はじめに 人事BPOとは、日本語に訳すとBusiness process outsourcingの略で外部業者に委託するサービスです。 これまで自社の人事業務の一部を委託する手法ではなく、経理業務や採用業務などのプロセスを一括して委託できるプロセスです。 BPOは年末調整や福利厚生、給与計算・勤怠管理など時期に合わせて委託することができます。 しかし、人事BPOを選ぶには料金体系やセキュリティ体制がしっかり整備されているか確認することが大切です。 本記事では、人事業務におすすめのBPO5選について詳しくご紹介します。 人事BPOとは 人事BPO（Business Process Outsourcing）とは、人事関連の業務プロセスを外部業者に委託するアプローチです。 BPOは本来、企業の業務プロセスを外部に委託する経営戦略で、業務の効率化を図ることを目的に利用されます。 BPOは業務全般を外部に委託することで、人材の確保や教育など人材配置において必要な場面を柔軟に調整することができます。 […]
はじめに 近年AIの研究が急速に進化が進んでいて、さまざまな業界で活用されるようになりました。 その中で自動運転や生成AIなどといったマルチモーダルAIの技術が最新の技術として使われています。 マルチモーダルAIとは、テキストや画像などの複数のコンテンツを一度に処理することができる技術です。 マルチモーダルAIは工場や会計、顔認証技術などビジネスでの活用が期待されています。 本記事では、マルチモーダルAIの特徴からメリット、事例について詳しくご紹介していきます。 マルチモーダルAIとは マルチモーダルAIとは、テキストや画像・動画・自然言語など複数の種類のデータを一度に処理できる技術です。 ここで使われる「モーダル」という言葉は、入力情報の種類を意味しており、2種類移行の情報を入力したものをマルチモーダルAIと呼びます。 マルチモ―ダルAIはディープラーニングという機械学習技術により、複雑なデータを同時に理解できるのが特徴です。 例えば、テキストや動画を組み合わせることで、動画解析や画像とテキストの関連性分析などを実現することができます。 これは人間が視覚や聴覚を活かして情報を得ている状態に該当します。音声とテキスト間を組み合わせて、特定の人物が話しているかのような音声出力を生成することが可能です。 そのため、マルチモ―ダルAIでは情報の組み合わせにおいて完成度の高いコンテンツを生成することができます。 マルチモーダルAIが生まれた歴史
はじめに 生成AIとは、機械学習の一種で、与えられたデータを新しく生成する能力を持つ技術です。 生成AIは、入力されたプロンプトの規則性や構造を学習し、テキストや画像・動画などのコンテンツをわずか数秒で生成できるのが特徴です。 しかし、膨大なデータを手間をかからず生成できる半面、社会生活や仕事面などに影響を与えています。 社会生活では新しいテキストや画像を生成できるため、フェイクの情報を発信される可能性があるからです。 本記事では、生成AIの特徴とビジネスで活用されている事例についてご紹介していきます。 生成AIとは 生成AI（別名ジェネレーティブAI）とは、文章や音声などのデータを学習し、新しい情報を生成するAIです。 テキストや画像、動画など多岐に渡るコンテンツを数秒で学習し、まるで人間が作ったかのような新しいデータを生成することができます。 例えば画像生成では、ユーザーが作成したい画像のイメージをテキストで入力するだけで、自動で作成してもらうことが可能です。 従来のAIとの違いは、構造化されていないデータを基に学習することです。 生成AIでは、定型文での回答が用意されていない場合でも自ら回答を生成できるようになるため業務にも活用することができます。 生成AIを活用するメリット 生成AIは、人間がAIにデータを生成する際の時間を数秒程度で生成することができます。
生成AIとは？ビジネスで活用されている事例を解説 続きを読む
ChatGPTは、人工知能（AI）の分野で革新的な技術の1つです。その性能と利用可能性は、学習データの品質と量に直接影響されます。この記事では、ChatGPTの学習データのアーキテクチャ、メリット・デメリット、その入手方法とChatGPTのビジネス活用について探求します。 ChatGPTとは ChatGPTとは、OpenAIによって開発された自然言語処理モデルの一つです。このモデルは、大規模なテキストデータセットを使用してトレーニングされ、人間のように自然な対話を行うことができます。 ChatGPTは、言語理解と生成の能力を持ち、さまざまな応用分野で活用されています。例えば、チャットボットや仮想アシスタントとしての利用、文章の自動生成、言語理解タスクの解決などに役立ちます。 このモデルは、深層学習技術を基盤としており、大量のデータからパターンや文脈を学習し、その知識を活用して言語処理を行います。ChatGPTは、インターネット上の様々なコンテンツから学習されたため、幅広いトピックに対応する能力を持っています。 ChatGPTは、人間との対話や文章生成において高い性能を発揮し、その応用範囲は広がる一方です。今後も、より高度な自然言語処理モデルの開発と活用が期待されています。 ChatGPTに自社データを学習させるメリット・デメリット 自社のデータをChatGPTに学習させることには、いくつかのメリットとデメリットがあります。 メリット カスタマイズされた応答 自社データを用いてChatGPTを学習させることで、カスタマイズされた応答を提供することができます。自社の製品やサービスに関する質問に対して、より適切な回答を生成することが可能です。 業界特有の知識の獲得 自社の業界に特化したデータを用いてChatGPTを学習させることで、業界特有の知識や用語を理解し、それに基づいて会話を行うことができます。これにより、顧客とのコミュニケーションがより効果的になります。 データのセキュリティ
ChatGPTの学習データのアーキテクチャ・ビジネス活用を解説 続きを読む
4月17日（水）、HBLABベトナム本社で、HBLABと5Dおよびデジタルツイン技術の世界的リーディングカンパニーであるIAANとの間で販売代理店契約の締結式が行われました。IAANは現在、半導体、画面、バッテリーなど、サムスン電子の全部の工場にデジタルツインソリューションを提供しています。HBLABは、デジタルツイン製品の開発・販売におけるIAANの戦略的パートナーとなった最初のベトナム企業となり、光栄に思っています。 HBLAB本社で行われた締結式にIAANのCEOおよび取締役が出席しました。締結式で、「IAANは革新的なソリューションを通じて業界をリードすることを目指しており、将来的にはHBLABとの協力を通じて世界有数の企業の技術とサービスを提供したいと考えています。」とIAANの取締役であるLee Seung Ho氏は強調しました。 HBLABは、デジタル・ツインが近い将来に大きな成長が見込まれるIoT技術であることから、今回の協力に大きな期待を寄せています。この協力を通じて、HBLABはIAANのような大企業向けにアプリケーション、ディープラーニング技、マネージドサービスなどの領域でより多くの経験を積むだけでなく、韓国市場でのさらなる機会を得ることができると思っています。 ▸IAAN株式会社に関して IAANは、韓国の企業であり、5D建設、リバースエンジニアリング（英: reverse engineering）、設計とシミュレーション（英: simulation）、工場向けソリューションの提供に特化した企業です。 IAAN(株）のウェブサイト ▸株式会社HBLABに関して HBLABは、ベトナムのIT企業であり、ITアウトソーシングおよびマネージドサービスの提供、および小売り、フィンテック、製造、物流業界などの顧客向けに技術ソリューションの提供に特化した企業です。 HBLABの韓国市場のウェブサイト
HBLABとIAAN（株）、デジタルツインの販売パートナーになることを発表 続きを読む
人工知能（AI）の生成仕組みは、近年急速に進化しています。これは、様々な分野で革命をもたらし、私たちの生活に革新的な変化をもたらしています。AIの生成は、機械がデータから新しい情報やコンテンツを生成するプロセスを指します。このプロセスは、自然言語処理（NLP）、画像生成、ビデオ生成など、さまざまな方法で行われます。 AI生成とは AI生成の定義 生成AIとは、人工知能（AI）の一種であり、人間のように新しいデータを生成することができる技術です。これは、機械学習の分野において革命的な進歩をもたらしています。生成AIは、新しい画像、テキスト、音声などのデータを生成することが可能であり、その応用範囲は広範囲にわたります。 AIがコンテンツを生成する方法 AIがコンテンツを生成する方法はいくつかあります。その中で主な方法を以下に示します。 教師あり学習: 教師あり学習では、AIに正解データを与えて学習させます。例えば、文章の生成の場合、AIに文章のペア（入力とそれに対する正解）を与え、そのパターンを学習させます。その後、新しい入力が与えられた際に、学習したパターンに基づいて新しい文章を生成します。 教師なし学習: 教師なし学習では、正解データを与えずにAIを学習させます。代表的な手法としては、クラスタリングや次元削減などがあります。これらの手法を用いて、データの構造やパターンを学習し、それを元に新しいデータを生成することができます。 強化学習: 強化学習では、環境との相互作用を通じて報酬を最大化するようにAIを学習させます。生成タスクでは、AIが生成したコンテンツがどれだけ良いかを評価し、報酬を与えることで学習を行います。この方法では、試行錯誤を通じて最適なコンテンツを生成することが可能です。 転移学習: 転移学習では、あるタスクで学習された知識を別のタスクに転移させます。例えば、大規模なデータセットで学習された言語モデルを、特定のドメインやタスクに転用して文章の生成を行うことができます。
情報処理推進機構（IPA）が日米企業アンケート調査結果の経年変化や最新動向、国内DX事例の分析に基づいて、DXの取り組み状況の概要や課題、取り組みの方向性などを解説した「DX白書2023」が、「DX白書2021」の続編として公開されました。 同ホワイトペーパーの目次は以下の通り。 第1部 総論 第2部 国内産業におけるDXの取組状況の俯瞰 第3部 企業DXの戦略 第4部 デジタル時代の人材 第5部 DX実現に向けたITシステム開発手法と技術 付録 ◾ダウンロード
IPAの「DX白書2023」DX白書2023を読む！ 続きを読む
初めに UAT（User Acceptance Test）とは、ソフトウェアが仕様要件を満たしているか本番環境に近い環境で問題なく動作するかを検証するテストです。 システム開発において、コンポーネントテスト、結合テスト、システムテスト、受け入れテストの4つの段階に分けられています。 受け入れテストの目的は、開発者側のテストをレビューするだけでなく、実際の利用環境で問題がなく動作できるか確認することです。 システムの完成から稼動までのスケジュールを立てる必要があり、検証すべき機能の優先度をしっかり決める必要があります。 本記事では、UATの特徴とテストの実施手順についてご紹介していきます。 UATとは UAT（User Acceptance Test）とは、完成したシステムやソフトウェアがユーザーのニーズを満たしているか受入れの判定するテストです。 UATは別名、受け入れテストと呼ばれていて、顧客がシステムの要件やビジネスプロセス・バグがないかなどシステムのリリース前に行われます。 本番環境では、テストの計画→テスト環境の構築→テスト実施の流れで実施します。
UATとは？テストを成功するための実施手順をご紹介 続きを読む
今回のHBLABジャパンでの企業見学ツアーは初めての開催であり、HBLABジャパンの企業見学ツアーに登録して、一緒に以下の体験をしましょう。 ・HBLABジャパンのオフィス見学。 ・HBLABジャパンでのキャリアパスを理解し、人脈を築く。 ・HBLABの役員と文化や職場環境について話し合う。 ・弊社からプレゼントを受け取る。 今回のツアーは次の方々を対象としています。 ・東京で情報技術業界に従事し、キャリアアップを目指す方々。 ・日本におけるベトナムITコミュニティーとの関係を一層深めたい方々。 ・HBLABの特別な文化や若々しい環境に興味がある方々。 【企業見学ツアーの概要】 ◾申し込み方法: 企業見学ツアー開催の申し込みフォーム ◾日時：2024年5月25日（土） ◾会場：HBLABジャパンのオフィス
【HBLABジャパン】企業見学ツアー開催のお知らせ 続きを読む
近年、AI技術の進化は目覚ましいものがあります。特に自然言語処理（NLP）の分野では、強力なモデルが次々と登場しています。本記事では、その中でも注目される「Gemini 1.5 Flash」と「GPT-4o」について比較し、どちらがどのような点で優れているのかを詳しく解説します。 1. Gemini 1.5 Flash Google I/O 2024で、GoogleはGemini 1.5 Flashの更新を発表しました。このモデルの魅力は、APIで提供される最速のGeminiモデルであり、Gemini 1.5 Proよりもコスト効率が高く、それでも非常に高性能である点です。
GoogleとOpenAIの最新モデルであるGemini 1.5 FlashとGPT-4oの比較 続きを読む
