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投稿コメント一覧 (1131コメント)

  • ①下にひっぱられるように力なくだらだら下がって行くが上がり切る力がない。
    ②前日の下げに対して、朝方の開始時点では勢いよくあがるがそのうち力がなく
     なり停滞、だらだらと力なく沈んでゆき、上がる力がない。

    ①・②が景気後退期の株価の動きのシグナル。
    下がっては②が繰り返される。
    市場全体にその兆候がもはや現れております。
    金融引き締めがかなり将来期待を後退させたという感じであり、今の円安
    の交易損失を極小化するとともに輸入物価の上昇をおさえるため、今後も
    引き締め傾向は規定路線。とすれば、この動きは当面は続くという目算と
    なりますでしょうか。

  • オープンAI 幹部 “日本に特化した生成AIモデル展開の方針” NHK NEWSWEB

    これを読むと
    日本に特化する、生成AIのモデルを展開する。
    と書いてある。
    が、どうやって行うとは書いていない。

    日本語に特化した大規模言語モデルを構築する
    ということでしょう。日本語に特化した汎用
    型からおのおのの領域特化型までを対象にビジネス展開を考えているのでしょう。
    おそらく大規模言語モデルの構築にあたり
    日本の莫大なありとあらゆるデータを読み込ませて学習させるのでしょう。
    ビジネスの現場で利用可能な大規模言語モデル
    を構築するためには過去情報は重要ですが
    現在進行形で行われているビジネスの生の情報
    が必須であり、その言語データが必要となります。

    ハードのさくらインターネットは、ひと段落ついた感じのようです。そろそろ生成AIのマテリアルとしの言語データ、音声データに次第に脚光があたりそうな感じになってきました。

    しかし、相場があまりに弱い。
    金融政策の変更を織り込むのに時間を
    要しているのかもしれませんね。

  • >>No. 1428

    株価爆上げ「さくらインターネット」が描く勝ち筋
    田中社長「ガバクラは"足がかり"でしかない」 を読みました。

    富士通やNEC等が、クラウド事業に算入しないのを儲からないからと
    話していましたが本質的には違う気がします。
    そもそもマイクロソフトやGoogle、Amazon等の欧米企業と競争しても
    価格面のみならず機能面で勝負できずこれから毎年、何兆円単位で投資
    (まず無理ですが・・)しても勝ち目がないからです。
    これはテック関連では皆わかっていることです。
    勝ち目がないから投資しない、もうクラウド事業の勝負はついている
    認識で、それだけでそれ以上はありません。

    ガバメントクラウドに採用されて売上は逓増するでしょうが
    日本国のデジタル投資の規模は、アメリカの大手テック1社の投資
    規模にも負けております。企業が市場原理の中で採用するためには
    機能性および価格面で大手テックに比肩すべき内容をださないと
    いけません、経済性効率性そしてセキュリティを優先する場合
    大手企業はアメリカの大手テックを選びます。
    国内企業だから安全という要因もありますが、要因の一つという
    位置づけであり総合的観点で判断されて採用されうる力が必要
    であります。今後、数千億・数兆円の投資を行って価格面・機能面の
    強みをだせれば別でしょうが、100倍以上の相手に挽回は難しい
    のではないかと考えております。

  • 市場全体に買い上がる力がなく、下におさえこまれて動きが緩慢で、活性がない。
    日銀によるマイナス金利終了とETFの購入停止
    将来的な国債購入額の減少を織り込み始めている。
    この程度でもうすでに息切れ。
    交易差損を解消し輸入物価を引き下げて
    いくためにはさらなる引き締めが必要。
    総裁もこの程度で終わる気はさらさらない
    だれが見ても。

    そうすると、一番危ないのが収益還元価値を
    説明困難な水準までこえている、不動産市場。
    借り手がいないのに上がりつづけている
    市場は、売りが出だすと買い手が入らない。
    不動産バブルの崩壊、この引きがねを
    総裁がひいていないことをいのります。

  • Google、生成AIをロボットの頭脳に 話しかけて操作

    このような記事が日経電子版にありました。
    この耳の役割を果たすインターフェースとなる。
    いよいよでしょうか。

    ここは富士通等の日本のITテックに
    音声認識機能を提供している会社です。

  • 最新版のGoogleのGeminiの最新版を
    仕事に使ってわかったこと。

    人工知能は、人間の脳と同様に情報と情報を
    知識で結びつけ、網の目状にしてネットワークを構築。網の目が細かく結びつけば結びつくほどに、問題に対する対応、回答の正確性が
    高くなる。

    汎用型の生成AIは、Googleの検索等を通じた
    天文学的な情報データをマテリアルとしてディープラーニングを繰り返し、網の目をよりきめこまやかに結びつけ反応の正確性を向上させている。このようなことができるのは、検索等から莫大な情報を常に集めることができるアメリカの数限られたデジタル企業だけ。
    しかし、ここからわかることはディープラーニングを行い、網の目をより細やかに結びつけ反応
    回答の正確性の向上させるために、マテリアルとして情報量が不可欠かつ絶対的に必要。
    情報量が生成AIの深層学習のご飯であり、ご飯なしにはきめこまやかなネットワークも形成されない。アメリカで、大手新聞社がその記事データを無断で使用したとして生成AIの企業に対して訴訟をおこしたという記事もそれを物語っ
    ている。 日本の特化方の生成AIにしてもこの
    構造に変化はなく、生成AIだけがいかに優秀になっても、ご飯としてのデータなくしては
    うまく機能しない、大規模言語モデルに投入
    するマテリアルデータの量が必要不可欠。

    マテリアルとしての、データ量、ここにまさに
    脚光があたることになるのは自明の理。

  • さくらインターネットは、エヌビディアのGPUを搭載し生成AIの大規模言語モデルが機能するいわばハードの環境整備に貢献する。

    ここAMIは、生成AIの大規模言語モデルが機能するための三要素の一つの音声言語のマテリアルを提供する役割を果たす。生成AIのために構築する大規模言語モデルのほとんどは業界特化型。
    業界特化型の音声認識エンジン、音声認識API
    で過去に蓄積した、そして現在進行形で蓄積された莫大な業界ごとの音声言語データ。
    これがいわばマテリアルとして大規模言語モデルを機能させるために必要となる。
    日本において、業界ごとに莫大な言語データを
    ちくせきした会社はここしかおそらくない。

    各企業が大規模言語モデルの構築に専心するなか、このマテリアルの必要性に気づいたとき
    各企業がこのマテリアルに羨望のまなざしを
    もつことになる。

    おそらく、音声データというマテリアルに関していえばとくに業界ごとの音声データでいえば
    ここ以外には、日本には見つからないない。
    その気づきがいつかだけの問題であると
    思います。

  • 和製チャットgptの音声の部分。音声認識、音声データのビッグデータ解析、自然言語処理を担うのが、アドバンストメディア ということでしょうか。

    最近のAMIは、最新のディープラーニング技術の
    実装から、チャットgptへの連携までいぜんと比べてものすごいスピードで最新の技術をとりこみ、適応しています。技術の壁を乗り越えて適応できる、なにかがちがいます。

  • 高度な言語モデルとGPUアクセラレーション。

    GPUアクセラレーションを使う。これは
    グラフィック処理を主として行うものであり
    想定しているのは音声、文章のみならず画像処理までふくめた、業界特化型の統合方GPTプラットフォーム。

    AMIだけで作ることは難しいのではないでしょうか。ここと取引がある大企業が連携、共同して
    和製chat GPTを作る気ではないかと推測され
    ます。

  • Googleの生成AI。
    バードにかわる、Gemini。
    chatGPT4をこえた生成AIのGeminiビジネス版
    でアドバンストメディア GPTプラットフォーム
    について聞いてみました。

    ずらずらずらと内容が出てきました。
    通常のGoogle検索ではヒットしないもので
    その理由は、アドバンストメディア 自身が
    公開してすぐにURLを消しております。
    これがGeminiから読み取れました。

    GPTプラットフォームの内容について、秘匿しながら開発している。消したのは複数の共同開発企業がありその企業機密をまもることが求められてプラットフォームの概要が外部に漏れることを阻止するため、アドバンストメディア と
    しては出したがすぐにURLリンクごと消し去ったというのかもしれません。

    ビジネス版のために、ここに記載することは
    できません。が、アドバンストメディア から
    発表された内容は、開発するという単なる
    目標というものではなくターゲティングから
    その概要まで記載されており、相当やる気が
    伺われるものです。

  • これを見ると、単なる一調整かなと
    見えますね。

  • やり方がもう放置がよしかなと思います。
    あのフュートレックを大きくあげたり、資金の動きが活発に
    なってきた兆候がでてきているのは明確だと思います。
    来るときは急にくるという感じになると思います。
    それがいつかはわからない・・・・というところが怖いですが。

  • 明らかに売りによる揺さぶりが入っていますね。
    上げさせないという意向が感じられます。
    売り買いせずに静かに待てばそのときが来ます。

  • 75日線は割らないようにしているので
    しょうか。そろそろ反転開始でしょうか。

  • ここは近いうちに、循環物色に入ります。
    生成AIによる回答・処理の正確性を確保するためには大規模言語モデル(LLM)の
    構築が不可欠であるのは周知の事実。
    LLMの要素として「計算量」「データ量」「モデルパラメータ数」の3要素が
    あります。「計算量」「モデルパラメータ数」というものがあっても
    マテリアルとしての『データ量』の投入なくしてLLMは有効に機能しません。

    日本において、音声を活字に置き換える音声認識機能そして音声認識APIを通じた
    膨大な言語データの蓄積と、そして日本におけるLLMの主流は業界や機能ごとの
    特化型のLLMの構築にあります。業界や機能ごとの音声認識機能を提供している
    音声認識企業のフロントランナーはここAMIです。
    音声認識機能を通して企業は音声に関するデータというマテリアルを集めて
    特化型LLMを構築していきます、音声データというマテリアルを入手するための
    入り口、いわば人間であれば人間の耳の役割。耳からデータを集めて神経を通じて脳におくりここで(ディープ)ラーニングして処理をこなして回答の正確性をあげていく、音声データという大規模言語モデル(LLM)の『データ量』を入手する
    起点となる機能を果たしていっことになります。

    山は動きますよ。

  • 決算期 売上高 営業益 経常益 最終益
    23.04-12 4,328 964 1,001 671

    ここに昨年度の4Q。
    23.01-03 1,658 473 484  418

    これを加えるとどうなりますか。
    4Qは、AMIのストック収入の継続課金の検収日が集中。
    AMIの収益構造上、積み上がったライセンス収入の課金が
    集中するのが4Q。

    静かに見ていればわかります。

  • いろいろな投稿者が増えて、賛否両論。
    いろいろな投稿がでてこそ、活気のある
    掲示板。

    来年のテーマは、半導体とAI。
    中国需要も回復予兆が強くなり、市場に
    資金がもどれば、流動性の回復とテーマ株に
    資金がくることでしょう。
    数十年、数年ぶりの相場展開もありうるか
    、月足の移動平均線のうごきと辰年。
    来年は面白そうと考えています。

  • Googleニュースで、同じものを拝見して
    いました。生成AIの自然言語処理の正確性
    を向上させるためには、大規模言語モデルを
    構築する必要があり、そのためには膨大な
    音声言語データが必要となる。

    音声データや言語データが極めて重要な
    位置付けとなり価値を生むことになる。

    生成AIを考える会社は、喉から手がでる
    ほど欲しい。

  • グロース市場「年末赤札市」開幕! 爆裂リベンジ相場に乗る8銘柄 <株探トップ特集>

    ここに記載あります。

  • 再登の準備はととのいはじめましたね。
    本日あがったAI関連、ここの共通点を探れば
    面白そうです。

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