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2023年11月7日のブックマーク (3件)

  • ZOZOMAT/ZOZOGLASSにおけるSLOの立て直しについて - ZOZO TECH BLOG

    はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発部SREブロックの近藤です。普段はZOZOMATやZOZOGLASS、ZOZOFITなどの計測技術に関わるプロダクトの開発、運用に携わっています。計測プラットフォーム開発部では、以前プロダクト単位でSLO(Service Level Objective)1を定めましたが、うまく活用できず、再度SLOについて運用方法を考え直すことになりました。記事では、SLOの再導入から運用に向かう中で見つかった課題と、課題に対する対応策についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 要因分析 Problem Try Action Actionの実行 SLO設定時の段階分け 例:ZOZOMATの段階分け 課題の洗い出し 例:SLOがない事による課題(SRE視点) 目的の明確化 信頼性とはそもそも何か 一般的な信頼性 計測プロダクト UJの整理 SLOの

    ZOZOMAT/ZOZOGLASSにおけるSLOの立て直しについて - ZOZO TECH BLOG
    CLSmooth
    CLSmooth 2023/11/07
  • 生成系AIが拓くイノベーション − Part.3 :大規模言語モデル(LLM)を活用した製薬企業の業務改善 | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ 生成系AIが拓くイノベーション − Part.3 :大規模言語モデル(LLM)を活用した製薬企業の業務改善 記事は、製薬企業で 大規模言語モデル(LLM)の効果が大きく期待できる様々なユースケースについて業務部門毎に整理し、解説する3 部構成のシリーズの 3 つ目のブログ記事です。 パート 1 では、臨床開発でのデータクリーニング作業、メディカルライティングを始めとした文書業務の効率化について、ファーマコビジランス部門では AI アプリケーションを利用した SNS 上の有害事象を検知について説明しました。パート2 では、メディカルアフェアーズ部門での社内レビュー業務の効率改善、マーケティング部門における医療関係者向け、患者さん向けの生成系 AI チャットボットの有用性ついて説明しました。このパート 3 では、責任ある AI 開発のためのアプ

    生成系AIが拓くイノベーション − Part.3 :大規模言語モデル(LLM)を活用した製薬企業の業務改善 | Amazon Web Services
    CLSmooth
    CLSmooth 2023/11/07
  • 【極上パワポの宝庫】経産省の委託調査報告書には、なぜ日本で一番きれいなパワポが集まるのか|パワポ研

    みなさんこんにちは。 資料デザインのリサーチや分析に取り組むパワーポイントのスペシャリスト、パワポ研です。 いつも企業が出しているパワーポイントの分析結果などを紹介しているのですが、日は上質なパワーポイントの宝庫である経済産業省の委託調査報告書について、格納場所と素晴らしい理由を紹介します。 委託調査報告書のパワポはどこにあるのかそのままですが、経産省のHPにあります。以下のURLより「委託調査報告書」を確認ください。ご存じの方も多いかもしれませんね。 トップはこんなページになっています。 トップ的なページこの中で、例えば「令和4年度分の掲載一覧(PDF形式:48KB)」を押してみましょう。 令和4年度分の掲載一覧こんな感じのリストがずらっと並べます。エクセルでも同じようなものがダウンロードできます。正直見づらいですが、このリンクの一つ一つが調査報告書になっています。 成果報告資料がなぜ

    【極上パワポの宝庫】経産省の委託調査報告書には、なぜ日本で一番きれいなパワポが集まるのか|パワポ研
    CLSmooth
    CLSmooth 2023/11/07