医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者における安全管理ガイドライン（METI/経済産業省）
○令和5年7月7日 改定（Neｗ！） 近年の情報技術の進展、医療情報の連携方法の多様化、サイバー攻撃の多様化・巧妙化といった背景を踏まえて、本ガイドラインについても改定を行いました。 医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者における安全管理ガイドライン1.1版（PDF形式：3,692KB） （New!） 別紙1 ガイドラインに基づくサービス仕様適合開示書及びサービス・レベル合意書（SLA）参考例（PDF形式：870KB） （WORD形式：123KB） 別紙2 統合前ガイドラインにおける対策項目一覧と医療情報安全管理ガイドライン6.0版の対応表（PDF形式：1,194KB） （New!） （EXCEL形式：126KB） 医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者における安全管理ガイドラインFAQ令和5年7月版（PDF形式：526KB） （New!） （参考）「医療情報を
２．治験のルール「GCP」
前へ ｜次へ 「くすりの候補」の人における効果（有効性）と安全性を調べる治験は、科学的な方法で、参加される方の人権を最優先にして行われます。 【 治験を実施するためのルール 】 治験を行う製薬会社、病院、医師は「薬事法」というくすり全般に関する法律と、これに基づいて国が定めた「医薬品の臨床試験の実施の基準に関する省令」（＝ＧＣＰ［Ｇｏｏｄ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅの略］）という規則を守らなければなりません。この規則は欧米諸国をはじめ国際的に認められています。 【 法律・ＧＣＰで定められているルール 】 ● 治験の内容を国に届け出ること 製薬会社は、治験を担当する医師が合意した「治験実施計画書」（「くすりの候補」の服薬量、回数、検査内容・時期などが記載された文書）を厚生労働省に届け出ます。厚生労働省は、この内容を調査し、問題があれば変更等の指示を出します。 ● 治験審査委員会で治験
「『撤退はしないくせに投資もしない』はインパール作戦みたいなもの」 “撤退”か“追加投資”しかない中で、プロダクトマネージャーが持つべき心構え
「撤退はしないくせに投資もしない」はインパール作戦みたいなもの 吉羽龍太郎氏（以下、吉羽）：さてさて、あと5分ぐらいなので、最後の「プロダクトや機能を終了する」という話をして、終わりにしたいと思います。これ、僕らは散々言いますよね。もう口酸っぱく言いまくるという感じかな。 「プロダクトをやめられない」とよく聞きます。だから人が分散しちゃって勝負にならなくなっちゃうというのが、すごくありますよね。薄い人数のチームがいっぱいあって、どれも塩漬け、プラス、運用対応をちょっとだけしてみたいな。 それで、「メンバーのモチベーションが上がらないんですけど、どうしたらいいですか？」、いや、そりゃ、そんな塩漬けを運用させていてメンバーのモチベーションが上がるんだったらやり方を教えてくださいよという感じだと思います。これはもう（プロダクトを）捨てろという話だと思うんですが、それ以上の話はなにかあります？ 及
AIと医療データの活用により日本の医療のさらなる進歩に貢献。Tempusと「SB TEMPUS」設立へ - ITをもっと身近に。ソフトバンクニュース
6月27日、ソフトバンクグループ株式会社 代表取締役 会長 兼 社長執行役員の孫正義は、AIと精密医療のリーディングカンパニーであるTempus AI, Inc.（以下「Tempus」）と、ジョイントベンチャー「株式会社SB TEMPUS（エスビーテンパス）」の設立を発表しました。遺伝子検査、医療データの収集・解析、AIによる治療選択肢のレコメンドサービスを国内で順次提供していく予定です。 目次 AIを活用して個別化医療を推進するTempusの3つの医療機関・製薬企業向けサービス 1. 遺伝子検査 2. 医療データの収集・解析 3. AIによる治療選択肢のレコメンド Tempusが米国の医療業界で支持される理由 SB TEMPUSが日本のがん医療のさらなる進歩に貢献 AIを活用して個別化医療を推進するTempusの3つの医療機関・製薬企業向けサービス 記者会見の冒頭、孫は「14年前、創業3
LayerXの理想の営業組織を夢想する。 AIとデータによる営業生産性革命｜福島良典 | LayerX
どうも、すべての経済活動をデジタル化したい、LayerXの福島です。本日はLayerXの営業組織の理想像について語りたいと思います。 ※この記事はLayerXセールスアドベントカレンダーの記事です。そのほかの記事は #LayerX営業のミライ というハッシュタグで閲覧可能です。 はじめにSalesforceさんが「The Model」を発明し、国内でもキーエンスさんが「キーエンス流営業」で生産性の高い営業組織のあり型を示したように、LayerXも「LayerX流の営業組織」のあり方を作っていきたいです。LayerXはどうしてもエンジニアリングやプロダクトのイメージが強い会社ですが、「営業組織」としても業界をリードするような会社になりたいと思っています。 具体的には"データとAIによって営業生産性が増幅される組織"を3年以内に作り上げたいと思ってます。この営業組織の型は、「LayerX型営業
Microsoft 生成AI活用事例と評価方法について
生成AIの旅は続く 人工知能 機械学習 深層 学習 生成 AI 1956 人工知能 人間の知能を複製または超えることができるインテリジェントな機械の作成を 目指すコンピューターサイエンスの分野。 1997 機械学習 機械が既存のデータから学習し、そのデータを改善して意思決定や予測を行 うことを可能にするAIのサブセット。 2012 ディープラーニング ニューラルネットワークの層を使用してデータを処理し、決定。 2021 ジェネレーティブAI プロンプトまたは既存のデータに基づいて、新しい文字、視覚、および聴覚の コンテンツを作成します。 Microsoft と OpenAI のパートナーシップ Ensure that artificial general intelligence (AGI) benefits humanity 汎用人工知能(AGI)が人類に利益をもた らすようにする Em
【資料公開】価値創造と開発生産性
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2024年6月28-29日に開催の開発生産性Conference 2024で登壇しましたので、資料を公開します。 最近「開発生産性」という言葉を耳にする機会がすごく増えたような気がしますし、自分でもあるメディアの取材で「開発生産性」という単語を使ったのですが、なんとなくスッキリしない感じを抱えていました。 僕自身は「生産性」という単語の不透明さをさけるべく「開発生産性」を使ったのですが、これでも不透明さは残ったままだったわけです。 ということで、「開発生産性」が何を指すのかを深堀りした上で、この単語とどう付き合っていくべきなのかを整理したのが、このセッションです。 スライド全部を読む時間のない方もいると思いますので、以下に結論を書いておきます。 「開発生産性」に関心を持つ理由も、「開発生産性」の定義もさまざま 重要なのはコンテキスト 数字だけで全て
独自のChrome拡張機能を作成して簡単にMFなどのテーブルデータをコピーする方法
はじめに 独自のChrome拡張機能を作成し、Webページ上のテーブルデータを簡単にコピーできる方法を説明します。 この拡張機能を使用すると、テーブルに表示される[Copy]ボタンをクリックするだけで、テーブル内のデータをクリップボードにコピーできます。 こんなイメージです。 { "manifest_version": 3, "name": "Table Copy Button", "version": "1.0", "description": "Adds a copy button to table elements on websites.", "permissions": ["activeTab", "contextMenus"], "background": { "service_worker": "background.js" }, "content_scripts": [ {
監視について思うとこ - y-ohgi's blog
TL;DR 監視はユーザーにサービスを提供できているかを観測するための行為 SLI/SLOを定めて、SLOを守れるようにモニタリングする ダッシュボードは定常的に表示しておくものと障害時に活用するものを作ると良い アラートはレベル分けして人間が対応しなければならないものだけ人間へ通知する 監視とは サービスを健全に動作させ続けるために監視を行います。 「健全に動作している」の定義はサービスによって異なり、ユーザーにWebページを見せることができることだったり、バッチが正常に終了することだったりします。 最終的にユーザーに正常にサービスを提供できていることを観測するために行うことに変わりはありません。 さてユーザーにサービスを提供するために何を監視しましょうか？ クラウド前提であれば個人的にリソースベース（CPU/Memory）より、 SLI/SLOをベース に監視する事が望ましいと考えてい
インシデントの重大度レベルの把握 | Atlassian
IT 運用、開発、ビジネスの各チームのためのサービス管理 大規模でベロシティの高いサービス管理を提供します。
AWS環境における脅威分析と観点洗い出し - Qiita
目次 1. はじめに 2. 脅威分析について 3. 脅威分析の方法 4. AWS環境における脅威の洗い出し 5. まとめ はじめに 業務でAWS環境にあるサービスへの脅威分析について検討することがあり、 その中で悩んだことや発見を書き綴っています。 そもそも脅威分析とはどういうもので、それがどう役立つのか 特にAWS環境への脅威分析と観点の洗い出しいう所に焦点をしぼって書きました！ 脅威分析について そもそも脅威分析とは何なのでしょうか？ 脅威分析とは、システムやアーキテクチャの構造における脅威を洗い出し、 想定しうるリスクや守りたい資産は何かを把握する分析のことです。 その分析をすることで、リスクが高い部分を認識し、優先的にどのような対応をしていくかの計画をすることができます。 ※この記事内の「リスク」や「脅威」は以下の意味で記載 リスク：損害を発生させる可能性のこと 脅威：リスクを引き
【図解】3分で分かるITP2.3｜広告マーケ担当者が知っておきたいこと
広告のターゲティング、そして成果計測はどうなってしまうのでしょうか。 2019年9月、AppleはITPのアップデート版であるITP2.3を発表し、iOS 13のSafariを始めAppleが提供するブラウザに順次実装されています。 これにより、Cookieを使ったトラッキング行為は更に制限されています。 ITP2.3で新たに規制された範囲、各広告媒体の対応状況、今後予想される動向などをご紹介します。 １．おさらい：ITPとは ITP2.3の詳細の前に、ITPについて振り返ります。 １－１．Appleのプライバシー保護機能 ITPとはIntelligent Tracking Preventionの略で、AppleがSafariに搭載しているトラッキング防止機能です。 Appleがこれを行うのは、インターネット広告のターゲティングに高まる嫌悪感・不信感から、ユーザーのプライバシーを守るという
Developers Summit 2023 SummerでADRについて発表しました & ベストスピーカー賞を受賞しました🎉 - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。スタディサプリでプロダクトプラットフォームの開発を行っている @highwide です。 少し前の話になってしまいますが、2023-07-27に行われた「Developers Summit 2023 Summer」(以下、「デブサミ」と書きます)にて「アーキテクチャデシジョンレコード」(ADR)についての発表をしましたので、その報告をさせていただきます。 「日々の意思決定の積み重ねを記録するアーキテクチャ・デシジョン・レコード」というタイトルで発表しました。 発表資料はこちらです。 また、デブサミのサイトでは、発表の当日の録画が見られるようです。 途中、自分の声に反応してしまったApple Watchに焦る様子なども見られるかと思います...(恥ずかしい...) codezine.jp ベストスピーカー賞受賞 🎉 また、この度、本カンファレンスにおけるベストスピーカー賞(1位
単体テストの考え方/使い方 まとめ
著者は古典学派のスタイルを好んでいて、本書では古典学派の定義を採用している テスト対象の焦点をクラスに当てるのは間違っていて、1単位の振る舞いに焦点を当てなければいけない。 また、ロンドン学派のスタイルだと単体テストがテスト対象の内部的なコードと密接に結びつく傾向があるため、賛同できない。 3章 単体テストの構造的解析 AAAパターンという単体テストの構造を用いることで、全てのテストケースに対して簡潔で統一された構造を持たせることができる。また、この構造に慣れることで読みやすさが向上し、保守コストを下げることにつながる。 準備フェーズ(Arrange)フェーズ...ケースの事前条件を満たすように、テスト対象システムとその依存の状態を設定するフェーズ 実行(Act)フェーズ...テスト対象の振る舞いを実行するフェーズ 確認(Assert)フェーズ...実行した結果が想定した結果であることを確
5分でわかる SoE、SoI、SoR の意味とそれぞれの違い | クラウドエース株式会社
5分でわかる SoE、SoI、SoR の意味とそれぞれの違い こんにちは。クラウドエース編集部です。 情報システムの大きな分類として「 SoE 」「 SoR 」「 SoI 」があります。言葉は耳にしたことがあるものの、それぞれの具体的な違いについてはよくわからないという人も多いのではないでしょうか。 この記事では、 SoE、SoI、SoR それぞれの概念について説明し、中でも近年注目度が高まっている SoE のビジネスにおける重要性について解説していきます。 SoR とは SoR は「 System of Records 」の略称で、「記録のためのシステム」という意味です。 具体的には会計や経理、人事、受発注管理、製造管理のためのシステムなどが挙げられ、大量のデータを正確かつ効率的に記録し、必要に応じて計算を行い出力することが主な目的です。 SoR は企業の業務遂行のために用いられることが
「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました （METI/経済産業省）
経済産業省と総務省は、生成AIの普及を始めとする近年の技術の急激な変化等に対応すべく、有識者等と議論を重ね、関連する既存のガイドライン（注）を統合・アップデートし、「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました。 （注）AI開発ガイドライン（平成29年、総務省）、AI利活用ガイドライン（令和元年、総務省）、AI原則実践のためのガバナンスガイドラインVer1.1（令和4年、経済産業省） 概要 AI戦略会議（座長：松尾豊 東京大学大学院工学研究科教授）で取りまとめられた「AIに関する暫定的な論点整理」（令和5年5月26日（金曜日））において、近年の生成AIの普及を踏まえ、既存のガイドラインに関して必要な改訂などを検討する必要性が示されました。それを受けて経済産業省及び総務省では、既存のガイドラインを統合・アップデートし、広範なAI事業者向けの統一的で分かりやすいガイドラインの検討を
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１０月２５日の第２３回新しい資本主義実現会議 の基礎資料の再編・改訂・追加版