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「機械学習におけるデータの重要性：AI革命の推進力」

マシンラーニングの進歩やAI革命を促進する上でデータの重要な役割を探求し、その意義を明らかにします

急成長するAI企業Pixisの最高技術責任者（CTO）として、私とチームは常に成長するマーケティングセクター向けにAIを民主化する方法について考えています。 Pixisでは、ユーザーのためにテクノロジーを「民主化」するとは何を意味するのかについて常に議論してきました。これらの議論は、技術的な専門知識を必要としない製品の開発につながりました。2019年に開始した当初から、私たちは「AIの民主化」という言葉を頻繁に使っていましたが、技術自体はエキスパートやエンジニアによって使われる必要がありました。マーケティングスタックへのAIの統合から、テクノロジーを最大限に活用するためには、さまざまな技術エキスパートが必要でした。それが私たちが真に実現しようとした目標であり、マーケター自身がAIの潜在能力を直接活用できる産業全体のパラダイムシフトをもたらす旅の始まりです。ビジネスにAIを統合する際の大きな課題の1つは、実装プロセスそのものです。我々は2〜3週間かかると気づきました。AIの実装に理解が不足していると報告している企業の約70％を考えると、このプロセスをシンプルかつ直感的にする必要があると認識しました。私たちは、プラグインをダウンロードしてインストールするだけの簡単な方法でAIインフラストラクチャを提供することによって、統合時間を数分から数週間に短縮しました。私は、すべてのマーケティングAI企業の目標は、成長マーケター自身が製品を簡単に利用できるようにすることでなければならないと信じています。自然言語処理（NLP）モデルや複雑なアルゴリズムを活用して、オールラウンドのパフォーマンスおよび入札予算の最適化に最適な戦略を予測するためには、顧客がデータサイエンスに関してどれだけの知識を持っているかに関係なく、製品を簡単に操作できるものでなければなりません。 AIテクノロジーは、データ分析やプログラミングのバックグラウンドを持たない人々にとっても使いやすく設計される必要があります。これには、データの入力と結果の解釈が誰でもできるようにするシンプルなドラッグアンドドロップのユーザーインターフェース（UI）の開発が含まれる場合があります。コード不要のAIインフラストラクチャは、直感的で使いやすいインターフェースと人工知能を組み合わせ、データ分析のスキルがなくてもAIの力を利用することができるようにします。コード不要のAIインフラストラクチャは、AIの民主化に対する他の障壁にも対応します。透明なプロセス：コード不要のAIマーケティングツールは、どのように動作し、どのデータを使用し、どのように結果に至るかを明確に説明するようにプログラムできます。Pixis AIも同様です。この透明性の欠如は、AIがマーケティング活動にどのように影響を与えるか、AIが特定の推奨事項に至るまでのプロセスがいかにしているかについて不確かさを抱く潜在的なユーザーをしばしば躊躇させます。60％以上の企業が「AIへの信頼」を重大な障害としていますが、コード不要のAIマーケティングツールは、意思決定プロセスを明確にする説明可能なAI（XAI）アルゴリズムを実装することにより、AIの「ブラックボックス」に対する懸念を解消し、技術プロセスと結果に対する信頼を醸成します。データプライバシーの遵守：データパイプラインには、暗号化、匿名化、堅牢なアクセス制御レイヤーの実装が不可欠です。コード不要のAIテクノロジーでは、マーケターによるコーディングが必要ではないということは、データプライバシーのコンプライアンスが低下することを意味しません。コード不要のアルゴリズムは、国際的なデータ標準（GDPR）などが重要であり、AIプラットフォームに委ねられた機密データを安全かつ尊重することを目指すように設計することができます。手頃なAIソリューション：専門的な専門知識とエキスパートが必要な高度なAIテクノロジーは、多くの企業には手の届かないものです。目的に合わせて開発されたコード不要のAIソリューションは、特定の課題を解決するために効果的に開発されているため、コストを大幅に削減し、より高いROIを提供できます。さらに、AIとの作業に従業員をスキルアップするコストやAIテクノロジースペシャリストを招聘するコストはかかりません。この費用対効果の高いパワフルなAIソリューションにより、スタートアップ企業や大企業もAIに手の届く範囲内で利用できるようになります。ただし、マーケターはAIソリューションで実現したいことがソリューション自体が許可する範囲を超える場合もあると認識しています。ここで本当に面白い部分が始まると私は考えています。今日、私たちのAIインフラストラクチャの一部として、マーケターはAIプレイグラウンドへのアクセスも開放しており、データサイエンティストやその他の技術エキスパートを招待して特定の目的に合わせてモデルをカスタマイズし、ビジネスの通常の優先順位付けと製品の実験を行うことができます。これが民主化の力が発揮される真に素晴らしいところです。テクノロジープロバイダーがユーザーに製品を形作り、初期の提供以上に安全に製品を活用またはカスタマイズする能力を与える場所です。私たちは、AIのマーケティングにおける民主化を克服すべき課題ではなく、私たちが進んでいるエキサイティングな旅と考えています。私たちのビジョンは、AIが「独占的な特権」としてではなく、あらゆる規模の企業にとって非常に価値のあるアクセス可能なツールとなり、あらゆるマーケターの手によって非常に優れた結果をもたらすことです。 Pixisについて Pixisは、ブランドがマーケティングのあらゆる側面を拡大し、無限に複雑な消費者行動の中で意思決定を補完するためのノーコードAIプラットフォームです。同社のコードレスAIインフラは、キャンペーンの最適化からクリエイティブアセットの生成まで、1行のコードを書くことなく、マーケターに堅牢なプラグアンドプレイのAI製品を提供する200種類以上の独自のAIモデルを提供します。この記事は、コードレスソリューションでAIを民主化するに掲載されました。出典：MarkTechPost

「10月2023年のベストセールスエンゲージメントプラットフォーム」

現在の速いペースでますますデジタル化されていくビジネス環境において、顧客と効果的に関わるアートは劇的に進化していますセールスエンゲージメントプラットフォームは、セールスチームにとって不可欠なツールとして登場しましたこれらのプラットフォームは、相互作用を強化し、プロセスを自動化し、セールスを推進するための高度な機能を提供しますこれらのプラットフォームは、単に連絡先を管理したり、セールスを追跡したりするだけではありませんそれらは包括的なアプローチを表しています...

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「Hugging Face の推論エンドポイントを使用して埋め込みモデルを展開する」

Generative AIやChatGPTのようなLLMsの台頭により、様々なタスクの組み込みモデルへの関心と重要性が高まっています。特に検索や自分のデータとのチャットなどのリトリーバル・オーグメント生成のために、埋め込みモデルは役立ちます。埋め込みは、文、画像、単語などを数値ベクトル表現として表現するため、意味的に関連するアイテムをマッピングし、役立つ情報を取得することができます。これにより、質と特定性を向上させるための関連コンテキストをプロンプトに提供することができます。 LLMsと比較して、埋め込みモデルはサイズが小さく、推論が早いです。このため、モデルを変更したり、モデルの微調整を改善した後に埋め込みを再作成する必要があるため、非常に重要です。また、リトリーバルのオーグメントプロセス全体ができるだけ高速であることも重要です。これにより、良いユーザーエクスペリエンスを提供することができます。このブログ記事では、オープンソースの埋め込みモデルをHugging Face Inference Endpointsに展開する方法と、モデルを展開するのを簡単にするマネージドSaaSソリューションであるText Embedding Inferenceの使用方法を紹介します。さらに、大規模なバッチリクエストの実行方法も説明します。 Hugging Face Inference Endpointsとは何か Text Embedding Inferenceとは何か埋め込みモデルをインファレンスエンドポイントとして展開する方法エンドポイントにリクエストを送信し、埋め込みを作成する方法始める前に、インファレンスエンドポイントについての知識をリフレッシュしましょう。 1. Hugging Face Inference Endpointsとは何ですか？…

公的機関によるAI調達のための標準契約条項の提案

ショーン・ムッチ、Co-CEO/CFO、AI＆パートナーズ、[email protected]、+31(6)572 85579、ショーンはエンターテイメント業界（例：映画やアート）での幅広い経験を持ち、デザインに特化していますこれに加えて、ショーンはプロフェッショナルサービス業界で10年以上の経験を持ち、5年間のテック会計士のポジションを務めてきましたショーン……公共機関によるAI調達のための標準契約条項の提案について詳細を読む»

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エンタープライズアーキテクチャにおけるセキュリティガバナンスとリスク管理

デジタルの風景は日々変化し、それに伴って様々なサイバー脅威が現れます企業はセキュリティを企業アーキテクチャに統合することが単なる有益ではなく、必須となる分岐点に立っていますその緊急性は響き、即座の対応を求めていますビジネス目標とのITの整合における企業アーキテクチャの役割企業アーキテクチャ（EA）は[…]

AIと機械学習のためのReactJS：強力な組み合わせ

このブログ記事では、ReactJSとAI/MLが組み合わされることで、パワフルでインタラクティブなウェブアプリケーションを構築する方法について探っていきます

「AIとエネルギー効率：持続可能な革命」

「エネルギー管理におけるAIによる持続可能な革命を探求し、エネルギー効率、スマートビルディング、産業プロセス、再生可能エネルギーに焦点を当て、倫理的および環境的な側面を考慮します」

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クロスヘアに捧げられたジェネレーティブAI：CISOたちが戦うサイバーセキュリティ

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「すべてのビジネスが生成的AIを受け入れるのを支援するための新しいツールを発表します」と発表します

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