Copilotの事例

Copilotの活用事例8選とプランごとの特徴について徹底解説

はじめに 近年では、Microsoft製品を利用している企業の間で、Microsoft  Copilotと呼ばれる生成AIが注目を集めています。Microsoft Copilotとは、多くの企業で活用されているOffice製品をさらに便利に使用するためのAIアシスタントです。  Copilotは多くの企業が活用するWordやExcel・PowerPoint・TemasなどのツールをCopilotで大幅に効率化することができます。今後はMicrosoft CopilotがWordやExcelなどのMicrosoft製品に組み込まれる予定となっていて、資料作成やメール作成・データ分析などをAIが自動化してくれるようになります。 一方、自社にMicrosoft  Copilotを導入するときにどのような特徴・費用か知りたい方は多いはずです。Copilotには無料版と有料版のプランが分かれており、使用用途によって機能が異なります。Copilot Pro有料版では、Microsoftアプリとの連携ができるようになり、最新モデルを高速で使用することができます。 そのため、効率化したい業務によって契約するプランや導入目的をしっかりチェックすることが必要です。 そこで今回は、Microsoft  Copilotの特徴や料金体系・活用事例などについて分かりやすく解説します。本記事では、Copilotの活用事例とプランごとの特徴について具体的にご紹介していきます。 Microsoft Copilot(コパイロット)とは […]

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Gan(敵対的生成ネットワーク)とは

GAN(敵対的生成ネットワーク)とは?仕組みや活用事例2選・課題や今後の展望も解説!

はじめに 近年、人工知能(AI)の進化とともに注目を集めている技術のひとつが「GAN(敵対的生成ネットワーク)」です。GAN(敵対的生成ネットワーク)とは、生成モデルと識別モデルが互いに競い合うことで、より高度でリアルなデータを生成する仕組みを持ちます。 画像生成や音声合成、さらには医療やゲーム開発など、さまざまな分野での応用が進む一方で、課題も存在します。 本記事では、GANの基本的な仕組みから実際の活用事例、直面している課題、そして今後の展望についてわかりやすく解説します。AIの最新技術に興味がある方は、ぜひ最後までご覧ください! GAN(敵対的生成ネットワーク)とは GAN(Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク)は、2014年にイアン・グッドフェロー氏によって提案された人工知能(AI)の技術です。このモデルは、2つのニューラルネットワーク「生成器(Generator)」と「識別器(Discriminator)」—が互いに競い合うことで、リアルなデータを生成する仕組みを持っています。 生成器は本物のデータに似せたデータを作り出し、識別器はそれが本物か偽物かを判別します。この対立関係を繰り返すことで、生成器はより精度の高いデータを作り出すことが可能です。 GANは、特に画像生成や動画作成、音声合成の分野で顕著な成果を挙げており、近年ではディープフェイクやデザイン分野への応用も進んでいます。 一方で、GANの学習プロセスは不安定になりやすく、訓練には高い計算能力と精緻な調整が求められます。 このため、より効率的で高精度なモデル開発が課題です。 今後の技術革新によって、新たな応用分野への展開や課題解決への期待が高まっています。  GAN(敵対的生成ネットワーク)の仕組み

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Rag(検索拡張生成)とは

生成AIのビジネス活用で注目されるRAG(検索拡張生成)とは?仕組みや導入のメリット・事例4選を紹介

はじめに 近年、生成AIの進化はビジネスシーンに大きな変革をもたらしています。その中でも特に注目を集めているのが「RAG(検索拡張生成)」です。RAGとは、生成AIの性能を強化し、より正確で有用な情報提供を実現する技術として期待されています。 この仕組みは、AIモデルの学習データだけでなく、リアルタイムの検索結果や外部データベースを活用することで、最新かつ信頼性の高い情報を反映する点に特徴があります。これにより、企業は製品開発やカスタマーサポートなど多くの分野で業務効率化と顧客満足度向上を図ることが可能です。 本記事では、RAGの仕組みや導入メリット、実際の活用事例を詳しく解説し、ビジネスへの応用方法を探ります。 RAG(検索拡張生成)とは RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、生成AIの一種であり、検索機能を統合して情報生成を強化する技術です。従来の生成AIは学習データに基づいて回答を作成するため、最新情報への対応や事実確認が課題とされてきました。 しかし、RAGはAIモデルに外部データベースや検索エンジンを組み合わせることで、必要な情報をリアルタイムで取得し、生成内容に反映させる仕組みを採用しています。 これにより、情報の正確性や信頼性を高めると同時に、更新頻度の高い分野や専門的な分野でも対応が可能です。 例えば、カスタマーサポートでは最新の製品情報を即座に提供できるほか、ビジネスレポート作成時にも最新統計や市場動向を反映した資料作成が行えます。RAGは生成AIの弱点を補い、実務における適用範囲を大きく広げる技術として注目を集めています。 RAGとLLM(大規模言語モデル)との関係性 RAG(検索拡張生成)とLLM(大規模言語モデル)は密接に関連しており、それぞれの特性を活かすことで高度な情報処理と回答精度の向上を実現しています。LLMは大量のテキストデータを学習し、自然言語処理を行うAIモデルであり、文脈理解や文章生成を得意とします。 しかし、LLMは学習データに基づいて情報を生成するため、更新頻度の高い情報や専門的な知識には対応しきれない場合があるのが現状です。 そこでRAGはこの課題を補う役割を担います。RAGはLLMに検索機能を統合し、外部データベースやリアルタイムの検索結果から必要な情報を取り込むことで、最新かつ正確なデータを反映した応答を可能にします。具体的には、RAGは検索クエリを通じて関連する文献やウェブページを取得し、その内容をLLMに提供。LLMは提供された情報を基に生成を行うため、正確性と信頼性が向上します。

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ChatgptとCopilotの違い

ChatGPTとCopilotの違いとは?特徴や6つの活用事例について解説

はじめに 近年ではAI技術の進化により、世界ではChatGPTをはじめとしたさまざまな生成AIが登場するようになりました。その中でもMicrosoft社からリリースされた「Copilot(コパイロット)」は、生成AI技術を活用して、ユーザーの業務を効率化するためのツールです。 これらのツールをビジネスに活用できると、資料作成の要約やルーチンワークの効率化やアイデア出しなどに活躍します。しかし、ChatGPTやCopilotにはそれぞれの特徴があり、自社での使用用途によって異なります。 ChatGPTやCopilotは、情報の新しさやMicrosoft製品を使用する頻度によってそれぞれ得意分野に違いがあるからです。例えば、CopilotはGPT-4で最新情報を知りたいときに取得できる分、ChatGPTは新しいアイデアが欲しいときに使用できます。 自社にChatGPTとCopilotを導入を検討したいけど違いについて知りたい方や業務の生産性を上げたいと気になる方は多いはずです。 そこで、ChatGPTとCopilotの違いについて具体的に解説していきます。本記事では、ChatGPTとCopilotの違いから特徴・6つの活用事例について詳しくご紹介していきます。 Microsoft Copilot とは Microsoft Copilotとは、自然言語処理とMicrosoft AIモデルを組み合わせたチャットベースのアプリです。Copilotは作業ウィンドウを開き、自分の知りたいことをCopilotに伝えるだけで、タスクの実行や情報の検索などを行うことができます。 Copilotは、2023年3月にMicrosoft社で発表され、11月から企業向けに公開が開始されたAIチャットサービスです。Copilotはプロンプトで指示を出し、その内容を基にアウトプットが生成される仕組みです。 CopilotはMicrosoft365を活用するスキルがなくても、高い処理速度で回答することができます。ここでは、Microsoft

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It業界トレンド

2025年注目されそうなIT業界トレンド10選!今後の将来性や課題についても解説

はじめに IT業界は急速に進化を続けており、技術革新がビジネスや生活様式に大きな影響を与えています。2025年も、その勢いは衰えることなく、さまざまなIT業界トレンドが注目されると予測されています。AIの進化やクラウド技術の発展、さらにはブロックチェーンやIoTの普及拡大は、企業の競争力を高める重要な要素となるでしょう。 また、サイバーセキュリティやデジタルヘルスケアといった分野も、今後さらに需要が高まると考えられています。 しかし、新たな技術がもたらす利便性の裏には、倫理的課題やセキュリティリスクといった問題も潜んでいます。 本記事では、2025年に注目すべきIT業界の最新トレンドを紹介し、それぞれの将来性や課題についても詳しく解説しますので、参考にしてください。 2025年の最近のIT業界トレンド10選 2025年のIT業界は、これまで以上に急速な技術革新を遂げる年となりそうです。AIやセキュリティ、環境対応技術といった分野では新たな動きが予想され、これらは私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えることでしょう。 ここでは、IT業界で特に注目を集める10のトレンドをピックアップし、それぞれの特徴や将来性について詳しく解説します。これらのトレンドを把握することで、変化の激しい業界における最新動向を理解し、未来に向けた準備を進められます。 エージェント型AI(Agentic AI) 引用:Botpress エージェント型AI(Agentic AI)は、AIが自律的に意思決定し行動できるシステムとして注目されています。従来のAIが人間の指示を必要とするツールであったのに対し、この技術は目標達成のために独自に計画を立て、実行する能力を持っています。 例えば、カスタマーサービスにおいてエージェント型AIは、顧客の質問を瞬時に理解し、最適な回答を提供するだけでなく、関連する追加情報を提案することも可能です。

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自然言語処理(Nlp)とは

自然言語処理(NLP)とは?業界での10つの活用事例について徹底解説

はじめに 近年では、AIやチャットツールの普及により、人間が利用する日本語や英語などといった言語を理解できる技術「自然言語処理」が広まっています。自然言語処理(NLP)が注目されたのは、SNSやチャットアプリなどでテキストデータが増加したことが理由の一つです。 そもそも自然言語処理(NLP)とは、コンピュータが人間が使用する自然言語をコンピュータが理解し、処理できる技術です。自然言語処理はコンピュータが人間の指示を正しく理解することで、業務の効率化や人材不足の解消など多くの分野で注目を集めています。 インターネット上ではユーザーの興味やニーズに沿ったテキストデータが多数存在するようになり、企業ではマーケティング活動などで役立てることができます。このように企業に自然言語処理の技術を活用すると、これまで人間が紙で管理していた膨大な資料をテキストデータとして分析することが可能です。 しかし、企業で自然言語処理を導入を検討したい方や自然言語処理がどのような技術か気になる方は多いはずです。そこで、自然言語処理の特徴や他社でどのように活用されているか含めて解説していきます。 本記事では、自然言語処理(NLP)の特徴から事例・今後について詳しくご紹介していきます。 自然言語処理(NLP)とは 自然言語処理(NLP)とは、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術です。自然言語処理が発展した背景には、コンピュータの処理能力やネットワーク技術の進歩により、大量のデータを活用できるようになったことです。 例えば、コンピュータに話しかけると異なる言語に翻訳してくれる翻訳技術やチャットボットなどさまざまな技術が進展しています。チャットボットでの自然言語処理は、入力された文章を的確に理解し、それに応じた回答を生成する技術です。 近年ではチャットボットは製品やサービスに対して顧客から問い合わせられた質問に、AIが回答するシステムとして活用されるケースが多いです。チャットボットに自然言語処理の技術を導入することで、人間のような自然な会話をリアルタイムで行えるようになりました。 自然言語処理の技術の一つである「汎用言語モデル」が開発され、「GPT-4」や「BERT」などが発表されました。 このように自然言語処理は人間の言葉を解析し、それを基にさまざまなタスクを自動化することが可能です。自然言語処理はまだまだ進化し続けており、今後はクラウド技術の活用やより精度の高い言語理解の生成が可能になると期待されています。 自然言語処理(NLP)の仕組み 自然言語処理(NLP)とは、コンピュータが人間の言語を理解し、生成するための技術です。自然言語処理では、準備「機械可読目録(辞書)/コーパス」から「形態素解析/構文解析/意味解析/文脈解析」という4つの工程が順番に行われています。

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株式会社エチビーラボ、ハノイ貿易大学主催ワークショップのダイヤモンドスポンサーに!

株式会社エチビーラボは、ハノイ貿易大学主催の「Người trong muôn nghề tại Nhật」(在日ベトナム人のキャリアパス)ワークショップにおいて、ダイヤモンドスポンサーとしてサポートしています。このワークショップは在日貿易大学交友会(FAJ)が主催し、ハノイ貿易大学の学生たちに貴重な知識や視点を提供することを目的としています。 イベントの内容と登壇者 本イベントには、株式会社エイチビーラボの取締役会長であるグエン・フイ・タン氏が登壇し、日本での15年以上にわたる学びと仕事の経験を語ります。参加する学生たちは、IT業界の多様な職種や可能性、さらには活気ある職場環境について深く理解することができる貴重な機会となります。 本イベントの詳細情報 日程:2025年1月9日(木)17:30〜20:00 場所:ハノイ貿易大学(D201教室) 企業の成長戦略と人材育成 株式会社エチビーラボは、テクノロジー企業であり、その核となるのは人材です。現在の人材育成を継続的に行い、今後は新たな才能とのつながりを求めています。2025年には、今回のようなイベントを通じて質と量の両面で人材の成長を促進し、高品質なプロジェクトを提供するための新たな機会を拡大していくことを目指しています。

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Llm(大規模言語モデル)とは

LLM(大規模言語モデル)とは?仕組み・種類・活用事例5選を徹底解説

はじめに 近年、生成AIサービスは急速に進化を遂げ、私たちの日常生活やビジネスシーンにおいて重要な役割を果たすようになっています。特に、ChatGPTをはじめとするテキスト生成型AIは、効率的かつクリエイティブなアウトプットを可能にし、多くの業界で注目を集めています。 その中心に位置するのが、大規模言語モデル(LLM)です。LLM(大規模言語モデル)とは、膨大なデータをもとに学習され、人間のような自然な文章生成や高度な文脈理解を実現します。この技術は、コンテンツ制作やカスタマーサポート、データ分析、翻訳など、多岐にわたる用途で活用されており、AIサービスの中核技術として欠かせない存在です。 本記事では、LLMに関する基本的な知識をわかりやすく解説するとともに、LLMの種類や活用例、さらには代表的な製品についてご紹介します。生成系AIの可能性を最大限に引き出すための第一歩として、ぜひ参考にしてください。 LLM(大規模言語モデル)とは LLM(大規模言語モデル)とは、テキスト認識や生成をはじめとするさまざまなタスクを実行できる人工知能(AI)プログラムです。「大規模」という名前が示す通り、LLMは膨大なデータセットをもとにトレーニングされています。この技術は、特にトランスフォーマーモデルと呼ばれるニューラルネットワークを活用した機械学習によって構築されています。 簡単に言うと、LLMは大量のサンプルを学習することで、人間の言語やその他の複雑なデータを認識・解釈できるコンピュータープログラムです。大規模言語モデルと従来の言語モデルでは、「データ量」「計算量」「パラメータ量」が大きく異なります。 データ量:入力される情報量 計算量:コンピューターが処理する計算量 パラメータ量:確率計算を行うための係数量 さらに、LLMは「ディープラーニング」と呼ばれる機械学習の一種を使用して、文字、単語、文章がどのように構成されているかを理解します。ディープラーニングは、非構造化データの確率的分析を行い、人間の介入なしで内容の違いを認識できるようにモデルを進化させます。 LLM(大規模言語モデル)の歴史 初期の言語処理は、厳密なルールに基づく「ルールベース」のアプローチから始まりました。その後、膨大なデータを活用した「統計的手法」へと移行し、自然言語処理の分野における大きな進化が実現されました。言語モデルでは、人間が使う言い回しや意味を理解した上で、次にどの単語が続くのかを推測します。LLMの開発歴史は以下の表に示します。 発表年

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2025年の年末年始・旧正月休業のお知らせ

お客様、パートナーの皆様各位 平素より格別のご愛顧を賜り、誠にありがとうございます。 さて、弊社では、2025年の年末年始・旧正月にあたり、下記のとおり休業とさせていただきます。 日本法人: ■ お正月 年末年始休業期間:2024年12月30日(月)~ 2025年1月3日(金) 営業再開日:2025年01月06日(月) ■ 旧正月 (ベトナムのテト) 年末年始休業期間:2025年1月27日(月)~ 1月28日(火)

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エイチビーラボジャパンが労働者派遣事業の許可を取得

株式会社エイチビーラボジャパン(以下、エイチビーラボジャパン)は2025年1月1日付で、労働者派遣事業の許可を取得いたしました。 エイチビーラボジャパンは、お客様に信頼できるの人材派遣サービスをご提供するために、昨年より準備を進め申請していました。 今後よりお客様のご要望にお応えできるよう、さらに努力して参ります。 労働者派遣事業許可証 許可番号:派13-317724 労働者派遣事業 許可日 年月日:令和7年1月1日 労働者派遣事業許可証

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