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若年層は水をよく飲む。マイボトルも愛用している。ただし、マイボトルを使った給水には不満がいっぱい――そこに目を付けたのが、アサヒ飲料だ。同社は2024年12月2日に会員制のアプリ連動型ウオーターマネジメントサーバー「WATER BASE(ウォーターベース)」の実証実験を開始。洗練されたデザインのウオーターサーバーで給水すると、専用アプリで給水量を自動で記録できる。26年の本格導入を目指し、水を起点としたプラットフォームへの進化も構想する。 中心の「WATER BASE(ウォーターベース)」を挟み、アサヒ飲料未来創造本部CSV戦略部Sustainable Drinks推進特任部長の鈴木学氏(左)、同本部CSV戦略部長の三浦正博氏(右) アサヒ飲料は、若年層をターゲットとした会員制のアプリ連動型ウオーターマネジメントサーバー「WATER BASE(ウォーターベース)」の実証実験を、2024年1
想起率の高さと売り上げは密接に結びついている。では、競合に圧倒的な第一想起ブランドが存在する場合、2位以下の企業はどうすればよいのだろうか。トライバルメディアハウス 代表取締役社長の池田紀行氏は、特定のセグメントで想起されるブランドを目指すべきだと説く。本記事では業界2位以下のブランドが、想起されるにはどうしたらよいか解説する。 業界2位以下の企業がトップ企業と戦うためには、特定のニーズで想起されることが必要になる(画像/Studios/stock.adobe.com)
2025年度入社の新卒社員の内定式も終わり、多くの企業では人事部を中心に新人社員の受け入れ態勢を整えていることだろう。全社員共通のスキルはもちろん、マーケターに必須の専門スキルをどのように新人に教育していくかは多くの企業にとって悩みの種だ。日経クロストレンドは、24年春に行われた博報堂の新卒社員の新人研修に潜入取材。全貌を明らかにする。 「私たちの班は、課題となったブランドを『いつでもどこでも溶け込める究極の『サブキャラ』」と位置付けました」 2024年5月15日、入社間もない新卒の新入社員が、緊張した面持ちでプレゼンテーションを始める。社則では服装は自由だが、プレゼンの代表者はこの日に備えたスーツ姿だ。 その眼前に座るのは、講師役の先輩社員、博報堂ミライの事業室ビジネスデザインディレクターの伊勢壮太氏。時折、プレゼン内容に愛想よく大きく相づちを打ちながらも、視線は鋭い。 「プレゼン終盤に
私たちは以前にもGPT-4o-miniをファインチューニングして運用しているというお話をシェアして大きな反響いただきました。 上の記事では、GPT-4oの出力を人手で修正(アノテーション)して、GPT-4-miniをファインチューニングする運用をご紹介していますが、蒸留はGPT-4oの出力をそのまま使用するのが大きな違いです。 また、今回の発表の肝は、この蒸留をOpenAIのDashboad上で簡単に行えるようになったことです。 ですが、他社さんでも実際に蒸留を使っているというお話はあまり聞ないので、蒸留の基本とModel Distillationの使い方をご紹介しつつ、使い所と注意点をシェアしたいと思います。 o1-previewとo1-miniが同時に発表されたことを見ても、今後も"高性能で高価なモデル"と"少し性能は劣るが安価なモデル"は(多少の時期の違いがあっても)セットでリリース
Microsoftは2024年10月21日(米国時間)、2024年11月中に「Microsoft Copilot Studio」(以後、Copilot Studio)で「自律型エージェント」構築機能(パブリックプレビュー)と、ビジネスアプリケーションスイート「Microsoft Dynamics 365」で、10の自律型エージェントを提供すると発表した。 Copilot Studioは、対話型AI(人工知能)アシスタント「Copilot」の構築が可能なローコード開発基盤だ。Microsoftは自律型エージェントについて、「AIが主導する世界における新しいアプリだ」とした上で、「全ての組織は、シンプルなプロンプトに回答するエージェントから完全自律型エージェントまでさまざまなエージェントを活用するようになる。エージェントは個人やチーム、または部門部署に代わって、あらゆるビジネスプロセスを自律的
生成AI(人工知能)の精度を高める手法として、大規模言語モデル(LLM)と検索エンジンを組み合わせたRAG(Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成)の利用が盛んだ。ところが米Google(グーグル)によれば、RAGよりも性能を高めやすい手法があるのだという。「メニーショットICL(Many-Shot In-Context Learning)」や「ロングコンテキストICL(Long-Context In-Context Learning)」と呼ばれる手法だ。 「ロングコンテキストICLを利用すると、RAGに比べて性能が12ポイント向上した例も出てきている」。Google Cloudが2024年10月24日に開催した生成AIに関するイベント「Generative AI Summit Tokyo '24 Fall」で、グーグル・クラウド・ジャパンの寳野雄太テク
Last Updated on 2024-11-03 07:50 by admin 株式会社オルツ(東京都港区)は、2024年10月29日、軽量大規模言語モデル「LHTM-OPT」シリーズの最新バージョン「LHTM-OPT2(ラートム・オプト2)」をリリースした。 主な特徴と性能は以下の通り: • RAG(検索拡張生成)精度評価において: WikipediaデータセットでGPT-4oと同等の精度(LHTM-OPT2:91.0%、GPT-4o:90.8%)を達成 東大入試国語科目のRAG関連質問でGPT-4oの94%の精度を達成 • 推論速度: 日本語推論で平均500TPS(トークン/秒) 最大速度796TPSを記録 • ベンチマーク評価: JGLUE(Japanese General Language Understanding Evaluation) Japanese MT-Benchに
身の回りのAIエージェント 実は、私たちの身の回りには、すでにAIエージェントの先駆けとなる存在が数多く存在します。例えば… 「Hey Siri、今日の天気は?」 「Alexa、リビングの電気つけて」 …といった具合に、スマートフォンやスマートスピーカーに話しかけた経験がある方も多いと思います。これらも一種のAIエージェントに該当すると言えます。 そして今、ChatGPTのような生成AIの登場により、AIエージェントは大きな進化を遂げようとしています。 具体的な例を見ていきましょう。 「週末のピクニックの準備を手伝って」という依頼に対して 天気予報を確認し、最適な時間帯を提案 行き先の混雑状況を調査し、ベストなスポットを推薦 持っていくと良い持ち物リストを作成 前日には準備すべき事項を自動でリマインド また、「今日は暑くなりそうだから快適に過ごせるようにして」という指示に対して 気温予測を
導入は簡単でも回答精度を出すことが難しいのが生成AI(人工知能)技術の「RAG(検索拡張生成)」である。第2回ではRAG導入前に企業が陥りがちな落とし穴である「高すぎる期待を放置する」と「十分なデータの前処理をしない」について解説する。 RAGの導入自体は簡単だ。エクサウィザーズの福田政史執行役員AIプラットフォーム事業統括部exaBaseプロフェッショナルサービス部部長は「一見、RAGは簡単そうに見える。実際に仕組みはシンプル」と語る。しかし、RAGの導入効果を出すのに苦労している企業は多い。RAGには陥りやすい落とし穴があるためだ。 落とし穴は主に3つ。(1)高すぎる期待を放置する、(2)十分なデータの前処理をしない、(3)導入後に継続的な改善をしない――である。第2回では(1)と(2)の落とし穴を解説していく。 まず、1つ目の落とし穴である「高すぎる期待を放置する」について説明しよう
近年、生成AIを活用する企業事例が数多く登場しているが、その中でも1歩先を進んでいるのが、大手日用品メーカーの花王と広告代理店の博報堂だ。両社に共通するのは「合成データ」と呼ばれるデータを活用して新しいビジネスを生み出している点にある。そもそも合成データとは何か、花王、博報堂は合成データで、どのようなビジネスを考えているのか。本記事では、国内では数少ない「合成データ」の事例を詳しく解説する。 「合成データ」とは? 近年、生成AI活用の広がりとともに注目されはじめているのが「合成データ(Synthetic Data)」だ。合成データとは、実際に存在するデータにそっくり似せて“人工的に作り出されたデータ”のことだ。 この合成データは「生成AI」のアプローチに非常に似ており、この応用例と考えることもできる。生成AIは、学習したデータを基に“実在しないデータ”を新たに生み出すアプローチであり、この
【悲報】元mixiのCEO、選民意識が酷いと話題に pic.twitter.com/44PIKMBFGN — 𝓞𝓶𝓸𝓬𝓱𝓲 (@ib_kiri) January 7, 2024 え? https://t.co/aUNIZNv2yO — 係長 (@cakari14) December 16, 2024 mixi2!?!!?招待制!?!?!?今平成何年だ!??! — 平和🦋⚓️🍊🌱🦈 (@peace3884) December 16, 2024 mixiが始まった2004年のドル円相場は1ドル101円だそうです — スドー🍞 (@stdaux) December 16, 2024 mixiの足跡のせいで1億総メンヘラ化したからな。またあの時代がやってくるのか…? — あらいちゅー(馬主で大家で占い師) (@araichuu) December 16, 2024 この画像知
トラックで行われている輸送を一部肩代わり JR貨物は2024年12月13日、新たなコンテナ列車の設定や利便性向上などを盛り込んだダイヤ改正を、2025年3月15日に実施すると発表しました。 物流業界ではトラックドライ […] トラックで行われている輸送を一部肩代わり JR貨物は2024年12月13日、新たなコンテナ列車の設定や利便性向上などを盛り込んだダイヤ改正を、2025年3月15日に実施すると発表しました。 拡大画像 JR貨物の車両(画像:写真AC)。 物流業界ではトラックドライバー不足が指摘されており、さらに、世界規模の気候変動が深刻化しているという観点から、トラック等の自動車で行われている貨物輸送を環境負荷の小さい鉄道や船舶へ転換する「モーダルシフト」の要望が高まっています。 そのためJR貨物では、要望の強かった東京~仙台間にコンテナ列車を設定するほか、コンテナ輸送のリードタイ
東京理科大学理工学部情報科学、同工学研究科経営工学専攻、博士(工学)。日米金融機関でのクォンツ実務経験や、金融機関向けコンサルティング会社でのコンサルタント経験を経て、2012年にブレインパッドに参画。卓越したデータマイニング、機械学習、モデリング技術を有し、人数・スキルレベルともに国内有数の当社データサイエンティスト組織を統括した経験があり、現在はプロジェクト等の品質管理やリサーチに従事。論文に「日本株式市場における投資家の取引行動とコスト構造の分析」(経営財務研究、25(1))等がある。 2023年7月より現職。 AI関連ビジネスの収益化は困難か? 株式会社ブレインパッド・山崎 清仁(以下、山崎)XaaSユニットを統括しております上席執行役の山崎です。私の担当する領域は、Rtoaster(アールトースター)を中核にしたプロダクト事業を技術面から支え、サービスの開発や安定した運営を担って
作り方 【作り始める前に】 ●卵の破裂を防ぐため、レシピの水分量、加熱時間、耐熱容器のサイズは必ず守ってください。口がすぼまった形の耐熱容器だと、卵がうまくかたまらなかったり、吹きこぼれの原因になるので絶対使わないでください。 ●電子レンジは600Wのものを基準とし、500Wの場合の時間を( )で表記しています。700Wなら600Wの0.9倍の時間で加熱してください。 ●加熱時間は、電子レンジの機種や卵の大きさによって差があります。レシピの加熱時間を参考に、様子を見ながら加熱し、時間が足りない場合は5秒ずつ長く加熱してみてください。 【卵を割る】 直径7~8㎝、深さ5㎝の耐熱容器に卵を割り入れる。 こんな形の耐熱容器がおすすめ! 【水を入れる】 卵が完全にかぶるくらいの水を静かに注ぎ入れる。 耐熱容器の中で卵が端に寄っていたら、容器を少し回して卵を中央へ寄せる。 【卵黄に穴をあける】
え 1.Suica の当たり前を超える ・ 今までの Suica の当たり前を超え、「Suica アプリ(仮称)」のリリースをはじめ、お客さまに応じた鉄道サービ スや各種の決済機能の検討を順次進め、お客さまに不可欠な移動、決済、地域といった様々な生活シーン における新たな体験や DX の提供を目指します。 〇JR 東日本は、中長期ビジネス成長戦略「Beyond the Border」に基づき、Suica をデジタルプラットフ ォームとするため、今後 10 年間にて Suica の機能を順次グレードアップします。Suica は「移動のデバイ ス」という今までの当たり前を超え、交通、決済だけでなく、地域のお客さまの様々な生活シーンにてご利 用いただける「生活のデバイス」に生まれ変わります。 〇2026 年秋頃にはモバイル Suica アプリによるコード決済機能などの新しい決済体験、2028 年
JR東日本が、今後10年間の「Suica」の新機能構想を発表しました。 「ご当地Suica(仮称)」も計画 JR東日本は2024年12月10日、「Suica」の機能を順次進化させることで、従来の「移動のデバイス」を超えて「生活のデバイス」に変えていく構想を発表しました。 拡大画像 JR東日本は、自動改札機にSuicaをタッチせずに通過できる「ウォークスルー改札」の実現を目指す(画像:写真AC)。 これまで各Suicaの情報はカードや端末で管理されてきましたが、今後、センターサーバー化を進めます。これにより記憶容量が増え、Suicaでできることが大幅に増えます。 具体的には、例えばSuicaは少額決済を想定して2万円までしかチャージ(入金)できませんが、2026年秋頃には、モバイルSuicaアプリを大幅にリニューアルし、コード決済で2万円を超える買い物に対応。また、ユーザー間の送金やクーポン
AIの開発・運用が簡単に行えるようになるGoogleのプラットフォーム「Vertex AI」で、動画生成モデルの「Veo」と画像生成モデル「Imagen 3」のプライベートプレビュー版提供が始まりました。 Introducing Veo and Imagen 3 on Vertex AI | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-veo-and-imagen-3-on-vertex-ai/ 「Veo」は、開発元のGoogle DeepMindが「これまでで最も高性能」と表現する動画生成モデルで、2024年5月に開催されたGoogle I/O 2024でお披露目されました。 自動で1080p・1分超の動画を生成できるAI「Veo」をGoogleが発表 -
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