企業AI教育

実務に直結しないAI教育はもう終わりにしませんか

エリスは最新のAIトレンドを反映し、組織に必要なAI力を確保してAXを牽引する研修を設計します。

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技術特許

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国際学術誌論文発表

AI教育、ツールの使い方だけでは足りません

業務への適用につながらない教育

「AIツールの使い方は学んでも、実際の業務に適用するのは困難です。」

対象別の設計がない一律の教育

「教育対象は異なるのに、コースは一つだけです。」

セキュリティ環境に適用できない教育

「外部AIツール中心のため、閉域網ではそのまま適用できません。」

一度受けて終わる単発の教育

「研修は終わっても、組織のAXは変わっていません。」

教育・プラットフォーム・インフラが連携したAX環境

外部から隔離された安全な実習環境

社内ネットワークでは使いにくいChatGPTやClaudeも、外部から隔離された仮想コンテナ環境で実習し、情報漏洩を遮断します。

実務と同等のAI開発環境

Elice LXPのRunBox仮想環境で、VS Code・n8n・Jupyterなどの実践的なAIツールをElice CloudのGPUリソースとともに、インストールなしで利用できます。

企業専用AXエージェント

リサーチや文書作業は対話型のヘルピーチャット、開発はデータ漏洩の心配がないコーディングエージェント Helpy Code を活用します。

組織の目標に合わせたカスタマイズAX教育ロードマップ

組織データを活用して課題を解決したい方へ

自社データで直接課題を解くPBL方式が、教育効果と実務への適用率を最も大きく高めます。

社内データ活用ガイドドプロジェクト・PBL研修

AIソリューション連携研修

AIリスキリング研修

全社AXロードマップを企画・拡大したい方へ

職種・職級・部門ごとに教育体系を設計し、全社AXロードマップを段階的に展開できます。

職級・職務別カスタマイズ研修

AXリテラシー研修

AIソリューション連携研修

役員から中核人材まで、階層別のカスタム教育

現代自動車グループ、サムスン電子、LG電子、SK、起亜など韓国の主要企業で、役員から実務者まで階層に合わせた教育を設計・運営してきました。

役員向け教育

AIが産業と経営戦略に与える影響、導入時に押さえるべき原則を扱います。

K-ハイテクプラットフォームの事例を見る現代自動車グループの事例を見る

マネージャー向け教育

チーム業務へのAI適用と、メンバーの活用を促す方法を身につけます。

全社教育

全社員が生成AIを理解し、資料作成・業務自動化にすぐ活かせるよう基礎を固めます。

SPCグループの事例を見る

中核人材教育

ブートキャンプやハッカソンなどと連動し、社内AIサービスを自ら作る中核人材を育成します。

FuriosaAIの事例を見る

組織に合わせて設計する6つの教育プログラム

同じ研修でも、自社データで実習したときに結果が変わります。組織の目標とデータに合わせて、すべてのコースを新たに設計します。

組織カスタマイズAX研修運営

ニーズ分析

組織のAIスキル状況や研修ニーズを徹底的に診断します。

カリキュラム設計

現場ですぐ活用できるカスタマイズカリキュラムを構成します。

実習環境の構築と運用

研修用の専用LXP環境を構築・運用します。

現場適用

学習成果をもとに現場適用と組織への展開をサポートします。

教育で終わらない組織のAX

AI課題の抽出、カスタムモデル開発からエージェント構築まで、真のAX組織をつくるすべてのソリューションを提供します。

AI課題の抽出
現場ヒアリングとデータ診断で、AIで解くべき課題をまず定義します。
モデル開発
社内データとインフラ環境に合わせたカスタムモデルを設計・構築します。
モデル内製化教育
担当組織が自らモデルを運用・改善できるように教育します。
エージェント構築
実際の業務フローにエージェントをつなぎ、教育を成果へと結びつけます。

AI課題の抽出
現場ヒアリングとデータ診断で、AIで解くべき課題をまず定義します。
モデル開発
社内データとインフラ環境に合わせたカスタムモデルを設計・構築します。
モデル内製化教育
担当組織が自らモデルを運用・改善できるように教育します。
エージェント構築
実際の業務フローにエージェントをつなぎ、教育を成果へと結びつけます。

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信頼の研修パートナーエリス

完璧なオンライン学習体験のための5つの必須要素

シンガポール経営大学 (SMU)このプログラムを指導したJack Hong教授、助教のJack Teeさん、Jinghaoさんからのフィードバックを通じて、Elice LXPの5つの主要な機能に関するインサイトを得ることができました。それでは、これらの機能がどのようにプログラミング教育体験を劇的に変革したのか見てみましょう。1. 基礎から開発まで、段階的なプログラミングの旅の完成。 Elice LXPは統合環境内で、基本的なコーディング作業から高度なソフトウェア開発までの道のりを提供します。初心者はまずCLI（コマンドラインインターフェース）環境で短いコードを試しながらプログラミングの基礎を学びます。プログラミングに自信がついた学習者は、Jupyter Notebookを使ってより深いプロジェクトを実行することができます。最終的には、開発専門の環境であるVS Code（Visual Studio Code）で実際のアプリケーションを開発できるようになります。このアプローチは、プログラミングへの敷居を下げる点で特に効果的です。プログラミング初心者にとって、VS Codeのようなプラットフォームの多機能性はむしろ恐怖を感じさせることがあります。最も単純な環境であるCLIから始めることで、恐れずにコーディングの基本概念を習得できます。そして、スキルが向上するにつれて、徐々に複雑なプラットフォームを使用しながらプログラミングの技術を発展させていくことができます。2. 講義からコード実習まで、すべてを一箇所で。Elice LXPの重要な機能の一つは、講義を実際の学習体験に変えることができる点です。リアルタイムのビデオ講義を聞き、講義で使用されたPPTファイルで復習し、課題を提出した後に試験を受けるまで、Elice LXPは学生と教師にもう一つの教室を提供します。さらに、Elice LXPは学生が実際の製品を開発するのと似た環境で直接実習できるように設計されています。このような有機的な教育環境は、学んだ内容を覚えるだけでなく、直接実践し応用する必要があるソフトウェア関連の講義に特に有用です。3. 学習効率を最大化するElice LXPの統合環境。多くのオンライン教育環境では、学生や講師がZoom、Discord、Google Colabなど複数のプラットフォームを同時に使用する不便さを経験していますが、これは学習過程を分断し、効率的な学習を妨げます。Eliceは学習に必要なすべてのツールとデータを一つの統合されたプラットフォームであるElice LXPに集め、さまざまなプログラム間の切り替えの必要性を排除し、ユーザーが学習に集中できる環境を提供します。実際に助教のJinghaoさんは、Elice LXPを通じてZoomのブレイクアウトルーム機能とDiscordの質問・ディスカッション機能を一箇所で利用でき、指導過程がより簡単になったと話しています。上の図は、Elice LXPの導入によって簡素化された学習過程を示しています。Eliceの統合環境がもたらす効率性と一貫性をよく表しています。4. チュータリングモードによるリアルタイムの学生サポート。講師は多くの学生を同時に管理しなければならない困難に直面することがよくあります。このようなリアルタイムサポートの困難さはオンライン環境でも現れやすいですが、Elice LXPは学生のコードをリアルタイムでモニタリングできるチュータリングモードを通じてこの問題を解決します。チュータリングモードでは、講師と学生が画面共有なしでお互いのコードを簡単に確認できるため、質問がある学生に即時にサポートを提供できます。5. リソースの切り替えが必要ない最適化されたコンピューティングリソース。 Google Colabのようなプラットフォームでは、学生は必要なGPU、CPU、またはA100リソースを使用するためにローカル環境と外部プラットフォームを頻繁に切り替えなければならない不便さを経験します。このような繰り返しの切り替えは学習を妨げ、貴重な時間を無駄にしてしまいます。Eliceはこの問題を解決するために強力なインプラットフォームリソースを提供します。Elice LXPの学生は単一の環境内で必要なリソースにスムーズにアクセスでき、外部リソースを管理する手間を省いて学習に集中することができます。Elice LXPEliceとSMUの協力は、コーディング教育の未来を示す事例です。Elice LXPはすべてのユーザーに効率的で安定した学習環境を提供します。上で紹介した5つの機能は、単なる改善ではなく、学習体験を豊かにする必須の要素です。もし、あなたが教育プログラムを革新し、学生にデータ中心の世界で成功できるスキルを提供したいと考えているなら、Eliceとのパートナーシップを検討してみてください。👉Elice LXP 導入のご相談 Eliceはこのコンテンツに対する著作権を所有しており、著作権法によって保護されています。このコンテンツの無断転載および商用利用は禁じられています。

2024/8/14

PBL実習を通じたマーケティング/CSR教育

慶應義塾大学Eliceはこのような実践ベースのプロジェクトをさらに発展させるため、日本のマーケティングおよびCSR教育を一段と飛躍させる教育を提供しました。この過程で、慶應義塾大学の学生たちはElice LXPを通じて直接的な実習を経験し、理論と実践が融合した教育を受けることができました。データで革新するマーケティング教育Elice LXPを活用した実践学習個人情報保護のため、慶應義塾大学の学生の名前や写真などの識別可能な情報はすべて編集されています。深い学習には実践経験が不可欠です。Eliceは学生たちにElice LXPを活用したさまざまなPBL（問題解決型学習）プロジェクトを紹介しました。すべてのPBLはEliceのクラウドプラットフォームで運営されており、学生たちは各自のノートパソコンで手軽に素早く実践することができました。学生たちはEliceの独自制作PBLを通じて、データ分析が企業のマーケティングおよびCSR活動にどのように適用されるかを体系的に学ぶことができました。高い学生満足度を記録した実践と講義未来のリーダーのためのスキル開発👉🏻インストール不要のコーディング学習環境👉 Elice LXP サービスに関するご相談Eliceは著作権法により保護されるこのコンテンツの著作権を所有しています。無断再利用および商業的な利用を禁じます。

2024/8/8

LLM研究開発に最適化されたGPUクラウドソリューション

セレクトスターセレクトスターはテキストデータ構築分野で国内1位を誇るAIスタートアップです。今回のインタビューでは、セレクトスターのAI NLPチームリーダーのキム・ミヌさんとAI研究員のイ・ホンドクさんにお話を伺い、Elice Cloudを導入した背景や成果、今後の目標など、さまざまなストーリーをお聞きしました。Q. こんにちは。簡単な自己紹介とともに、セレクトスターについて簡単にご紹介ください。イ・ホンドク研究員 : こんにちは。セレクトスターのAI研究員、イ・ホンドクです。キム・ミヌリーダー : こんにちは。セレクトスターのAI NLPチームリーダー、キム・ミヌです。セレクトスターはテキストデータ構築分野で1位を誇っており、最近ではデータ評価ソリューションも開発しています。LLM時代の到来に伴い、私たちは社内でLLMを活用したプロダクトを開発しています。このプロダクトはキャラクターベースのビデオ通話ソリューションで、ポロロやロボカーポリーなどの有名キャラクター企業とIP契約を結び開発を進めています。Q. Elice Cloudをどのように知りましたか？Elice Cloudを導入した背景も気になります。キム・ミヌリーダー : Eliceは教育プラットフォームから始まり、LXPが非常に優れている会社として知っていました。もともと別のクラウドを使用していましたが、研究用に使用できるクラウドを比較していた際に、代表からElice Cloudを知りました。Elice Cloudはオン・オフ機能が簡単で、費用面でも他のクラウドと比較して安価だったため、導入することになりました。Q. Elice Cloudの第一印象はどうでしたか？キム・ミヌリーダー : EliceはLXPがよく整備されている会社なので、GPUもUI/UXの観点から使いやすいと感じました。他の海外クラウドは設定しなければならない項目が多く、ターミナルで操作する部分もありますが、Eliceはノーコードベースで簡単に設定でき、とても便利でした。Q. どのような用途でElice Cloudを利用されていますか？また、クラウドを導入して達成したい目標は何ですか？キム・ミヌリーダー : Elice Cloudは主に研究用に使用しています。LLM時代の到来でGPU需要が急増している中、私たちセレクトスターも内部のLLM研究・開発にElice Cloudを活用しています。研究が成功裏に進むことで、新しいプラットフォームを開発したり、他社に技術を提供することができるため、Elice Cloudを通じて研究基盤を強化することが主要な目標です。Q. Elice Cloudを使い続ける特別な理由はありますか？イ・ホンドク研究員 : まず、チームメンバーがどの程度使用しているかを簡単に把握できる点が非常に便利だと思います。また、インスタンスを分けてコードを確認する際、通常はGitのようなツールを使いますが、Elice Cloudを通じてより簡単に確認できました。そして、CUDAバージョン管理に気を遣うことなく簡単に使える点も非常に満足しています。Q. Elice Cloudを通じて得られた成果があればお聞かせください。イ・ホンドク研究員 : セレクトスターで自社ソリューションを新たに開発する過程で、3日以内に実験を完了し、結果を出して統計分析を行わなければならない状況がありました。Elice Cloudを使用してインスタンスを分けて並行実験を行い、迅速かつ効率的に有意な結果を得ることができました。Q. Elice Cloudで気に入っている点があれば教えてください。イ・ホンドク研究員 : まず、費用が他のGPUサービスと比べて安い点が気に入っています。また、インスタンスを簡単に分けて管理できる点も大きなメリットだと思いました。私たちは各ユーザーが主な業務は異なりますが、協力が必要な場合が多いため、タスク別にインスタンスを分けて使用しています。これにより、メンバーがそれぞれどのコードを修正したのかを並行して確認できるため、非常に便利です。Q. Elice Cloudを他の企業におすすめしますか？おすすめする理由も教えてください。イ・ホンドク研究員 : 迅速にPoC（概念実証）やMVP（最小限の製品）段階を進める必要がある企業には特にElice Cloudをおすすめします。スピードが速く安定しているため、ラグや他の問題を心配することなく作業に集中できます。また、バージョン管理に気を遣う必要がなく、とても便利です。モデル開発の観点からElice Cloudは最適な選択になると思います。Q. 今後、セレクトスターが目指す方向について簡単にお話しください。キム・ミヌリーダー : セレクトスターは現在、国内テキストデータ構築分野で1位を走っていますが、今後はグローバル市場に進出することを目指しています。私たちは低コストで高効率なデータ構築ソリューションの開発と、LLMが円滑に動作するか企業ごとに評価できるSaaSプラットフォームの構築という2つの大きな目標を持っています。これらの目標を達成し、成功的に成長しながら、Elice Cloudとも引き続き協力できることを期待しています。Elice Cloudは、高速で安定した性能と簡単な管理機能で、セレクトスターの研究と開発をサポートしています。今後もグローバル市場を目指すセレクトスターの道のりにおいて、Elice Cloudが重要な役割を果たすことが期待されます。Elice Cloudは、AI専用データセンターを別途構築し、高スペックのGPUリソースを安定的に提供します。AI研究用のGPUクラウドを探しているスタートアップは、ぜひElice Cloudを導入してみてください！👉 Elice Cloud On-Demand 詳しくはこちら👉 Elice Cloud GPUサービスについて相談するこのコンテンツは著作権法により保護された著作物であり、Eliceに著作権があります。このコンテンツは事前の同意なしに二次加工および営利的な利用を禁止しています。

2024/7/25

生成AI検索エンジンの核心: エンベディングモデル開発のためのGPU導入

LinqAIスタートアップLinqでは、Elice Cloud On-Demandを導入して使用しています。今回のインタビューでは、Linqのチェ・チャンヨル代表にElice Cloud On-Demandの導入事例と使用後の感想についてお話を伺いました。Q. Linqについて簡単にご紹介ください。Linqは、生成AIを活用したマーケットインテリジェンスソリューションを提供するスタートアップです。ヘッジファンド向けAI検索サービス「Linq Alpha」を開発しており、株式関連文書の内容を理解して質問に回答するソリューションを提供し、お客様が必要とする情報を迅速かつ正確に得られるよう支援しています。👉 Linq Alpha 詳しくはこちらQ. GPUを導入することになった背景は何ですか？当時、LinqはAI検索の核となるエンベディングモデル（Embedding model）を自社で開発していました。しかし、モデル開発に必要なリソースの確保に苦労しており、GPUを急いで探していた際にEliceと連絡が取れてGPUサービスを導入することになりました。これにより、モデル開発の速度を大幅に向上させることができました。*エンベディングモデル: 生成AIの最大の課題である大規模言語モデル（LLM）の幻覚問題（Hallucination）を解決する上で重要な役割を果たす検索強化生成（RAG）技術に使用される主要なモデル。検索強化生成は、大規模言語モデルにはない最新データや外部に漏れてはならない社内ドキュメントを信頼性のある形で結果として生成する技術です。Q. Elice Cloudをどのように知りましたか？最初は、創業者の集まりでEliceの代表と会い、Eliceがクラウド事業を展開していることを知りました。その後、GPUリソースが不足する状況が発生したため、Elice Cloudを思い出し、連絡を取りました。周りの創業者の中にもElice Cloudを使用している方がいて、すでに多くのポジティブな意見を聞いていました。Q. 数あるGPUサービスの中で特にElice Cloudを選んだ理由は何ですか？第一の理由はリソース確保の迅速性、第二の理由は価格競争力です。最も重要な点は、私たちが必要なときにすぐに使えるリソースを提供してもらうことでしたが、Eliceはこの点で最も迅速に対応してくれました。また、価格面でも他のクラウドサービスに比べて非常に競争力のある条件を提示してくれました。Q. どのような用途でElice Cloudを利用していますか？また、クラウドを導入して達成したい目標は何ですか？Elice Cloudを活用してAIモデルのトレーニングを行い、良い成果を上げることができました。事例を挙げると、LinqはHugging FaceのMTEB「大規模テキストエンベディングベンチマークリーダーボード」のテキスト検索分野の評価でNVIDIA、Salesforce、Google、OpenAIなどを抑えて1位を獲得しました。Linqは、お客様が必要とする回答を提供できる生成AIモデルを開発しているため、私たちの目標はお客様を継続的に満足させる高性能な検索モデルを作ることです。そして、Elice Cloudが目標達成に大いに役立つと信じています。 ▲ MTEB 参考画像Q. Elice Cloudを初めて使用したとき、便利だと感じましたか？不便に感じた部分があればお知らせください。私自身も工学出身でコンピュータサイエンスを学んでいたため、使うのに大きな問題はありませんでした。開発者と一緒に進めたときも、初期セットアップを除けば大きな困難や不便はありませんでした。Q. Elice Cloudを使って良かった点や印象に残った点はありますか？最も印象に残ったのはカスタマーサポートでした。キム・スインCROさん、そしてAndy Nam AIクラウド総括さんと継続的にコミュニケーションを取りましたが、私たちの状況を理解して必要な製品を提供しようと努めてくれたのが良かったです。また、EliceがLinqにどのような支援ができるか継続的に確認してくれたので、リソース確保の面である程度予想して計画を立てることができました。Q. Elice Cloudで特に気に入った部分はありますか？新しいサービスをクラウドに乗せる際に最も重要なのは安定性ですが、Elice Cloudはオンデマンド機能を提供しているため、必要なときにオンデマンドで手軽にテストでき、それをもとに次のプランを立てやすかったです。また、ML APIもリリースされたと聞いており、今後モジュール化する際にはこの機能も活用できると期待しています。Q. Elice Cloudに全体的に満足されていますか？ 10点満点でお答えください。9点を差し上げたいです。私は5つのGPU会社に連絡しましたが、Eliceが最も迅速に対応してくれました。私の記憶では、営業日基準で2日以内に対応してくれたと思います。当時、私たちの会社は切迫した状況でしたが、Eliceが迅速に対応してトライアルをすぐに進められるようにしてくれたおかげで正常化することができました。そのおかげで、希望する時期にリリースでき、そのモデルが1位を獲得できたと思います。Q. Elice Cloudを他の企業におすすめしますか？おすすめする場合、その理由もお聞かせください。先ほどもお話ししましたが、開発者の立場からは開発が必要なときにすぐにリソースを使えることが一番重要ですよね。その点で本当におすすめしたいです。また、オンデマンド導入後に継続的に確保したい場合、割引が適用される構造なので、自然とロックイン効果もあると思います。実際に周囲の方々にすでに多くおすすめしており、今後も十分におすすめできると思います。Q. 今後のLinqの展望について簡単にお話しください。これまでLinqはヘルスケア、小売、保険などさまざまな分野でモデルを開発してきました。今年からはヘッジファンド分野にフォーカスを絞り、ファイナンスに特化したモデルを多く開発する予定です。この分野で世界一を目指し、お客様が必要とする回答を提供する方向で一生懸命開発・サービス提供を行っていく予定です。LinqはElice Cloudを通じて必要なリソースを迅速に確保し、AIモデルで優れた成果を上げることができました。Elice CloudはLinqのようなAIスタートアップに迅速で安定したクラウド環境を提供し、企業のソリューション開発を支援しています。安定したGPU環境が必要な企業は、Elice Cloud On-Demandサービスを検討してみてください。👉 Elice Cloud On-Demand 詳しくはこちら👉 [Elice Cloud GPUサービスに関するご相談](https://elice.io/ko/contact)このコンテンツは著作権法により保護された著作物であり、Eliceに著作権があります。無断での二次加工および商用利用を禁止します。

2024/7/12

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モデル開発

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生成AI検索エンジンの核心: エンベディングモデル開発のためのGPU導入

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