本セミナーでは、ChatGPT などで用いられている
大規模言語モデル(LLM)をはじめとする、
生成 AI の概要とビジネスへの活用事例をご紹介します。
NTTデータ数理システムは創業以来約40年にわたり、
機械学習、数理最適化やシミュレーションなどの数理科学技術を活用し、
多くの業種・業界のビジネスのお手伝いをしてまいりました。
そんな我々だから提供できる、生成 AI を活用したビジネスへの新たな価値について、
具体的な活用事例を通してお伝えします。
生成 AI を使いこなすためのパートナーをお探しの方はぜひご参加ください!
セミナー開催日程
- 総合 AI セミナー参加者1700人以上
- セミナー満足度90%以上※参加して良かった・業務に役立った
- 数理科学に精通した技術者100人以上
このようなご要望やお悩みをお持ちの方はぜひご参加ください
- まずは生成 AI で何ができるのか、ビジネスの活用例を知りたい
- チャットアプリなど、生成 AI を活用したサービスを検討したい
セミナープログラム
- 生成 AI とは? 昨今注目されている ChatGPT に代表される大規模言語モデル(LLM)をはじめとする生成 AI について、簡単にご説明します。
- 生成 AI 活用事例のご紹介 ~当社ビジネスへの活用から~
当社に多くのお問い合わせ、ご相談をいただいております生成 AI を活用したお取り組みをお伝えします。
- QAチャットアプリ:マニュアルを読み込んだ生成 AI がユーザーの質問に高い精度で回答する、チャットアプリの開発をご紹介いたします。
- マルチエージェント:生成 AI によって複数の人格(エージェント)を生み出し、異なるペルソナを設定して議論をさせてみました。応用先としては、マーケティングにおけるペルソナ活用としての、ABテスト、ディスカッション、リアル営業マンの営業ロールプレイング、など
- 分析結果の解釈と方針提案のアプリ:分析の結果を生成 AI が解釈して、次の一手を提案するアプリをご紹介いたします。
- 質疑応答ウェビナー前、ウェビナー中にいただいたご質問に口頭で回答いたします。ウェビナー中は随時 Q&A からご質問いただけます。ご不明点、詳細な説明のご希望などございましたらお気軽にご質問ください。
セミナー後は技術者への直接のご相談も可能です
-
セミナーを聞いたけど
よくわからない所があった… 担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、不明な所があれば何でもお聞き下さい。 -
自社の課題を解決するための
方法が知りたい…解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 - この分野の知識が無い、でも解決したい課題がある…どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
セミナー開催日程
NTTデータ数理システムとは
NTTデータ数理システムってどんな会社?
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの技術者ってどんな人?
当社の技術者は「研究員」と名乗らせていただいております。学術的な造詣を日々磨いており国際学会をはじめ各種学会や論文執筆も活発に実施しています。当然お客様へはプログラミングを介して価値提供致しますので、アプリケーション開発も必須スキルとして持ち合わせています。日頃学術学会と現場の両方を行き来していますので、現場に適切なソリューションのご提案を実施いたします。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
・機械学習全般(Deep Learning/強化学習/各種モデル)
・データマイニング/テキストマイニング/統計解析
・数理最適化(厳密解法/近似解法/動的計画法)
・シミュレーション(物理/エージェント/待ち行列 など)
などを活用し、日々鍛錬しています。