あけましておめでとうございます。 会社としては、ChatGPTが出現した2022年以降で売上が5倍以上成長し、社員も1.5倍に増えるなど大きく変化してきました。 この1年間は、自社内のAI化に向けて開発してきたAIエージェントSphereを組み込みながら、AIで組織がどう変わるのか試行錯誤してきた1年でした。

12月頃から10万円超える営業AIエージェントいくつか触ってるんですが、体感としてもレビューサイトの評価見る限りでも、文章作成のプロンプトエンジニアリングのクオリティがサービスのクオリティに直結していて、営業に限らずAIエージェントの導入が進むにつれてプロンプトエンジニアの需要また上がる

今週から弊社で営業エージェント佐藤さんの実験開始。 以下のSaaS全て自動操作してインサイドセールス業務やってもらいます。 結果はnoteで公開予定。 使用ツール: ・Lusha ・Clay ・Lemlit ・Regie AI ・Calendly ・Dripify ・Salesforce

各部署のワークフローをAIエージェントで作成していて思うのが、 図にあるようにLLMが中心にあるわけではなく、あくまでツールとツールの関節を担う存在で、少なくとも自分が作成する範囲だとパイプラインとエンリッチメント化が9割占めてる状態なりました。

タスクは1時間に4回までみたいでした。

【インサイドセールスAIエージェント1週間稼働させた中間報告 (1週間目)】 1週間、インサイドセールスのAIエージェント作りながら稼働させた結果、12個にAIエージェント分類してそれぞれチューニングする必要があるなあというのが中間結果の所感です。 o1

producthunt.com/posts/nitoai NitoAIをProductHuntに出してみました！ Upvoteよろしくお願いします💪

投資先デジタルレシピも掲載していただいております！ 新しい技術を活用した事業展開が非常に早く、刺激をいただく方です！新しいシステム開発、プロダクトにも期待しています！！ 防衛産業、スタートアップが相次ぎ参入　情報工作分析や無人気球 - 日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQO…

SNSマーケティングの技術で情報工作を分析。 nikkei.com/article/DGXZQO… システム開発のデジタルレシピが防衛装備庁と契約。偽情報や世論誘導への対策を探るシステムをつくる予定です。重工業が中心の防衛産業に新興企業が参入しています。

4月以降「〇〇版Cursor」のパンチライン使うサービス増えてきてて、2年前の「〇〇版Copilot」のような状態。

DIU 3.0の8つの施策のEngines of Scaleも、ビジネスで重要度増していて、ようは試作から量産の間のギャップを指し、高速で作ったプロトタイプをどう量産に転換するかの課題です。 Vibe codingと本番運用の大きなギャップも似てて、それ埋めてくれてるのがDual Fluency人材なのでとても重要。

一連のkeep4o見てると、ドラえもんの「決戦！ネコ型ロボットvsイヌ型ロボット」のような展開なってて胸熱だった。 amazon.co.jp/-/en/dp/B0DC15…