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「2023年の最高のAIスプレッドシートツール」

他の情報源と組み合わせると、マーケティングデータプラットフォームを含めて、Excelは迅速に貴重な洞察を提供するかもしれません。ほとんどの人々はそれをスプレッドシートプログラムと考えますが、複雑な問題を解決することができる強力な計算ツールです。ただし、完全に使用する前には多くの複雑な数式の習得が必要です。Excelで熟達するために必要な情報の量は、ほとんどのユーザーがプログラムのフルポテンシャルを引き出すことを妨げています。これは場合によってのみ必要です。AI（人工知能）の登場により、Excelのユーザーは複雑な計算を入力し、徹底的な洞察を得るために数百もの長く複雑なExcelの数式を記憶する必要はありません。さて、ExcelのAIツールを見てみましょう。 Botsheets Botsheetsは、会話を自動的にスプレッドシートに変換するAIプログラムです。ユーザーの顧客メッセージチャンネルにGoogleシートをリンクさせることで、ユーザーは接続されたGoogleシート内の列見出しを使用してAIにキャプチャする情報を指示することができます。AIは顧客の会話を調べ、関連する情報を自動的にGoogleシートに記録します。これにより、チャットの記録を手動で時間のかかる作業やエラーを起こして整理する必要がなくなります。1つのメッセージから有用な情報が得られ、リード作成に最適なツールです。Botsheetsは、非構造化のサポート問い合わせを整理されたデータに変換することで、支援の効率化を簡素化します。”Sentiment”などのスマートプロンプトでは、クライアントのポジティブな感情やネガティブな感情をキャプチャし、提供する顧客サービスのトレンドやパターンを簡単に把握することができます。 SheetAI SheetAIは、繰り返しのプロセスを効率化し、新しい洞察を得るために使用できる一連のAIツールを提供します。SheetAIの組み込み関数を使用すると、1つのセルで必要な結果を表現し、別のセルで受け取ることができます。SHEETAI、SHEETAI_LIST、SHEETAI_TABLE、SHEETAI_IMAGE、SHEETAI_EDIT、SHEETAI_FILL、SHEETAI_EXTRACTなど、利用可能な関数の一部です。たとえば、鉄、マグネシウム、カルシウム、ビタミンDなどの様々な栄養素に基づいて、上位10の健康的な野菜のリストを作成したい場合、このツールの=SHEETAI_TABLE関数を使用して要件に基づいてテーブルを作成することができます。SHEETAI_BRAIN機能は、関連するデータへの即時アクセスを提供することで、コピーライティングプロセスを効率化し、素早くコンテンツやキャッチーなスローガンを開発することができます。 Ajelix Ajelixは、Google SheetsやExcelに取り組む際の効率を向上させるためのExcel数式ジェネレーター、VBAスクリプト作成、仮想AI支援など、さまざまなツールを提供します。Excel数式ジェネレーターは、平文をExcel数式に簡単に変換するのにかかる時間を短縮します。数式の説明を手助けすることで、ユーザーはExcelの数式を迅速かつ簡単に理解することができます。Google Apps Script Generatorは、仕様に基づいて自動的にコードを生成することができます。Excel VBA Script Explainerは、AIを使用してExcel VBAコードを説明し、Excel VBAスクリプトを作成します。Google Sheets Formula GeneratorやGoogle Apps Script…

「言語の壁を乗り越える：アフリカの言語のためのAIツールの推進」

現代のテクノロジードリブンの時代において、人工知能（AI）はChatGPTのようなテキスト通信のツールやSiriのような音声認識サービスなどを生み出し、人間の能力を強化していますしかし、これらのAIの驚異は主に英語、フランス語、スペイン語などの主要な言語に対して設計されていますその結果、数十億人が言語の違いによる技術的な不利益を抱えています幸いなことに、あるチーム[…]

Ethics

「Googleが人生のアドバイスを提供するAIアシスタントのテストを実施」

Googleは、ライフコーチとして機能するようにプログラムされた生成型人工知能技術のテストを行っています

「2023年における最高のAIファイナンスツール」

DataRails DataRailsは、財務計画と分析のためのデータの統合とレポート作成を効率化し自動化するFP&Aプラットフォームです。既存のExcelスプレッドシートと経済モデルを引き続き使用することができます。DataRailsは、既存のERP、CRM、会計ソフトウェアなどのシステムと統合できます。それらを一つの場所にまとめて、財務状況を一目で確認することができます。DataRailsは予算作成ツールとして使用することもできます。予測と実績を比較して適切に調整するために使用できます。DataRailsは将来の財務結果の正確な予測を提供するために使用することもできます。さまざまな効果をモデル化し、経済的な結果を検証することができます。DataRailsを使用すると、誰でも閲覧および使用できるレポートを作成することができます。また、報告プロセスを迅速に自動化するためにも使用できます。DataRailsは情報をグラフィカルに表示するための多くのオプションを提供しています。これにより、関係者との財務情報の共有が容易になります。 Domo Domoは、ビジネスの意思決定を改善するデータ体験プラットフォームです。Domoは既存のシステムと統合し、リアルタイムの分析結果を分かりやすい形式で提供します。Domoは無数のクラウドおよびオンプレミスのデータベースやSaaSプログラムとの統合をサポートしています。Domoのレポート作成やデータ探索の機能により、データを掘り下げて興味深いパターンを見つけることが容易になります。Domoのデータ可視化ツールを使用して、グラフやダッシュボードを簡単に作成および共有することができます。Domoのアクション可能な洞察機能により、データに基づいた提案や通知を受け取ることができます。Domoはデータに迅速にアクセスし評価することができ、効率的に作業することができます。Domoのデータ分析機能は、より的確な意思決定を支援します。Domoは情報とアイデアの交換を通じてデータプロジェクトのチームワークを促進します。Domoの統合されたプラットフォームは、データの管理と分析プロセスを効率化し、時間とコストを節約します。 Booke AI Booke AIは、会計士の時間と労力を節約するために作成されたAIパワードの会計自動化ソリューションです。請求書や領収書などの情報を光学文字認識技術を使用してリアルタイムに抽出し、トランザクションのタイプを自動的に分類することができます。Booke AIはXero、Quickbooks Online（QBO）、QBDとの双方向のインターフェースもサポートしており、お好みの会計ソフトウェアとのスムーズな接続を提供します。Booke AIが提供するコラボレーションと顧客コミュニケーションのオプションは優れています。ユーザーは大量のドキュメントを迅速かつ簡単に管理し、矛盾を見つけて修正し、ダイナミックなレポートを作成することができます。このプラットフォームは、XeroやQuickBooksのためのChrome拡張機能も提供しており、特定のカテゴリに所属するトランザクションをタグ付けしたり、明確でない未分類のバンクフィードトランザクションにラベルを付けたりするのがより簡単になります。Booke AIを使用すると、直感的なインターフェースと効果的なコミュニケーションオプションにより、不必要な電話やメールは不要です。プラットフォームのエラー検出技術により、会計のピンポイントの正確さが保証され、ユーザーは会計ミスを特定して修正することが簡単です。 Rebank 金融・法務データベースのRebankは、AIを活用して取引を国と通貨に分類します。国ごとの金融および税務要件を処理し、すべての国で厳密に満たされることを保証します。Rebankは取引の整理機能に加えて、国際取引を行う事業にとって信頼性のある送金ソリューションです。Rebankは、現金、商品などの資産を自動的に転送するための転送契約書、貸付契約書、現地の税務書類を自動的に生成します。重要なことは、Rebankが生成するすべての文書が各国の関連法に準拠しており、取引に法的な基盤を提供します。 Nanonets Flow Nanonets Flowプラットフォームは、AIを活用して煩雑な金融業務を簡素化するための最先端のプラットフォームです。煩雑なタスクの自動化により、財務の専門家は戦略的な計画や企業の拡大に集中することができます。Nanonets Flowは、請求書、領収書、銀行取引明細書などの紙のドキュメントから有用なデータを取得する能力が強力です。最新の技術を使用して、財務データを正確に取得し整理するため、手動入力による時間の節約とミスの防止が可能です。Nanonets Flowは単なるテキストマイニングにとどまらず、既存の経済システムや会計ソフトウェアとも簡単に連携し、業務の自動化やワークフローの管理を行います。この包括的なツールは、銀行業界の人々の生産性、効果性、および財務成果を向上させます。 Planful Predict Planful Predictは、シニアレベルの財務およびビジネスエグゼクティブが使用するために設計されたFP&Aソフトウェア内のモジュールです。数値計算やレポート作成などの労力のかかる手作業プロセスを置き換え、より迅速で正確な意思決定を可能にします。PredictはAIと機械学習を活用し、FP&Aデータを統合し、正確なパフォーマンスとビジネス推進の推奨事項を提供します。Planful…

「プロセスマイニングとデジタルトランスフォーメーションによる産業4.0における業務の効率化の実現」

「業界に関係なく、デジタル技術は組織の間でますます人気を集めており、業績向上、収益成長、持続可能性の実現に向けて活用されています」

「文書理解の進展」

Google Research、Athenaチームのソフトウェアエンジニア、サンディープ・タタ氏による投稿過去数年間で、複雑なビジネスドキュメントを自動的に処理し、それらを構造化されたオブジェクトに変換するシステムの進歩が急速に進んでいます。領収書、保険見積もり、財務報告書などのドキュメントからデータを自動的に抽出するシステムは、エラーが多く手作業が必要な作業を回避することで、ビジネスワークフローの効率を劇的に向上させる潜在能力を持っています。Transformerアーキテクチャに基づいた最近のモデルは、驚異的な精度の向上を示しています。PaLM 2などのより大規模なモデルは、これらのビジネスワークフローをさらに効率化するために活用されています。しかし、学術文献で使用されるデータセットは、現実のユースケースで見られる課題を捉えることができていません。その結果、学術ベンチマークはモデルの精度を高く報告していますが、同じモデルを複雑な現実世界のアプリケーションに使用すると、精度が低下します。 KDD 2023で発表された「VRDU: A Benchmark for Visually-rich Document Understanding」では、このギャップを埋め、研究者がドキュメント理解タスクの進捗状況をより正確に追跡できるようにするため、新しいVisually Rich Document Understanding（VRDU）データセットの公開を発表しています。私たちは、ドキュメント理解モデルが頻繁に使用される実世界のドキュメントの種類に基づいて、良いドキュメント理解ベンチマークのための5つの要件をリストアップしています。そして、現在研究コミュニティで使用されているほとんどのデータセットがこれらの要件のいずれかを満たしていないことを説明し、一方でVRDUはこれらの要件をすべて満たしていることを説明しています。私たちは、VRDUデータセットと評価コードをクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で公開することを発表できることを喜んでいます。ベンチマークの要件まず、実世界のユースケースでの最先端のモデルの精度（例：FormNetやLayoutLMv2との比較）を学術ベンチマーク（例：FUNSD、CORD、SROIE）と比較しました。その結果、最先端のモデルは学術ベンチマークの結果とは一致せず、実世界でははるかに低い精度を提供しました。次に、ドキュメント理解モデルが頻繁に使用される典型的なデータセットを学術ベンチマークと比較し、実世界のアプリケーションの複雑さをより良く捉えるための5つのデータセットの要件を特定しました：リッチスキーマ：実際の実務では、構造化抽出のためのさまざまな豊富なスキーマが存在します。エンティティには異なるデータ型（数値、文字列、日付など）があり、単一のドキュメント内で必須、オプション、または繰り返しの場合もあり、さらにネストする場合もあります。ヘッダ、質問、回答などの単純なフラットなスキーマの抽出タスクでは、実務でよく遭遇する問題を反映していません。レイアウト豊かなドキュメント：ドキュメントには複雑なレイアウト要素が含まれている必要があります。実践的な設定での課題は、ドキュメントにテーブル、キーと値のペア、単一列と二列のレイアウトの切り替え、異なるセクションのフォントサイズの変化、キャプション付きの画像や脚注などが含まれることです。これに対して、ほとんどのドキュメントが文、段落、セクションヘッダを持つ文章で構成されているデータセットとは対照的です。これは、長い入力に関する古典的な自然言語処理文献の焦点となるようなドキュメントの種類です。異なるテンプレート：ベンチマークには異なる構造のレイアウトやテンプレートが含まれるべきです。特定のテンプレートから抽出することは、高容量モデルにとっては容易ですが、実際の実務では新しいテンプレート/レイアウトにも対応できる汎化能力が必要です。ベンチマークのトレーニングとテストの分割によって測定される能力です。高品質なOCR：ドキュメントは高品質な光学文字認識(OCR)の結果を持っている必要があります。このベンチマークでは、VRDUタスク自体に焦点を当て、OCRエンジンの選択によってもたらされる変動性を除外することを目指しています。トークンレベルの注釈：ドキュメントには、対応する入力テキストの一部としてマッピングできる正解の注釈が含まれている必要があります。これにより、各トークンを対応するエンティティの一部として注釈付けすることができます。これは、単にエンティティから抽出するための値のテキストを提供するだけではありません。これは、与えられた値に偶発的な一致があることを心配する必要がないクリーンなトレーニングデータの生成に重要です。たとえば、一部の領収書では、「税抜き合計」フィールドが「合計」フィールドと同じ値を持つ場合があります。トークンレベルの注釈があれば、両方の一致する値が「合計」フィールドの正解としてマークされたトレーニングデータを生成することを防ぐことができ、ノイズのない例を生成できます。 VRDUのデータセットとタスク VRDUデータセットは、登録フォームと広告購入フォームの2つの公開データセットを組み合わせたものです。これらのデータセットは、実世界の使用例を代表する例を提供し、上記の5つのベンチマーク要件を満たしています。…

Natural Language Understanding

AWS vs Azure：究極のクラウド対決

Amazon Web ServicesとMicrosoft Azureは、クラウドコンピューティングの2つの巨人です。これら2つの業界リーダーの競争は、「クラウド戦争」を引き起こしました。この記事では、AWSとAzureの包括的な比較を掘り下げて、その特徴、利点、欠点、求人の機会などを調査しています。 AWSとは何ですか？ Amazon Web Services（AWS）は、Amazonが提供する機能豊富なクラウドコンピューティングプラットフォームです。計算能力、ストレージオプション、データベース、機械学習、分析などの多くのオンデマンドサービスを提供しています。これらのサービスにより、物理的なハードウェアなしでソフトウェアアプリケーションやサービスを作成、配布、管理することができます。クラウド環境の柔軟性、拡張性、経済性を向上させます。 Azureとは何ですか？ Azureは、Microsoftのクラウドコンピューティングプラットフォームであり、処理能力、ストレージ、データベース、ネットワーキング、分析などのさまざまなサービスを提供しています。これにより、企業はクラウドベースのアプリケーションやサービスを構築、実装、管理することができます。また、Microsoftのソフトウェアエコシステムとの統合を提供しながら、拡張性と柔軟性を提供します。 AWS vs. Azure：概要 AWSとAzureの基本的な違いを見てみましょう：側面 AWS Azure 会社 Amazon Microsoft 立ち上げ年 2006 2010 市場シェア…

「RBIは、規制監督のためにAIを活用するために、マッキンゼーとアクセンチュアと提携します」

規制監督における重要な変化を示す動きとして、インド準備銀行（RBI）は、国際的なコンサルティング企業であるマッキンゼー・アンド・カンパニー・インディアLLPとアクセンチュア・ソリューションズ・プライベートリミテッド・インディアと提携しました。この協力関係は、人工知能（AI）と機械学習（ML）の可能性を活用して、RBIの監督機能を革新することを目指しています。このパートナーシップは、先進的なテクノロジーを駆使して広範なデータベースを分析し、情報に基づいた意思決定を促進することを目指しています。銀行および非銀行金融会社（NBFC）に対する規制監督の強化を目指しています。また読む：RBI、会話型AIとUPIを使用したオフライン決済を採用監督技術の進化高度な分析、AI、およびMLの可能性に着目し、RBIは監督方法論を洗練するための取り組みを開始しました。昨年9月、RBIはAIとMLを監督機能に統合するための興味関心をコンサルティング企業に募集しました。この動きは、RBIが技術に基づくソリューションを採用して規制監督を強化する意図を示しています。また読む：銀行業界におけるディープラーニング：コロンビアペソ紙幣の検出選ばれた道：マッキンゼーとアクセンチュア 7つの優れた応募者の中から、マッキンゼー・アンド・カンパニー・インディアLLPとアクセンチュア・ソリューションズ・プライベートリミテッド・インディアの2社がこの変革的な取り組みのパイオニアとして選ばれました。これらの熟練した専門家はRBIと協力し、AIとMLの力を活用し、規制環境での画期的な瞬間を築きます。また読む：生成AIが年間4.4兆ドルを提供：マッキンゼー可能性の解放：AIとMLによる規制の卓越性 AIとMLは以前からRBIの監督プロセスに使用されてきましたが、この協力関係はこれらの技術の適用範囲を拡大することを目指しています。RBIは、監督部門が高度な分析の恩恵を受けるためにこれらの技術を広く活用することを意図しています。この大胆な一歩は、RBIが革新を受け入れて金融の安定と預金者の利益を促進するという姿勢を示しています。 AIとMLの約束財務の健全性、資本充足、ガバナンスフレームワークなどを評価する責任を負う監督部門は、洞察を抽出して監督に向けた入力を向上させるために、データの宝庫に深く入り込むことを目指しています。AIとMLの技術を応用することで、隠れたパターンを明らかにし、規制監督に影響を与える属性を包括的に理解することが約束されています。また読む：Google Cloudがマッコリ銀行のAIバンキング機能を強化グローバルな変革：規制環境におけるAIとML RBIのマッキンゼーとアクセンチュアとの協力は、規制当局と監督当局の広範なグローバルなトレンドを反映しています。これらの当局は、「suptech」と「regtech」として知られるAIとMLの技術を採用して、規制と監督の活動を強化しています。リアルタイムのデータ報告から高度なデータ分析まで、AIとMLは規制監督の実施方法を変革しています。また読む：2023年の銀行業界と金融業界における機械学習とAIの応用私たちの意見 RBIがAIとMLの能力を受け入れるにつれて、革新と変革の道に進んでいます。この協力関係は、金融の安定と預金者の利益に焦点を当てています。規制監督の実施方法を再定義する可能性があります。RBI、マッキンゼー、アクセンチュアのパートナーシップは、技術がより情報を基にした、効果的で効率的な規制の実践を可能にする新しい時代の幕開けを告げています。

Google AIは、ドキュメント理解タスクの進捗状況をより正確に追跡するためのデータセットである「Visually Rich Document Understanding (VRDU)」を導入しました

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 今日のデジタル時代において、ビジネスによって作成された文書はますます増え、保存されています。これらの文書には有用な情報が含まれている場合もありますが、読みやすく理解しやすいとは限りません。請求書、フォーム、契約書など、視覚的に複雑なものはさらに困難を伴います。このような出版物のレイアウト、表、グラフィックスは、有用な情報を抽出することを困難にするかもしれません。この知識のギャップを埋め、文書理解タスクの進捗状況を改善するために、Googleの研究者は新しい「Visually Rich Document Understanding (VRDU)」データセットの提供を発表しました。このデータセットは、通常文書理解モデルで処理される実世界の文書のタイプに基づいており、効果的なベンチマークのための5つの基準を示しています。研究コミュニティで最も一般的に使用されるデータセットが少なくとも1つの基準を満たしていないのに対し、VRDUはすべての基準で優れています。Googleの研究者は、VRDUデータセットと評価コードをクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で一般に公開することを喜んでいます。「Visually Rich Document…

「両方の世界のベスト：人間の開発者とAIの協力者」

「これは、開発者を対象とした生成型AI生産性ツール（例：Github Copilot、ChatGPT、Amazon CodeWhisperer）が構造にどのような影響を与えるかを調査するシリーズの最終パートです...」

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