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SAPのジェネレーティブAI「ジュール」はビジネスの副操縦士になれるか?

日常生活におけるジェネレーティブAIの普及を認識、 SAPジェネレーティブAIアシスタント、ビジネス副操縦士 ジュールはこちら! ジェネレーティブAIが世界のさまざまな地域でどのように浸透しつつあるのかを見るのは興味深い。 オーストラリアの調査対象者の約半数、約49%がジェネレーティブAIを利用している。 アメリカでは45%、イギリスでは29%だ。 SAPジェネレーティブAIジュールとは? ジュール は、実世界の状況に基づいて回答を生成するように設計されている。 ドイツの多国籍ソフトウェア大手は、ジュールが生産的であるだけでなく、倫理的で責任感のある企業であるよう努力している。 彼らは、ジェネレーティブAIが個人的・職業的な場面で中心的な役割を果たす未来に向けて準備を進めている。 ジュールはすべてのSAPアプリケーションの一部になる。 ジュールは、人事、財務、サプライチェーン、カスタマー・エクスペリエンスなど、どのような業務にも対応します。 どういうことなんだ? 平易な言葉で質問したり、問題を提起したりすることができ、インテリジェントで文脈を保持した返答を得られることを想像してみてほしい。 それこそがジュールの持ち味だ。 SAPの包括的なポートフォリオや外部ソースから広範なビジネスデータを活用し、最も洞察に満ちた適切な回答を得ることができます。 ロジスティクス・プロセスを改善する方法を決めるという課題に直面していると考えてください。 メーカーに実行可能な解決策を提示し、評価してもらうために、ジュールは売上が不振になりそうな地域を特定することができる。 その上、サプライチェーンの問題を示唆する他のデータセットに接続し、即座にサプライチェーンシステムに接続することができる。 しかし、それだけでは終わらない。 ジュールは多目的なアシスタントであり、SAPのすべてのアプリケーションに対応し、常に新しい状況を提供してくれる。 JouleがトップクラスのSAPジェネレーティブAIアシスタントである理由とは? 世界有数の企業資源計画ソフトウェアベンダーであるSAPは、データ保護と公正性に真剣に取り組んでいる。 際立った特徴のひとつは、ジュールが展開する大規模言語モデル(LLM)からバイアスを排除することに取り組んでいることだ。 効率の向上 ソース 特定の役割を理解し、SAPアプリケーション内でシームレスに連携してタスクを効率化するAIアシスタントで、生産性を向上させましょう。 強化されたインテリジェンス 必要なときにいつでも迅速な応答とインテリジェントな洞察にアクセスし、ワークフローを中断することなく迅速な意思決定を可能にします。 改善された結果 ソース お問い合わせいただくだけで、あなたの仕事をスタートさせるためのカスタマイズされたコンテンツを受け取ることができます。 職務記述書の作成、コーディングガイダンスの取得などを簡単に行うことができます。 全自治 ソース 安全で管理された環境でジェネレーティブAIを活用しながら、意思決定とデータプライバシーを完全にコントロールすることができます。 ジュールは顧客情報を使ってLLMを養成することはしない。 データは安全に保たれ、AIの回答に意図しないバイアスが入り込むリスクもない。 SAPのジェネレーティブAIアシスタントの展開計画 Jouleの展開は、SAPのソリューション群全体で段階的に行われている。 以下がその内容だ: 今年後半、Jouleは以下のソリューションでデビューする予定です。 SAPサクセスファクターズ・ソリューション を通じてアクセスできるようになります。 SAPスタートサイト . 来年には SAP S/4HANA Cloud 公開版。… Read more »

によって オリオール・ゼルトゥーシュ読書時間: 1
Joule is designed to generate responses based on real-world situations. The German multinational software giant is putting in the effort to make sure Joule is not just productive but also ethical and responsible. They're gearing up for a future where generative AI plays a central role in personal and professional settings.

日常生活におけるジェネレーティブAIの普及を認識、 SAPジェネレーティブAIアシスタント、ビジネス副操縦士 ジュールはこちら! ジェネレーティブAIが世界のさまざまな地域でどのように浸透しつつあるのかを見るのは興味深い。 オーストラリアの調査対象者の約半数、約49%がジェネレーティブAIを利用している。 アメリカでは45%、イギリスでは29%だ。

SAPジェネレーティブAIジュールとは?

ジュール は、実世界の状況に基づいて回答を生成するように設計されている。 ドイツの多国籍ソフトウェア大手は、ジュールが生産的であるだけでなく、倫理的で責任感のある企業であるよう努力している。 彼らは、ジェネレーティブAIが個人的・職業的な場面で中心的な役割を果たす未来に向けて準備を進めている。

ジュールはすべてのSAPアプリケーションの一部になる。 ジュールは、人事、財務、サプライチェーン、カスタマー・エクスペリエンスなど、どのような業務にも対応します。

どういうことなんだ?

平易な言葉で質問したり、問題を提起したりすることができ、インテリジェントで文脈を保持した返答を得られることを想像してみてほしい。

Jouleは多目的な生成AIアシスタントで、SAPのすべてのアプリケーションに対応し、常に新しい状況を提供します。

それこそがジュールの持ち味だ。 SAPの包括的なポートフォリオや外部ソースから広範なビジネスデータを活用し、最も洞察に満ちた適切な回答を得ることができます。

Jouleは多目的な生成AIアシスタントで、SAPのすべてのアプリケーションに対応し、常に新しい状況を提供します。

ロジスティクス・プロセスを改善する方法を決めるという課題に直面していると考えてください。 メーカーに実行可能な解決策を提示し、評価してもらうために、ジュールは売上が不振になりそうな地域を特定することができる。

Jouleは多目的な生成AIアシスタントで、SAPのすべてのアプリケーションに対応し、常に新しい状況を提供します。

その上、サプライチェーンの問題を示唆する他のデータセットに接続し、即座にサプライチェーンシステムに接続することができる。 しかし、それだけでは終わらない。 ジュールは多目的なアシスタントであり、SAPのすべてのアプリケーションに対応し、常に新しい状況を提供してくれる。

Jouleは多目的な生成AIアシスタントで、SAPのすべてのアプリケーションに対応し、常に新しい状況を提供します。

JouleがトップクラスのSAPジェネレーティブAIアシスタントである理由とは?

世界有数の企業資源計画ソフトウェアベンダーであるSAPは、データ保護と公正性に真剣に取り組んでいる。 際立った特徴のひとつは、ジュールが展開する大規模言語モデル(LLM)からバイアスを排除することに取り組んでいることだ。

効率の向上

SAPジェネレーティブAIジュール

ソース

 

特定の役割を理解し、SAPアプリケーション内でシームレスに連携してタスクを効率化するAIアシスタントで、生産性を向上させましょう。

強化されたインテリジェンス

必要なときにいつでも迅速な応答とインテリジェントな洞察にアクセスし、ワークフローを中断することなく迅速な意思決定を可能にします。

改善された結果

SAPジェネレーティブAIジュール

ソース

 

お問い合わせいただくだけで、あなたの仕事をスタートさせるためのカスタマイズされたコンテンツを受け取ることができます。 職務記述書の作成、コーディングガイダンスの取得などを簡単に行うことができます。

全自治

SAPジェネレーティブAIジュール

ソース

 

安全で管理された環境でジェネレーティブAIを活用しながら、意思決定とデータプライバシーを完全にコントロールすることができます。

ジュールは顧客情報を使ってLLMを養成することはしない。 データは安全に保たれ、AIの回答に意図しないバイアスが入り込むリスクもない。

SAPのジェネレーティブAIアシスタントの展開計画

Jouleの展開は、SAPのソリューション群全体で段階的に行われている。 以下がその内容だ:

  1. 今年後半、Jouleは以下のソリューションでデビューする予定です。
    SAPサクセスファクターズ・ソリューション
    を通じてアクセスできるようになります。
    SAPスタートサイト
    .
  2. 来年には
    SAP S/4HANA Cloud
    公開版。 だから、もしあなたがそれを使っているなら、ジュールがサポートする。
  3. その先もジュールは旅を続け、以下のような不可欠な要素となっていきます。
    SAPカスタマーエクスペリエンス
    および
    SAP Aribaソリューション
    .
  4. また
    SAP Business Technology Platform
    にも加わり、幅広いSAPアプリケーションで利用できるようになります。

Jouleは、SAPのエコシステムの様々なコーナーに徐々に入り込み、皆さんの体験をより良いものにしていきます。

SAPジェネレーティブAIジュールに期待することとは?

価格設定は不透明だ。 SAPの過去の予測によると、ビジネス機能のための組み込みAIは、次のような利益をもたらす可能性がある。 30% プレミアムだ。 しかし朗報は、ジュールのいくつかの機能が追加料金なしで顧客に提供されるということだ。 一方、特定のビジネスニーズに合わせた特定の高度な機能については、割高になる可能性がある。 だから、どう使うかによる。

結論

生成的なAIアシスタントとして、JouleはSAPアプリケーション全体のインテリジェントな応答と問題解決により、ビジネスオペレーションに革命を起こす態勢を整えている。

10月2日~4日のSuccessConnect、10月9日~11日のSpend Connect Live、10月25日のCustomer Experience LIVE、11月2日~3日のSAP TechEdカンファレンスなど、SAPにはエキサイティングなアップデートが目白押しです!

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プライベート・クラウド向けRAG:どのように機能するのか?

プライベート・クラウドがどのようにすべての情報を管理し、賢い意思決定をしているのか不思議に思ったことはないだろうか。 そこでRAG(Retrieval-Augmented Generation)の出番だ。 これは、プライベートクラウドが適切な情報を見つけ、そこから有用なものを生成するのを助ける、超スマートなツールだ。 このブログでは、RAGがプライベート・クラウドでどのように魔法をかけるか、簡単なツールと巧妙なトリックを使って、すべてをよりスムーズにより良くする方法について紹介する。 飛び込む。 RAGを理解する:RAGとは何か? 検索補強世代(RAG)は、自然言語処理(NLP)や情報検索システムで使われる最先端技術である。 検索と生成という2つの基本的なプロセスを組み合わせたものだ。 検索:RAGの検索プロセスでは、ドキュメント・リポジトリ、データベース、APIなど、さまざまな外部ソースから関連データを取得する。 この外部データは多様で、さまざまなソースやフォーマットからの情報を含んでいる。 世代:関連データが検索されると、生成プロセスでは、検索された情報に基づいて新しいコンテンツ、洞察、または応答を作成または生成する。 このように生成されたコンテンツは、既存のデータを補完し、意思決定や正確な回答の提供に役立つ。 RAGはどのように機能するのか? では、RAGの仕組みを理解しよう。 データ準備 最初のステップでは、コレクションに格納された文書とユーザーからのクエリの両方を同等のフォーマットに変換する。 このステップは、類似検索を行う上で非常に重要である。 数値表現(エンベッディング) 類似検索のために、文書とユーザークエリを比較可能にするために、それらはエンベッディングと呼ばれる数値表現に変換される。 これらの埋め込みは、洗練された埋め込み言語モデルを使用して作成され、基本的にテキスト内の概念を表す数値ベクトルとして機能する。 ベクトルデータベース テキストの数値表現である文書埋め込みは、ChromaやWeaviateのようなベクトルデータベースに格納することができる。 これらのデータベースは、類似検索のための埋め込みデータの効率的な保存と検索を可能にする。 類似検索 ユーザクエリから生成された埋め込みに基づき、埋め込み空間内で類似検索が行われる。 この検索は、埋め込み値の数値的な類似性に基づいて、コレクションから類似のテキストや文書を特定することを目的としている。 コンテキストの追加 類似のテキストを特定した後、検索されたコンテンツ(プロンプト+入力されたテキスト)がコンテキストに追加される。 元のプロンプトと関連する外部データの両方で構成されるこの拡張コンテキストは、次に言語モデル(LLM)に入力される。 モデル出力 言語モデルは、関連する外部データを使ってコンテキストを処理し、より正確でコンテキストに関連した出力や応答を生成できるようにする。 続きを読むRAG APIフレームワークとは? プライベート・クラウド環境にRAGを導入する5つのステップ 以下は、プライベート・クラウドにRAGを実装するための包括的なガイドである: 1.インフラ準備アセスメント まず、既存のプライベート・クラウド・インフラを評価することから始める。 ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク機能を評価し、RAGの実装との互換性を確保する。 シームレスな統合のための潜在的な制約や要件を特定する。 2.データ収集と準備 プライベートクラウド環境内の多様なソースから関連データを収集する。 これには、文書リポジトリ、データベース、API、その他の内部データソースが含まれる。 収集されたデータが整理され、洗浄され、さらなる処理のために準備されていることを確認する。 データは、検索や生成処理のためにRAGシステムに簡単に入力できる形式でなければならない。 3.適切な埋め込み言語モデルの選択 プライベート・クラウド環境の要件と規模に合わせて、適切なエンベッディング言語モデルを選択します。 BERT、GPT、またはその他の高度な言語モデルのようなモデルは、その互換性と性能指標に基づいて検討することができる。 4.埋め込みシステムの統合 ドキュメントやユーザークエリを数値表現(エンベッディング)に変換できるシステムやフレームワークを実装する。 これらの埋め込みが、テキストデータの意味と文脈を正確に捉えていることを確認する。 ベクターデータベース(例:Chroma、Weaviate)をセットアップして、これらの埋め込みを効率的に保存・管理し、迅速な検索や類似検索を可能にする。 5.テストと最適化 プライベートクラウド環境内に実装されたRAGシステムの機能性、正確性、効率性を検証するための厳格なテストを実施する。 さまざまなシナリオをテストし、潜在的な限界や改善点を特定する。… Read more »

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