AI Lab @生成AI | 活用事例 | 業務改善

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[Duolingoの徹底したデータドリブン]
・2025年1Qに3ヶ月で750以上のA /Bテストを実行していると明言
・過去6年でBigQueryに保存されているレコード総数は劇的に増加し、毎年倍増して現在では約13兆行に達した

エグすぎ。。

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ERPやVertical SaaSは安全。ポイントソリューションは非常にリスク。

1言でSaaSと括っても分水嶺がある。

・セキュリティ (major beneficiary)
・基幹システム (beneficiary)
・Vertical SaaS (neutral)
・ワークフロー (neutral)
・開発者ツール (potentially at risk)
・Point solutions (at risk)

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[プロンプトエンジニアリングの今後]
- 一般人：意識しなくてもAIサービス側がいい感じにやってくれる
- サービス開発者や研究者など一部の職種：専門スキルとして広まり、今よりも重要なスキルになる
- 不要/必要の2言論ではなく、グラデーションであり、領域・職種・時間軸で変わる

[梶谷健人 @kajikent]

先日Xに投稿して反響があった「プロンプトエンジニアリングは必要なくなるのか論争」についての考えをより詳細にnote記事にまとめました。

先日の投稿のより詳細を知りたい方や、見逃した方はぜひ👉

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IVRyの「SaaS+AIの未来予想」が有益。
SaaSとAIの融合によって、従来のSaaSビジネスモデルが大きく変化していくことが重要なポイントです。非構造データの活用や、顧客価値を最大化するための柔軟なアプローチが必要など今後必要になるポイントが考察されている。👇

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LayerXが公開した「ミスが許されない領域にAIを溶け込ませるプロダクトマネジメントの裏側」が有益。
間違えていけない業務で精度が100％にならないAIをどう導入していくか、プロダクトに落とし込むかを紹介。
"生成AIをミスできない領域で使うには？"と悩む方は必見👇

#pmconf #pmconf2024

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船井総研が公開した「生成AI活用事例集」が有益。医療・飲食・士業・住宅不動産・人材ビジネスなど25種類の具体的な活用例を紹介。各社の課題や導入効果、使用したサービスまで詳細に解説。"生成AIって実際どう使えるの？"と悩む企業担当者は必見👇

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資料はこちら
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日清が公開した「生成AI活用の取組」が有益。
社内業務と顧客業務に使う時間を可視化し、具体的な目標設定を行い活用を推進。様々なユースケースごとにプロンプトを全社で共有し、利用率と効果を計測。
"生成AIって実際どう使えるの？"と悩む企業担当者は必見👇🍜

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第1弾：https://t.co/pzDQMaqNWX
第2弾：https://t.co/XVpUYx47uj

@nishiyama89

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トヨタコネクティッドのAOAIDevDayでの発表が有益すぎる。

大企業で生成AIを活用して成果を上げるために、
生成AIネイティブの道のりを4つのステップに分解し、
さらに育成したい人材も5つのレベル分けを行うなど
具体的な方針と施策が丁寧に説明されている。

#AOAIDevDay #トヨタコネクティッド

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ChatGPTの課題は生成の流れがブラックボックスで、高品質コンテンツの安定した生成や改善が難しい点。
Difyなら生成フローを管理でき、改善が容易かつCoTによる品質の向上ができた。

結果マルチエージェントになっていた。マルチエージェントは目的ではなく価値を追い求めた結果

#FullstackAIDev2024

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AI時代に生き残るSaaSの条件が面白い

1. 価値の高い固有のデータ/ワークフロー/コラボレーションをおさえる
2. ポイントソリューション→コンパウンドに進化する
3. 社内でAIをフル活用してオペレーション・コスト構造を差別化
4. IDベース課金から消費量・価値ベース課金へシフト可能性
#saastokyo

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【ALL STAR SAAS CONFERENCE 2024】

AIによって開かれる新たなビジネスチャンスとすでにプロダクト化されている企業の例が参考になる✨

AIエージェントAliceのリード獲得による従量課金が、IT費用ではなく人件費をとりにきており、Service as a Softwareの到来を感じる

#saastokyo

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AIプロダクトPMF達成のための5つの重要なアクティビティ
1.ターゲットを絞ったユーザー調査とフィードバック収集
2.早い段階での成功指標の定義とKPIの追跡
3.データに基づくフィードバックによる継続的な改善
4.支払い意欲評価のための価格モデルの作成とテスト
5.スケーラブルな市場開拓戦略の構築