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当社メンバーによる、AIの導入・活用ポイントや
機械学習技術をテーマにしたコラムをお読みいただけます。

このカテゴリーのタグ一覧

テキスト要約の研究動向 【連載】自然言語処理の研究動向 第3回

テキスト要約の分野は、BERTのような事前学習済み言語モデルの登場によって大きな変化を遂げました。より自然な要約が可能となり、大量のラベル付きデータへの依存も大幅に減少........

Neural Machine Translation – NLP White Paper Part 2

Neural Machine Translation – NLP White Paper Part 2 2025.8.21Laboro.AI Inc. Lead ML ........

ニューラル機械翻訳の研究動向 【連載】自然言語処理の研究動向 第2回

2017年以降、ニューラル機械翻訳(Neural Machine Translation, NMT)においてTransformerアーキテクチャが主流となり、XLM(C........

エンジニア向けセキュリティ研修レポート:BadTodoListを活用した実践的チーム学習

Laboro.AIでももちろん、AI開発に当たってセキュリティを重視しており、そのための取り組みの一環として、「BadTodoList」という教材を活用して、当社のエン........

NLP White Paper – Part1: Overview

This overview, as the first in the series, presents a high-level analysis of these t........

【連載】自然言語処理の研究動向 第1回 全40トピックの俯瞰

概 要 自然言語処理(NLP)研究はここ10年で急速な進歩を遂げており、生成AIをはじめさまざまな製品・サービスの基盤的技術になっており、適応分野は広がり続けています。........

AIエージェントはなぜ今注目されているのか。発展の背景と基礎を詳しく解説

前回の記事(AIエージェントの定義。2025年の最重要AI用語の概念を整理)では、LLMの登場からAIエージェント(ユーザーから与えられた指示に対し、自律的に問題解決や........

AIエージェントの定義。AIワークフローとの違いも解説

2022年11 月にChatGPTが登場して以降、多くの企業でLLM(Large Language Model、大規模言語モデル)の活用が急速に広がりました。2........

データ量を約3倍に増量しアップデート<br>日本語音声コーパス「LaboroTVSpeech2」を提供開始

Laboro.AIは、2020年にTV録画から長時間音声と字幕テキストを抽出して音声コーパスを自動構築する独自システムを用いた音声データから構築した日本語音声コーパス「........

日本語話者の音声を収録した話者認識用データセット「Laboro-ASV」を無償公開

Laboro.AIは、話者認識技術の発展を目的に、日本語話者の音声を収録した音声データセット「Laboro-ASV」の無償提供を開始しました。 Laboro-ASVは、........

A New Japanese-English Parallel Corpus

In this article, we will first explain how our corpus is collected, including where ........

To Get the Best Out of a BERT Model

This article starts with comparing 10 Japanese BERT models. These models are pre-tra........