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オフショア開発をはじめ、ブロックチェーン開発やモバイルアプリ開発、ITコンサ
ルティングなどに関して、様々な情報を配信しています。
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オフショア開発をはじめ、ブロックチェーン開発やモバイルアプリ開発、ITコンサルティングなどに関して、
様々な情報を配信しています。
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- 生成AI (1)
- ITトレンド (2)
- Retrieval Augmented Generation (RAG) (5)
- プロンプトエンジニアリング (14)
- システム開発 (5)
- Webシステム開発 (41)
- オフショア開発 (34)
- モバイルアプリ開発 (35)
- アプリ開発 (12)
- Tech Stack (12)
- Apple Vision Pro (5)
- AR&VR (11)
- ブロックチェーン開発 (19)
- スクラッチ開発 (1)
- Cloud Computing (8)
- 要件定義 (5)
- SaaS開発 (9)
- PaaS開発 (2)
- Tech (4)
- PoC (3)
- DeFi (3)
- NFT (2)
- DApps (1)
- PWA (5)
- ITコンサルティング (5)
- 業務連携 (2)
- AWS (2)
- CRM (1)
Miichisoftは、2024年4月24日から26日までの3日間にわたり、第33回 Japan IT Week【春】に参加し、ビジネス向けのAI導入ソリューションである「MiichisoftトータルAIビジネスアシスタント」を主力として紹介しました。
2024年4月26日
AIは業界やビジネス機能を超えて広く導入されており、企業の運営方法を再構築しています。マーケティングから人事に至るまで、タスクを自動化し、データ分析を改善し、より迅速に賢明な意思決定を行うために、AIが組織全体で使用されています。AIにおける新たなトレンドの上位には、生成AIやChatGPT、機械学習、深層学習などの自然言語処理(NLP)ツールが含まれます。
2024年4月12日
近年、デジタル技術が市場における重要な推進力として台頭しています。クラウドコンピューティング、データ分析、人工知能(AI)は、既に消費者の期待、運用フレームワーク、収益創出能力に大きな影響を与えています。2024年が幕を開け、ソフトウェア開発業界のトレンドは、技術の進歩と市場の需要の変化の影響を受けて急速に進化しています。
2024年4月4日
この10年の初め以来、デジタルテクノロジーは大きな市場となっています。これらのテクノロジーの進歩は、ITセクターにおける継続的なイノベーションなしでは不可能でした。この投稿では、ソフトウェアエンジニアリングの最新ITトレンドを調査することにしました。
2024年4月4日
自然言語処理(NLP)は、人工知能分野全体で変革的な力となり、技術との相互作用の仕方を根本的に再構築しています。この記事では、AIアプリケーションの進化をけん引する六つの革新的な NLP model の複雑さを探究し、これらのモデルのアーキテクチャ、方法論、およびパフォーマンスに深く踏み込むことで、NLPとAIの拡大する景観への貢献を包括的に理解することを目指します。
2024年1月31日
LLM(Large Language Models)は素晴らしい発明ですが、1つの重要な問題が発生する傾向があります。AI幻覚に悩まされることがあります。 RAG(Retrieval Augmented Generation)は、この問題に対処するために開発され、クエリに応答する際
2024年1月31日
しかしながら、これらの強力なモデルには克服すべき課題も存在します。その中で特に大きな問題の1つが、「幻覚」現象です。これは、大規模言語モデル(LLM)が正確でない情報、虚偽の情報、または裏付けのない情報を生成してしまうことを指します。この記事では、非常に有用で広く普及している検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation)
2024年1月31日
AI駆動のデータ分析が広く利用されているにもかかわらず、多くのデータが未活用のままです。効果的なAI導入にはオープンData Lake Houseアーキテクチャが必要です。AIソリューションや最新のテクノロジートレンドを効果的に導入する方法について学びたい方は、この記事をお見逃しなく。Data Lake Houseとは、データレイクハウスとAIの組み合わせについて説明し、洞察を提供しています。
2024年1月31日
Data Warehouse、Data Lake、Data Lake Houseとは、ビッグデータストレージの主要なパターンとして広く利用されています。各パターンには独自の特徴があり、ビジネスのニーズに応じて選択できる多様なオプションがあります。本記事は、データウェアハウス・データレイク・データレイクハウスの3つのクラウドデータストレージパターンの比較について説明します。
2024年1月31日
プロンプト エンジニアリングは比較的新しい研究分野で、さまざまなタスクに役立つ大規模言語モデル (LLM) の出力をガイドするプロンプトまたは命令を設計、改良、実装する実践を指します。この記事は、医療分野にプロンプトエンジニアリングの応用に関する研究の現状を要約するものであり、同時に、広範囲の医療専門家にAIとのやり取りを改善するための実践的な推奨事項を提供することを目的としています。
2024年1月30日
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Miichisoftは、2024年4月24日から26日までの3日間にわたり、第33回 Japan IT Week【春】に参加し、ビジネス向けのAI導入ソリューションである「MiichisoftトータルAIビジネスアシスタント」を主力として紹介しました。
2024年4月26日
AIは業界やビジネス機能を超えて広く導入されており、企業の運営方法を再構築しています。マーケティングから人事に至るまで、タスクを自動化し、データ分析を改善し、より迅速に賢明な意思決定を行うために、AIが組織全体で使用されています。AIにおける新たなトレンドの上位には、生成AIやChatGPT、機械学習、深層学習などの自然言語処理(NLP)ツールが含まれます。
2024年4月12日
近年、デジタル技術が市場における重要な推進力として台頭しています。クラウドコンピューティング、データ分析、人工知能(AI)は、既に消費者の期待、運用フレームワーク、収益創出能力に大きな影響を与えています。2024年が幕を開け、ソフトウェア開発業界のトレンドは、技術の進歩と市場の需要の変化の影響を受けて急速に進化しています。
2024年4月4日
この10年の初め以来、デジタルテクノロジーは大きな市場となっています。これらのテクノロジーの進歩は、ITセクターにおける継続的なイノベーションなしでは不可能でした。この投稿では、ソフトウェアエンジニアリングの最新ITトレンドを調査することにしました。
2024年4月4日
自然言語処理(NLP)は、人工知能分野全体で変革的な力となり、技術との相互作用の仕方を根本的に再構築しています。この記事では、AIアプリケーションの進化をけん引する六つの革新的な NLP model の複雑さを探究し、これらのモデルのアーキテクチャ、方法論、およびパフォーマンスに深く踏み込むことで、NLPとAIの拡大する景観への貢献を包括的に理解することを目指します。
2024年1月31日
LLM(Large Language Models)は素晴らしい発明ですが、1つの重要な問題が発生する傾向があります。AI幻覚に悩まされることがあります。 RAG(Retrieval Augmented Generation)は、この問題に対処するために開発され、クエリに応答する際
2024年1月31日
しかしながら、これらの強力なモデルには克服すべき課題も存在します。その中で特に大きな問題の1つが、「幻覚」現象です。これは、大規模言語モデル(LLM)が正確でない情報、虚偽の情報、または裏付けのない情報を生成してしまうことを指します。この記事では、非常に有用で広く普及している検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation)
2024年1月31日
AI駆動のデータ分析が広く利用されているにもかかわらず、多くのデータが未活用のままです。効果的なAI導入にはオープンData Lake Houseアーキテクチャが必要です。AIソリューションや最新のテクノロジートレンドを効果的に導入する方法について学びたい方は、この記事をお見逃しなく。Data Lake Houseとは、データレイクハウスとAIの組み合わせについて説明し、洞察を提供しています。
2024年1月31日
Data Warehouse、Data Lake、Data Lake Houseとは、ビッグデータストレージの主要なパターンとして広く利用されています。各パターンには独自の特徴があり、ビジネスのニーズに応じて選択できる多様なオプションがあります。本記事は、データウェアハウス・データレイク・データレイクハウスの3つのクラウドデータストレージパターンの比較について説明します。
2024年1月31日