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AI の 100 日、15 日目: スタートアップ企業が自社の製品で生成 AI の力をどのように活用するか@sindamnataraj
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AI の 100 日、15 日目: スタートアップ企業が自社の製品で生成 AI の力をどのように活用するか

Nataraj4m2024/03/15
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この投稿の目的は、さまざまな段階のスタートアップ企業がどのように LLM を活用したかを調べ、AI をどのように自社の製品に統合したかを理解することです。
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こんにちは、みなさん! 私はナタラジですあなたと同じように、最近の人工知能の進歩に魅了されています。起こっているすべての発展を常に把握しておく必要があることに気づき、私は個人的な学習の旅に乗り出すことに決め、こうして100 日間の AIが誕生しました。このシリーズでは、LLM について学び、ブログ投稿を通じてアイデア、実験、意見、傾向、学習内容を共有します。 HackerNoonのここからまたは私の個人的な Web サイトからこの旅をたどることができます。今日の記事では、GPT-4 を利用してセマンティック カーネルを構築してみます。


この投稿の目的は、さまざまな段階のスタートアップ企業が LLM をどのように活用しているかを調べ、AI をどのように自社の製品に統合したかを理解することです。この演習の目的は、スタートアップ企業がこれらの例から学べるベスト プラクティスを考え出すことです。

例 1: 概念 AI

  • 古典的なスタートアップのやり方で、Notion AI の最初のバージョンは、数日後の社内合宿中にホテルの部屋でコーディングされました。
  • タイムライン – 2022 年 11 月のプライベート アルファ。Notion AI が数千万のユーザーに一般提供されるようになる 2023 年 2 月までに、重要なユーザー フィードバックを収集するのに 10 週間を費やしました。
  • リリースされた機能:
    • ブログのアイデアを完成させ、初稿を作成します。
    • タスクを達成するためのアイデアを生み出します。
    • 文法チェック、さまざまな言語への翻訳、文書の要約を確認します。
    • ライターのブロックを解除して書き始めるために、執筆を手伝ってください。

例 2:ストライプ

Stripe は思い切った一歩を踏み出し、従業員 100 人に、自分たちが行っていることをやめて、GPT4 を使用して Stripe をより良くする方法についてのアイデアを考えるように依頼しました。その結果、まったく新しい機能セットが誕生しました。

  • 顧客のビジネス情報を要約する方法を開始しました。これは、人々が書くものよりも優れていました。
  • 技術文書に関する質問に答えるチャットボットを起動し、開発者とパートナーの生産性を向上させました。
  • GPT4 を使用して、Discord コミュニティで悪意のあるアカウントを見つけました。

例 3: Shopify

Shopify は gen AI をいち早く導入し、Shopify Magic という製品名で一連の AI 機能をリリースしました。 Shopify Magic は、次のような gen AI 機能のコレクションです。

  • テキスト生成 – Shopify ストアでの製品説明、ブログ投稿、電子メールの件名、電子メールの返信、見出しの作成を高速化します。基本的に、Shopify ストア管理者がテキストを記述する必要がある場所には、テキスト生成機能が追加されています。
  • メディア生成 – 製品画像は e コマースで大きな役割を果たします。他のアプリを使用せずに画像を編集できる機能が追加されました。
  • アプリのレビューを要約する – インストールする適切なアプリを見つけるために何百ものアプリのレビューを調べる代わりに、要約されたアプリのレビューを見て適切なアプリを見つけることができます。

例 4: キャップカット

CapCut について聞いたことがない方のために説明すると、これは TikTok の親会社 Bytedance が TikTok のクリエイターを支援するために作成したビデオ編集ツールです。私は定期的にポッドキャストの編集にこれを使用していますが、コンテンツクリエイターにとって最も簡単で高度な編集ツールだと思います。 CapCut はまた、ソフトウェアを継続的に更新し、新しい AI 機能を導入しています。ここではその一部を紹介します。

  • ワンクリックで字幕を生成します。
  • プロンプトとしてテキストまたは画像を含むビデオを生成し、生成後に編集する機能も提供します。
  • 彼らがリリースした最新の機能は、CapCut が自動的にショート動画を生成し、長い形式のビデオからさらに編集できるようにすることです。完璧ではありませんが、編集者であれば時間を節約できます。

例 5: やぶれ

Yabble は、ビジネスに重要な意思決定を行うための洞察を提供するツールです。顧客からのフィードバック データが豊富にあるため、Yabble にとって生成 AI の使用は当然の選択でした。次の新しいアップデートが追加されました。

  • 顧客のコメントを分析し、感情やトピックごとに分類するツール。
  • GPT-3 を使用して、データ セットを意味のあるテーマに変換し、Yabble チームの手作業を節約しました。


規模の大小にかかわらず、スタートアップ企業は AI にアクセスし、実際のビジネス上の問題を解決する最前線に立っています。あなたがテクノロジー企業または新興企業の製品開発者である場合は、これらの例からいくつかのポイントを理解してください。

  • Gen AI は、製品に新しいインテリジェンス層を追加するものだと考えてください。
  • 現在の第 2 世代の AI モデルは、テキストの操作に非常に優れています。
  • テキストの要約、テキストの分類、特定のテキストからの感情の抽出は簡単ですが、ROI が高い使用例です。
  • 製品内のテキストがある場所であればどこでも、Gen AI を使用してユーザーの時間を節約できます。


以上、100 日間の AI の 15 日目でした。


私は「Above Average」というニュースレターを執筆しており、大手テクノロジー業界で起こっているすべての背後にある二次的な洞察について話しています。テクノロジー業界にいて、平均的な人間になりたくない場合は、購読してください


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