makoto2014

> PKSHA、富士キメラ総研「顧客接点・CX変革ソリューション市場分析 2023年版」、チャットボットをはじめ3部門で市場シェア1位を獲得 | 株式会社PKSHA Technologyのプレスリリース
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> https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000120.000022705.html

PKSHA、富士キメラ総研「顧客接点・CX変革ソリューション市場分析 2023年版」、チャットボットをはじめ3部門で市場シェア1位を獲得 | 株式会社PKSHA Technologyのプレスリリース


https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000120.000022705.html

PKSHA Speech Insight｜株式会社PKSHA Communication｜音声認識・音声分析｜AI製品・サービスの比較・検索・資料請求メディア「AIsmiley」

https://aismiley.co.jp/product/pksha-communication_pksha-speech-insight/


https://8572205.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/8572205/PKSHA_March_2023/video/mov_service-introduction.mp4

　テクマトリックス「ＦａｓｔＨｅｌｐ５」が「ＰＫＳＨＡ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｉｎｓｉｇｈｔ」と連携
配信元：みんかぶ　2024/05/20 14:26

　テクマトリックスがコンタクトセンター向けＣＲＭシステム「ＦａｓｔＨｅｌｐ５」が、ＰＫＳＨＡ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ<3993.T>子会社のＰＫＳＨＡ　ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎのＡＩ音声認識・コール分析「ＰＫＳＨＡ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｉｎｓｉｇｈｔ」とシステム連携を実現したと発表。

　「ＦａｓｔＨｅｌｐ５」は、電話・メール・ＦＡＸ・Ｗｅｂなどからコンタクトセンターに集まる顧客情報やあらゆるコンタクト履歴を一元管理する次世代コンタクトセンターＣＲＭシステム。
既にＡＩチャットボットの「ＰＫＳＨＡ　Ｃｈａｔｂｏｔ」や音声自動応答サービスの「ＰＫＳＨＡ　Ｖｏｉｃｅｂｏｔ」とは連携しているが、今回「ＰＫＳＨＡ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｉｎｓｉｇｈｔ」とシステム連携することで、コンタクトセンターへの問い合わせ内容を自動でテキスト化し、要約してＣＲＭに応対履歴として蓄積することが可能になるとしている。

DX推進リーダー達が語る、AIソリューションの業務実装（後編）
https://japan.zdnet.com/extra/pksha_202404/35218748/

社内初のAI活用！パナソニック ホームズのAIヘルプデスク実装と社内浸透
パナソニック ホームズ シニアアドバイザー 石井 功氏

　社員数約5500人のパナソニック ホームズは「PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams」をベースにしたAIチャットボットによる社内向けの問い合わせサービス「ちえブクロウ」を構築した。運用は2023年4月に開始され、情報システム部門と経理部門に導入されている。

「PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams」を導入した理由として、同社シニアアドバイザーの石井 功氏は次のように語る。

　「まず日本語の揺らぎに強いことですね、例えば「PW忘れた」という書き込みも「パスワードを忘れた」と読み替えることができます。
そしてMicrosoft Teamsとの親和性が高いことです。さらにAIチューニングが容易なこと、サポート体制がしっかりしていることも採用のポイントになりました。また今後の進化への期待も導入するきっかけの1つになっています」（石井氏）

さらに石井氏は改善策として、月に1回PKSHA Workplace社のエンジニアの協力を受け、問い合わせ頻度は高いのに自己解決率の低い問い合わせのメンテナンスを行っている。
こうした努力によってさらに「ちえブクロウ」の進化が期待できる。

　「将来的には当社の『お客様相談室』の窓口業務を支えている方々のアシスタント機能としても『ちえブクロウ』を使っていきたいと考えています。それを踏まえて、社内データベース内にあるお客様情報とか、建物情報なども、データソースにセットする必要があるでしょう。
さらにMicrosoft のチャットアシスタントで GPT-4 を搭載したCopilotとの連携も進めたいと思います」（石井氏）

失礼しました。
建玉高上限規制で空売り規制はかかってないです。

この値動きから株価操作は明らかなので、規制掛かって然るべきですね。

https://www.smbcnikko.co.jp/products/stock/margin/knowledge/004.html

信用取引の空売り価格規制とは

「空売り価格規制」とは、株価の意図的な売り崩し行為を防止するために定められた法律で、51単元以上の新規空売り注文を出す際の価格規制のことです。

取引規制
空売りによって株価を意図的に下落させて利益を得ようとする行為や、株価の下落を加速させるような行為を防ぐための規則や制限のこと。

当該規制は「金融商品取引法施行令」等の下で定められている。
株価が前日終値から10％以上、下落した場合には価格規制が適用され、51単元以上の新規売り注文の場合、現在値よりも高い指値で注文をする必要がある。

Uenoyama / パークシャCEO Enterprise Al SaaS+Al Solution
@KatsuyaUenoyama

半期決算でした。引き続き腰を据え、中長期目線で 頑張ります。

相変わらずシンプルで控え目なXコメント
中長期で応援していきます

>あ、PTSスト高

通期業績予想の修正に関するお知らせ

１．当期の連結業績予想数値の修正（2023年10月１日～2024年９月30日）

２．修正理由
連結売上収益は、AI Research & Solution事業においてソリューション案件が堅調に推移していること、AI SaaS事業において各種プロダクトの販売が拡大したこと及び株式会社トライアンフの株式の取得を背景に、16,800百万円に上方修正しております。 連結調整後EBITDAは、連結売上収益の増加により利益が改善したことにより、新たな予想を3,900百万円としております。

連結事業利益は、調整後EBITDA予想の変更理由に加えて、過年度に計上した信託型ストックオプション関連損失について、支払実務の進捗に伴う金額精緻化により差益（342百万円）が発生したため、新たな予想を3,000百万円としております。

親会社の所有者に帰属する当期利益は、連結事業利益予想の変更理由及び持分法による投資損益が改善したこと等により、新たな予想を2,000百万円としております。

特定相手との掲示板での言い争いは見苦しく、無視リストに入れても空白行が連続して他の投稿が流れて大変迷惑です。

違反報告を何回かしていますが、管理者が一方の投稿を消去してくれてますが、ハンネを変えて切がありません。
どうか、相手が何を言ってきても、無視して貰えませんか？
そのうち、やり甲斐無くなって消えて行きますよ。

FINANCE CONFERENCE
「金融業界におけるAIの活用」＜アフターレポート＞
2024/05/01 # イベントレポート
https://thefinance.jp/event/finance-conference-20240319

2024年3月19日（火）セミナーインフォ主催 FINANCE CONFERENCE「金融業界におけるAIの活用」が開催された。

金融機関を取り巻く環境が大きく変化する中、生産性や業務効率の向上、顧客対応の高度化に向けてAIの活用が急速に進んでいる。また2022年11月には、オープンAIがリリースした「ChatGPT」によって、生成AIが注目され、金融機関では生成AIの活用に向けて環境構築が進んでいる。

本カンファレンスでは、生成AIをはじめとしたDXの取り組みについて、株式会社みずほフィナンシャルグループ、SBI金融経済研究所株式会社、明治安田生命保険相互会社よりご講演をいただいた他、先進企業から、金融領域におけるAIの活用についてご紹介いただいた。
――――――――――――――――――――――
LLMを活用した業務効率化とエンタープライズナレッジマネジメントの高度化
～PKSHAが支援する生成AI × 金融機関での成功事例のご紹介～
株式会社PKSHA Workplace　執行役員
Workplaceビジネス本部　本部長　大西正人　氏
https://thefinance.jp/event/finance-conference-20240319/5

FASTGROW　2024.04.30公開

AIは“効率化”でなく“共進化”に使え
──
次の時代をつくる「AI SaaS」で高成長を実現するPKSHAから学ぶ、技術の社会実装論

PKSHA若手技術者による対談

https://www.fastgrow.jp/articles/fgc2024-ikegami-onishi-yamamoto-inoue

この記事は、2024年2月に開催したFastGrow Conferenceでのセッション内容を整理・編集したものである。前提情報を多く付加し、「AI SaaS」の全貌ができるだけイメージできるよう構成した。キーワードは「共進化」。耳慣れない言葉かもしれないが、これを理解することで、「新たなSaaSの姿」が感じられるかもしれない。

今日は小口が終日売り、中口は午前は買いが小口を上回り、午後には日経下落に乗じて売りに反転じ、マイ転後、4400円を割ったところで大口が買いで参戦といったところでした。

小口が個人投資家、中口が空売りファンド筋、大口以上が機関投資家でしょうか？
とりあえず、現実のみご報告。

moomoo証券分析
超大口〜小口注文の定義は、過去200日以内の注文履歴を1件ずつソートし、取引金額の多い順で並べ替え、その割合で決定する。
超大口注文：0～10%
大口注文：10～30%
中口注文：30～55%
小口注文：55%～100%

moomoo証券分析
超大口注文、大口注文、中口注文、小口注文の各注定義とその計算ルール：
● 過去200日以内の注文履歴を1件ずつソートし、取引金額の降順で並べ替えます。
その中で：
超大口注文：0～10%（金額の上位10%の注文）
大口注文：10～30%
中口注文：30～55%
小口注文：55%～100%
割合によって超大口注文、大口注文、中口注文、小口注文に割り当てます。

金曜日の積極売買トレンド

超大口　売買なし
大口　僅か売り越し　0.066億
中口　売り越し　1.43億
小口(個人)売り越し　1.24億

ChatGPTなどLLMの弱点“ハルシネーション”　
「GPTは要素技術だ。商用という意味では遠い」
　　　　　　　　　　　　　2023年05月23日 15時10分 公開

PKSHA Technologyでエンジニアリングマネジャーを務める中島真也氏（左）とPKSHA Workplaceでプロダクトマネージャー／プロダクトデザイナーを務める花塚匠氏

ChatGPTのビジネス利用はブームだが、これをビジネスで活用しようとした場合、さまざまな課題がある。AIを活用したチャットボット開発などで知られ、ChatGPTのようなLLMの活用も進めているPKSHA Technologyが、商用利用のポイントについて語った。

「GPTは要素技術だ。そのままでは商用という意味では遠い。検討すべき課題がある」。
こう話すのはPKSHA Workplaceでプロダクトマネージャー／プロダクトデザイナーを務める花塚匠氏だ。

　課題としては、精度、コスト、レスポンス速度、セキュリティなどが挙げられる。
例えば、現在商用利用でほぼ唯一の選択肢となるOpenAIのGPT系APIは、上位のモデルになるほどコストがかかる。GPT-4モデルを使ったChatGPTの応答を見れば分かるとおり、速度も決して速いとはいえない。

ハルシネーション（人工知能の幻覚）
　コストや精度という課題は、基本的に演算リソースによるもので、今後の半導体の進化によって自然と解決されていくものだろう。しかし精度については、解決は容易ではない。
LLMが、堂々ともっともらしいウソをつくことはよく知られている。これは、ハルシネーション（人工知能の幻覚）と呼ばれLLMが根本的に抱える課題だ。

　PKSHA Technologyでエンジニアリングマネジャーを務める中島真也氏は「ハルシネーションは一定は抑えられるが100％は難しい」と話す。

商用利用において、ハルシネーションを防ぎ、精度を上げる手法はいくつかある。例えばFAQに相当する内容を持ったデータベースを事前に準備しておき、それをLLMがアクセスしやすいようにベクトル化した上でマッチさせる、データベースの内容を事後学習（ファインチューニング）させるなどだ。

　花塚氏は「ファインチューニングはコストがかかるので、外部のリソースを持ってきて、それをChatGPTに入力し、それをもとに回答する」形を解決策として挙げる。

既存AIモジュールとの組み合わせ、人が介入するUX
　とはいえ、現時点ではChatGPTの精度を向上させるよりも、既存のAIモジュールと組み合わせるほうが、精度、コスト、速度のバランスが取れるようだ。

　花塚氏は「LLMが得意とする部分を見極め、体験の中心ではなく、システム全体の1パーツとして利用する。既存モジュールを組み合わせて、コスト、精度、速度など最適なシステムを作るべき」だと指摘する。

　PKSHAグループでは、機械学習を用いたLLM以外のAIモジュールを多数保有しており、特化した用途においては、こうしたAIモジュールと組み合わせるほうが利点が大きいとしている。
またLLMの入出力においても「人の確認や入力する情報をマスクするなど、人が介入するUXを検討すべきだ」（花塚氏）としている。

　今後の方向性として中島氏が指摘したのが、OpenAIのGPT以外のモデルの可能性だ。特に、米Metaが開発したLLaMAをベースに、世界各地で軽量LLMモデルの開発が進んでいる。
また、オープンソースのLLMも各所から登場しており、画像生成AI同様、オープンソース起点で次の大きなイノベーションが起きる可能性もある。「テックジャイアントではなく、オープン系に期待したい」（中島氏）

この記事は完全にプロモーションでこのai-marketという紛らわしい名前の会社と契約できた会社だけの資料ですね。

PKSHAはこのような紹介会社と契約せずとも、カスタマーと直接契約して、カスタマコミュニケーションAI SaaS領域で国内圧倒的１位を確保してます。

「PKSHA、富士キメラ総研「顧客接点・CX変革ソリューション市場分析 2023年版」、チャットボットをはじめ3部門で市場シェア1位を獲得
チャットボットソリューション部門、ボイスボットソリューション部門、FAQナレッジ管理システム部門で市場シェア1位を同時獲得」

また、PKSHAの戦略として莫大な費用、リソースを要するLLM自体の開発ではなく、複数の最先端LLMと独自アルゴリズムを組み合わせてユーザー、業態に最適なソルーションを提供して、多数の実績を積んできています。以下、リリースより

「PKSHA LLMS」の機能例
　PKSHA Researchはこれまで、LLMの調査・研究・共同プロジェクトを進めるなかTransformer をベースとした大規模言語モデルを商用で動かすための各種機能を開発してきました。
今回リリースする「PKSHA LLMS」は複数の大規模言語モデル（LLM）を統合的にカスタマイズできる環境を提供するソリューションです。

1. PKSHA Algorithm Moduleと複数のLLMをブロックのように組み合わせる機能
・PKSHA LLMSは、PKSHA Algorithm Moduleと最新のLLM技術を組み合わせ、より高度な対話を実現します。それにより、顧客のビジネスニーズに最適なシステムを提供することができます。

2. 型化されたPrompt EngineeringによってローコードでLLMの性能を引き出す機能
・PKSHA LLMSは、独自のPrompt Engineeringによって、短い工数でLLMの性能をより引き出すことができます。
・AIエージェントのキャラクターや感情の制御といった会話スタイルの制御と検索結果の取り込みや推論といった正確性の確保を両立することを可能にします。

3. LLMを用いて文章をIndexingし検索を可能にする機能
・PKSHA LLMSは、LLMを用いて文章のEmbedding(埋め込み)を獲得し、意味を考慮した検索を実現します。さらに検索結果を洗練した上でLLMに与えることで事実性を高め、Hallucination(事実性の誤り)を抑えた回答の生成を実現します。

WBSでは、松尾教授の解説のなかで、松尾研究室発の企業として、パネルとキャスターから時価総額1000億超の企業として紹介されてましたね。
一方、後半の国内の生成AI開発企業としてはNECが取り上げられてました。

生成AI本体の開発は兆円レベルの費用が伴うため、PKSHAの戦略としては最先端生成AIをモジュール、部品として用いて実際のDX、UX実務に活用できる仕組み、環境を業態に合わせて提供して、実績を多数積み上げてきてるということですね。

先日発表されたMicrosoftのDeepSpeedとRetNetを用いた効率化LLMとOpenAIのGPT-4との両刀使い、あるいはいいとこ取りをユーザー毎に提供できるのもPKSHAの強みだと思います。

上野山社長も昨日のOpenAI Japanの発表会にも参加、Xで報告してくれましたし、GPT-4対応も名言されています。

さらにMicrosoftはOpenAIに1億ドルの資金提供してますので、PKSHAとの3社連合といって良いくらい密接な関係ができていますね。