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 […]
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
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 1. 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。 2. AIがコンテンツを生成する方法 AIは、大量のデータを学習し、そのパターンを理解することでコンテンツを生成します。生成AIは、文脈を理解し、自然な文章や画像を生成する能力を持っています。 3. AI生成モデルの種類
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。
2024年4月24日（水）～4月26日（金）の3日間、東京ビッグサイトで開催される第33回JAPAN IT WEEK【春】に出展いたします。 弊社ブースでは、以下のソリューションをご紹介いたします。 小売や金融、教育、HRなど様々な業界向けのDX化ソリューション チャットGPTを中心としたAI導入ソリューション その他のシステム開発に関するお問い合わせや相談希望にも対応させていただきますので、ご来場の際にはぜひ弊社ブースまでお立ち寄りください。 ★無料GPTデモパッケージを実施中★ AIエキスパートによる無料コンサルティング お客様のデータでトレーニングされたチャットボット
オフショア開発とは、海外の子会社や開発会社にシステム開発や運用保守などの業務を委託する開発手法です。 海外ではアメリカと中国、ベトナムといった国がそれぞれオフショア開発を行う会社が増えてきます。 その中でベトナムがIT企業の経済成長が盛んな理由は、人材の教育を推進していることが挙げられます。 スマホアプリ開発やソフトウェア開発などは日本で請け負うことが一般的ですが、ベトナムでは先端技術の高度なレベルを持った人材が多いのが特徴です。 オフショア開発では、製造業やソフトウェア業界、物流業界など幅広い業界のシステムの開発の成功事例が増えています。 しかし、オフショア開発を行うにあたって、日本とベトナムでの言語と文化的な壁があるのが課題となっています。 本記事では、ベトナムでオフショア開発を成功させる方法についてご紹介していきます。 オフショア開発とは オフショア開発とは、英語に訳すとOffshore Developmentと呼ばれる海外のIT企業・子会社にインフラ構築・システム開発などの業務を委託する開発手法です。
初めに 近年、Deep Learning（ディープラーニング）は、人工知能（AI）や機械学習の分野において驚異的な進展を遂げています。この技術は、多層のニューラルネットワークを使用して、大量のデータから特徴を自動的に抽出し、複雑な問題を解決する能力を持っています。本記事では、ディープラーニングの概要、特徴、種類、およびその応用分野について詳しく説明します。 Deep Learning（ディープラーニング）とは？ ディープラーニングは、人間の脳の仕組みに触発されたアルゴリズムやモデルを使用して、大規模なデータセットからパターンや特徴を学習する技術です。ディープラーニングの中心的な概念は、多層のニューラルネットワークを用いて、複雑な非線形関係をモデル化することです。 ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な領域で驚異的な成果を上げています。特にディープラーニングは、伝統的な機械学習手法では難しかった高度な特徴の抽出や問題の複雑性に対処するのに非常に有効です。また、大規模なデータセットを用いることで、ディープラーニングモデルは高い精度で予測や分類を行うことができます。 ディープラーニングの主な特徴 ディープラーニングの主な特徴は以下となります。 多層のニューラルネットワーク
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
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。
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。
