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株式会社https://nitter.cf/t.co/Fwcx0l5ZWzは、オーダーメイドAIソリューション『カスタムAI』の開発を行うAI企業です。“すべての産業の新たな姿をつくる”をミッションに、AI/機械学習テクノロジーと企業ビジネスとをつなぐプロフェッショナルとして、あらゆる業界・企業におけるイノベーション創出をAIの力でご支援いたします。

東京 中央区
Joined August 2017
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本日発売です📕 6日間ご紹介してきた 『日本企業はAIでどう稼ぐか――既存事業の売上を伸ばす事業深化』が、いよいよ店頭・オンラインに並びます。 なお、本書には読者特典もご用意しました。 ・事業深化レベル自己診断シート ・MVPP設計ワークシート 記入例と見直しの目安付き。 社内で「自社は今どこか」を話すときのたたき台になります。 AIで売上を伸ばす手がかりを、今日から手に取っていただけます。 ご購入はこちら👇 amzn.asia/d/03TH9Q5A
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調査会社を料金だけで選ぶと、モニターの質が伴わず回答の信頼性が揺らぎます。 かといって実績や専門性を重視しすぎると、費用や納期が膨らむ。 比較の観点は料金、パネルの質と量、対応手法、実績、納期、提案力の6つ。 納期やコスト重視なら、モニター募集が不要なAIシミュレーション調査も候補に入ります。依頼前に、何を明らかにしどの意思決定に使うかを言語化するのが第一歩です。 詳細はコメント欄のコラムをご覧ください👇
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11月4日、山口周氏をお迎えし、組織の「文脈」を経営資産に変える『コンテキスト・マネジメント』をテーマにしたセミナーを都内で開催しました。 講演「コンテキスト・リーダーシップ」に加え、文脈を可視化・構造化するテクノロジー手法を解説。 講師の山口周@shu_yamaguchiさん、ご参加の皆様、ありがとうございました。
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【書評】 日本経済新聞書評欄に『AI経営講座』(集英社インターナショナル)、『日本企業はAIでどう稼ぐか』(東洋経済新報社)が掲載されました。 それぞれ5階10番ものづくり・新技術、1番経営情報システムの棚。
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株式会社Laboro.​AI様主催のハンズオンイベント「『正解のないテスト』AIエージェントの正解は誰が決める?」が開催されました! 今回は「42 Tokyoの魅力を答えるAIエージェント」を開発💻✨ 初心者から経験者までAIの動作イメージや実践的な知識を深める貴重な時間となりました。 ご参加いただいた学生の皆さん、株式会社Laboro.​AI様、本当にありがとうございました!
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10月30日、社員総会を開催しました。 当社は2016年4月の会社設立から10年が経ち、2027年9月期のスタートとともに第二の創業期を迎えました。 総会では代表の椎橋から、成長戦略で示した方向性に沿って、目指す姿とそこへどう登っていくのかが共有されました。
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【登壇】 大阪科学技術センター主催「ネクストリーダー育成ワークショップ」第5回に、CEOの椎橋が講師として登壇しました。 「技術とビジネスをつなぐリーダー像〜ビジネス意思決定におけるAI活用のリアルと、不確実性下での意思決定力〜」をテーマに、ワークショップを行いました。
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AIペルソナと「シンセティックユーザー」は、求められる精度が異なります。 前者は議論のたたき台としての説得力、後者は実調査に近い定量的な精度。 後者を自作するなら、実データを読み込ませて数百〜数千件の回答を生成し、実査データと突き合わせて偏りを補正する工程まで必要で、手間はAIペルソナよりひと回り大きくなります。 詳細はコメント欄のコラムをご覧ください👇
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【動画公開】 経営学者・入山章栄氏と当社代表 椎橋徹夫との対談動画、公開中です。 テーマは「なぜ日本企業のAIは『コスト削減』で止まるのか」。AI投資が「削る」に偏る構造的な理由と、AI活用の3段階モデル(コスト削減型効率化/事業深化/市場創出)を語っています。 動画はこちらからご覧ください👇 youtube.com/watch?v=33bmZlOc…
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【メディア掲載】 AI特化型ニュースメディア「Ledge.ai」に、当社の菅原・趙・許のインタビューが掲載されました。 LLMが高度な推論能力を獲得しても、企業独自の判断基準まで自動的に把握できるとは限りません。 企業固有の知識をどう与え、参照できるようにするかを語っています。 記事はこちらからご覧ください👇 ledge.ai/articles/laboro_ai_…
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AIオーケストレーションは、複数のAIや社内システムを1つの業務フローとして束ね、工程の受け渡しまで自動化する仕組みです。 たとえば問い合わせ対応では、分類、規程検索、返信作成、点検の各処理が必要に応じて連携して動き、担当者は最後の承認だけを担います。 入力内容によって通る工程が変わる分、事前に確認すべき動作パターンも増えます。 詳細はコメント欄のコラムをご覧ください👇
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調査会社を料金だけで選ぶと、モニターの質が伴わず回答の信頼性が揺らぎます。 かといって実績や専門性を重視しすぎると、費用や納期が膨らむ。 比較の観点は料金、パネルの質と量、対応手法、実績、納期、提案力の6つ。 納期やコスト重視なら、モニター募集が不要なAIシミュレーション調査も候補に入ります。 依頼前に、何を明らかにしどの意思決定に使うかを言語化するのが第一歩です。 詳細はコラムをご覧ください👇 laboro.ai/activity/column/la…
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