企業がどのようにしてLLMを使っていくかと、GPT-4oの精度検証を行いました。
プロンプトに入力する情報は以下から取っていきます。
https://deep-recommend.blog/news-ja/deeprecommend%e6%a0%aa%e5%bc%8f%e4%bc%9a%e7%a4%be/#arkb-toc-28
目次
プロンプト
DeepRecommend株式会社について、以下のマーケティングフレームワークを用いて分析を行い、改善点を洗い出して
・PEST分析
・3C分析
・5フォース分析
・SWOT分析
・STP分析
・4P分析（マーケティングミックス）
・バリューチェーン分析
・MECE
・AIDMA（行動モデル）
・消費者理解を助ける３つの行動モデル
・AISAS（行動モデル）
・SIPS（行動モデル）
DeepRecommend株式会社について
基本情報
法人情報
商号: ＤｅｅｐＲｅｃｏｍｍｅｎｄ株式会社
商号フリガナ: ディープレコメンド
法人種別: 株式会社
法人番号: 3120001248887
会社法人等番号: 120001248887
本店所在地: 〒1120012 東京都文京区大塚6丁目32ー4
登録番号: T3120001248887
事業所整理記号: 37ﾃﾊｿ
事業所番号: 07617
法人情報
https://ttzk.graffer.jp/corporations/3120001248887
インボイス
https://www.invoice-kohyo.nta.go.jp/regno-search/detail?selRegNo=3120001248887
メディア・SNS
ホームページ
https://www.deep-recommend.com/
メディア
https://deep-recommend.blog/
Qiita
https://qiita.com/organizations/deep_recommend
YouTube
https://www.youtube.com/@DeepRecommend
TikTok
https://www.tiktok.com/
X
Tweets by DeepRecommend
Instagram
https://www.instagram.com/deeprecommend_inc/
代表略歴
杉本迅、男、大阪出身、2003年8月18日生まれ、身長166cm、体重54kg。血液型O型、左利き。
2019年: 清風高校中退。数学・物理・英語でグループトップの成績。
2020年: 馬肉専門店にてアルバイト。フロアの接客、キッチン、締め作業。
2021年: ふるさと納税関連のシステム会社に就職。
2021年: YouTubeにて音楽活動。
2021年: スポニチ新聞にWebサイト管理ツール「DeepLog」が掲載。
2022年: DeepRecommend株式会社創業。代表として、エンジニアリング・営業・コンサルティング・マーケティング・ファイナンス・マネジメント業務を浅く広く経験。
2023年: 機械学習・生成AI・量子コンピューティング・システムの開発/コンサルティングでスタートアップ・ベンチャー・大手含む10社を超える（blueqat、KandaQuantum、NEC、オムロンなど）開発実績。
2023年: お笑いコンビ「ペーパードライバーズ」として活動。M-1グランプリ、ナイスアマチュア賞。
2023年: スタートアップピッチイベント「荒波」、Tech賞。
2023年: 電子書籍『「その悩み、AIがすぐに答えを出します。」: 誰もが抱える人生の悩みへの新しい解決策』出版。
2024年: 上京。
2024年: 株式会社STAR AI、元NTT・DeNA・アクセンチュアなど集うチームの創業メンバーとして参画。
2024年: 第二回GPTsハッカソン、一次審査通過。
2024年: 第4回量子コンピューティングEXPO春 2024/5/22(水) - 24(金) 東京ビッグサイト、出展。
サービス
開発・コンサルティング事業
・機械学習
Python, PyTorch, cuQuantum
・生成AI
Claude 3, GPT-4, Stable Diffusion
・実績
【杉本迅】スキルシート_20240326ダウンロード
・単価
人月200万円～
・流れ
打ち合わせ（直接・オンライン可）にて
ヒヤリング、ご提案させていただきます。
生成AI研修事業
営業・マーケティング担当者向け初心者でもマスターするChatGPT研修。
講演2時間18万円～
GPTsアプリケーション
DeepTex: 数式画像をTexに変換
https://chat.openai.com/g/g-gkNef63ox-deeptex
DeepJung: MBTI、エニアグラム、ビッグ5、クリフトンストレングス、VIA-ISなどで性格分析
https://chat.openai.com/g/g-37T2LjmwL-deepjung
DeepGentle: ジェントルマンな言葉遣い
https://chat.openai.com/g/g-xgLjFpcA5-deepgentle
AI CEO: 経営戦略アドバイスを提供するバーチャルCEO
https://chat.openai.com/g/g-DoLmsIWif-ai-ceo
Shishino: あなたのために独自の絵を描きます
https://chat.openai.com/g/g-zBz6HKMfn-shishino
Minespace: DIYプロジェクト用のパーソナルカスタム空間設計支援
デモ
建築のGPTs、割と良いかも。
「森林の中のガラス張りのハウスでピアノを弾きたい」
GPT（MyBarrack）… https://t.co/t7MYrEj17P pic.twitter.com/fy3gAmirUk
— Jin Sugimoto / 杉本迅 (@Jin__Sugimoto) March 18, 2024
URL
https://chat.openai.com/g/g-GhMf6OOPX-minespace
r: データセットから相関を見つけ、Pythonで散布図とヒートマップを生成
https://chat.openai.com/g/g-uWpijSNlB-r
睡眠GPT: デモのみ
kaggleから適当に睡眠データセット取得して、相関が見られる変数を抽出し、散布図を作成。今回の例では、「睡眠の質」と「ベッドにいた時間」に相関が見られ、相関係数は約0.695。
データには以下のカラムが含まれている：
・Start: 睡眠開始時刻
・End: 睡眠終了時刻
・Sleep quality:… pic.twitter.com/96CVFCrQWZ
— Jin Sugimoto / 杉本迅 (@Jin__Sugimoto) March 18, 2024
機械学習・ディープラーニング・最適化・量子応用実績
CNN: AIはうさぎとアヒルに見える「双安定図形」を判別
https://qiita.com/DeepRecommend/items/8b3c4636a36d987aac35
LSTM:株価予測
https://qiita.com/DeepRecommend/items/793d70e3223dc297f76d
QNN: 天気予測
https://qiita.com/DeepRecommend/items/1f665512e4b869b1b508
Diffusion Model: Unstable Illusion
https://qiita.com/DeepRecommend/items/9707350e8b00cbae4eac
QAOA: ふるさと納税最適化
https://qiita.com/DeepRecommend/items/91541ce8711f4ef24001
DeepFake: CEO女体化
https://qiita.com/DeepRecommend/items/2663e9b73b4bd4f7037d
CNN: じゃんけんAI
https://qiita.com/DeepRecommend/items/288a0fea042e0777f18e
ニューロンコンピューティング・BCI実績
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出張予約買取システム
ブランド品・腕時計・宝石・貴金属などの中古買取業者向けに
お客様の元へ出張で買い取りに迎えるように
予約した際にメールを即時配信するシステムを構築。
https://kaitori-daikichi-hatsushiba.jp
エンジニア・クリエイターのサポート＆紹介「DeepHR」
月間リピーター1000人いるページにて、エンジニア・クリエイターが集結。
https://deep-recommend.blog/category/hr
お申し込みはこちら。
https://forms.gle/nMpY48bAHRutGeWT9
量子AI生命シミュレーション技術「Doppel」
【発明】量子AIによる生命シミュレーション技術「Doppel」
生成AIプラットフォーム「Deepia」
Deepia β、プロダクトURL（整備中）
https://www.deepia.space/
プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000092063.html
ロードマップ
生成AIプラットフォーム「Deepia」の事業計画とキャンペーンのお知らせ
デモ・技術
【Deepia】生成AIバーチャル美女LIVE配信のプロダクトデモ
セキュアな生成AI環境をAPI経由で使える「Deepia Creative Cloud」
DC2 - セキュアな生成AI環境をAPI経由で使える「Deepia Creative Cloud」（DC2）
OpenAPI準備中。
セキュアな生成AI環境をAPI経由で使える「Deepia Creative Cloud（DCC/DC2）」
アーカイブ
・その悩み、AIがすぐに答えを出します（書籍版）https://www.amazon.co.jp/%E3%80%8C%E3%81%9D%E3%81%AE%E6%82%A9%E3%81%BF%E3%80%81AI%E3%81%8C%E3%81%99%E3%81%90%E3%81%AB%E7%AD%94%E3%81%88%E3%82%92%E5%87%BA%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%E3%80%8D-%E8%AA%B0%E3%82%82%E3%81%8C%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%82%8B%E4%BA%BA%E7%94%9F%E3%81%AE%E6%82%A9%E3%81%BF%E3%81%B8%E3%81%AE%E6%96%B0%E3%81%97%E3%81%84%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E7%AD%96-DeepRecomend%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BE-%E6%9D%89%E6%9C%AC%E8%BF%85-ebook/dp/B0BX6ZWPLF
・その悩み、AIがすぐに答えを出します（動画版）
・ワンコインAI
ワンコインAIはじめます（解説動画付）
・ディープテック小学校
https://qiita.com/organizations/deep_recommend
・DeepRecommend Music
・偉人の雑学シリーズ
・生成AIのNFTアート『Red』
https://opensea.io/collection/deeprecommend-red
・ウガンダの子ども達を支援
https://x.com/Jin__Sugimoto/status/1773691691385680236
終了してしまったものもありますが、復活の要望等はお問い合わせより承ります。
コミュニティー
Start-Up Music Club / スタートアップダンスクラブ
Start-Up Music Club / スタートアップダンスクラブ
DeepRecommendサポートコミュニティー（エンジニア・クリエイターのタレントマネジメント）
https://discord.gg/msAFMtaT7x
20's Freelance Engineer Club（20代の海外展開を目指すフリーランスエンジニアコミュニティー）
https://discord.gg/mKah4sRdw2
ディープテック・ユートピア「Deepia」コミュニティー（技術特化型）
https://discord.gg/6Wr8xZKCEt
LINEグループ
・DeepRecommend（メンバーズ）
・DeepRecommend（パートナーズ）
・DeepRecommend（クリエイティブ）
LINEグループへの参画はお問い合わせください。
イベント
生成AIミュージックソン「パープル・フェス」月1開催
生成AIミュージックソン「パープル・フェス」月1開催
関係者様向け
日別対応状況
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1rKhTOYCAKaOFHcHRMDJIOxCqUdTIWoqY0ganqcZkips/edit?usp=sharing
FAQ
https://deep-recommend.blog/category/qa
月次KPI
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1CUiP5-vapT9KgaH3wAkQWIxoQifhlZCr3vZoujO6clE/edit?usp=sharing
結果保証マップ
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n68ZLLXkzXsRqctRftlMtYb4jHS-t8JvVcAghp4qHgg/edit?usp=sharing
IR情報
https://www.deep-recommend.com/ja/aboutus
お客様向け
具体的で有益な最新の情報を発信する「DeeepMagazine」
DeeepMagazineにご登録ください。
https://www.deep-recommend.com/ja/magazine
サービスのパッケージ提供を行うメンバーズプラン
サービスをパッケージ提供、DeepRecommendメンバーズプラン
お問い合わせ
Email: contact@deeprecommend.com
Phone: 050 8886 7799（※現在、調整中。アウトプット
DeepRecommend株式会社のマーケティング分析
以下のマーケティングフレームワークを用いて、DeepRecommend株式会社を分析し、改善点を洗い出します。
1. PEST分析
政治的要因（Political）:
- 政府のAIおよびIT関連の政策や規制の影響。
- データ保護法（GDPRなど）に準拠する必要性。
- 日本国内のスタートアップ支援プログラムや助成金の利用。
経済的要因（Economic）:
- 日本および世界の経済状況がAI技術の需要に与える影響。
- 賃金、物価、金利などのマクロ経済指標の変動。
- AI導入によるコスト削減効果の期待。
社会的要因（Social）:
- 高齢化社会におけるAIの役割（介護、医療など）。
- AI技術に対する社会的な受容度や倫理的な懸念。
- 人材不足とAI技術者の需要。
技術的要因（Technological）:
- AI、機械学習、量子コンピューティングの進展。
- クラウド技術やデータ分析ツールの進化。
- 競争他社の技術開発状況。
2. 3C分析
顧客（Customer）:
- 主なターゲット顧客はスタートアップ、ベンチャー企業、大手企業。
- AI技術導入の意識や期待値。
- 顧客のニーズに対応したカスタマイズサービスの提供。
競合（Competitor）:
- 国内外のAI技術提供企業との競争。
- 他社との差別化要因（技術力、価格、サービス内容）。
- 新規参入者の脅威。
自社（Company）:
- 杉本迅のリーダーシップと多岐にわたるスキル。
- 豊富なプロジェクト実績と高い技術力。
- オンラインとオフラインでのサービス提供の柔軟性。
3. 5フォース分析
新規参入の脅威:
- AI技術分野は参入障壁が高いが、新技術やスタートアップの出現は脅威。
買い手の交渉力:
- 大手企業や複数の選択肢を持つ顧客の交渉力が強い。
供給者の交渉力:
- 優秀なAI技術者やデータサイエンティストの確保が難しく、供給者の交渉力が高い。
代替品の脅威:
- 他の技術（例えば、RPAやIoT）による代替が可能。
競争企業間の競争:
- 高い技術力を持つ競争企業との競争が激しい。
4. SWOT分析
強み（Strengths）:
- 幅広い技術スキルと実績。
- 柔軟なサービス提供と高いカスタマイズ性。
- 広範なネットワークとメディアプレゼンス。
弱み（Weaknesses）:
- スタートアップとしての資本力の不足。
- リソースの限界（人材、時間など）。
- 市場認知度の向上が課題。
機会（Opportunities）:
- 日本およびグローバル市場でのAI技術の需要増加。
- 政府や産業界からの支援や補助金の利用。
- 新技術やサービスの開発による市場拡大。
脅威（Threats）:
- 技術の急速な進化による陳腐化リスク。
- 競争他社の台頭と技術力の競争。
- データプライバシーやセキュリティの規制強化。
5. STP分析
セグメンテーション（Segmentation）:
- 企業規模（スタートアップ、中小企業、大手企業）。
- 業種（製造業、サービス業、金融業など）。
ターゲティング（Targeting）:
- スタートアップおよび中小企業を主なターゲットとし、大手企業も対象。
ポジショニング（Positioning）:
- 高度な技術力と柔軟な対応力を持つAIソリューションプロバイダー。
6. 4P分析（マーケティングミックス）
製品（Product）:
- 機械学習、生成AI、量子コンピューティングなど多様なサービス。
- カスタマイズ可能なソリューション提供。
価格（Price）:
- 高度な技術サービスに見合ったプレミアム価格設定。
- 人月200万円からの料金設定。
プロモーション（Promotion）:
- オンラインプラットフォーム（ホームページ、SNS、YouTubeなど）を活用。
- 業界イベントやセミナーでのプレゼンテーション。
流通（Place）:
- 直接営業およびオンラインでのサービス提供。
7. バリューチェーン分析
主活動（Primary Activities）:
- インバウンドロジスティクス: データ収集と整理。
- オペレーション: ソフトウェア開発とサービス提供。
- アウトバウンドロジスティクス: 顧客への納品とサポート。
- マーケティング & 販売: オンラインとオフラインのプロモーション活動。
- サービス: 顧客サポートとアフターサービス。
支援活動（Support Activities）:
- 企業インフラストラクチャ: 経営管理と戦略立案。
- 人的資源管理: 技術者の採用と育成。
- 技術開発: 新技術の研究と開発。
- 調達: 必要な技術リソースとツールの確保。
8. MECE
顧客: スタートアップ、中小企業、大手企業
サービス: 機械学習、生成AI、量子コンピューティング、研修
チャネル: 直接営業、オンラインプラットフォーム
リソース: 技術者、データ、ツール
プロモーション: SNS、イベント、セミナー
価格: プレミアム価格設定、人月料金
9. AIDMA（行動モデル）
Attention（注意）:
- ホームページやSNSでのインパクトある情報発信。
Interest（関心）:
- 技術や実績を紹介する記事や動画の配信。
Desire（欲求）:
- 実績と具体的な導入効果を強調。
Memory（記憶）:
- 定期的なニュースレターやフォローアップ。
Action（行動）:
- 無料相談やデモの提供。
10. 消費者理解を助ける３つの行動モデル
ラーニングモデル:
- 技術的なブログやウェビナーでの教育。
ドライビングモデル:
- 成功事例やケーススタディの共有。
ファシリテーションモデル:
- 顧客のフィードバックを基にサービス改善。
11. AISAS（行動モデル）
Attention（注意）:
- SNSや広告での目立つ情報発信。
Interest（関心）:
- 実績と導入効果を強調。
Search（検索）:
- SEO対策と関連キーワードの強化。
Action（行動）:
- 無料相談やデモの提供。
Share（共有）:
- 顧客の成功事例をSNSで共有。
12. SIPS（行動モデル）
Sympathize（共感）:
- 顧客の悩みや課題に共感するコンテンツ。
Identify（識別）:
- 自社の技術やサービスを明確に伝える。
Participate（参加）:
- イベントやセミナーでの参加型コンテンツ。
Share & Spread（共有・拡散）:
- SNSでのシェアキャンペーンや口コミ促進。
改善点の洗い出し
- 市場認知度の向上: SNSやメディアでのプロモーションを強化し、ターゲット市場での認知度を向上させる。
- 技術開発の強化**: 常に最新の技術トレンドを追い、独自の技術開発に注力することで競争優位性を維持。
- リソースの最適化: 優秀な人材の採用と育成を強化し、リソースの効率的な配分を図る。
- カスタマーエクスペリエンスの向上: 顧客フィードバックを積極的に取り入れ、サービスの質を向上させる。
- パートナーシップの拡大: 他社や研究機関との協力を強化し、新しい技術や市場へのアクセスを拡大する。
- 市場拡大戦略: 国内市場に加え、海外市場への進出を視野に入れた戦略を策定する。
- 価格設定の柔軟性: 中小企業向けのプランを導入し、価格設定の柔軟性を持たせる。
- 以上の分析と改善点を基に、DeepRecommend株式会社の成長戦略を構築することで、より強力な競争力を持つ企業へと成長させることが期待できます。
まとめ
分析から、改善点の洗い出しまで行ってくれました。
アウトプットのクオリティーが高く、「速度は速い」のが使う理由になります。
セルフチェック、他者のフィードバック、LLMのアウトプットから多角的に分析を行うことが重要です。