技術紹介

OpenAIとAzure OpenAIでChatGPTのAPIのパフォーマンスを比較!

こんにちは、AITCの小川です。普段は、様々な企業様から預かったデータの統計的な分析や、AIモデル構築をする業務に携わっています。 今回はタイトルにあるようにChatGPTのAPIについての話をします。 今回記事の目的 ChatGPTを利用するには一般的にWebUIのCh…

社内データを利用したChatGPTの回答精度検証と改善方法

こんにちは、AITCの小川です。普段は、様々な企業様から預かったデータの統計的な分析や、AIモデル構築をする業務に携わっています。 今回は社内データを利用したChatGPTがどれくらいの精度で質問に回答できるのか検証します。 想定読者 社内データを利用し…

Azure OpenAI ServiceとAzure App Serviceを利用したアプリケーションのアーキテクチャ設計のポイント

こんにちは。ISID AIトランスフォーメーションセンターの山田です。 本記事では、Azure OpenAI ServiceとAzure AppServiceを利用したアプリケーション開発に当たってのアーキテクチャ設計のポイントを、通信経路の選択やスケーラビリティ、監視の観点から紹…

データ活用によって離脱・解約を防ぐ!生存時間分析のご紹介 #2

こんにちは、AITCの小川です。 以下、前回のコラムに続く内容で、統計的モデルを使用した生存時間分析について解説します。 前回の記事を読んでいらっしゃらない方は、前回の記事を先に読んでから本記事を読み進めることをおすすめします。 isid-ai.jp 統計…

Azure OpenAIサービスによる社内QAシステムの構築方法を紹介

はじめに ISID AITCに所属しております、ファイサルです。本記事では、Azure OpenAIサービスを活用して、社内の質問応答(QA)システムを構築してみました。この記事では、構築手順や結果について簡潔にご紹介いたします。 背景と目的 最近話題になったChatG…

[JSAI2023] XAIの判断根拠から文章分類モデルの精度改善ってどうするの?

こんにちは! AI製品開発チームの太田です。 2023年6月6日から開催されている人工知能学会全国大会2023にて、8日に私が発表した内容について紹介します。 説明可能なAIの判断根拠を、意思決定の支援に活用している方も多いと思います。 今回、判断根拠の不確…

データ活用によって離脱・解約を防ぐ!生存時間分析のご紹介 #1

こんにちは、AITCの小川です。普段は、様々な企業様から預かったデータの統計的な分析や、AIモデル構築をする業務に携わっています。 今回は生存時間分析について解説します。 生存時間分析という名前ですが、生死に関わる生存時間に限らず様々な事象に応用…

社内データを使ったChatGPT利用のための準備:SharePointのファイルをベクトルデータベースに保存する方法

はじめに ISID AITC所属の後藤です。 本記事では、タイトルの通りSharePoint上のデータをChatGPT(Azure OpenAI Service)で利用できるようにベクトルとしてストレージに保存するシステムを紹介します。 背景 昨今ChatGPTの活用がビジネスの現場で注目されて…

Azure OpenAI Serviceを使用して文章を分類する ~GPTを用いた少数例つき&クラス説明付き分類編~

はじめに ISID AITCに所属しております、阿田木です。 本記事では、下記の記事で紹介されている、4.少数例つき分類(Few-Shot Learning)と5.クラス説明付き分類(k-shot Learning with Class Explanation)をピックアップして解説を行います。 isid-ai.jp …

Azure Open AI Serviceを使用して文章を分類する ~GPTを用いたゼロショット分類編~

はじめに ISID金融ソリューション事業部から兼務でAITCに所属しております、若本です。 本記事では、下記の記事の中から、3.ゼロショット分類(Zero-Shot Learning)についてピックアップして解説を行います。 isid-ai.jp 具体的なタスクとしては、Azure Ope…

BERTの学習 対 GPTの生成 文章分類で精度が高いのはどちらか

TexAIntelligenceに搭載されている事前学習済みモデルISID-BERTをファインチューニングした場合と、学習を行わずにGPT系の生成を行った場合、分類タスクにおいてどちら方が精度が出るのかを自社データで検証します。 はじめに TexAIntelligence ベースライン…

物体検出AIをビジネス適用するための手順は?4ステップでご紹介

こんにちは、AITCでデータサイエンティストをしている小川です。普段は、様々な企業様から預かったデータの統計的な分析や、AIモデル構築をする業務に携わっています。 画像認識の1つである物体検出において、AIをビジネス適用する際の流れを題材に、以下を…

Conformal Prediction はどんな予測手法?

こんにちは! AI製品開発グループの太田です。 このブログは技術紹介になります。 いきなり本題ですが、需要予測や医療画像の分類は、予測の精度がコストや人命に大きく関わります。 こういったタスクは分類による業務の完全の自動化ではなく、人とAIの協調…

Kaggleはどう実務やスキルアップに役立つか

こんにちは、AITC 製品開発グループ Kaggle Masterの阿田木です。 私は現在、業務でAI製品の開発に携わっております。AIをビジネスに活かすために、自己研鑽や自身のスキルを磨くことにも注力しております。 そんな私の趣味は、Kaggle等のデータサイエンスの…

効果検証における注意すべき点 ~因果グラフ編~

この記事を読むとわかること メールマーケティングの売上向上の効果検証などビジネス上では様々なところで効果検証を行うことがありますが、効果検証を正しく行うことは非常に難しいです。 間違った効果検証を少しでも減らすために、この記事では効果検証を…

効果検証における注意すべき点 ~実践編~

この記事を読むとわかること メールマーケティングの売上向上の効果検証などビジネス上では様々なところで効果検証を行うことがありますが、効果検証を正しく行うことは非常に難しいです。 間違った効果検証を少しでも減らすために、この記事では効果検証を…

効果検証における注意すべき点 ~概念編~

キーワード 効果検証、マーケティング、 この記事を読むとわかること ほとんどの企業において売上などのKPIの目標値を達成するため日々業務に取り組んでいます。 そしてKPIの目標値を達成するため、何かしらの施策を講じています。 例として、売上向上のため…

検索システムにAIを搭載する際の考え方 ― 基礎から展望まで

AITC 製品開発グループのファイサル・ハディプトラが、「検索システムにAIを搭載する際の検討事項・活用AI技術 ―基礎から展望まで―」というタイトルでDEEP LEARNING LABにて対外講演を行いました。 AITC 製品開発グループ ファイサル・ハディプトラです。 機…

AIのPoCを次に繋げよう!PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介

AITC 製品開発グループの後藤 勇輝が「AIのPoCを次に繋げよう!PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介」というタイトルでDEEP LEARNING LABにて対外講演を行いました。 AITC 製品開発グループ 後藤 勇輝です。 みなさま、AIのPoCで終わってしま…

テーブル・画像・テキストの反実仮想説明の調査報告

テーブルデータの反実仮想説明は広普及されています。では画像とテキストはどうでしょうか。なぜうまくいかないのか、どう解決しようとしているのか紹介します。 こんにちは、AI製品開発グループの太田です。 AITCでは、週に一度、1時間TechTalkを実施してい…

深層学習を用いた予測の不確実性の調査 -自然言語処理編-

AI製品開発グループが8月に実施した夏合宿に使用した資料を公開します。言語モデルに不確実性を与えたT5-PlexやNLPにおける不確実性の活用事例を多く紹介します。 こんにちは、AITC AI製品開発グループの太田です。 AI製品開発グループでは、今年初めて夏合…

データの価値を測る予測困難度とは? vol2

C-scoreを利用して、データごとの予測困難度を定量化する方法をご紹介 概要 本記事では、データセットの各サンプルの予測困難度を定量化する技術を紹介します。 予測困難度に関するvol1の記事で紹介した手法と異なる手法を用いて実装を行っております。 isid…

データの価値を測る予測困難度とは? vol.1

最新論文を再現結果付きで紹介します。 概要 本記事では、データセットの各サンプルの予測困難度を定量化する技術を紹介します。 具体的には、予測深度(Prediction Depth)[1] を紹介します。この予測深度はNeurIPS2021に採択されているGoogle社の論文“Deep…

オブジェクト指向で楽しい人生を送る

東京学芸大学にて、AITCメンバーの御手洗拓真がオブジェクト指向についての講義を行いました 本スライドは、東京学芸大学で開講されている「情報教育とキャリア形成」の講座でAITCメンバー御手洗拓真が実施したオブジェクト指向プログラミングに関する講義の…

【JSAI2022】CLISP-ML(Q)をはじめとしたMLシステムの品質確保に関する調査

2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)@京都にて、MLシステムの開発時における品質確保の各種観点、要件、テストについて調査した結果を報告しました 昨今、「機械学習モデルを内包したITシステム」(MLシステム)を構築するプロジェクトは増加し続けてい…

【JSAI2022】モデルの不確実性を考慮した外観検査の効率化手法

2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)@京都にて、人とAIの協調として、「モデルの不確実性を考慮した外観検査の効率化」をインタラクティブセッションで報告しました PDFファイルダウンロード 製造業において,外観検査は製品の品質を保証する重要な業務…

AzureのSpatial Analysisを使ってみた

Azure には様々なサービスがあります. その中でもcomputer vision に含まれている「空間分析」のためのサービスである Spatial Analysisを使ってみたのでご紹介します. Spatial Analysis は2020年9月より computer vison に追加された比較的新しいサービス…

外部サイト|jupyter notebookをGitで管理可能に!Jupytextの使用方法を紹介

ISID Tech Blog(https://tech.isid.co.jp/)にリダイレクトします。 //

ただのその場しのぎ?データセントリックの視点から欠損データを紐解く。

これからはデータセントリックにシフト? 欠損値の話かと思ったら、いきなり聞きなじみのない言葉が・・・と思ったみなさん、申し訳ありません。しかし、欠損データについて再考するにあたり、かなりヒントになる考え方だと思うので、あえて一番最初に挙げて…

Kaggle人生を振り返って

Kaggle Masterによるこれまでに参加したデータ分析コンペの振り返り こんにちは、AITC 製品開発グループ 阿田木です。 私は現在、業務でAI製品の開発に携わっております。さらに、趣味としてもKaggle等のデータサイエンスのコンペに参加して日々技術を磨いて…