレインストーミング） 一般的な情報リクエスト 柔軟性が求められるクリエイティブなタスク（画像やストーリーの作成など） プロンプトには技術的な専門知識は必要ありません。会話をするのと同じで、明確で具体的な質問をすれば、より良い結果が得られます。 検索拡張生成（RAG）：正確で文脈的 RAG は、AI 生成と外部の知識ベースを組み合わせます。これは、AI が参照できる正確で検証済みの事実が詰まった個人用ノートブックを AI に提供するようなものです。 使用する場合: 正確性と事実の正確さが重要になる場合 特定のドメインアプリケーション（顧客サポートや医療アドバイスなど） 最新情報を提供するためにAIが必要となる状況 RAG は、AI 生成コンテンツの精度が気になる場合に最適です。AI...
GenAI におけるプロンプト、RAG、微調整: それぞれをいつ使用すべきか?
魅力的な Generative AI (GenAI) の世界を探索しているなら、プロンプト、検索拡張生成 (RAG)、微調整などの用語を聞いたことがあるでしょう。これらのアプローチはそれぞれ、AI を効果的に活用する上で重要な役割を果たします。しかし、どの方法をいつ使用すればよいのか、どうすればわかるのでしょうか。詳しく調べて、混乱を解消しましょう。 プロンプト: 迅速、簡単、柔軟 プロンプトとは、AI モデルにリクエストを伝える方法です。熟練したアシスタントに明確な指示に基づいてタスクを実行するよう依頼することを想像してください。このアプローチは、迅速な応答が必要な場合やタスクが比較的簡単な場合に最適です。 使用する場合: 素早いコンテンツ生成（ソーシャルメディア投稿、アイデアのブレインストーミング） 一般的な情報リクエスト 柔軟性が求められるクリエイティブなタスク（画像やストーリーの作成など） プロンプトには技術的な専門知識は必要ありません。会話をするのと同じで、明確で具体的な質問をすれば、より良い結果が得られます。 検索拡張生成（RAG）：正確で文脈的 RAG は、AI 生成と外部の知識ベースを組み合わせます。これは、AI が参照できる正確で検証済みの事実が詰まった個人用ノートブックを AI に提供するようなものです。 使用する場合: 正確性と事実の正確さが重要になる場合 特定のドメインアプリケーション（顧客サポートや医療アドバイスなど） 最新情報を提供するためにAIが必要となる状況 RAG は、AI 生成コンテンツの精度が気になる場合に最適です。AI...
The AI Revolution: A Product Manager's Guide to...
In 2017, only 20% of companies were using AI. By 2024, AI adoption grew to 72%, highlighting the rapid advancement and growing importance of AI in business. As a product...
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How to Write an Effective Product Requirements ...
Complete Guide to Writing an Effective Product Requirements Document (PRD) A Product Requirements Document (PRD) clearly communicates what you plan to build, who it’s for, and how success will be...
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Generative AI Business Applications Market Anal...
1. Executive Summary The generative AI market is experiencing explosive growth, with a projected compound annual growth rate of approximately 35% from 2022 to 2030. In 2022, the market was...
Generative AI Business Applications Market Anal...
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LLM ベースのアプリケーションを開発するための適切なモデルを選択する方法
大規模言語モデル (LLM) は、AI アプリケーションの構築方法と操作方法を一変させました。チャットボット、自動コンテンツ ジェネレーター、コード アシスタント、ドメイン固有のソリューションのいずれを開発する場合でも、適切なモデルを選択することが重要な第一歩です。オープンソース (80 億のパラメーター、130 億、700 億、1760 億など) とクローズド ソース (独自の API ベースのソリューションなど) の両方のモデル数が増えているため、適切なモデルを選択するのは困難です。この記事は、要件を評価し、さまざまな LLM オプションを体系的に評価するのに役立つことを目的としています。 1. ユースケースと要件を決定する アプリケーションの種類 会話型 AI : チャットボットや仮想アシスタントには、強力な対話管理機能とコンテキスト追跡機能を備えたモデルが必要になる場合があります。 テキスト生成: 複数のドメイン (マーケティング コピー、クリエイティブ...
LLM ベースのアプリケーションを開発するための適切なモデルを選択する方法
大規模言語モデル (LLM) は、AI アプリケーションの構築方法と操作方法を一変させました。チャットボット、自動コンテンツ ジェネレーター、コード アシスタント、ドメイン固有のソリューションのいずれを開発する場合でも、適切なモデルを選択することが重要な第一歩です。オープンソース (80 億のパラメーター、130 億、700 億、1760 億など) とクローズド ソース (独自の API ベースのソリューションなど) の両方のモデル数が増えているため、適切なモデルを選択するのは困難です。この記事は、要件を評価し、さまざまな LLM オプションを体系的に評価するのに役立つことを目的としています。 1. ユースケースと要件を決定する アプリケーションの種類 会話型 AI : チャットボットや仮想アシスタントには、強力な対話管理機能とコンテキスト追跡機能を備えたモデルが必要になる場合があります。 テキスト生成: 複数のドメイン (マーケティング コピー、クリエイティブ...