TargetNav

www.ricrio.jp サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://www.ricrio.jp

HTMLサイズ

1ページ平均HTML（バイト）45852.94

内部リンク集計

リンク総数52

外部リンク集計

リンク総数15

メタ情報

meta description平均長105.36
OGPありページ数16
Twitterカードありページ数16

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析（Internal）

ユニーク内部リンク数52
ページあたり内部リンク平均36

内部リンク 深さヒストグラム

キー値
0102
1426
248

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://www.ricrio.jp/contact/55
https://www.ricrio.jp49
https://www.ricrio.jp/48
https://www.ricrio.jp/mvp-poc/48
https://www.ricrio.jp/erp-data-utilization/48
https://www.ricrio.jp/data-readiness-for-generative-ai-llm/48
https://www.ricrio.jp/lab-and-dev/48
https://www.ricrio.jp/service-portfolio/48
https://www.ricrio.jp/corporate/48
https://www.ricrio.jp/nlp-sql-demo/32
https://www.ricrio.jp/category/poc/14
https://www.ricrio.jp/author/ricrioadmin01/14
https://www.ricrio.jp/deepseek-r1/12
https://www.ricrio.jp/ai%e3%82%a8%e3%83%bc%e3%82%b8%e3%82%a7%e3%83%b3%e3%83%88cline%e3%81%ab%e3%82%88%e3%82%8b%e7%88%86%e9%80%9f%e3%83%bb%e8%87%aa%e5%8b%95web%e3%82%a2%e3%83%97%e3%83%aa%e9%96%8b%e7%99%ba-%e3%83%87/9
https://www.ricrio.jp/sap%e3%81%ae%e5%a3%b2%e4%b8%8a%e3%81%92%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%ef%bc%88vbrp-%e8%ab%8b%e6%b1%82%e6%98%8e%e7%b4%b0%e4%bc%9d%e7%a5%a8%ef%bc%89%e3%82%92%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%82%ab%e3%83%abpc%e3%83%87/8
https://www.ricrio.jp/category/lab%e3%83%bb%e9%96%8b%e7%99%ba/6
https://www.ricrio.jp/category/%e7%94%9f%e6%88%90ai%e3%83%bbllm/6
https://www.ricrio.jp?page_id=2141
https://www.ricrio.jp?page_id=13#access1
https://www.ricrio.jp/?page_id=2141

連絡先候補（Contacts）

このデータの閲覧には会員登録が必要になります。会員登録

キーワード分析（KeywordMap）

ワードクラウド上位

語重み
Data1
Benri0.668886
クエリ生成時説明コメント0.637034
リクリオ精工株式会社では0.382221
生成された説明とクエリ0.382221
本記事では0.270428
オープンソースのLLM0.270428
大規模言語モデル0.270428
であるDeepSeek0.270428
R1を使用して0.270428
はじめに0.267247
本記事作成に0.267247
お問い合わせフォームへのリンク0.265915
やったことの概要は以下の通りです0.254814
この記事では以下の内容について検証し手順の説明を行います0.254814
DATASET0.254814
R10.254814
ERP0.254814
プロンプト0.254814
vbrp0.254814
Clineに開発依頼を行った内容0.230769
今回の検証内容0.230769
ゴール0.230769
環境準備0.230769
検証用データ入手0.230769
KaggleからSAP0.230769
Google0.19111
Studio0.19111
SAP0.19111
自然言語でSQLクエリを生成0.127407
Text0.127407
SQL0.127407
ERPデータの活用最大化を実現します0.127407
操作ステップ0.127407
NLPはDWHプラットフォームです0.127407
SAP等ERP0.127407
その他周辺システムからのデータをBenri0.127407
NLP基盤に取り込みデータの結合分析を実現します0.127407
ビジネス0.127407
クエリ生成についての説明も同時に生成します0.127407
自然言語処理とSQL生成技術を駆使したBenri0.127407
NLPは0.127407
生成AIとの対話を通してあらゆるデータ活用ニーズに応えます0.127407
単なるSQLクエリ生成にとどまらず0.127407
既存BI0.127407
他システムとの連携によりデータドリブン経営0.127407
組織運営の核となるプラットフォームサービスを提供します0.127407
NLPはデータカタログ機能を搭載しています0.127407
保持しているデータの一覧をテーブル定義0.127407
分析時利用方法等の説明と共に瞬時に確認が可能です0.127407

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
オープンソースのLLM大規模言語モデル2.78682224
オープンソースのLLM本記事では2.74663824
であるDeepSeek大規模言語モデル2.69381222
はじめに本記事では2.66659220
R1を使用してであるDeepSeek2.59221620
BenriData2.46694529
Clineに開発依頼を行った内容今回の検証内容2.2382712
ゴール今回の検証内容2.2382712
この記事では以下の内容について検証し手順の説明を行います環境準備2.22857412
クエリ生成時説明コメント生成された説明とクエリ2.16542111
検証用データ入手環境準備2.1278869
R1を使用して本記事作成に2.11537214
であるDeepSeekオープンソースのLLM2.10959518
大規模言語モデル本記事では2.07138918
Clineに開発依頼を行った内容やったことの概要は以下の通りです2.06523412
この記事では以下の内容について検証し手順の説明を行いますゴール2.06523412
R1を使用して大規模言語モデル1.983116
やったことの概要は以下の通りです本記事作成に1.97361612
はじめにオープンソースのLLM1.94372315
この記事では以下の内容について検証し手順の説明を行います検証用データ入手1.8488299
ゴール環境準備1.817689
KaggleからSAP検証用データ入手1.7579286
Clineに開発依頼を行った内容ゴール1.6821739
R1Zeroに加え以下のモデルが用意されています1.6541015
KaggleからSAP環境準備1.6245536
Clineに開発依頼を行った内容本記事作成に1.6061669
csvvbrp1.5994715
vbrpをVBRPテーブルにLoadするクエリです1.5994715
であるDeepSeek本記事作成に1.58844711
やったことの概要は以下の通りです今回の検証内容1.5386239
この記事では以下の内容について検証し手順の説明を行います今回の検証内容1.5386239
以下が自動作成された依頼プロンプトは以下の通りです1.531414
お名前企業名1.531414
お名前メールアドレス1.531414
Practiceをホワイトペーパーとして提唱しますデータ活用基盤の設計コンセプト1.531414
ビジネス用ノートPC上でCPUモードでの動作を確認しましたが以下の改善の余地があります1.531414
中でも基幹システムであるERP1.531414
ETL製品ベンダーデータドリブンな組織への変革をサポートいたします1.531414
AIエージェントを活用した短期間で立ち上げ可能なMVP株式会社リクリオでは1.531414
MVPは可能な限りシンプルであることが重要です複雑な機能やデザインは避け1.531414
初めは折れ線グラフで表示していたものを同じクエリ結果に対して1.531414
クエリ実行時のエラー解決などもChatGPT環境構築からMySQLサーバの設定1.531414
GoogleStudio1.4618125
Text自然言語でSQLクエリを生成1.4533824
SQLText1.4533824
ERPデータの活用最大化を実現しますSQL1.4533824
ERPデータの活用最大化を実現します操作ステップ1.4533824
NLPはDWHプラットフォームですSAP等ERP1.4533824
SAP等ERPその他周辺システムからのデータをBenri1.4533824
クエリ生成についての説明も同時に生成しますビジネス1.4533824

類似サイトはこちら

被リンク情報

このデータの閲覧には会員登録が必要になります。会員登録