クーリード株式会社は、マルチモーダルに対応し複数の生成AIモデルを用途に合わせて“使い分け”できる多機能AI「Coolied-AI-5」をリリースします。プリセット情報の切り替えや画像認識、ドキュメント解析、Tool作成などのパワフルな機能を備えながら、ブラウザ利用できスマホ音声入力にも対応する手軽さで、各種業界の生産性UPに貢献します。
■「Coolied-AI-5」の特長
（1） 複数の高性能AIモデルを“使い分け”できる
2024年3月8日（金）時点で、GPT-4 Turbo、GPT-4 Vision、GPT-4、GPT-3.5 Turbo、Gemini Pro、Gemini Pro Vision、Claude 2、Claude Instantの8種のモデルを搭載。画像認識にGPT-Vision、最新情報をGemini Pro で・・など各モデルの特長を活かした”用途に合わせた使い分け”が可能です。
1つの同じインターフェース上で、場面に合わせて最適なモデルを選択し対話する。全く新しいAI体験をご提供します。
（AIモデルは今後も拡充予定です）
▼Coolied-AI-5 画面
（2）文書ファイルや画像で指示できる
テキスト入力に加えて、ドキュメントファイルや画像ファイルでの入力が可能。PDF文書ファイルの要約・翻訳や画像解析・テキスト情報の抽出が可能であり、各種ドキュメントの作成や企画・調査・従業員教育への活用など、パワフルな効果が期待できます。
（3）よく使う設定、指示内容を保存しておける
生成品質の精度を高めるのに有効なユーザプロファイルとシステムプロンプト（AIに与える役割）を設定できる機能を標準で備えています。例えば「1, ITエンジニア 2, Python 3, AI開発」のように、自身の役割やAIと対話したいジャンルのプロファイルを設定することで、より短時間で欲しい回答に辿り着ける精度の向上が期待できます。
また「◯◯を要約して」など、よく使うプロンプト（指示文）はテンプレート化し保存しておくことが可能。テンプレートを呼び出して使えるので毎回入力する必要がなく、スムーズにAI活用できます。
（4）AIの学習から情報を守る機能
入力した情報が生成AIに学習されることを防ぐ機能を標準で備えており、安心・安全にご利用いただけます。またご要望によりIPアドレスによるアクセス制限など追加のセキュリティ対策もご対応可能です。
【 Coolied-AI-5の活用場面（例）】
「Coolied-AI-5」は幅広い業界の生産性向上にお役立ていただけると考えております。
例として、以下のような活用シーンを想定しております。
◯教育業界での活用例：
・テンプレート機能を活用し、各種報告書・帳票作成を効率化できる。
・海外論文をAIで解析し、翻訳し要点を抽出。最先端の技術/研究を学ぶハードルを下げ、生徒の知的好奇心を育み、主体的・探究的な学習を支援できる。 等
◯各種メーカー様での活用例：
・手書きのメモ画像や音声入力した情報をもとに手順書を作成する。
・顧客の問合せ情報のリストを解析し、サマリーを把握する。
・契約書や規約、各種マニュアルを読み込ませた上でプロンプトを与えることで、知りたい情報をスピーディーに把握する。
・製品/機種に応じたテンプレートを作り込んでいくことで、該当製品マニュアルの粗原稿作成に応用。 等
以下は実際に「Coolied-AI-5」で生成した、プロンプトと生成結果のサンプルです。
【事例（1）】
英語で書かれた研究論文を解析し、論文のテーマ・結論・根拠を日本語で返すよう指示。
＜AIモデル＞
GPT-4 Turboを使用
＜プロンプト（指示文）＞
このファイルはとある研究論文です。日本語に翻訳し、論文のテーマと結論、結論に至った根拠を解説してください。#そのジャンルの研究者ではない人物にもわかる表現にしてください。#専門用語を使う場合、その用語の解説も併記してください
注） Collied-AI-5に論文のPDFファイルを送信した上で、上記プロンプトを入力しました。
＜生成結果＞
この研究論文は、ソフトウェア開発における「トレーサビリティ（追跡可能性）」という概念に焦点を当てています。トレーサビリティとは、ソフトウェアの設計段階から実行時（ランタイム）に至るまで、各要素間の関連性を追跡し、記録することを指します。この研究では、特に「設計時」と「実行時」の情報を結びつけるためのモデルと手法について詳述しています。
### 論文のテーマ
論文の主なテーマは、「設計時と実行時のトレーサビリティを自動生成するためのアプローチとその有効性」です。具体的には、（・・中略）
### 結論
研究者たちは、設計時と実行時の情報を結びつけることで、ソフトウェアのパフォーマンス分析や改善が効率的に行えることを発見しました。このアプローチにより（・・中略）
### 結論に至った根拠
この結論に至った根拠は、二つのケーススタディ（特に「Train Ticket」ケーススタディ）を通じて、提案されたアプローチの実装と評価を行った結果です。（・・中略）
### 専門用語の解説
– **トレーサビリティ（Traceability）**: ソフトウェアの要素間の関連性を追跡し、記録する能力。
– **UML（Unified Modeling Language）**: ソフトウェアの設計を視覚的に表現するための標準的なモデリング言語。（・・以下、略）
【事例（2）】
Coolied-AI-5に画像を送信し、画像に何が写っているか解説するように指示。
＜画像＞
注）上記は弊社メンバーが社内勉強会で「デジタルファブリケーション」に取りくんだ際の成果物＝生成AIモデルに学習されていないオリジナルの画像です。
＜AIモデル＞
GPT-4 Visionを使用
＜プロンプト（指示文）＞
この画像の内容を論理的に解説してください
注） Collied-AI-5に画像を送信した上で、上記プロンプトを入力しました。
＜生成結果＞
この画像は、様々な形状の白いオブジェクトが床に並べられている様子を示しています。画像は左右に分かれており、左側のオブジェクトは不規則な形をしていて、右側のオブジェクトはより規則的な直方体や立方体などの幾何学的な形をしています。
左側のオブジェクトは、動物や人の形を模しているように見えるものもありますが、全体的には抽象的な形状が多いです。これらはおそらく装飾品や玩具、あるいは何らかのアート作品の一部である可能性があります。
右側のオブジェクトは、建築や工業デザインで見られるような基本的な形状をしています。これらは教育用の教材、デザインのモックアップ、または何らかの機能的な部品である可能性があります。
この画像からは、オブジェクトが何のために使われるのか、またはどのような文脈で存在しているのかは明確ではありません。しかし、左側と右側のオブジェクトの配置から、おそらくこれらは何らかの比較や対比を示すために意図的に並べられていると考えられます。例えば、抽象的な形状と幾何学的な形状の違いを視覚的に示しているのかもしれません。
【 用途をさらに広げる“Tools機能” 】
Colied-AI-5ではこの他、外部のAPIと連携することで、様々なタスクの実行を可能にする“Tools機能”も、近い将来に実装を予定しています。業種・業界・組織・ユーザ様ごとの個別のニーズに応えることのできる高性能で多機能なAIとして、幅広い業界で多くのメリットをもたらせるツールだと確信しています。
導入詳細や価格、トライアルなど詳細は、下記よりお気軽にお問い合わせください。
https://coolied.co.jp/contact
最後に、Coolied-AI-5で生成した皆様へのご挨拶です。
Coolied-AI-5の導入により、私たちは業務の効率化だけでなく、創造性の向上にも貢献します。この技術は、既存の取引先から新規のお客様まで、あらゆる業界においてその価値を発揮します。私たちの提供するソリューションが、皆様のビジネスをさらに前進させる一助となることを確信しています。Coolied-AI-5を通じて、私たちは皆様の期待を超える成果をお届けし、共に成長していくことを楽しみにしています。
多機能でパワフルなCoolied-AI-5の導入・活用を、ぜひご検討ください。
＜お問い合わせ先＞
・本リリースに関するお問い合わせ、取材お申し込みは下記までお願いいたします。
クーリード株式会社 Web3 推進室 （担当：貫名(ぬきな)）
TEL： 03-4567-0140
https://coolied.co.jp/contact