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IBMの多言語AIが「小さいのに強い」で話題になってる件
IBMがApache 2.0の多言語埋め込みモデルを公開。97Mという小型サイズでMTEBスコア60.3を達成。200以上の言語に対応しつつ、32Kトークンのコンテキストも扱える。
生成AIの経営戦略統合が「AI関連銘柄」の選別基準を変える
生成AIを経営戦略に統合できている企業とPoCで止まっている企業。この差は3〜5年後の利益率に直結する。銘柄選別の新しい視点を整理した。
AWSがAIの「裏側」を公開。スケーリング神話が崩れつつある
AWSがAI基盤モデルのインフラ構成を公開。スケーリングの定義が変わりつつある今、裏側の設計が出力品質を左右する。
GoogleファイナンスがAI化。投資情報の取り方が変わる予感
GoogleファイナンスにAI検索やチャート解説機能が追加。個人投資家の情報収集・分析スピードはどう変わるか。
「分速80m×10分」を間違えた話と、数字に強くなる必要性
「分速80mで10分」の正解は800m。この速度算の話から、飲食店経営で数字と向き合うことの大切さを考えた。
AI検索時代に「質の高い情報」を届ける医療発信とは
AI検索の普及でクリック数が減る時代に、医師だからこそ発信できる「AIに真似できない情報」とは何かを考えた。
社内ナレッジAI化、マーケ視点で正直に評価してみた
年間44.8万時間削減の実績に思わず手が止まった。生成AI×RAGの社内ナレッジ活用、広告運用チームにとっても他人事じゃない理由を考えてみた。
社内の「聞けばわかる人」がいなくなる前にやること
「それ〇〇さんに聞いて」で回っている間は良い。でもその人が抜けたら？RAGと生成AIが採用・セールス・資金調達にどう効くかを考えた。
社内RAG導入で年間44.8万時間削減——AI銘柄の次の焦点はここだ
年間44.8万時間削減、正答率98%——社内AI導入の実績数字が示すエンタープライズ市場の次の焦点を投資家視点で読み解く。
がんAIが病院の外にデータを出さない時代が来た
がん診療AIのOncoAgentが話題。データを外部に出さず病院内で完結する設計で、56倍の速度でAIを学習させたという数字が衝撃的。
競合がAIを「社内で持つ」時代に、うちは何をすべきか
Claude全面導入済みのスタートアップCEOが、「外部APIにデータを送り続けること」の意味を改めて考えた話。
生成AI投資の95%が失敗する構造を投資家目線で読む
生成AI投資の95%がROIを出せていないというMITのレポート。この数字を投資家視点で読むと、AI関連銘柄の選別基準が見えてくる。