マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどを読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S
はじめに まず↓の記事を見てない方はぜひ見てください！ 自分にとってはこの記事には「えっ、ナニコレ！」なテクニックが多く、特に解説もなかったのでいろいろ調べてたら休日が消えてました... なのでその時間の供養もかねて、自分が知らなかった部分を中心に、僭越ながら元記事の解説を書いてみたいと思います。 ちなみに、以下が元記事のコードそのままを実装したものです。たしかに掲載コードだけで要素がグリグリ動きますね。 See the Pen js-drag-move-original by www-tacos (@www-tacos) on CodePen. 初耳1: $img まずコードのここ
業務効率化に一役買ってくれると話題の「ChatGPT」。 今や「大学生の4人に1人が就活でChatGPTを使っている」といったデータもあり、リリース当初はあまり興味のなかった方でも、最近は「自分の仕事でうまく使えたりしないかな？」なんて考える機会も増えてきたのではないでしょうか？ ただ、ChatGPTが作業をどこまで効率化してくれるのかはまだまだ未知数です。時間を食う資料の作成やExcelの集計作業などをまるっとお任せできたらうれしいけど、思うようなアウトプットが得られず手間が増えたら、本末転倒な気もしますよね。 それに、ChatGPTの生成データをめぐっては、権利関係や内容の中立性・正確性などの側面で一部懸念の声も挙がっています。業務内での利用を禁止する企業や、自身のコンテンツを「学習・流用」されないよう自衛措置を講じるクリエイターも存在します。使用にあたってのルールも、完全に整っている
NTTデータ先端技術株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：藤原 遠、以下：NTTデータ先端技術）は2023年12月31日まで、統合運用管理ソフトウェア「Hinemos」の生成AIを用いた運用自動化・効率化を推進する実証実験を行います。 生成AIを使用し、過去の設計ナレッジやインシデント情報、ITシステムの稼働情報といった蓄積データを最大限に運用に活用するAIドリブン運用により、迅速性、生産性の向上が見込めます。これまでも、HinemosではITシステムから発生したイベントから対応不要なイベントをAIで判別し、その80%を削減させイベント対応業務を効率化・自動化できる検証結果を得ています。本実証実験では、さらに生成AI（ChatGPT）活用により自動化サイクルの効率化が図れる事を検証します。従来、専門知識が必要だった運用の自動化に必要な設定・ルール生成を、生成AI活用により自然言語で
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