
LLMの導入・改善効果をA/Bテストで測定できる?指標設定から実施手順、分析の流れを徹底解説!
LLM導入の成功には、効果の不確実性やコスト構造を乗り越えるため、感覚ではなく客観的なデータに基づくA/Bテストでの効果測定 比較対象は「導入前後」だけでなく、...
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LLM導入の成功には、効果の不確実性やコスト構造を乗り越えるため、感覚ではなく客観的なデータに基づくA/Bテストでの効果測定 比較対象は「導入前後」だけでなく、...

LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...

AI(人工知能)が読み込んだ画像を認識して処理を行うためには、その読み込んだ画像が何であるのかをAIが理解する必要があります。この画像認識を行うために、AIにと...

教師データはAIモデル、特に教師あり学習の精度を左右する根幹であり、「問題と正解」のセットで構成 高品質な教師データ作成には、課題設定からデータ収集、前処理、正...

LLM導入の投資対効果(ROI)を測るにはAPI利用料や開発費といった直接コストだけでなく運用保守やデータ準備などの「隠れコスト」も投資(I)に含める リターン...

生成AI、特にLLM(大規模言語モデル)の活用で頻繁に耳にするハルシネーション(幻覚)とは、AIがもっともらしい(まるで正しいかのような)嘘を生成する自称を指し...

AI駆動開発は、AIがコード生成やテストを補助するだけでなく、企画から運用まで開発ライフサイクル全体に関与 開発スピードの向上、ヒューマンエラー防止、エンジニア...

アノテーション自動化は、単純なラベリング作業だけでなく、学習に有効なデータをAIが選ぶ「対象選定」やラベリング結果をチェックする「品質管理」の工程も効率化 パタ...

生成AIを活用する上で、プロンプティング技術の重要性が増しています。その中でも注目を集めているのが「Chain-of-Thoughtプロンプティング」です。この...

近年、生成AI(ジェネレーティブAI)はさまざまな業界で急速に活用され、業務効率化やクリエイティブ領域に貢献しています。 製造業では熟練技能の数値化、建設業では...