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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データ分析とは

データ分析とは?おすすめのデータ分析ツールと5つの活用事例について解説

はじめに データ分析とは、あらゆる方法でデータを収集し、集めた大量のデータを整理・加工・分類したのちに、分析を行うプロセスです。 データ分析を行う目的は、データという根拠に基づいて、透明性が高い意思決定をすることです。現代ではユーザーの価値観が多様化し、ビジネスの市場が加速している現代において、データ分析の重要性は非常に高いです。 しかし、自社でデータ分析の導入や特徴について具体的にどのような意味なのか気になる方は多いはずです。データ分析を効果的に行うには、解決したい課題からデータ分析の目的を明確にし、適切な手法を選択することが重要です。 そこで、今回はデータ分析の意味から特徴を含めて、これからデータ分析でビジネスの活用を検討している方向けに解説していきます。本記事では、データ分析の特徴とおすすめのデータ分析ツール・活用事例について詳しくご紹介します。 データ分析とは データ分析とは、さまざまな方法でデータを収集し、整理や加工・統合した後に分析を行うことです。 データ分析は、主にビジネスや医療・科学研究など幅広い分野で活用されています。例えば、売上データの分散が大きい場合、売上の変動が激しいことを示しています。この情報をもとに、企業はリスクを軽減するための戦略を立てることができます。 具体的には、売上が不安定な商品に対してプロモーションを強化したり、在庫管理を書くことで、安定した収益を確保することが可能です。 これにより、企業は新たなビジネスチャンスを見つけたり、競争優位性を高めるための戦略を立てることができます。 このようにデータ分析とは、企業はかつ迅速な意思決定を行うことができ、競争力を高めることができます。 データ分析の種類 データ分析の種類 データの特徴

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【終了セミナー】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?

本ウェビナーについて 本ウェビナーでは、AIエージェントの概念や進化を解説し、業務自動化への活用方法をご紹介します。さらに、AIエージェントの構造や代表的なフレームワーク・クラウドサービスについても解説し、業務に最適な選択肢を見つけるお手伝いをいたします。 また、実際の活用事例を通じて、導入による効果や課題についてもご紹介します。AIエージェントの最新動向にご興味のある方は、ぜひご参加ください。 こんな方におすすめ AI エージェントを理解して積極活用するための基礎知識を得たい方 AIエージェントの最新動向や活用事例からヒントを得たい方 社内のDX推進や業務効率化、生産性向上、コスト削減に興味がある方 プログラム 15:00~15:10 AIエージェントの概念と進化 15:10~15:30 AIエージェントの構造と代表的なフレームワーク 15:30~15:45 実際のユースケース 15:45~16:00 質疑応答 ウェビナー資料のダウンロードはこちら

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Ai研究所とMou

エイチビーラボ、ベトナム国家大学ハノイ校工科大学のAI研究所とFactory Labを共同設立

2025年2月14日、株式会社HBLAB(以下、エイチビーラボ)とベトナム国家大学ハノイ校工科大学のAI研究所(以下、AI研究所)は、AI人材の育成、技術開発、応用研究、および専門家派遣を目的としたFactory Labの設立に関する正式な了解覚書(MOU)を締結しました。 この提携により、エイチビーラボはAI研究所と協力し、研究室を設立し、実践的な知見を提供するとともに、技術的および財政的なサポートを行います。一方、AI研究所は専門家を派遣し、学生がラボで実習を行い、エイチビーラボとともに研究・製品開発を進める環境を提供します。この取り組みの目的は、学生に実用レベルの最新技術へアクセスする機会を増やすことに加え、新しいAI技術を活用したソリューションや製品の開発を加速させ、ベトナム国内および国際市場へ展開することにあります。 当面、AI研究ラボでは以下の技術分野に特化した研究開発を行います: 生成AI(Generative AI) 基盤モデル(Foundation Model) マルチモーダルモデル(Multi-modal Model) エキスパートシステム(Expert System) これらの技術を活用し、小売業、教育、製造業などの分野における企業の課題解決を目指します。さらに、今後5年間で、共同研究の成果をパッケージ化し、エイチビーラボが展開する市場での商業化を目指します。 この提携の一環として、エイチビーラボはAI技術を活用したデジタル製品開発を推進するため、30万米ドル(約4億5,000万円)を投資する予定です。一方、AI研究所は20名の教員・学生を派遣し、実際のビジネス課題を学びながら、具体的な開発ロードマップに沿って製品を開発します。この活動への参加により、学生は大学の枠を超えた実践的なプロジェクトに携わる機会を得るだけでなく、企業の業務環境やワークフローを体験することで、将来のキャリア形成にもつながると期待されています。

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