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ワークフローに最適なAIモデルの選び方:ワークフローとエージェントのパフォーマンスについて深く掘り下げる
「一つのモデルを選んで、すべてで最高であることを願うわけではありません。異なる研究を異なるモデルにルーティングし、その違いを測定しているのです。」 — ブライアン・ヘルミグ、CTO兼Zapier 共同創業者
新しいモデルのリリースはいつも同じ疑問を投げかけます:乗り換えるべきか?
その質問の下には、どのワークフローについて?エージェント?そして、最新モデルはトークンを使い切る価値があるのでしょうか?
ほとんどのチームは推測するか、フロンティアモデルでトークンを燃やすしかありませんが、安価なモデルでも問題ありません。
AutomationBenchこそがZapierがこれらの疑問に明確に答える方法です。それは、Anthropicのようなフロンティアラボが モデルシステムカードで引用する実行基準であり、モデルがハードで実際のビジネスワークフローを完了できるかどうかを測定しています。AutomationBenchは、営業、マーケティング、オペレーション、サポート、財務、人事の6つのビジネス領域にわたるモデルを、共通するユースケースパターンに基づいて選定したモデルを評価 3。7M企業と 2B月のタスクをZapierが見ています。
Zapierの技術リーダーが参加し、さまざまな役割やワークフローに最適なモデルの選び方をライブセッションにご参加ください。主な内容は以下の通りです:
– 同じビジネスタスクにおけるフロンティアプロバイダー間の並べた成果比較
– コスト重視のルーティング:プレミアムモデルが必要な場合と予算を無駄にしている場合
– ドットが船をリリースした際の実用的な再評価パターン――つまり、影響をテストしているのであって、雰囲気をテストしているわけではありません
– AutomationBenchの結果を証明:Zapier(およびAnthropicのようなラボ)が難しいワークフローの実行をどのように測定しているか
Opus 4を使うべきタイミングについて、よりよく理解できるはずです。8,ChatGPT 5。5、または双子座 3。5フラッシュ。
もしあなたがAIの責任者、イノベーションやITリーダー、あるいは組織でエージェントを運営するビルダーであれば、このウェビナーはあなたのためのものです。
席を確保してください。登録者と共有された録音。



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