コペル合同会社 代表 プロダクトおよび事業開発支援、生成AIを活用した受託開発や技術コンサルを手がける。 テクノロジーを得意としており、これまでにCTOとしてスタートアップを3社創業。 2022年より生成AIに注力し、これまでに30件以上のプロジェクトを推進。
地球
Joined May 2007
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坂本直樹@生成AI × プロダクト開発 × ハーネス・エンジニア retweeted
AIエージェントを導入したのに、なぜか仕事が減らない。
むしろ、成果物の確認、修正、承認、通知への対応が増え、人間のほうが忙しくなっている。
これはAIの性能の問題ではなく、AIに何を任せ、どこで人間が判断するかを設計できていないことが原因かもしれません。
AIが高速に仕事を進められる時代に、組織のボトルネックはどこへ移るのか。
AIエージェントを組織の成果につなげるために必要な、役割分担、検証、停止、エスカレーション、人間の関与について整理しました。
note.com/sakamoto0812/n/n199…
#AIエージェント #AI組織 #AI経営
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では、事業や経営のスピードを具体的にどの様に上げるのか？
濱渦さんの連投にあるように質を下げてのスピードアップは意味なし。質と速度の両立をするには「チェックポイントを増やす事」が有効！
昔、greeがソシャゲの売上の予実管理を昼と夜で1日2回やっていると聞いて驚嘆した当時の宮坂ヤフー社長は、Yahoo!の検索連動広告の売上管理を同様に行うよう指示。それまでは1日1回の確認だったがそれだけで判断の速度は倍になった。
PayPayは日銭商売なので事業KPIの日報のフォーマットを幹部皆んなで作って、それを毎朝、皆んなで凝視して、不調な数字があれば、改善UIを考えて、夕方にはリリースできるような開発をしていたし、孫さんからもよく日報KPIへの指摘は来ていた。(いまでも不意に来る)
つまり、スピードアップとは、チェックポイントを意味ある形で増やし、圧倒的当事者意識を持った面々で朝、昼、夜と寄ってたかって議論と意思決定を繰り返す事に他ならないと思っています。
これはネット産業やソフトバンクグループの組織文化にフィットしたやり方なので、どこまで参考になるか分かりませんが、騙されたと思ってぜひ取り入れてみてください。きっと、速度、上がると思いますよ😆
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RAGの精度が上がらない理由は様々考えられますが、現場の実態としてそのほとんどが、「画像などの無視されてしまう情報」が原因です。
RAG Ready Converter はこれを回避するために、画像やエクセルの中で視覚的に表現されている情報を、同じ情報を持つ説明文とプログラムなどに変換します。
RAGの精度を向上する前処理自動化ツール「RAG Ready Converter β」をリリースしました！
画像やエクセルなど、RAGでの取り扱いができなかったデータを、同じ情報量を持つ RAG Ready なテキストに変換することが可能になります。
API としても利用可能です！
prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
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OpenAIの出した AIエージェント構築ガイド「Practical Guide to Building Agents」とそれに対するLangChain創業者ハリソンの「misguided（的外れ）」という批判が話題になってましたが、ちょっと整理すると
OpenAIの「Practical Guide to Building Agents」の中では、要は、「モデルを育てれば細かいワークフローは自然に要らなくなる」というような主張がされているのに対して、
LangChainのハリソンは、「モデルが進化しても柔軟なワークフロー（コード）は依然として不可欠だ」と言っているわけ。
これ「misguided（的外れ）」という言い方があったから対立構造が強く表現されてしまったけど、要は議論の中で言われている総合的な主張は「Workflows AND Agents, not OR」であって、可変アーキテクチャを採り、モデル進化とワークフロー最適化の両方のオプションを残すことがリスク分散になると解釈しておけば良い。
特に国内で企業でのAIエージェント導入をする際には、どうしても、監査・テスト・セキュリティ要求とかの既存のワークフローが崩せない場合がほとんどなので、実際問題ワークフローがいらなくなることはない。
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ベータテスターとしてサービスを一緒に育てていただける企業様を募集してます！！
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The Intelligence Age: ia.samaltman.com/
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＼AI開発者・提供者必見！／
AISIは、「AIセーフティに関する評価観点ガイド」を公開しました。AIセーフティ確保の重要性が高まる中、本書では、AIセーフティ評価時の評価観点や想定リスク、評価手法等の概要を提示しています。詳しくはこちら👉
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Cool visualization work by @ProfTomYeh 👏
How does OpenAI train the Strawberry🍓 (o1) model to spend more time thinking?
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「なんで解雇規制を撤廃すると給料が上がるのか？」
「なんで今は正社員より契約社員のほうが安いのか？」
をわかりやすく説明するには、どうすればいいか問題。
これ説明しないと、みんな解雇規制が怖く見える。
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弊社のRAG開発のTips をすべて隠さず提供するサービス「RAGサポーター」をリリースしました！🏋️
✔︎ 精度 30ポイント以上向上
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を徹底サポートします🐣
RAG精度が上がらずに困ってる方、お声掛けください！
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具体抽象の話好きな人多いけど
その "行き来の幅" の話をする人が少ないと最近感じることが多い。
極小まで具体化し、極大まで抽象化しないと意味がない。
議論の中で、具体的な話をするときに例えば
"こんな課題を持っている人がいた" という1ユースケースの話をして具体的な話をした気になっている人がいるけど甘い。
その人がどうな会社に属して、どんな状況で何を使っている時にどうしてどの瞬間にどんな辛さを感じて課題と認識したのか
というレベルまで具体化する。
抽象化も大きく抽象化する。
"同じ課題抱えている人が割といそうだね" では甘い。その課題はAという条件下で起こったので、その条件を満たすすべての人類は共通してこんな課題を持つはずだ。という総数が最大化する条件を見つける。
そうすると良い抽象化というのは、AにもBにもCにも成り立つという普遍法則を導くことになる。
例として課題にフォーカスしたが、すべての議論の中で最大幅で具体抽象を行き来する必要がある。
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英国最大のスタートアップイベントLondon Tech Weekで、国際的なスタートアップエコシステムのランキングで東京が10位に。トップ10の都市の中で最大のジャンプアップとのこと。取り組んだことが世界から評価されるのはやはり嬉しい。一喜一憂せずチームと共にさらに挑戦者が生まれ集まり応援する街へ。
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今日もNVIDIAの株価が高騰して3兆ドルを突破。ついにAppleを抜き、世界二位の時価総額を達した。でも、CEOのジェンスン・フアンは常に平常心でいるという。辛い時も、嬉しい時も彼の脈拍はびくともしない。そのメンタルの強さの秘密とは
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画像生成の概念的なところをステップバイステップで分かりやすく、かつ、実装したコードも踏まえて話してくださいました。stable diffusion3API等と連携した画像生成もすごいのですが、他の分野にも応用可能な考え方を学ぶことができました。
坂本さん、ありがとうございました。
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とても分かりやすく、有益な講義でした。ループ思考はさっそう活用してみます！
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ループ思考、いまから実践します。
ありがとうございました！
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坂本さんありがとうございました！
テーマとしては画像の話だったのですが、テキストやコーティングにも応用できる素晴らしい講義でした！
ぜひ自社プロダクトにも取り入れてさせていただきます！
AIプロダクト開発やっている方は絶対オススメ！
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今日から3日間 AI EXPO います！
@東京ビックサイト
無料で誰でも来れます！
金曜日に2件登壇あるので遊びに来てくださーい！
nextech-week.jp/hub/ja-jp/vi…
