UipathとPower Automate

UiPathとPower Automateの2つを比較|自社に最適なRPAツールを選び方

はじめに 近年では、普段の手動で行っている業務では、ロボットに代行させることができるタスクが増えています。その中でRPAによるデータを別のシステムに転記するようなルーティン業務をロボットに任せるシステムが世界中のトレンドとなっています。 RPAとは、コンピュータ上の作業をロボットによって自動化する技術です。RPAでは、業務を自動化することによって、工数の削減やそれに伴う稼働時間の創出・人的ミスの防止などさまざまな効果があります。一方、自社で細かな単純作業や手作業を自動化したいと悩んでいる方が多いはずです。 特に中小企業・大企業では、膨大な業務量や複雑な基幹システムなどといった業務効率化を妨げる課題が数多く存在しています。そこで、現在のこうした課題を解消する手段として注目されているのがRPAツールPower AutomateとUiPathです。 自社の業務を効率化したいときにどのようなRPAを選べばいいのか分からない方もいるでしょう。RPAツールのPower AutomateとUiPathは多くのユーザーや企業で活用されています。 UiPathは乱雑なデータ処理や音声認識などでの効率化に特化していて、Power Automateはロ―コードでのアプリ開発やワークフローの自動化などを行うことが可能です。この記事では、中小企業や大企業に特化したRPAツール導入のメリットや選び方のポイントなどについて解説します。 本記事では、UiPathとPower Automateの比較について詳しくご紹介していきます。 RPAツールのUiPathとPower Automateとは RPAとは、ソフトウェア上のロボットを利用して定型的なPC作業を自動化するシステムです。RPAツールは経理や人事部門などのバックオフィス業務を効率化するためのシステムとして、働き方改革に取り組む企業などから注目を集めています。 […]

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Deepseek-R1とは

DeepSeek-R1とは?特徴と使い方について徹底解説

はじめに 近年、OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeなどといった多くの生成AIが登場し、性能が飛躍的に向上しています。しかし、それらのモデルの多くは教師あり学習に強く使用されており、学習データの収集やアノテーションには膨大なコストがかかる問題があります。 なぜなら、大規模なモデルの学習には膨大な計算資源が必要であり、アクセスできる分野が限られているからです。クラウド上で高性能な計算資源を長時間利用すると、利用料金も高額になりがちです。 そこで、DeepSeek-R1は、膨大なデータセットで学習することができ、高度な推論能力と文脈理解能力を獲得しています。幅広い専門知識において複雑な質問や曖昧な指示に対して、文脈を正確に把握し、意図に沿った適切な応答を生成することが可能です。 自社でDeepSeekを導入する際、使い方が分からない方や特徴について気になる方が多いはずです。今回は、DeepSeekの特徴と使い方・注目理由まで分かりやすく解説します。 本記事では、DeepSeek-R1の特徴と使い方について詳しくご紹介していきます。 DeepSeek-R1とは DeepSeek-R1とは、中国のAI企業「DeepSeek社」によって開発されただいきぼ言語モデル(LLM)です。このAIモデルは総パラメータ数が6,710億にも及び、動作時には370億のパラメータを使用して運用されることから注目を集めています。 DeepSeek-R1とは、DeepSeekシリーズの最新モデルであり、推論能力に特化した大規模原語モデル(LLM)です。このモデルは、推論能力が優れた設計となっており、OpenAIの最新モデルと同等の性能を持っています。 DeepSeek-R1は、高性能なAIモデルの開発を手がける新興企業として知られ、特に推論 能力に特化したモデルを提供しているのが特徴です。モデルの開発過程は、DeepSeek-V3という基本モデルをべ―スにDeepSeek-R1というモデルが開発されました。 DeepSeek-R1は、通常のAI開発で用いられる教師あり学習を一切行わず、強化学習のみで開発されたのがきっかけです。強化学習で開発されたDeepSeek-R1は、高い推論能力を維持しながら、低コストで利用できる次世代のAIモデルとして世界中から注目を集めています。 このようにDeepSeek-R1は、多くの分野での導入が進められており、企業の業務効率化や学習支援に貢献しています。 DeepSeek-R1の技術的特徴

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Techblog Deepseek

DeepSeekモデルの概要と強化学習の3方法

DeepSeekモデルは、DeepSeekMoEからDeepSeek-V2、DeepSeek-V3とバージョンを経て進化し、現在は推論において優れたパフォーマンスを実現するDeepSeek-R1バージョンに到達しています。DeepSeekのアーキテクチャはすべてMoE(Mixture-of-Experts)アーキテクチャに基づいています。では、DeepSeek-R1はどのようにトレーニングされたのでしょうか? 1. Deepseekの概要 DeepSeek-V3の場合、教師ありファインチューニング(SFT)には、論理的および非論理的データを含む監視データが必要です。これにより、モデルは基本的な質問に答える能力を持ち、多量のデータが必要です。 一方、DeepSeek-R1-Zeroは、教師ありファインチューニング(SFT)をスキップし、モデルに直接強化学習(RL)を適用します。これにより、モデルは継続的な学習を通じて自ら進化し、論理的推論を学習することができます。 DeepSeek-R1-Zero の報酬モデルはルールベースであり、他のアルゴリズムで一般的に使用されるような回答にポイントを与えるモデルは使用しません。報酬は正解に対するものと、サンプルの正しい形式に対するものの2種類に分かれています。 GRPO をトレーニングした結果、DeepSeek-R1-Zero には長い CoT を認証、反映、生成する能力があることがわかりました。このモデルは、正しい答えを出すための注釈付き教師データを必要とせず、RL のみで推論スキルを自動的に開発できます。さらに、RL ステップの反復回数が増えると、モデルは自動的に回答を再検討し、反映し、他の可能な解決策を探索し始め、推論能力が向上します。

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3/12開催ウェビナー振り返り

【3/12開催ウェビナー振り返り】AIエージェントで業務自動化を実現|ビジネスに最適な活用法とは?

2025年3月12日、HBLABは「AIエージェントで業務自動化を実現|ビジネスに最適な活用法とは?」をテーマにウェビナーを開催しました。ご参加いただいた皆様、誠にありがとうございました! AI技術の進化、特にDeepSeekの登場による「スプートニクの瞬間」を迎え、AIエージェントはビジネスにおける新たな可能性を切り開くソリューションとなっています。本ウェビナーでは、AIエージェントの概念や構造、応用事例について詳しく解説し、デモンストレーションを交えてその実用性を検証しました。 ウェビナーの主要ハイライト AIエージェントの概念と構造 自律的に行動計画を立てるAIエージェントの基本要素(LLMコア、プランニング、ツール連携、メモリ)を解説。 マルチエージェントの活用 複数のAIエージェントが協調して処理を行う3つの構造「シーケンシャル型」「階層型」「ヒューマン・イン・ザ・ループ型」を紹介。 実用事例 カスタマーサポート、医療業務、研究開発分野でのAIエージェントの具体的な活用事例を取り上げました。 デモンストレーション カレンダー管理の自動化、ブログ記事作成の自動化をリアルタイムで実演し、実際の運用イメージを共有しました。 本ウェビナーを通じて、AIエージェントが業務自動化の鍵となることを実感していただけたのではないでしょうか? HBLABは今後もAI技術の最前線を追いながら、ビジネスに役立つ情報を発信していきます。 次回のウェビナーもどうぞお楽しみに!

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Deepseekとは

生成AI分野で大注目!DeepSeekとは?使い方や4つの活用事例を紹介

はじめに 近年、生成AIの技術は飛躍的に進化し、多くの分野で活用が広がっています。その中でも「DeepSeek」は、最新のAIモデルを活用した革新的なツールとして注目を集めています。 DeepSeekとは、中国・浙江省の杭州に拠点を置く人工知能(AI)スタートアップであり、2023年に設立されました。オープンソースの大規模言語モデル(LLM)の開発を手掛けており、自然言語処理をはじめとする高度なAI技術を備えています。これにより、企業の業務効率化や個人のクリエイティブな作業を大きく支援します。 本記事では、DeepSeekの基本的な概要から具体的な使い方、さらには活用事例まで詳しく解説します。AIの活用を検討している方は、ぜひ参考にしてください。 DeepSeekとは DeepSeek(ディープシーク)とは、中国の人工知能開発企業であり、オープンソースの大規模言語モデルを開発しています。2023年5月に、梁文鋒(Liang Wenfeng)氏によって設立・運営されています。DeepSeekは、最先端の生成AI技術を搭載した人工知能モデルの一つであり、テキスト生成やデータ解析、対話型AIなど多様な用途に活用されています。 DeepSeekとは、最先端の生成AI技術を搭載した人工知能モデルの一つであり、テキスト生成やデータ解析、対話型AIなど、多岐にわたる用途で活用されています。こうしたニーズに応える形で開発が進められ、多くの企業や個人ユーザーに利用され始めています。 本モデルは、膨大なデータを学習することで高度な言語理解能力を備えており、文章作成や翻訳、要約、データ分析など、幅広いタスクに対応可能です。さらに、カスタマイズ性にも優れており、特定の業務や分野に特化した形で活用することもできます。 DeepSeekが活用する主要技術 DeepSeekは、高度な生成AI技術を活用し、精度の高いテキスト生成やデータ解析を実現しています。その根幹を支えるのが、最新のAI技術であるMoE(Mixture of Experts)、GRPO(Guided Reward

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Aiエージェントとは

AIエージェントとは?仕組みや特徴、8つの活用事例を紹介

はじめに AI技術の進化により、業務の自動化や効率化を支援する「AIエージェント」が注目を集めています。AIエージェントとは、人間の指示に従ってタスクを実行し、データ分析や意思決定の補助など、多様な分野で活用されています。 本記事では、AIエージェントの仕組みや特徴、具体的な活用事例について詳しく解説します。業務の効率化や最適化を目指す企業はもちろん、AI技術に関心のある方もぜひ参考にしてください。 AIエージェントとは AIエージェントとは、人工知能を活用して自律的にタスクを遂行するシステムのことです。ユーザーの指示に従い、情報の収集、分析、意思決定の補助などを行い、業務の自動化や効率化を支援します。 近年のAI技術の進化により、AIエージェントは単なる自動化ツールにとどまらず、対話型AI、予測分析、業務アシスタントなど、幅広い用途で活用されるようになっています。AIエージェントの最大の特徴は、機械学習や自然言語処理(NLP)を活用し、状況に応じた適切な対応が可能である点です。例えば、カスタマーサポートにおけるAIチャットボットは、過去の会話履歴をもとに最適な回答を提供し、継続的に学習しながら精度を向上させます。 また、企業のデータ分析業務では、AIエージェントが膨大なデータを瞬時に処理し、意思決定の支援を行います。さらに、AIエージェントはクラウド環境やIoTデバイスと連携することで、リアルタイムのデータ収集と分析が可能になり、業務の高度な最適化が実現されます。 こうした特性から、ビジネス、医療、教育など多くの分野で導入が進んでいます。今後も、AI技術の進化とともに、AIエージェントの活用範囲はさらに拡大すると考えられます。 AIエージェントの仕組みと特徴 AIエージェントは、人工知能を活用して自律的にタスクを処理するシステムです。その仕組みは、機械学習や自然言語処理(NLP)、強化学習などの技術を組み合わせ、ユーザーの要求に応じて最適な判断を行う点にあります。 また、AIエージェントにはリアルタイムのデータ処理や自己学習機能、タスクの自動化といった特徴があり、ビジネスや日常生活のさまざまな場面で活用されています。 ここでは、その仕組みと主な特徴について詳しく解説します。 AIエージェントの仕組み AIエージェントは、ユーザーの指示に基づき、情報の収集・分析・実行を行うシステムです。その仕組みは、大きく分けて「入力」「処理」「出力」の3つのプロセスで構成されています。

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新オフィスを正式オープン

【オフィス拡張】株式会社エチビーラボ、第5のオフィスを正式オープン!

エチビーラボは組織の急成長に伴い、さらなる業務拡大を図るため、新たに第5のオフィスフロアをオープンしました。これにより、エチビーラボの全市場におけるオフィスフロア数は5つとなり、企業の成長における重要なマイルストーンを迎えました。 2025年2月25日、新オフィスの開設を祝うオープニングセレモニーが開催され、経営陣、エチビーラボメンバー、そして多くの大切なお客様とともに、華やかな雰囲気の中で新たな一歩を踏み出しました。 今回オープンしたオフィスは、最新設備を完備し、快適な職場環境を提供します。100席以上のデスクスペースに加え、大型会議室2室、リラックスエリア、Momcareルーム、そして既存オフィスと統一された音響・テレビシステムを備え、従業員の働きやすさを徹底的に追求しました。 新オフィスの開設は、エチビーラボが今後さらにITO市場での事業拡大を見据え、十分なリソースを確保していることを示すものです。エチビーラボは、日頃よりご支援いただいているお客様、パートナーの皆様、そして全従業員に心より感謝申し上げます。 新しいオフィス空間をぜひご覧いただき、これからも”Grow with the Flow”の精神で前進するエチビーラボのさらなる展開にご期待ください!

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Looker Studioの使い方

Looker Studioの使い方6ステップを徹底解説

はじめに 近年はデータ分析・活用の重要性が高まっており、それに伴いデータを業務に役立てるために分析業務にも力を入れる方が増えています。現代では社会のデジタル化が進み、BIツール・データ分析ツールの必要性が高まりました。 データ分析の結果をもとにした意思決定とビジネス戦略が企業の成長や生存戦略にもつながるため、現代のビジネスにおいて重要なツールです。データをレポート上に分かりやすい形に可視化するのにデータ分析ツールやBI(ビジネスインテリジェンス)ツールを使用する必要があります。 データを分かりやすい形に可視化することで、分析結果に対する理解が進み、他部門や取引先から協力が得られるようになります。 その中でデータ分析ツールの一つ、Looker Studio(旧:Googleデータポータル)と呼ばれるBIツールが注目されています。Looker Studioとは、Google Cloudが提供する完全クラウドべ―スのビジネスインテリジェンス(BIツール)ツールです。 Looker Studioは直感的な操作に特化していて、表やグラフをドラッグアンドドロップするだけで感覚的に使えるのが特徴です。 また、多くのデータソースと連携可能で、複数のデータソースを統合し、視覚的にわかりやすいレポートやダッシュボードを作成することができます。しかし、レポート作成に多くの時間を費やしていて気になる方や自社にLooker Studioを導入したいけど、ツールを使いこなせるか気になる方が多いはずです。 このような悩みを解決するためにLooker Studioの特徴からメリットとデメリット・使い方などについて解説していきます。本記事では、Looker

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2025年日本におけるVadx Japanの新年会議 Hblabが技術とAiの協力促進に貢献

2025年日本におけるVADX JAPANの新年会議・HBLABが技術とAIの協力促進に貢献

2025年2月18日、東京にてベトナムデジタルトランスフォーメーション協会(VADX JAPAN)の新年会議が開催されました。本会議には、VADX JAPANの執行委員会メンバー、在日ベトナム大使館、そしてHBLABを含むベトナムのテクノロジー企業の代表者が参加しました。日本市場における最新の技術動向やAIの進展について議論され、HBLABをはじめとするベトナム企業にとって新たな協力の機会が広がりました。 日本と技術革命・AIとDXの波に乗るHBLAB 日本は現在、AIとデジタルトランスフォーメーション(DX)の導入を加速させており、この変革の波の中で、HBLABの技術力と経験が日本市場でのさらなる成長に貢献できると期待されています。 VADX JAPANの会長であるド・ヴァン・カック氏は、2025年に向けた協会の成長戦略を発表し、AI技術の活用やベトナム企業の市場拡大に向けた取り組みを強調しました。特に、AIエージェントの応用、DeepSeekの可能性の活用、企業向けOpenAIプラットフォームの開発といったテーマが議論されました。HBLABもこの流れを受け、最新のAI技術を活用したソリューションの開発に注力していきます。 HBLABの取り組みと日本市場での展開 HBLABは、これまでAI、ブロックチェーン、クロスプラットフォーム開発など多岐にわたる分野で実績を積んできました。今回の会議では、日本市場におけるAI導入の課題やビジネスチャンスについて深く議論され、HBLABが提供できるソリューションの可能性を再確認しました。 また、VADX JAPANは、会員同士のネットワーク強化を目的としたワークショップや交流イベントを積極的に開催しており、HBLABもこれらのイベントに参加し、知見の共有とパートナーシップの構築を進めています。 VADX JAPANと2025年の行動計画 未来に向けて、VADX

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データ分析プラットフォームとは

データ分析プラットフォームとは?導入メリット、特徴、8つの構築のステップ

はじめに 近年では、多様なデータが存在する現代では、データの収集から加工・分析の一連のプロセスが重要になっています。データには文字や音声・画像・位置情報など、私たちの身の回りには多種多様なデータが存在しています。 データ分析プラットフォームとは、組織が持つ膨大なデータを適切に蓄積から加工・分析できるようにする、データ活用の基盤のことです。 データ分析プラットフォームは、さまざまなデータを収集→統合/管理→加工→可視化→分析→活用するための流れで分析します。この基盤は、企業や組織がデータを効率的に利用し、意思決定をサポートするために不可欠なものです。 しかし、企業で自社の競争力を高めるためにデータやAIをビジネスに活かしていきたいと考えている企業は多いですが、実際にツールやプラットフォームの活用まで至っている企業はまだまだ少ないのが課題です。 現代のIT技術が著しい時代において、大量のデータを市場環境の分析や顧客ニーズの把握などに活かしていくことは、企業にとって自社製品・サービスの改善への課題となっています。 自社でデータ分析プラットフォームを利用する上での業務でのメリットや特徴などを詳しくご紹介していきます。ここからは、データ分析プラットフォームの特徴と8つの構築のステップについて詳しくご紹介していきます。 データ分析プラットフォームとは データ分析プラットフォームとは、ビジネスに関連するさまざまなデータを統合し、分析できる状態にするシステムのことです。企業では日々、顧客情報や売上データなどといったさまざまなデータを管理しています。 しかし、データベースに取り扱うデータ量の増加に伴って、データの時系列や送受信履歴などが散在しがちです。このような課題を解決するためにデータ分析プラットフォームを活用すると、個々のデータを必要に応じて迅速に必要なものを探しやすい状態で管理ができるようになります。 これまで散在されていた膨大なデータはデータ分析プラットフォームであれば、まとめて統合し、現場部門が速やかにデータを活用できるよう整備できます。データを分析するとき、単なるデータストレージのデータではなく、グラフやチャートに起こすことでより明確な決断が可能となります。 このようにデータ分析プラットフォームは、企業が抱える膨大なデータの統合から管理・分析を行い、さまざまなデータソースの情報を一元管理することによってより迅速なデータ分析ができるのがポイントです。 データ分析プラットフォームの導入メリット データ分析プラットフォームは、組織の情報活用をサポートする重要な基盤です。

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