一時期自分もこれを使っていて、Blueskyの300文字では収まらない長文を書きたいときにちょこちょこと投稿していた。 様々なブログサービスがある中で、この「しずかなインターネット」が気付かせてくれた個人ブログの良さについてちょっと語りたい。 「騒がしい」インターネット僕がインターネットを使い始めたのは、まだダイアルアップ接続（電話線でつながってたやつだ）で、カラフルなiMacが出たばかりのころだった。 そのころに比べると、インターネットというやつはずいぶん騒がしくなったと思う。 この「騒がしくなった」というのは、「個人が思っていることを気兼ねなく語れる場所が少なくなった」ということだ。何か意見を述べればどこかで火が付きやすくなったと思うし、そういう炎上を事前に防止するために、言葉に言葉を重ねて仮想敵に先んじて反論・誤解のないように説明をしておくことが必要になったと感じている。 もちろん、

とにかくケチりたい、そんな気持ちで作ったツールの話です。 元々開発にCline(Claude Dev)やAiderなどの開発ツールを駆使していました。 ただ、APIの料金が常に心配で、できる限り安く済ませたい気持ちもあり、Claude Proを契約してWeb版にファイルを1つ1つアップロードする日々を過ごしていました。 ある日それが面倒になってきて「全部1ファイルにしたらいい感じに読み込んでくれるのでは？」と思い、作ってみたら思いのほかうまくいったので公開しました。 百聞は一見にしかずということで、 こちらのデモにお気に入りのGitHubリポジトリ(例: honojs/hono)を入力してみてください。 Claudeが得意とするXMLっぽいフォーマットで出力し、そのままClaudeにアップロードすることができます。 完全にAIバブルの波に乗ったとも言えるのですが、多くの競合がいる中でスター

きのこ本を勝手に電子書籍化 プログラマが知るべき 97 のこと 【 epub版 】 ソフトウェアアーキテクトが知るべき 97 のこと 【 epub版 】 プロジェクト・マネジャーが知るべき 97 のこと 【 epub版 】 ゲームクリエイターが知るべき 97 のこと 【 epub版 】 ゲームクリエイターが知るべき 97 のこと 2 【 epub版 】 97 Things Every Programmer Should Know 97 Things Every Software Architect Should Know 97 Things Every Project Manager Should Know

追記（2025.02.16）：brewでインストールできるようにしました。 プレビュー.appで画像を開くと、認識した文字列をコピーできるけれど、あれをPythonから呼び出して大量の画像に対してバッチ処理したい。 で、macOSのVision Frameworkを叩くのは面倒だと思ったら、pyobjc-framework-Visionというラッパーがあり、それのインターフェイスになるPythonパッケージを見つけた。ちょちょいとPythonを書いて、と。 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import argparse from ocrmac import ocrmac import os import glob import magic import math from pillow_heif import register_

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AIで生成した画像を動画にできるようになった。当連載のオリジナルキャラクター「明日来子さん」にメガネをかけてもらったところ。レンズの屈折まで反映されている（hailuo AIで作成） 2024年、画像生成AIに起きたことを振り返ってみます。今年もすさまじいペースで物事が動きました。今年起きたことに注目するなら、高精細化と高品質化が進む一方、一貫性をいかに実現するのかがポイントでした。一貫性技術は、動画生成AI分野の拡大をもたらし、さらに、3D化の実現までも可能性として見せはじめました。それぞれの技術はお互いに影響を与えつつ、別々に進化し、より専門化が進んでいます。この連載によく登場してくる作例のキャラクター「明日来子さん」を通じて、どのように技術変化が進んだのかを見ていきましょう。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧

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はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ

何が起きたのか 生成AIが好きな個人がなんでも出展できる、 「なんでも生成AI展示会」 というイベントがありまして、 11/16(土) 12:30 ~ 18:00にて「#生成AIなんでも展示会」を開催します🎉 個人の方が生成AIで作っているものを見ることができる・体験することができるイベントになっています！ 申し込みURLは以下⬇️https://t.co/aNIQ6myJ4q 以下の方との共同主催です@sald_ra @GianMattya @miketako3 @Yanagi_1112 — ようさん (@ayousanz) September 28, 2024 人づてに出展しないか誘われたので、ストレス解消がてら９月頃から「マルチエージェントLLM(大規模言語モデル)オーケストレーション」というコンセプトで競馬予想をするシステムをシコシコと土日に作っておりました。 （ふだんは仕事でウ

2024.11.19 New Relic User Group OKINAWA VOL.3 https://nrug-okinawa.connpass.com/event/329314/

ここで知った。 試しに、神戸市が公開している観光に関する統計・調査資料のうち、「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDFで一度試していたのだけども: （出典） 神戸市Webサイトの「観光に関する統計・調査」のページ 上記にある「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDF 日本語でも、概ね問題なく、表などもきれいにパースされる ただし、表が画像 になってる場合に、うまく解釈されない（表は解釈されるが、中の文字が化ける） OCRが正しくできていない可能性 というのがあって、ドキュメント読んだけどわからなくて、それ以上深追いしてなかった。 ただ、X界隈を見る限りは評判は良さそうで、いろいろ記事も出てきたみたいなので、改めて試してみる。 GitHubレポジトリ ドキュメント Docling Doclingは、ドキュメントを解析し、簡単かつ迅速に希望の形式にエクスポートします。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味があれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！） 爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』を試してみた はじめに ビジネスシーンや日常生活で、音声データを文字起こしするニーズはますます高まっています。議事録の作成やインタビューの文字起こ

Geolonia がオープンソースで公開している住所正規化エンジン normalize-japanese-addresses のバージョン 3 を公開しました。 住所マスターの更新 これまでのバージョンでは、国土数値情報や郵便局データを使った住所マスターをベースに動作していました。今回のバージョンでは、住所マスター自体も更新しております。具体的には、デジタル庁が公開しているアドレス・ベース・レジストリ（ABR）を元に作り直しました。 これにより、正規化できる住所の網羅性、精度の向上、更新頻度の安定化が期待されます。 デモサイトのご案内 新バージョンを早速お試しいただけるデモサイトをご用意しました。ぜひご利用ください。 デモサイトはこちら 出力形式の変更点 v3 へのアップグレードの際には、出力形式が変更されているためご注意ください。 v2 はそのまま利用いただく場合は出力形式が変わりません

「この文章、勝手に図表にならないかな」 AIで実現？　資料作りを助けるツール「Napkin AI」、日本語対応で話題に 今書いた文章、そのまま図表になってくれないかな──資料作りに追われるビジネスパーソンなら一度は考える理想。いままでは夢物語だったが、その実現を助けてくれるAIツールが日本語で使えるようになったとして、Xで話題になっている。 その名も「Napkin AI」。同名の米スタートアップ企業が提供するサービスで、文章や数値を入力するだけで、内容に基づいた図表を提案してくれる。出力した図表は商用利用が可能。テキストは、Napkin AIの機能で生成したものでも、それ以外のものでも、範囲を自由に決めて“ビジュアル化”できる。 出力したビジュアルの色やアイコン、フォントも編集可能。図表をPNG・PDF・SVG形式でダウンロードすることもできる。9月4日（日本時間）には、日本語やタイ語など

以下の記事などで既にかなり話題になっていますが、ぼくも触ってみました(使い方などの詳細はこちらの記事を参照してください)。 結論としては、マジすごくてかなり衝撃的です。すべてのホワイトカラーワーカーにとって、かなりディスラプティブなツールになるのではないでしょうか。 自分はコンサルタントでして、これまでにたくさんの資料を作ってきてスキルを磨いてきたつもりだったので、AIポン出しでここまでのものが出てきてしまうと、正直、人生について考えさせられちゃいますね。 この記事では、Napkinを使ってどういう資料ができたのか共有したいと思います。 ポストモーテムの勉強会をしたいなと思っていたので、まずはChatGPTで資料の骨子を出力し、それをNapkinに入力してみました。それで得られたのが、以下の資料です。 スライド1: タイトルスライド タイトル: ポストモーテムの教科書 副題: SREにおけ