AI inside 公式note

AI inside 株式会社の公式noteです。AI inside で働く人々や社内の様子をお届けします。「AIテクノロジーの妥協なき追求により非常識を常識に変え続ける」をミッションに、誰もが特別な意識をすることなくAIを使い、その恩恵を受けられる社会の実現を目指しています。

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AI inside 株式会社の公式noteです。AI inside で働く人々や社内の様子をお届けします。「AIテクノロジーの妥協なき追求により非常識を常識に変え続ける」をミッションに、誰もが特別な意識をすることなくAIを使い、その恩恵を受けられる社会の実現を目指しています。

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    様々なバックグラウンドを持ったAI inside メンバーの日々の挑戦、想いなどをお伝えします。

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    AI inside のデザインチームが、日々の業務で考えていることや取り組み、チャレンジしたこと、デザインに関する話題などを発信しています。

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生成AIを実装した「DX Suite」、進化のさらに先に見据える未来像とは　ー「DX Suite Day 2024」イベントレポート【後編】

AI inside 公式note

生成AIで進化したAI-OCR の新たな価値とは　ー「DX Suite Day 2024」イベントレポート【前編】

AI inside 公式note

AI inside が描く、AIによる業務自動化の未来図：Heylix とDX Suite で挑む "ダブルロングテール"の需要

AI inside 公式note

「どんな帳票でも読み取れる」時代へ。非定型帳票1,000種類をわずか2ヵ月半で実装したAI-OCRの新次元

AI inside 公式note

「誰もが使えるAI」のために。理論と実践の架け橋となるAI Lab Unitの挑戦とは

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生成AIを実装した「DX Suite」、進化のさらに先に見据える未来像とは　ー「DX Suite Day 2024」イベントレポート【後編】

AI inside は、2024年7月16日と19日に、主力製品であるAI-OCRサービス「DX Suite」に焦点を当てたフラッグシップイベント「DX Suite Day 2024」を開催しました。当日はユーザ登壇を含む8つのセッションにて、「DX Suite」の最新のアップデート状況や実践的な活用方法などを紹介。大阪・東京の会場には満員御礼の400名以上が参加し好評を頂きました。 本記事では、「DX Suite」の開発と運用を統括するDevelopment Group

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生成AIで進化したAI-OCR の新たな価値とは　ー「DX Suite Day 2024」イベントレポート【前編】

2024年7月16日・19日、インターコンチネンタルホテル大阪とTRUNK (Hotel) 東京の2会場にて、AI inside が提供するAI-OCRサービス「DX Suite」のフラッグシップイベント「DX Suite Day 2024」を開催しました。今年、初開催となった本イベントは、定員数を超える多くのお申し込みがあり、2会場合わせて400名以上にご来場いただきました。本記事では、イベント概要やユーザ登壇含む発表の様子をお届けします。 「DX Suite Day 2

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AI inside が描く、AIによる業務自動化の未来図：Heylix とDX Suite で挑む "ダブルロングテール"の需要

AI inside は、2024年5月31日、報道メディア向けに2025年度の事業戦略説明会を開催しました。代表取締役社長CEOの渡久地択と、執行役員CPOの北川裕康が登壇。AI inside の現在の取り組みに加え、AIを活用した業務自動化の将来像を語りました。 「DX Suite」と「Heylix」の両輪で業務自動化の未来を切り拓いていく、AI inside の挑戦を語った発表会の様子をレポートします。 ビジョン「"AI" inside "X"」で実現する未来とは渡久

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「どんな帳票でも読み取れる」時代へ。非定型帳票1,000種類をわずか2ヵ月半で実装したAI-OCRの新次元

AI inside が提供するAI-OCRサービス「DX Suite」は大型アップデートを実施し、これまで読み取ることが難しかった「非定型帳票」のデジタル化を強化しました。非定型帳票とは、請求書や健康診断書、設計図面など発行元によってフォーマットが異なり、あらゆるビジネスシーンでやりとりがなされているものです。 従来のAI-OCRでは、非定型帳票を読み取るためには多くの帳票データを収集し、膨大な費用と1ヶ月以上の期間を要する規模で学習させ、AIモデルを個別開発する必要があり

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「誰もが使えるAI」のために。理論と実践の架け橋となるAI Lab Unitの挑戦とは

AI inside では、誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる豊かな社会を目指しています。これを実現するためには、AIを実証実験ビジネスで終わらせず、プロダクトとしてすぐに使える状態で提供することが重要です。そのために、プロダクト利用者のニーズにあったAIモデルの開発、安定運用のための基盤、そして継続したモデル改善などが求められます。 AI inside の研究開発組織であるAI Lab Unit、中でもそのエンジニアリングチームは、実証実験に留まらずお客様にすぐに

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