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データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
ソフトバンク株式会社が開発中のデータエコシステム基盤『GaranAI』の公式アカウントです。本アカウントではサービスや関連イベント等の情報をお届けして参ります。
東京ポートシティ竹芝
Joined June 2026
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SB_GaranAI
retweeted
Toshinori Sato
@overlast
5 days ago
12/4にGaranAIのRAG用データAPI(検索API)を必ず使ってお題にチャレンジして頂くハッカソンを実施します。 今回は自分でコードを書いて、適切に動作する合法なものを作れる方はぜひご参加ください。
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
7 days ago
Tech Playからご参加のかたはこ��ら https://t.co/40cXaVMflL
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
7 days ago
【イベント情報】 12/4金にGaranAI API Hackathonを開催! 開発テーマは「新聞社・メディアのデータを活かして、誰かの課題を解決するAIアプリケーション」。 GaranAI APIによるデータ検索とLLMを組み合わせ、自由な発想で開発してください。ご参加お待ちしています! https://t.co/ac0H7I4C9J
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
7 days ago
@N2tOb9
類似文字列検索は完全一致な検索を実施した際に適合文書が0件だったら発動するべき処理です。評価時は類似文字列検索の結果によりユーザが本来見たかった文書に辿り着ける様にな���た改善割合を見ます。例えば斉藤祥太を検索して0件な時に齊藤翔太の結果が表示されて嬉しかったかを評価します(山本)
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
7 days ago
8月に開催したSoftBank Tech Night「検索品質がRAGを決める」のイベントレポートをGaranAI MAGAZINEに掲載しました。今回はデータがあるのに検索できない「ゼロマッチ問題」を類似文字列検索で解決する手法を紹介します。 https://t.co/po3zqfObqp
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
8 days ago
8月に開催したSoftBank Tech Night「検索品質がRAGを決める」のイベントレポートをGaranAI MAGAZINEに掲載しました。今回は文書検索のアルゴリズムについての解説です。 https://t.co/372Xi5mpRX
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
9 days ago
8月に開催したSoftBank Tech Night「検索品���がRAGを決める」のイベントレポートをGaranAI MAGAZINEに掲載しました。エンジニアの発表内容も別途レポートとしてお送りします。 https://t.co/NNPS3ER4nr
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
16 days ago
GaranAIについてお伝えする公式Webメディア「GaranAI Magazine」を開設しました。 記念すべき第1回目の記事は、データエコシステム開発室の佐藤による、GaranAI開発の狙いやその想い��ついてのインタビューです。 https://t.co/zkBmL7SbLy
SB_GaranAI
retweeted
ソフトバンクニュース
@sbg_news
21 days ago
─[ソフトバンクニュース]─── 日本のコンテンツ産業とAI開発の共栄を支える。情報価値の保護と公正な還元を両立するデータエコシステム基盤「GaranAI」 ────��─────────── 生成AIが私たちの疑問に答えられるのは、さまざまな情報を学習したり、参照したりしているからです。一方で、コストをかけて制作した記事やコンテンツが、適法な状況だとしても権利者への還元無しに商用AIに利用される 、いわゆる「フリーライド」が課題となっています。 AI事業者側も、開発のために質の高いコンテンツデータを利用しようとしても、権利関係の確認や契約交渉に多くの時間やコストがかかり、円滑に入手できないという問題があります。 こうした課題を解決するために、ソフトバンクが開発しているのがデータエコシステム基盤「GaranAI」。コンテンツホルダーとAI事業者の間に入り、明確で適切な対価を設定してデータを流通させる仕組みで、2026年7月からベータ版の提供を開始しています。 データ利用による対価をコンテンツ提供者に還元することで、新たな記事や出版物を生み出す力に。そうして生まれたコンテンツが再びAIの進化に活用される。コンテンツ産業とAI開発の双方を支える好循環を生み出すデータインフラを目指しています。
@sb_GaranA
I
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データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
21 days ago
【アーカイブ公開】 8/28に開催された「検索品質がRAGを決める - SoftBank Tech Night」の登壇資料・動画を公開しました。 RAGの業務活用に携わっている方はぜひご覧ください。
#SBTechNight
<資料> https://t.co/GLobIhSeaw <動画> https://t.co/cTL2qQnIwT
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
24 days ago
【インタビュー公開】 ソフトバンクが開発・提供するデータエコシステム基盤「GaranAI(ガランエーアイ)」の担当社員によるインタビューが公開されました。 コンテンツホルダーとAI事業者をつなぐサービスの背景や仕組みについて説明しています。ぜひご覧ください。
#GaranAI
https://t.co/7PxDMIbJ3n
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
about 1 month ago
Tech Playからの登録はこちら https://t.co/JoVCZc3Wyn
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
about 1 month ago
【📣イベント情報】 10/23(金)19時より「RAGの真価を引き出すデータ基盤 - SoftBank Tech Night」を開催! 「GaranAI」の開発に携わるエンジニアがデータ流通インフラの全体像から実際の技術実装までを明かします。ぜひご参加ください。
#SBTechNight
#GaranAI
https://t.co/b5ndLwX7Hf
SB_GaranAI
retweeted
Toshinori Sato
@overlast
about 1 month ago
前半は、国内のAI開発における権利処理・データ利用の現状を踏まえ、GaranAIが目指す「データ流通のハブ(N対1対N)」としての本質的な情報を。 後半は独自の個人情報隠蔽処理、データ加工パイプライン、検索エンジンVespa(!!)を活用した検索APIや、GaranAI API SDKなどの情報を。 ぜひご参加ください!!
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
about 1 month ago
Tech Playからの登録はこちら https://t.co/JoVCZc3Wyn
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
about 1 month ago
【📣イベント情報】 10/23(金)19時より「RAGの真価を引き出すデータ基盤 - SoftBank Tech Night」を開催! 「GaranAI」の開発に携わるエンジニアがデータ流通インフラの全体像から実際の技術実装までを明かします。ぜひご参加ください。
#SBTechNight
#GaranAI
https://t.co/b5ndLwX7Hf
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
about 2 months ago
【お知らせ】 GaranAIのRAG用データAPIのβ版の仕様を公開しました。 https://t.co/XMopwXWVqV なお、現在はβ版を提供しており、事前の告知など無しに仕様変更を行う場合や、大きな不具合がある可能性があります。あらかじめご承知置きください。
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
about 2 months ago
【お知らせ】 GaranAIのロゴデザインが決定いたしました。 これに伴い、プロフィールアイコンおよびヘッダー画像を新デザインへ変更���たしました。 今後とも当アカウント(ブランド)をどうぞよろしくお願い申し上げます。
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
2 months ago
LLMの学習���ータだけでは表記揺れや誤記を修正できる可能性が低くなるためです。(了)
データ���コシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
2 months ago
8/28開催「検索品質がRAGを決める - SoftBank Tech Night」にご参加いただいた皆様、誠にありがとうございました。 時間内に回答できなかった質問について、発表者からの回答を本スレッドで展開させていただきます。
#SBTechNight
データエコシステム基盤『GaranAI』
@SB_GaranAI
2 months ago
質問4)推論があれば、この検索が不要になります���? 回答4)推論=ReActにおけるReasoningやクエリ生成、として回答しますが、多くの場合不要になると考えて良いと思います。類似文字列検索があった方が良い例として、コーパスとして部署名などの社内名称、氏名などが挙げられます。(続く)
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