ビジネス用語研究所を始めました★

ビジネス用語研究所を始めました★

ビジネス用語研究所を始めました★

こんにちは、ビジネスパーソンの皆さん!

ビジネスの世界は、日々進化しています。新しい技術、新しい戦略、新しい概念…。ついていくのが大変だと感じる方もいるのではないでしょうか?

そんなあなたに朗報です!

今日はとてもエキサイティングなお知らせがあります。私たち株式会社Qualitegが、新たに「ビジネス用語研究所」を立ち上げました。このプロジェクトは、ビジネスマン必読のビジネス用語解説ビデオをYouTubeで提供するものです。

株式会社 Qualiteg
Qualiteg は 2023年に創業されたAIカンパニーです。人々が新たなアイデアを生み出し、創造性を引き出すための快適な世界をテクノロジーを通じて実現してまいります。

ビジネス用語研究所とは?

「ビジネス用語研究所」は、最先端のビジネス用語をわかりやすく簡潔に1分で説明するYouTubeコンテンツです。忙しいビジネスマンでも、短時間で効率的に最新のビジネストレンドや重要な概念を学ぶことができます。

最先端のビジネス用語を、わかりやすく簡潔に1分で説明しています。

例えば…

  • 生成AI って何?
  • LLM ってどんな技術?
  • 3C ってどういう意味?
  • オープンイノベーション って具体的にどうやるの?

などなど、ビジネスシーンでよく耳にするけど、実はよくわかっていない…そんな用語を丁寧に解説していきます。

変化の激しい現代ビジネス環境において、イノベーションの源泉は多様な知恵の交差点にあります。株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、企業を取り巻くイノベーション・エコシステムを最適化し、外部との協業による価値創出を実現するプログラムです。企業の現状分析をもとに、オープンイノベーションの戦略を策定し、パートナー開拓から実行支援まで一貫してサポート。

アイデアワークショップ、ハッカソン企画、AI技術活用など、多様なアプローチで社内外の知恵を融合させ、「自社だけでは実現できない」革新を創出します。経験豊富な専門コンサルタントが、御社を中心としたイノベーション・エコシステムの構築と活性化を導き、持続的な革新力の獲得を実現します。

コンテンツの魅力

このプロジェクトの最大の魅力は、その内容の深さと質の高さにあります。生成AIやLLM(大規模言語モデル)といった技術系のトピックから、3Cやオープンイノベーションなどのビジネス戦略に関する用語まで幅広くカバーしています。

専門家によるディスカッション

さらに、これらのビデオはAIエンジニア、MBAメンバー、そして元外資系コンサルティングファーム出身者など、各分野の専門家がディスカッションを行いながら内容を検討しています。そのため、非常に濃い内容となっており、視聴者にとって価値ある情報が詰まっています。

視聴方法

「ビジネス用語研究所」のビデオは、YouTubeで無料で視聴できます。会社の休憩時間や通勤時間、ちょっとした隙間時間にぜひご覧ください。そしてぜひチャンネル登録をお願いします★

株式会社 Qualiteg
Qualiteg は 2023年に創業されたAIカンパニーです。人々が新たなアイデアを生み出し、創造性を引き出すための快適な世界をテクノロジーを通じて実現してまいります。

ご視聴&チャンネル登録をお願いします★

最新のビジネストレンドを理解し、競争力を高めるために、「ビジネス用語研究所」は必見です。忙しい日常の中でも、短時間で効率的に学べるこのコンテンツを活用して、ビジネススキルをさらに磨きましょう。

これからも「ビジネス用語研究所」をどうぞよろしくお願いいたします。次回のビデオでお会いしましょう!

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LLM推論基盤プロビジョニング講座 第3回 使用モデルの推論時消費メモリ見積もり

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第3回 使用モデルの推論時消費メモリ見積もり

こんにちは!前回はLLMサービスへのリクエスト数見積もりについて解説しました。今回は7ステッププロセスの3番目、「使用モデルの推論時消費メモリ見積もり」について詳しく掘り下げていきます。 GPUメモリがリクエスト処理能力を決定する LLMサービス構築において、GPUが同時に処理できるリクエスト数はGPUメモリの消費量によって制約されます。 つまり、利用可能なGPUメモリがどれだけあるかによって、同時に何件のリクエストを処理できるかがほぼ決まります。 では、その具体例として、Llama3 8B(80億パラメータ)モデルをNVIDIA RTX A5000(24GB)にロードするケースを考えてみましょう。 このGPUには24GBのGPUメモリがありますが、すべてをリクエスト処理に使えるわけではありません。最初にモデル自体が一定量のメモリを消費し、残りの領域で実際のリクエスト処理を行います。 GPUメモリ消費の二大要素 GPUの消費メモリ量は主に以下の2つの要素によって決まります 1. モデルのフットプリント LLMをGPUに読み込んだときに最初に消費されるメモリ

By Qualiteg コンサルティング
システムとcondaのC++標準ライブラリ(libstdc++)のバージョン違い問題による事象と対処法解説

システムとcondaのC++標準ライブラリ(libstdc++)のバージョン違い問題による事象と対処法解説

こんにちは! 先日、dlibをつかったPythonアプリケーション(conda環境で動作する)作っていたところ、以下のようなエラーに遭遇しました。 ImportError: /home/mlu/anaconda3/envs/example_env/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.32' not found (required by /home/mlu/anaconda3/envs/example_env/lib/python3.10/site-packages/_dlib_pybind11.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so) 「dlib_pybind11モジュールがGLIBCXX_3.4.32を要求してるけど、みつからない!」という感じのエラーですね。

By Qualiteg プロダクト開発部
LLM推論基盤プロビジョニング講座 第2回 LLMサービスのリクエスト数を見積もる

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第2回 LLMサービスのリクエスト数を見積もる

こんにちは! 今回はLLM推論基盤プロビジョニング講座 第2回です! STEP2 LLMサービスへのリクエスト数見積もり それでは、早速、LLM推論基盤プロビジョニングの第2ステップである「リクエスト数見積もり」の重要性と方法を解説いたします。 LLMサービスを構築する際に必要となるGPUノード数を適切に見積もるためには、まずサービスに対して想定されるリクエスト数を正確に予測する必要があります。 リクエスト数見積もりの基本的な考え方 LLMサービスへの想定リクエスト数から必要なGPUノード数を算出するプロセスは、サービス設計において非常に重要です。過小評価すればサービス品質が低下し、過大評価すれば無駄なコストが発生します。このバランスを適切に取るための基礎となるのがリクエスト数の見積もりです。 想定リクエスト数の諸元 リクエスト数を見積もるための5つの重要な要素(諸元)をみてみましょう。 1. DAU(Daily Active Users): 1日あたりの実際にサービスを利用するユーザー数です。これはサービスの規模を示す最も基本的な指標となります。 2. 1日

By Qualiteg コンサルティング
Zoom会議で肩が踊る?自動フレーミング映像安定化とAIによる性能向上の可能性

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こんにちは! 本日は、自動フレーミング映像の安定化に関するアルゴリズム・ノウハウを解説いたします 第1章 問題の背景と目的 バストアップ映像を撮影する際、特にオンラインミーティングやYouTubeなどのトーク映像では、人物がうなずく、首を振るなどの自然な動作をした際に「首まわりや肩がフレーム内で上下に移動してしまう」という現象がしばしば起こります。これは、多くの場合カメラや撮影ソフトウェアが人物の「目や顔を画面中央に保とう」とする自動フレーミング機能の働きに起因します。 撮影対象の人物が頭を下げた際に、映像のフレーム全体が相対的に上方向へシフトし、その結果、本来動いていないはずの肩の部分が映像内で持ち上がっているように見えてしまう現象です。 本稿では、この問題を撮影後の後処理(ポストプロセッシング)のみを用いて、高速、高い精度かつロバストに解決する手法をご紹介します。 前半では、従来のCV(コンピュータービジョン)の手法を使い高速に処理する方法をご紹介します。後半では、AIを使用してより安定性の高い性能を実現する方法について考察します。 第2章 古典手法による肩の上下

By Qualiteg 研究部