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@zerebom_3
生成AIネイティブなプロダクト・UI/UXを考える
生成AIネイティブなプロダクト・UI/UXを考える｜大野峻典 | Algomatic CEO
- 生成AIサービスの実用性において、モデルそのものでなくUI/UXに問題があるケースも少なくない
- 例えば超優秀な部下とトランシーバーでやりとりするようなもの
- AIネイティブなUI/UXを設計するには下記観点を考慮することが多い
- AIをオンボードしやすくする
- AIと協働（Copliot）しやすくする
- タスクに応じてAIとやりとりするインターフェースを変える
- AIを隠す（カプセル化）
- AIによる拡張から自動化（Agent）
- AIによるレバレッジを効かせる
LangGraphで始めるマルチエージェントシステム
LangGraphで始めるマルチエージェントシステム
- A→B→Cのようなシーケンスなタスクではなく、Graph構造のAgentを構築できるLangGraphの紹介
- 決まった業務フローの自動化などで効果を発揮できそう
- シーケンスなタスクだと、各コンポーネントの正解率の冪乗でJob成功率が規定されるので、並列処理してどれかが正解すればOKみたいに、冗長性を担保して成功率をあげられる、みたいなことができたら面白そう
エンプラDXにおける2024年の生成AIトレンド予測
20240130 エンプラDXにおける2024年の生成AIトレンド予測 @生成AI新年会2024
- LLMの精度面はすでにかなり頑張っている
- そもそもインターネット上の情報を学習している時点で限界がある
- 業務においては、自社内に特化した知識・ルールに依存していることが多い