エージェントAIの課題についてまとめました
エージェントAIが今後実用化に向けて乗り越えなければならない主な壁や課題について整理いたします。 1. 技術的な制約 (1) 接続性・インフラ面の課題 • 外部ツールやAPIとの連携: LLM(大規模言語モデル)単体では
エージェントAIが今後実用化に向けて乗り越えなければならない主な壁や課題について整理いたします。 1. 技術的な制約 (1) 接続性・インフラ面の課題 • 外部ツールやAPIとの連携: LLM(大規模言語モデル)単体では
皆さん、こんにちは。今日は、ChatGPT Proの音声対話機能を実際に使ってみて感じた可能性と、具体的な活用方法についてお話ししたいと思います。 【日常的な学習補助として】 最も印象的だったのは、音声対話機能を制限なく
はじめに:静かなる衝撃 2023年4月、AI業界に静かな衝撃が走りました。深層学習の先駆者であり、「AIのゴッドファーザー」として知られるジェフリー・ヒントン博士が、約10年間務めたGoogleのエンジニアリングフェロー
WordPressが圧倒的ですね。 以下では、WordPressを中心にご紹介します。これはさまざまな調査結果や公開情報を参考にした概算ですが、参考としてご覧ください。 1. WordPress • シェアの目安:約40
グローバルIT市場において、インドや東南アジアの企業は欧米からの案件を数多く獲得しています。一方で、円安の進行により、日本のエンジニアの人件費が国際的に見て「相対的に安価」になってきており、新たな可能性が開けつつあります
私たち技術者は今、AIの発展における重要な分岐点に立っています。特化型LLMと汎用LLMという、一見相反する方向性を持つ技術の共存を目の当たりにしているからです。この状況が示唆する将来の展望について、実務者の視点から考察
中小企業向けAIエージェント メタ社のマーク・ザッカーバーグCEOは、システムHUBのYouTube動画で、今後数十億ものAIエージェントが登場し、あらゆる小規模事業者が簡単に独自のAIエージェントを作成・利用できるよう
LLMの現状 Hugging Face Hubの規模 主要なベースモデル 日本企業の取り組み サイバーエージェント 楽天 BERTの重要性 アーキテクチャの特徴 優位性 今後の展望 モデルの集約傾向 利用形態 これらの動
技術的な懐疑論 AIの父と呼ばれる研究者たちの見解ヤン・ルカン教授(メタAI主任)は、AIが世界を征服することも仕事を永久に破壊することもないと主張し、AIの脅威論を「まったくばかげている」と述べています[5]。 研究者
サム・アルトマン氏の先見性のある取り組みについて、少しでも興味をもっていただければ幸いです。 サム・アルトマンの未来志向の取り組みとは? 近年のテクノロジー業界では、AI(人工知能)の急速な進歩によって社会が大きく変わり
まとめ•アメリカのITエンジニア給与は、日本の2〜3倍以上になる例もあり、大きな賃金格差が存在しています。•日本企業にとっては、この格差が逆に「コスト競争力」として活かせるチャンスでもあり、英語対応やグローバル展開の準備