ポッドキャスト - AI ビジネスアジア

AI ビジネスアジアポッドキャスト - Leo Jiang 氏

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ホストのレオ・ジャンが、DHL のデータ分析責任者であるプレリット・ミシュラ氏と、ビジネスにおける AI の役割の拡大について語ります。生成 AI ハブや物流におけるロボット工学、ラストマイル配送の課題、自動化の未来など、DHL の AI イニシアチブについて探ります。AI の影響、イノベーション、進化する労働力に関する洞察をぜひお聞きください。#ai #スタートアップ #テクノロジー

AI ビジネスアジアポッドキャスト - Leo Jiang 氏 57

#10 ティーザー - DHL データ & アナリティクス責任者: ジェネレーティブ AI とロボティクスによる物流の変革

AI ビジネスアジアポッドキャスト - Leo Jiang 氏 2025年2月4日午前6時18分

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司会のレオ・ジャンが、DHL のデータ分析責任者であるプレリット・ミシュラ氏と、ビジネスにおける AI の役割の拡大について語ります。生成 AI ハブや物流におけるロボット工学など、DHL の AI イニシアチブ、ラストマイル配送の課題、自動化の将来について探ります。AI の影響、イノベーション、進化する労働力に関する洞察をぜひお聞きください。

#ai #スタートアップ #テクノロジー

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#10 ティーザー - DHL データ & アナリティクス責任者: ジェネレーティブ AI とロボティクスによる物流の変革

AI Business Asia Podcast のこのエピソードでは、ホストの Leo Jiang が Accenture のシニアマネージングディレクターの Joon-Seong と対談し、企業の世界における生成 AI の変革力について話し合います。アクセンチュアのジェネレーティブ AI への $3 億ドルの投資から、実際のユースケースや戦略的フレームワークまで、このエピソードでは、企業が AI を活用して成長とイノベーションを推進する方法を深く掘り下げます。🎯 主なトピック:[00:01] Leo Jiang による紹介[01:25] ゲスト紹介: Joon-Seong[05:58] アクセンチュアのジェネレーティブ AI への $3 億ドルの投資[08:42] ジェネレーティブ AI センターオブエクセレンス (COE) の設立[10:50] AI 実装のための「ABC」フレームワーク[13:44] ユースケース: BMW 向け AI[18:40] ジェネレーティブ AI による顧客体験の変革[23:17] 責任ある AI とセーフガード[31:25] アクセンチュア独自の AI リファイナリーフレームワーク[38:52] 業界の洞察: 銀行が AI をリード導入[42:25] POCから戦略的AI実装への移行[49:28] アクセンチュアとスタートアップのコラボレーション[53:17] AIがフロントオフィスとカスタマーエクスペリエンスを変革[57:15] 経営幹部へのアドバイス📌 見逃せない：企業がパイロットを超えてAIイニシアチブを拡大し、戦略的に業務を改革する方法に関するジュンの専門的な洞察。🎧 エンタープライズアプリケーションにおける生成AIについて聞いて学び、視点を変えましょう。👉 AIとビジネスの世界のリーダーや専門家を特集したエピソードをさらにご覧になりたい場合は、AI Business Asia Podcastを購読してください。#AIBusinessAsia #GenerativeAI #Accenture #EnterpriseAI #AITransformation #Podcast

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AI Business Asia Podcast のこのエピソードでは、ホストの Leo Jiang が Accenture のシニアマネージングディレクターの Joon-Seong と対談し、企業の世界における生成 AI の変革力について話し合います。Accenture の生成 AI への 14 兆 3000 億ドルの投資から実際のユースケースや戦略的フレームワークまで、このエピソードでは、企業が AI を活用して成長とイノベーションを推進する方法について詳しく説明します。

🎯 主なトピック:

[00:01] レオ・ジャンによる紹介
[01:25] ゲスト紹介: ジュンソン
[05:58] アクセンチュア、ジェネレーティブAIに1兆4,300億ドルを投資
[08:42] ジェネレーティブAIセンターオブエクセレンス（COE）の設立
[10:50] AI実装のための「ABC」フレームワーク
[13:44] ユースケース: BMW向けAI
[18:40] ジェネレーティブAIによる顧客体験の変革
[23:17] 責任あるAIとセーフガード
[31:25] アクセンチュア独自のAIリファイナリーフレームワーク
[38:52] 業界の洞察: 銀行業界がAI導入をリード
[42:25] POCから戦略的AI実装へ
[49:28] アクセンチュアとスタートアップの連携
[53:17] AIがフロントオフィスと顧客体験を変革
[57:15] 経営幹部へのアドバイス

📌 見逃さないでください:
企業がパイロット段階から AI イニシアチブを拡大し、業務を戦略的に改革する方法について、Jun の専門的な見解を紹介します。

🎧 エンタープライズアプリケーションにおける生成 AI に関する意見を聞いて学び、視点を変えましょう。

👉 AI とビジネス界のリーダーや専門家を特集したその他のエピソードをご覧になるには、AI Business Asia Podcast を購読してください。

#AIビジネスアジア #ジェネレーティブAI #Accenture #エンタープライズAI #AI変革 #Podcast

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#9 フルエピソード - シニアマネージングディレクター：アクセンチュアの GenAI Space への $3 億ドルの投資、その理由と方法

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司会のレオ・ジャンが、SAPのAI製品エンジニアリング担当副社長マヤンク・シャルマとオープンソースとクローズドソースの将来について議論します。

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未来はどうなるのか？オープンソース vs. クローズドソース #ai #opensource

最新ティーザー

ジュンソン氏はアクセンチュアのシニアマネージングディレクターで、アジア太平洋地域（APAC）の先進 AI センターと東南アジアのデータおよび AI 事業の両方を率いています。シンガポールを拠点とし、さまざまな業界の地元および地域のクライアントにサービスを提供してきた 28 年以上のコンサルティング経験を持っています。アクセンチュアの SEA エグゼクティブコミッティとグローバルリーダーシップカウンシルの両方で重要な役職を務めています。

Joon-Seong 氏は、アクセンチュアのシニアマネージングディレクターであり、アジア太平洋 (APAC) の先進 AI センターと東南アジアのデータおよび AI 事業の両方を率いています。

シンガポールを拠点とする彼は、28 年を超えるコンサルティング経験を持ち、さまざまな業界の地元および地域のクライアントにサービスを提供しています。アクセンチュアの SEA エグゼクティブコミッティとグローバルリーダーシップカウンシルの両方で重要な役職を務めています。

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#9 ティーザー - シニアマネージングディレクター：アクセンチュアの GenAI Space への $3 億ドルの投資、その理由と方法

FlowiseAI は、大規模言語モデル (LLM) を利用してカスタマイズされたアプリケーションの開発を容易にするために設計されたオープンソースのローコードプラットフォームです。AI Business Asia のこのエピソードでは、ホストの Leo Jiang が Flowwise AI の創設者兼 CEO である Henry Zhang にインタビューします。彼らは、Henry が電子工学からソフトウェア開発に至った経緯、AI アプリケーションを構築するためのオープンソースプラットフォームとしての Flowwise の創設、そして GitHub と Twitter で大きな注目を集めた経緯について語ります。

FlowiseAI は、大規模言語モデル (LLM) を活用したカスタマイズされたアプリケーションの開発を容易にするために設計されたオープンソースのローコードプラットフォームです。

AIビジネスアジアのこのエピソードでは、ホストのレオ・ジャンがFlowwise AIの創設者兼CEOであるヘンリー・チャンにインタビューします。彼らは、ヘンリーが電子工学からソフトウェア開発に至った経緯、AIアプリケーションを構築するためのオープンソースプラットフォームとしてのFlowwiseの創設、そしてそれがGitHubとTwitterで得た大きな支持について語ります。

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#8 ティーザー - FlowiseAI 創設者: 人気のオープンソース LLM 開発ツールを構築し、YC に参加した経緯

AI Business Asia のこのエピソードでは、ホストの Leo Jiang が SAP の AI 製品エンジニアリング担当副社長 Mayank Sharma にインタビューします。彼らは、従来の機械学習から生成 AI への移行に焦点を当て、SAP における AI の進化と、この変化がビジネスプロセスをどのように変えたかについて話し合います。EP 7 はまもなく公開されます。お楽しみに!

AI Business Asia のこのエピソードでは、ホストの Leo Jiang が SAP の AI 製品エンジニアリング担当副社長である Mayank Sharma にインタビューします。

彼らは、従来の機械学習から生成 AI への移行に焦点を当て、SAP における AI の進化と、この変化がビジネスプロセスにどのような変化をもたらしたかについて議論します。

EP 7 がまもなく公開されます! 乞うご期待!

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#7 ティーザー - SAP AI 製品エンジニアリング担当副社長: LLM と AI 副操縦士による SAP の大胆な動き

エピソード 6 がまもなく公開されます。AI Business Asia のこのエピソードでは、ホストの Leo Jiang が AstraZeneca のグローバルテックディレクターである Dr. Santoshi Karthikeyan と、バイオ医薬品業界における AI の変革的役割について語ります。彼らは、Dr. Santoshi のデータサイエンスの歩み、新薬発見の課題、AI が臨床試験や規制プロセスにどのように統合されているかについて話し合います。この会話では、責任ある AI の重要性、新興企業と既存企業のコラボレーション、医薬品開発と患者ケアの強化における AI の将来の可能性について強調しています。

エピソード6がまもなく公開されます!

AI Business Asia のこのエピソードでは、ホストの Leo Jiang が AstraZeneca のグローバルテックディレクターの Santoshi Karthikeyan 博士と、バイオ医薬品業界における AI の変革的役割について話し合います。

彼らは、サントシ博士のデータサイエンスの歩み、新薬発見の課題、そして AI が臨床試験や規制プロセスにどのように統合されているかについて話し合います。

この会話では、責任ある AI の重要性、新興企業と既存企業のコラボレーション、医薬品開発と患者ケアの強化における AI の将来的な可能性について強調されています。

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#6 ティーザー - アストラゼネカグローバルテックディレクター: バイオ医薬品業界における AI の謎を解明

AI Business Asia ポッドキャストの最新エピソードでは、ホストの Leo Jiang が Microsoft の Adil Kahan 氏にインタビューし、CoPilot が大規模組織でどのように使用されているか、仕事の未来を変えるかなど、さまざまなトピックについて語ります。また、彼はフォーチュン 500 企業による AI テクノロジの導入も支援しています。エピソードは近日公開予定です。このような AI とビジネスに関するコンテンツをもっとご覧になりたい場合は、購読してください。

AI Business Asia ポッドキャストの最新エピソードでは、ホストの Leo Jiang が Microsoft の Adil Kahan にインタビューし、CoPilot が大規模組織でどのように使用されているか、仕事の未来をどのように変えているかなど、さまざまなトピックについて語ります。また、彼はフォーチュン 500 企業による AI テクノロジの導入も支援しています。

エピソードは近日公開予定

こうした AI とビジネスに関するコンテンツをもっとご覧になりたい方は、ぜひご登録ください。

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#5 ティーザー Microsoft AI Co-Pilot: Microsoft Copilot を使用してエンタープライズ AI トランスフォーメーションを強化する方法

EP #4 Weaviate 創設者、Forbe AI 50、世界で最も人気のある Vector データベース (100 万ダウンロード) を構築する RAG の謎を解明近日公開! 最新のエピソードでは、Leo が Weaviate の共同創設者兼 CEO である Bob van Lujit にインタビューします。Weaviate は、Forbes 2024 AI 50 に選出されています。Weaviate は、現在までに 100 万回以上ダウンロードされている最も人気のある Vector データベースソリューションの 1 つです。いくつかの重要な質問が取り上げられています。2024 年に最も有望な AI スタートアップの 1 つをどのようにして構築したのですか? 製品の市場適合をどのように見つけましたか? 検索拡張生成とは何ですか? オープンソースから始める理由とオープンソースコミュニティの力は? 企業に販売するにはどうすればよいでしょうか?

EP #4 Weaviate 創設者、Forbe AI 50、Demystify RAG、世界で最も人気のある Vector データベースを構築 (100 万ダウンロード)

もうすぐ発売！

最新のエピソードでは、レオが Weaviate の共同創設者兼 CEO であり、Forbes 2024 AI 50 に選出された Bob van Lujit 氏にインタビューします。Weaviate は、これまでに 100 万回以上ダウンロードされている最も人気のある Vector データベースソリューションの 1 つです。

取り上げる重要な質問は次のとおりです:
2024 年に最も有望な AI スタートアップの 1 つをどのようにして構築したのですか?
どのようにして製品の市場適合性を見つけましたか?
検索拡張生成とは何ですか?
なぜオープンソースとオープンソースコミュニティの力から始めるのでしょうか?
企業にはどのように販売しますか?

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#4 ティーザー Weaviate 創設者: 世界で最も人気のあるベクターデータベースと Forbe AI 50 2024 をどのように構築したか?

WorkMate はシンガポールを拠点とするスタートアップ企業で、アジア全域の 60 万人以上のブルーカラー労働者と 800 社以上の企業顧客を結び付けており、アジアで最も急成長しているスタートアップ企業として、またアジアで第 4 位にランクされています。アンドリュー・センドックは、洗車で浮き沈みを経験し、高校生の時に花火💥を売り始め、会社員時代にお金を貯め、その後、貯金をすべて使って世界的な🌎ファッションブランド（15か国で販売）を立ち上げ、パジャマ🛌のままリビングルームでeコマースの会社を立ち上げ、ベンチャーキャピタルから数百万ドルを調達し💰、ビジネスを急拡大して500人以上を雇用し（買収されました）、現在はWorkmate（これも買収されました！）を次のレベルに引き上げています🚀このエピソードでは、1.東南アジアで最も人口の多い国であるインドネシアで最も成功したスタートアップの1つを立ち上げて売却するまでのストーリーを紐解き、2.超ローカルな状況になるとテクノロジーがどこに不十分なのかを明らかにし、3.人材管理業界における最大のAIユースケースを探り、4.東南アジア全域の 100 万人の労働者とその家族をサポートするために WorkAate の成長を加速させるテクノロジーの展望を明らかにしました 5. 会社を設立して資金を調達する方法について他の創業者にヒントを提供します。来週のエピソード全編のリリース通知を受け取るには、購読してください。

WorkMate はシンガポールを拠点とするスタートアップ企業で、アジア全域で 60 万人以上のブルーカラー労働者と 800 社以上の企業クライアントを結び付けています。アジアで最も急成長しているスタートアップ企業に選ばれ、アジアで第 4 位にランクされています。アンドリュー・センドックは、洗車業で浮き沈みを経験し、高校時代に花火 💥 の販売を開始し、会社員時代にお金を貯め、その後、貯金をすべて使い果たしてグローバル 🌎 ファッションブランド (15 か国で販売) を立ち上げ、パジャマ 🛌 姿でリビングルームから e コマース企業を立ち上げ、ベンチャーキャピタルから数百万ドルを調達し 💰、ビジネスを急拡大して 500 人以上を雇用し (買収されました)、現在は Workmate (これも買収されました!) を次のレベルに引き上げています 🚀

このエピソードでは
1. 東南アジアで最も人口の多い国、インドネシアで最も成功したスタートアップ企業の一つを立ち上げ、売却するまでのストーリーを紐解く。
2. 超ローカルな状況ではテクノロジーが不十分な点が明らかになった
3. 人材管理業界における最大のAIユースケースを調査し、
4. 東南アジア全域の100万人の労働者とその家族をサポートするためにWorkAateの成長を加速させる技術の展望を明らかにした。
5. 他の創業者に、会社を設立して資金を調達する方法についてのヒントを提供します。

来週のエピソード全編のリリースに関する通知を受け取るには、購読してください。

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#3 ティーザー、Workmate MD - 人材管理の Uber、AI で 100 万人の労働者をサポートする旅

このエピソードでは、Google、Gemini、Vertax AI のグループプロダクトマネージャーである Lewis Liu 氏にインタビューし、生成 AI モデルがユーザーエクスペリエンスと企業の AI 対応に与える影響について話を聞きました。議論の中心は、生成 AI モデルが企業対応とユーザーエクスペリエンスに与える変革的な影響です。主なトピックには、生成 AI の急速な進化、エキスパートアーキテクチャのミックス、エンタープライズアプリケーションにおける言語モデル (LLM) の役割などがあります。AI を事実情報に根付かせることの重要性を強調し、LLM のコモディティ化、エッジデバイスへの拡張、従来の検索方法への影響、知識獲得方法の変化について探ります。また、AI 分野のスタートアップが直面する課題と機会についても取り上げ、データソースとフレームワークの柔軟性の必要性を強調しています。このエピソードは、AI を活用して競争上の優位性を獲得することを目指す技術専門家、創業者、および経営幹部にとって不可欠です。

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#2 ティーザー、Google Gemini: エンタープライズ対応の AI エクスペリエンスの構築にどれだけ近づいているか?

これは、「生成 AI 時代における認知知能の衰退」のポッドキャストティーザーです。

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#1 ティーザーファーウェイ最高 AI 責任者: 生成 AI 時代の認知知能の衰退

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最新のポッドキャストエピソード

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#9 フルエピソード - シニアマネージングディレクター：アクセンチュアの GenAI Space への $3 億ドルの投資、その理由と方法

FlowiseAI は、大規模言語モデル (LLM) を利用したカスタマイズされたアプリケーションの開発を容易にするために設計された、オープンソースのローコードプラットフォームです。高度な AI アプリケーションを、高度なプログラミング知識を必要とせずに作成できるため、より幅広いユーザーが利用できるようになります。このプラットフォームは、ユーザーフレンドリーなドラッグアンドドロップインターフェイスを備えており、AI ソリューションの迅速なプロトタイピングと展開を可能にします。GitHub での人気: FlowiseAI は、GitHub で 31,000 を超えるスターを獲得しており、開発者の強い関心と関与を示しています。LLM アプリケーションを迅速に構築するための使いやすさと機能性が高く評価されています。同社は、AI アプリケーション開発を技術者以外のユーザーにも利用できるようにすることを目的とした、ZhenJing Heng (Henry) と Chung Yau Ong によって共同設立されました。彼らのビジョンは、ユーザーフレンドリーなドラッグアンドドロップインターフェイスを通じて AI アプリケーションの構築プロセスを簡素化するツールを作成することでした。

FlowiseAI は、大規模言語モデル (LLM) を利用したカスタマイズされたアプリケーションの開発を容易にするために設計されたオープンソースのローコードプラットフォームです。高度なプログラミング知識を必要とせずに高度な AI アプリケーションを作成できるため、より幅広いユーザーが利用できるようになります。このプラットフォームは、ユーザーフレンドリーなドラッグアンドドロップインターフェイスを備えており、AI ソリューションの迅速なプロトタイピングと展開を可能にします。

GitHubでの人気: FlowiseAIはGitHubで31,000以上のスターを獲得しており、開発者からの強い関心と関与を示しています。LLMアプリケーションを迅速に構築するための使いやすさと機能性が頻繁に強調されています。

この会社は、AI アプリケーション開発を技術者以外のユーザーにも利用できるようにすることを目的とした ZhenJing Heng (Henry) 氏と Chung Yau Ong 氏によって共同設立されました。彼らのビジョンは、ユーザーフレンドリーなドラッグアンドドロップインターフェイスを通じて AI アプリケーションの構築プロセスを簡素化するツールを作成することでした。

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#8 - FlowiseAI の創設者: 人気のオープンソース LLM 開発ツールを構築し、YC に参加した経緯

この対談では、Leo Jiang が SAP の AI 製品エンジニアリング担当副社長 Mayank にインタビューし、SAP における AI の進化、ビジネスプロセスに対する生成 AI の影響、および AI を自社製品に統合する同社の戦略について話し合います。Mayank は、AI 副操縦士、基本モデル、LLM プロバイダーとのパートナーシップ、および企業にとってのデータ戦略の重要性に関する洞察を共有します。また、ビジネスにおけるAIの将来や、イノベーションを促進するためのSAPとスタートアップ企業のコラボレーションについても触れています。00:00 AI Business AsiaとSAPの歩みの紹介02:46 SAPにおけるAIの進化05:21 ジェネレーティブAI：ビジネスプロセスの変革08:07 SAPのビジネスAI戦略とインテリジェントエンタープライズ10:49 Jouleの紹介：AIコパイロット13:41 基礎モデルとSAPのAIハブ16:29 LLMの評価：柔軟なアプローチ19:14 LLMとAI戦略の将来22:01 オープンソースとクローズドソースのAIのトレンド24:22 テクノロジー変革の初期段階をナビゲート25:08 AIと自動化における新たなユースケース27:40 エージェントサービスとワークフロー30:13 グラウンディング情報: AI 出力の精度の確保33:20 ワークフロー自動化とユーザーエクスペリエンスに対する SAP のアプローチ35:23 スタートアップ企業とのコラボレーション: エコシステムの拡大36:46 SAP App Store: イノベーションのハブ39:49 AI リーダーとのパートナーシップ: 新しいモデルの統合41:40 アジアにおける AI イノベーション: 機会と課題43:12 AI 戦略に関する C レベル役員へのアドバイス48:26 AI の未来: 期待と興奮

この会話では、Leo Jiang が SAP の AI 製品エンジニアリング担当副社長 Mayank にインタビューし、SAP における AI の進化、生成 AI がビジネスプロセスに与える影響、そして AI を自社製品に統合する同社の戦略について話し合います。

Mayank は、AI 副操縦士、基礎モデル、LLM プロバイダーとのパートナーシップ、企業にとってのデータ戦略の重要性に関する洞察を共有します。また、ビジネスにおける AI の将来や、イノベーションを促進するための SAP とスタートアップのコラボレーションについても議論します。

00:00 AIビジネスアジアとSAPの歩みの紹介
02:46 SAPにおけるAIの進化
05:21 ジェネレーティブ AI: ビジネスプロセスの変革
08:07 SAP のビジネス AI 戦略とインテリジェントエンタープライズ
10:49 Joule の紹介: AI 副操縦士
13:41 基礎モデルと SAP の AI ハブ
16:29 LLM の評価: 柔軟なアプローチ
19:14 LLMの将来とAI戦略
22:01 オープンソースとクローズドソースの AI のトレンド
24:22 テクノロジー変革の初期段階を乗り切る
25:08 AIと自動化における新たなユースケース
27:40 エージェントサービスとワークフローの理解
30:13 グラウンディング情報: AI 出力の精度の確保
33:20 SAP のワークフロー自動化とユーザーエクスペリエンスへのアプローチ
35:23 スタートアップとのコラボレーション: エコシステムの拡大
36:46 SAP App Store: イノベーションのハブ
39:49 AIリーダーとのパートナーシップ：新しいモデルの統合
41:40 アジアにおけるAIイノベーション：機会と課題
43:12 経営幹部への AI 戦略に関するアドバイス
48:26 AIの未来：興奮と期待

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#7 SAP AI 製品エンジニアリング担当副社長: LLM と AI 副操縦士による SAP の大胆な動き

AI Business Asia のこのエピソードでは、ホストの Leo Jiang が AstraZeneca のグローバルテックディレクターである Santoshi Karthikeyan 博士と対談し、バイオ医薬品業界における AI の変革的役割について語ります。2 人は、Santoshi 博士のデータサイエンスの歩み、新薬発見の課題、AI が臨床試験や規制プロセスにどのように統合されているかについて話し合います。この会話では、責任あるAIの重要性、スタートアップと既存企業のコラボレーション、医薬品開発と患者ケアの強化におけるAIの将来的な可能性について取り上げています。キーワード#AI #バイオ医薬品 #臨床試験 #創薬 #責任あるAI #データサイエンス #規制遵守 #スタートアップ #テクノロジー #イノベーション #ヘルスケア00:00 バイオ医薬品におけるAIの紹介03:01 サントッシュ博士のAIとデータサイエンスの旅06:03 臨床試験を強化するAI08:55 医薬品発見の課題11:59 規制遵守におけるAIの役割14:57 バイオ医薬品におけるAIのユースケース17:58 AIモデルの評価バイオ医薬品21:03 オープンソースとクローズドソースの AI ソリューション24:03 AI イノベーションにおけるスタートアップの役割26:59 バイオ医薬品における AI の未来29:59 責任ある AI フレームワークの構築32:57 業界の同業者とスタートアップへのアドバイス

AI Business Asia のこのエピソードでは、ホストの Leo Jiang が AstraZeneca のグローバルテックディレクターの Santoshi Karthikeyan 博士と、バイオ医薬品業界における AI の変革的役割について話し合います。

彼らは、サントッシュ博士のデータサイエンスの歩み、新薬発見の課題、AI が臨床試験や規制プロセスにどのように統合されているかについて話し合います。会話では、責任ある AI の重要性、新興企業と既存企業のコラボレーション、医薬品開発と患者ケアの向上における AI の将来的な可能性が強調されます。

キーワード

#AI #バイオ医薬品 #臨床試験 #創薬 #責任あるAI #データサイエンス #規制遵守 #スタートアップ #テクノロジー #イノベーション #ヘルスケア

00:00 バイオ医薬品における AI 入門
03:01 サントシュ博士の AI とデータサイエンスの旅
06:03 AI が臨床試験を強力にサポート
08:55 創薬における課題
11:59 規制遵守における AI の役割
14:57 バイオ医薬品における AI の活用事例
17:58 バイオ医薬品向け AI モデルの評価
21:03 オープンソースとクローズドソースの AI ソリューション
24:03 AIイノベーションにおけるスタートアップの役割
26:59 バイオ医薬品におけるAIの未来
29:59 責任ある AI フレームワークの構築
32:57 業界の同業者やスタートアップへのアドバイス

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#6 アストラゼネカグローバルテックディレクター: バイオ医薬品業界における AI の謎を解明

司会のレオ・ジャンがマイクロソフトのアディール・カーン氏にインタビューし、CoPilot が大規模組織でどのように使用されているか、仕事の未来を変える方法など、さまざまなトピックについて語ります。医療業界で AI がどのように使用されているか、マネージャーが AI Copilot を最大限に活用する方法、フォーチュン 500 企業が従業員のあらゆるレベルで AI を活用する方法など。0:00 はじめに0:56 アディールの紹介1:25 アディールの Copilot に関する旅と洞察7:27 Microsoft Copilot とは何ですか?12:28 エンタープライズアプリケーションでの Co-Pilot の使用13:50 ヘルスケアにおける Co-Pilot の使用例22:30 Co-Pilot 導入の課題30:42 文化的な課題と AI バイアス33:22 社会における AI の未来39:22 アジアと西洋での AI 導入43:00 マネージャーとリーダーにとっての重要なポイント

司会の Leo Jiang が Microsoft の Adeel Khan 氏にインタビューし、CoPilot が大規模組織でどのように使用されているか、仕事の未来をどのように変えているかなど、さまざまなトピックについて語ります。医療業界で AI がどのように使用されているか、マネージャーが AI Copilot を最大限に活用する方法、Fortune 500 企業が従業員のあらゆるレベルで AI を活用する方法などについて語ります。

0:00 イントロ
0:56 アディールの紹介
1:25 アディールの副操縦士に関する旅と洞察
7:27 Microsoft Copilot とは何ですか?
12:28 エンタープライズアプリケーションにおける Co-Pilot の使用
13:50 ヘルスケアにおけるCo-Pilotの活用事例
22:30 Co-Pilot導入の課題
30:42 文化的課題と AI バイアス
33:22 社会におけるAIの未来
39:22 アジアと西洋における AI 導入の比較
43:00 マネージャーとリーダーのための重要なポイント

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#5 Microsoft AI Co-Pilot: Microsoft Copilot でエンタープライズ AI 変革を推進する方法

AI Business Asia の Leo Jiang が、Weaviate の共同創設者兼 CEO である Bob van Lujit 氏と対談します。これは、100万回以上ダウンロードされている世界で最も人気のあるベクターデータベースです。00:00 イントロ00:20 ゲスト01:10 データベースとソフトウェアの旅03:35 データベースの種類04:45 ベクターデータベース07:00 AIとテクノロジースタートアップのビジネスインサイト08:00 AI製品の製品市場適合14:00 収益モデルの見解17:03 Weaviateが解決するビジネス問題21:30 ハイブリッド検索とは何ですか?25:20 RAGとは何ですか?30:15 データの構造化方法33:40 技術採用のスピード - スタートアップVSエンタープライズ35:20 エンタープライズに販売する方法39:00 オープンソースコミュニティに関する考察45:15 スタートアップにとってのコミュニティの重要性48:15 さまざまな地域の開発者50:25 中国の類似スタートアップ51:40 地域ビジネスインサイト54:50 中国における消費媒体中国57:00 Weaviate の今後は?59:00 ベクトルデータベースの将来1:01:00 スタートアップ創業者へのアドバイス取り上げたトピックの一部: 2024 年に最も有望な AI スタートアップの 1 つをどのようにして構築したか? 製品の市場適合性をどのように見つけたか? 検索拡張生成とは何ですか? オープンソースから始める理由とオープンソースコミュニティの力は? 企業に販売するにはどうすればよいですか?

AI Business Asia の Leo Jiang が、Weaviate の共同設立者兼 CEO である Bob van Lujit 氏と対談します。Weaviate は、100 万回以上ダウンロードされている、世界で最も人気のあるベクターデータベースです。

00:00 イントロ
00:20 ゲスト
01:10 データベースとソフトウェアの旅
03:35 データベースの種類
04:45 ベクターデータベース
07:00 AI & テクノロジースタートアップのためのビジネスインサイト
08:00 AI製品の市場適合
14:00 収益モデルに関する見解
17:03 Weaviateが解決するビジネス上の問題
21:30 ハイブリッド検索とは何ですか?
25:20 RAGとは何ですか?
30:15 データはどのように構造化されているか?
33:40 技術導入のスピード - スタートアップ VS エンタープライズ
35:20 企業に販売するには？
39:00 オープンソースコミュニティについての考察
45:15 スタートアップにとってのコミュニティの重要性
48:15 さまざまな地域の開発者
50:25 類似の中国のスタートアップ
51:40 地域ビジネスインサイト
54:50 中国における消費媒体
57:00 Weaviate の今後の展開は?
59:00 ベクターデータベースの将来
1:01:00 スタートアップ創業者へのアドバイス

私たちが取り上げたトピックの一部:

2024 年に最も有望な AI スタートアップの 1 つをどのようにして構築したのですか?
どのようにして製品の市場適合性を見つけましたか?
検索拡張生成とは何ですか?
なぜオープンソースとオープンソースコミュニティの力から始めるのでしょうか?
企業にはどのように販売しますか?

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#4 Weaviate 創設者: Forbes AI50、Demystify RAG、世界で最も人気のあるベクターデータベースの構築

AI Business Asia Podcast の第 3 回目では、Leo Jiang が Andrew Senduk (Workmate のマネージングディレクター) にインタビューしました。このエピソードでは、アンドリューがアジア地域で最も急成長している AI スタートアップをどのように構築したか、枕の販売から 10 万人の従業員を管理するまでの道のりなど、幅広いトピックを取り上げています。タイムスタンプ:00:00 Workmate の紹介02:10 アンドリューの道のり03:50 24 時間で 140,000 件の売上09:00 Workmate が解決しているビジネス上の問題12:58 Workmate のビジネスモデル14:00 雇用主にとって最大の問題14:40 プラットフォームでの AI の使用15:50 従業員からのデータ収集手法17:50 人口統計データとユースケース18:30 業界固有のデータポイントの使用20:00 さまざまな市場への対応方法21:55 オンボーディングと AI ツール26:35 新しいテクノロジーを採用するよう人々を説得する方法29:00 中国における AI と技術革命の機会33:11 Workmate がコロナ禍を生き延びた方法困難35:30 Workmate が競合他社とどのように差別化するか36:00 企業における最大の AI ユースケースは何か37:49 データの保持期間はどのくらいか40:50 将来の抱負46:00 Andrew の本 (Ignite Millennial Leadership)52:40 VC と連携するためのヒント

AI Business Asia Podcast の第 3 回目では、Leo Jiang が Andrew Senduk (Workmate のマネージングディレクター) にインタビューしました。このエピソードでは、Andrew がアジア地域で最も急成長している AI スタートアップをどのように構築したか、枕の販売から 10 万人の従業員を管理するまでの経緯など、幅広いトピックを取り上げています。

タイムスタンプ:

00:00 Workmateの紹介
02:10 アンドリューの旅
03:50 $24時間で4万個の売上
09:00 Workmateが解決するビジネス上の問題
12:58 ワークメイトのビジネスモデル
14:00 雇用主にとって最大の問題
14:40 プラットフォームにおけるAIの活用
15:50 従業員からのデータ収集テクニック
17:50 人口統計データとユースケース
18:30 業界固有のデータポイントの使用
20:00 さまざまな市場への対応方法
21:55 オンボーディングとAIツール
26:35 人々に新しい技術を適応させる方法
29:00 中国におけるAIと技術革命の機会
33:11 同僚がコロナ禍の困難を乗り越えた方法
35:30 Workmateが競合他社とどのように差別化するか
36:00 企業における最大のAI活用事例は何ですか？
37:49 データの保存期間はどのくらいですか?
40:50 将来の抱負
46:00 アンドリューの本 (Ignite Millennial Leadership)
52:40 VC を活用するためのヒント

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#3 WorkMate MD: $30M AI 企業の構築、労働力と未来のための Uber

Leo は、Google、Gemini、Vertex AI のグループプロダクトマネージャーである Lewis Liu 氏に、生成 AI モデルがユーザーエクスペリエンスとエンタープライズ AI の準備状況に与える影響についてインタビューしました。取り上げた重要な質問は次のとおりです。(1) AI が自分自身のために働くのではなく、私たちのために働くように AI を基盤づけるにはどうすればよいか。(2) エンタープライズ対応の AI エクスペリエンスとはどのようなものか。(3) 品質ベンチマーク/リーダーボードを追い求めるべきか。(4) モデル機能を最適化するために実際に重要なことは何ですか。ディスカッションの中心は、生成 AI モデルがエンタープライズの準備状況とユーザーエクスペリエンスに与える革新的な影響です。主要なトピックには、生成 AI の急速な進化、専門家のミックスアーキテクチャ、エンタープライズアプリケーションにおける言語モデル (LLM) の役割などがあります。AI を事実情報に基盤づけることの重要性を強調し、LLM のコモディティ化、エッジデバイスへの拡張、従来の検索方法への影響、知識獲得方法の変化について探ります。また、AI 分野のスタートアップが直面する課題と機会についても取り上げ、データソースとフレームワークの柔軟性の必要性を強調しています。このエピソードは、AI を活用して競争上の優位性を獲得することを目指す技術専門家、創業者、および経営幹部にとって不可欠です。このエピソードは、AI を活用して競争上の優位性を獲得することを目指す技術専門家、創業者、および経営幹部にとって不可欠です。チャプター:04:28 Google における生成 AI の歩み07:13 コード生成と完了の自動化09:48 機密データの制限の解除12:53 専門家のミックスアーキテクチャの約束18:22 LLM の進化におけるデータの役割20:13 事実性を向上させるための人間の専門知識の追加23:50 ファーストパーティデータとインフラストラクチャへの投資の利点26:38 事実情報に AI を基盤づける30:00 エンタープライズ対応の AI エクスペリエンスの構築32:07 モデル応答における事実性とコンテキスト性の向上35:09 言語モデルにおける Google 検索の役割36:57 LLM における矛盾するデータシグナルの処理40:17スタートアップとエンタープライズにおける LLM の活用事例49:48 LLM のコモディティ化と差別化されたセグメント55:54 知識獲得方法の変化01:03:13 LLM のアイデンティティと国境の必要性

Leo は、Google、Gemini、Vertex AI のグループプロダクトマネージャーである Lewis Liu 氏にインタビューし、生成 AI モデルがユーザーエクスペリエンスと企業の AI 準備に与える影響について語りました。主な質問は次のとおりです。
（１）AIが自らのために働くのではなく、私たちのために働くようにするにはどうすればよいか
（2）エンタープライズ対応のAIエクスペリエンスとはどのようなものでしょうか？
（３）品質ベンチマークやリーダーボードを追いかけるべきか？
（4）モデル機能を最適化するために実際に重要なことは何ですか？

議論の中心は、生成 AI モデルが企業の準備とユーザーエクスペリエンスに与える変革的な影響です。主なトピックには、生成 AI の急速な進化、エキスパートアーキテクチャの組み合わせ、エンタープライズアプリケーションにおける言語モデル (LLM) の役割などがあります。

このエピソードでは、AI を事実情報に根付かせることの重要性を強調し、LLM のコモディティ化、エッジデバイスへの拡張、従来の検索方法への影響、知識獲得方法の変化について考察します。また、AI 分野のスタートアップが直面する課題と機会についても取り上げ、データソースとフレームワークの柔軟性の必要性を強調します。このエピソードは、AI を活用して競争上の優位性を獲得することを目指す技術専門家、創業者、および経営幹部にとって不可欠です。

このエピソードは、競争上の優位性を得るために AI を活用することを目指す技術専門家、創業者、および経営幹部にとって不可欠です。

章:

04:28 Google における生成 AI の旅
07:13 コード生成と補完の自動化
09:48 機密データの制限を解除する
12:53 専門家の融合による建築の可能性
18:22 LLMの進歩におけるデータの役割
20:13 人間の専門知識を加えて事実性を向上させる
23:50 ファーストパーティデータとインフラ投資のメリット
26:38 事実情報に基づく AI の基盤
30:00 エンタープライズ対応の AI エクスペリエンスの構築
32:07 モデル応答における事実性と文脈性の向上
35:09 言語モデルにおける Google 検索の役割
36:57 LLM における競合するデータ信号の処理
40:17 スタートアップとエンタープライズユースケースにおける LLM
49:48 LLMのコモディティ化と差別化されたセグメント
55:54 知識獲得方法の変化
01:03:13 LLMのアイデンティティと国境の必要性

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#2 Google Gemini プロダクトマネージャー: エンタープライズ対応の AI エクスペリエンスの構築はどの程度近づいていますか?

このエピソードでは、レオ・ジャンがファーウェイの最高データおよび AI 責任者であるアシュリー・フェルナンデス博士に、ジェネレーティブ AI が人間の創造性と認知知能に与える影響についてインタビューします。主な質問は、「1. AI は人間の知能を促進するのか、それとも妨げるのか」、「2. AI はどのようにして今日の世界を大きく変えつつ、私たちの未来の方向を深く静かに導いているのか」です。私たちが掘り下げる重要な側面の 1 つは、ジェネレーティブ AI が AI ツールへの微妙な依存を促進し、情報の取得や統合などの基本的な認知プロセスをしばしば回避する点です。この依存は、認知リポジトリを構築して追加する手順を省略するため、発見、合理化、想像する能力に影響を与える可能性があります。チャプター:00:00 はじめにと概要03:24 AI ツールの進化と能力の低下06:42 AI における基礎知識の重要性17:40 AI ツールへの過度の依存の欠点23:01 注意力と認知的忍耐力の低下28:14 AI と人間の知能のバランスポッドキャストは、Spotify (https://shorturl.at/LTOsU) と Apple (https://shorturl.at/K4u9f) でもご利用いただけます。

このエピソードでは、レオ・ジャンがファーウェイの最高データおよび AI 責任者であるアシュリー・フェルナンデス博士にインタビューし、生成 AI が人間の創造性と認知知能に与える影響について語ります。主な質問は次のとおりです。
1. AIは人間の知能を促進させるのか、それとも阻害するのか？
2. AI はどのようにして今日の世界を大きく変えつつ、私たちの未来の方向を静かに深く導いているのでしょうか。

私たちが掘り下げる重要な側面の 1 つは、生成 AI が AI ツールへの微妙な依存を促進し、情報の取得や統合などの基本的な認知プロセスをしばしば回避する方法です。この依存は、認知リポジトリを構築して追加する手順を省略するため、発見、合理化、想像する能力に影響を与える可能性があります。

章:

00:00 紹介と概要
03:24 AIツールの進化と能力の低下
06:42 AIにおける基礎知識の重要性
17:40 AIツールへの過度の依存の欠点
23:01 注意力の低下と認知的忍耐力の低下
28:14 AIと人間の知能のバランス

ポッドキャストはSpotify（https://shorturl.at/LTOsU）とApple（https://shorturl.at/K4u9f）でもご利用いただけます。

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#1 ファーウェイ最高AI責任者：GenAI時代の認知知能の衰退