Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 昨今、ChatGPTに関する様々なニュースが毎日のように飛びこんできますね。 ChatGPTの連携プラグイン公開や、LangChain, LlamaIndex, HuggingGPTなどの様々なライブラリの使い方、オープンソースモデルの公開など、もはや数ヶ月の情報はちょっと古いなというレベルで情報がアップデートされています。 ライブラリやAPIなどを実際に叩いてサービスやアプリケーションを開発している人、日々の業務のサポートとして活用し始めている人、1度だけ触ってみた事はあるという人、よく聞くけど実際にまだ触ってみたことはない
生成系AIを利用した自動化 ChatGPT単体ではできないことを行うアプローチとしてAIエージェントとOpenAIのプラグインの2つがありますが、今後はどちらが主流になるのでしょうか？ 分からないことがあった時に随時質問する場合はAIエージェントではなく、ChatGPTに直接聞く方法が主流になると個人的には考えています。 プラグインの登場により、今まで以上にできることが増えました。 今まではWebサイト上の活動は全てGoogleでの検索がスタートになっていましたが、今後はChatGPTが全ての活動のスタートになるのではないか。それくらいの衝撃があると思っています。 しかし、企業で生成AIを活用する場合、AIがどれだけ便利だと言っても毎回ChatGPTに同じことを質問することはやりたくないでしょう。決まった業務フローの中にAIを取り込んで自動化するところまで検討していく必要があります。 自動
RPAの「期待と現実」のギャップはなぜ生まれるのか RPAの「失敗事例」に共通してみられる2つの傾向 AI-OCRはなぜ精度が向上したのか AI-OCRの「できることできないこと」 RPAの「期待と現実」のギャップはなぜ生まれるのか 国内企業で約7割の企業がRPAを導入または前向きに検討している──。2019年1月にMM総研が実施した調査ではそんな結果が出た。有効回答数は1112社で、導入済みとの回答は32％、検討中は37％、未導入は31％という内訳だ。こうした数字見る限り、RPAは企業に広く浸透し、今後も導入が増えると予想できる。 RPA導入に全くリスクがないと考えるIT担当者はそう多くはないだろう。管理の目がいき届かないロボットが作成、利用される「野良ロボット」の問題や、連携するソフトウェアがバージョンアップした場合にロボットを継続的に修正するメンテナンスの工数、作成者の移動や退職に左
「RPAの高度化にAI（人工知能）は必須だ」――RPAテクノロジーズの遠藤国枝氏（ソリューションラボ部 RPA×AI担当）は、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とAIを組み合わせることの必要性を、こう強調する。 RPAはPC上で行う定型的な業務をソフトウェアロボットに代行させるもの。Excelに入力されたデータを自社の基幹システムに転記したり、特定のWebサイトをクローリングして情報収集するといった使い方ができる。 一方のAIは、人間が行う特定の判断や意思決定（分類や予測）をサポートする役割を担う。RPAは基本的に人間が設定したルールに基づく業務しか行えないが、AIと組み合わせることで、非定型業務もサポートできるようになることが期待されている。 遠藤氏は「RPAとAIは相性が良い。RPAと連携させることでAI導入のハードルもものすごく下がる」と話す。RPAとAIを組み合わせ
NTT東日本とAI（人工知能）ベンチャーのAI insideは1月23日、ディープラーニングを使って帳票内容を読み取るOCR（光学文字認識）サービス「AIよみと～る」の提供を始めた。データ入力業務などを自動化するRPA（ロボットによる業務自動化）サービス「おまかせRPA」と合わせて提供することで、紙書類のデータ入力などを手作業で行うバックオフィス業務の効率化をサポートする。 紙帳票に記載された内容をスキャナーで読み取り、デジタルデータ化したものをAIよみと～るで検出する。AI insideが開発したAI基盤「Neural X」の学習アルゴリズムを使ったディープラーニング技術と、ゆがみ・傾き補正機能を組み合わせることで、手書き文字も含めたトライアルでは96％以上の認識率を実現したという（NTT東日本調べ）。欄外にはみ出た数字、訂正印、2行にわたって折り返して記載された住所なども、AIが内容を
SNSで自然に会話するように、さまざまな作業を言語ベースで実行できる「チャットボット」。これまでは、エンドユーザー向け接客ツールとしての側面が強かった。しかし昨今は、社内業務の効率化に役立てようという動きが出てきている。チャットボット構築サービス「SMART Message BOT」で知られるネオスの菊地宏之氏（バリュークリエイション事業部）が解説した。 チャットボットはBtoCからBtoEへ ネオスは2004年4月設立（当初の社名はプライムワークス）。以来、携帯電話キャリア向けのソリューション開発などで業務を拡大させてきた。AI開発にも積極的で、2年前の2016年からはその発展版として、法人向けのチャットボット構築サービス「SMART Message BOT」の提供を本格化させた。
WinActorの新規提供実績が月50社を超えるペースで伸び、この1年で800社との契約に至った。誠に有難いことに、RPA（robotic process automation）自体の有効性を確認する段階は過ぎたようで、ユーザからの問い合わせも、RPA全社運用ルールや体制の構築方法と、RPAのAIによる高度な自動化が中心となってきている。そこで本稿では、後者のRPAを軸とするAI活用について触れたい。 RPAブームとAIブーム先日、各業種を代表する大手30社が集まる会合にてRPAを紹介する機会を得たのですが、アンケートを取ったところ、既にRPAを導入済もしくはトライアル中の企業が28社、トライアル準備中の企業が2社という、予想を遥かに上回る状況でした。RPAが適する業種や企業規模などを問われる度に「RPAは遅かれ早かれあらゆるところで使われるようなります」と答えてきた私自身、この普及スピー
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