45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
機械学習を目的関数から考えてみる - Qiita
＜機械学習を目的関数から考えてみる＞ こんにちは、(株)日立製作所 Lumada Data Science Lab. の中川です。普段は人工知能を制御に適用する研究に従事しています。近年、機械学習が注目される中、機械学習理論および機械学習を使った技術開発環境は急速に進歩すると共に、多くの方がデータサイエンスに関わるようになってきました。すでにデータサイエンスに携わっている方や、これからデータサイエンスに関わってみようと思っている方の中で、理論の大切さをあらためて知りたいあるいは感じたいという方がいらっしゃいましたら、それをできるだけわかりやすく伝えられたら、という思いから基本的な内容で記事を書きます。今回は、機械学習において重要な位置を占めます目的関数について考えてみます。 1. はじめに 機械学習を適用するとき、一般にデータを用いてモデルのパラメータ値を決める学習と呼ばれる手続きを行いま
「システム構築はどこから始めるべきだろうか。システム構築が終わったらこうなる、というストーリーを語るところからだ。」 - Qiita
「システム構築はどこから始めるべきだろうか。システム構築が終わったらこうなる、というストーリーを語るところからだ。」アジャイル要求ユーザーストーリー はじめに ◆この記事は何？ アジャイル開発における「要求」や「ユーザーストーリー」を細分化する記事です。 ◆対象は？ 要求やユーザーストーリーを整理する方 アジャイル開発に関わる方 ◆ねらいは？ アジャイル開発に関わる方が、何気なく使っている「要求」や「ユーザーストーリー」の解像度を上げること エンジニア人生に影響を与えたフレーズ 「システム構築はどこから始めるべきだろうか。システム構築が終わったらこうなる、というストーリーを語るところからだ。」は、書籍『テスト駆動開発』に出てくるフレーズです。 そして書籍『テスト駆動開発』の中で、私が最も印象に残っている文章です。 この文章に出会ってから、私は「言われた通りにシステムを作る」から脱却して、「
自由記述のアンケートデータがあったときに実施すべき4つの分析手法 - Qiita
アンケートには、数値で回答をする設問があったり、自由記述の回答をする設問があったりすることが一般的です。 そして、数値の回答に関しては、集計して性別や年代など回答者の属性ごとにスコアを比べたり、質問間の相関を調べて、分析を進めることが可能です。 一方で、自由記述の回答の場合、膨大なテキストデータを眺めるだけで終わってしまったり、アンケートを見た人の主観的な気付きをまとめただけで分析が終わってしまい、「データに基づいた気付き」を得るまでには至らないことも少なくありません。 そこで、今回は自由記述のアンケートデータがあったときに、有用な情報や気付きを得るために実施すべき4つの分析手法を紹介いたします。 1. 頻出単語のカウント 自由記述のテキストデータがあったときに、データ（文章）は「単語」に分け、それぞれの単語の出現回数を集計（定量化）することで、データの中にあるパターンや特徴を掴めるように
VSCode上でシーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたい ~Mermaid Graphical Editor~ - Qiita
VSCode上でシーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたい ~Mermaid Graphical Editor~初心者umlVSCode新人プログラマ応援mermaid はじめに Mermaid Graphical EditorというVSCodeの拡張機能にとても感動したので一筆書きました こんな方におすすめ シーケンス図/クラス図/フローチャートをサクッと書きたいけどmermaidとか難しそう 😢 できること VSCode上でポチポチしながらシーケンス図/クラス図/フローチャートを描けるようになる mermaid記法のコードも自動生成されるよ 個人的メリット mermaidの学習コスト0 紙で書くよりも修正しながら書きやすい 導入手順 （簡単7steps） (1) VSCode上で「Mermaid Graphical Editor」という拡張機能をインストールする (2)
朝にその日の作戦名を決めたら幸せになれた話 - Qiita
はじめに 私は毎朝その日の作戦名を決めている。私は優秀なエージェントなのだ 多くの人が仕事に追われてしまい心の余裕がなくなっている現代において「豊かに生きる」ということは憧れるようなライフスタイルになっている。 面白いことに、書店では「休養学: あなたを疲れから救う」や「なぜ働いていると本が読めなくなるのか」など仕事に疲れている人を対象にした本が飛ぶように売れている。 疲れ切った現代では、日々を豊かにいきることはなかなか難しいことになってしまっているように思われる。 しかし、私は日々を豊かに生きている自信がある もちろん仕事は週5日×8時間行っている。残業がないのは幸いなことだと思う。 そしてQiitaの記事も毎週3本書く生活もしている。それに加えてプログラミングコーチングJISOUで多くの生徒に日々指導を行っている。 そんな私でも毎日本を読む時間というのはしっかりある。 では、ここにはど
コンバージョン率の最適化のために重要な指標、タイム・トゥ・バリューを紹介します - Qiita
SaaSを初めとするサブスクリプション型の多くのビジネスでは、顧客に有料プランを利用してもらうために無料のトライアル期間を設けたり、無料バージョンのサービスやプロダクトを提供します。 このとき、「どれだけ早く」顧客にサービスやプロダクトの価値に気付いてもらえるかがビジネスの成長スピードに影響するため、「タイム・トゥ・バリュー（Time to Value/TtV）」という指標が使われます。 しかし、なぜ「タイム・トゥ・バリュー」という「早さ」の指標が重要になるのかや、その測り方を説明できる人は多くはいません。 そこで、「タイム・トゥ・バリュー」という指標がなぜ、ビジネスにおいて重要なのか、そして、その測り方を紹介するブログポストがありましたので、こちらに要訳として紹介します。 Time to value – What is it and how does it affect user act
テーブル・DB設計するときの極意 - Qiita
はじめに 「テーブル・DBを設計するときのさいきょうの極意」を完全に理解したので 初心者（私）向けに共有する記事です。 どうぞ揉んでいただければ幸いです。対戦よろしくお願いします。 さいきょうの極意 初心者が「テーブル・DB設計して」と言われると、 「アソシエーションってあったよね・・・バリデーションも？中間テーブルを使うときと使わないときと・・・」と大変に混乱し、何から手をつけていいかわからなくなります。 そんなあなたにこれ！ テーブル・DB設計は「属性」と「関係」の２つだけ 「属性」は必要なものを書くだけ 「関係」は 1:1 / 1:N / N:N しかない（しかも、ほとんど 1:N） これが極意だ！！！ 一般的な、「ユーザーがいて、投稿ができて、コメントといいねができるサービス」で考えてみましょうか。 users / posts / comments / likes のテーブルが必要
パワポのスライドと箇条書きが人間を駄目にする - Qiita
パワポのスライドと箇条書きが人間を駄目にする 今から20年前の2003年、データの可視化やインフォメーションデザインの先駆者として有名なイエール大学の教授エドワード・タフティが「パワーポイントの認知スタイル」というエッセイを発表しました。 彼はこのエッセイの中で、パワーポイントのようなスライド形式はプレゼンテーション自体の質を低下させ、余計な誤解や混乱を招き、さらに言葉の使い方、論理的な説明、そして統計的な分析といったものが犠牲になるため、スライドをつくる人の思考回路にダメージを与えると主張します。 こうした主張に賛同する人は現在でも多くいて、その典型的な例がアマゾンです。アマゾンではミーティングの前に文章形式の資料が配られ、ミーティングの最初の5分はそれぞれがこの配られたレポートを黙って読むことから始まるという話は多くの方も聞いたことがあるのではないでしょうか。（リンク） 実は、アマゾン
エンジニア歴20数年の私が、設計書を書く際に心がけていること - Qiita
はじめに 時の経つのは早いもので、私がIT業界に身を置いて四半世紀になってしまいました。 その間、膨大な数の「設計書（仕様書）」を書いて来ましたが、未だに悩み・迷いは尽きません。 それでも、亀の甲より年の劫とも申しますので、私なりの経験則を「個人」と「チーム」の両観点でまとめてみました。 本稿のテーマは、「主に設計書を想定した、開発ドキュメントの書き方」です。 本稿で前提とする設計書は、ExcelやWordで書かれた、フォーマルな（≒納品物になりえる）設計文書、です。 したがって、自社サービス開発よりも受託開発、アジャイルよりもウォーターフォール、を前提として読んでいただいた方が、しっくりくると思われます。 ＜ご注意＞ 本稿の内容は執筆者独自の見解であり、所属企業における立場、戦略、意見を代表するものではありません。 個人的に心がけていること 当該文書の作成目的や位置付けを冒頭に記載する
クラスタリングの不可能性定理について - Qiita
背景 機械学習の手法のひとつであるクラスタリングは、データの特徴により分類を行います。クラスタリングには様々な手法がありますが、その多くは距離関数を利用して有限個の点を分類します。 昨今、IT業界で機械学習がブームになっていますが、クラスタリング手法の能力について、理論的な視点からあまり言及されていないのではないかと思います(あくまでも、IT業界内の話)。利用している手法で「できること」だけでなく、「できないこと」をハッキリさせるのも重要なことだと思います。実際、Kleinbergさんの論文1などで、クラスタリングの能力・定式化について研究されています。 Kleinbergさんの論文1では、クラスタリングの特徴の中からスケール不変性、豊富性、一貫性を取り上げ、3種すべてを満たすクラスタリングは存在しない、という定理が示されています。これをクラスタリングの不可能性定理(Impossibili
ドキュメントをいい具合に残そうの会 - Qiita
最近、『エンジニアのためのドキュメントライティング』という本を読みました。 非常にためになる内容だったので、本書であがったいくつかのポイントを私なりにまとめてみました。 また、エンジニアにとってのドキュメントは種類が多く、それぞれのニーズとそれに合わせたフォーマットも違うため、 良いドキュメントとは何か？ を一概に述べることは難しいです。 個人的には、「ほぼ知識のない人が読んでも再現できる・解決できる」ということが大事なのではないかと思っています。 そこで、本記事ではドキュメントの範囲を少し絞って、想定される読者をエンジニア寄りに考えて書いています。ご了承ください。 目次 本記事では ドキュメントを作成する前 ドキュメントを作成する時 ドキュメントを作成した後 それぞれのタイミングにおけるポイントを挙げていきます。 📑 ドキュメント作成前のポイント フリクションログとは、あるユーザー1の
データウェアハウスのデータモデリングを整理してみた - Qiita
概要 スタースキーマからスノーフレーク、ギャラクシー、そしてデータボールトやアンカーモデリングまで、各スキーマの特徴、利点、そして適用シナリオを掘り下げます。 スタースキーマ スタースキーマを元に整理します。 スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 DWHに利用される最も単純なスキーマ 唯一または少数のファクトテーブルと、複数のディメンションテーブルが含まれる スノーフレークスキーマの一種 モデル ファクト表はデータウェアハウスでの解析で利用され、複数の異なるディメンションに区分される。ファクト表は主要なデータを持つ一方、ディメンション表は相対的にサイズが小さくディメン
ノーススター（北極星）指標をモニターしてるのにビジネスが成長しないのはなぜか？ - Qiita
よくスタートアップやSaaSの世界などでノーススター（北極星）指標が注目されます。自分たちのビジネスを成長させるために組織の全員が一丸となって追うべき1つの指標というものです。 例えば、アクティビティの指標であるDAU（Daily Activity Users）やMAU（Monthly Active Users）であったり、またはエンゲージメントを測るためのDAU/MAU、またはそれこそ売上やMRRであったりするかもしれません。 データや数値を元にビジネスを成長させようということで、こうした「ノーススター」指標を決め、ダッシュボードなどで毎週、毎月モニターし始めます。 ところが、ここから誰もが話したくないことが起き始めます。 たいていの組織や企業の中の人達はこの指標をだんだん見なくなる、または本気にしなくなります。 実際見ている人は経験あると思うのですが、こうした指標の数値は良くなったり悪
ChatGPTを社内に配ってもあまり使われない本当の理由 - Qiita
はじめに 2023年はChatGPT元年とも言われ、いわゆるテック業界だけでなく、あらゆる業界でChatGPTが話題となりました。 この空前のChatGPTブームの中で、企業内でもChatGPTを利用しようという取り組みが進み、連日ニュースでも取り上げられていました。 皆さんも「〇〇会社、ChatGPTを従業員約1万人に展開。全従業員の業務効率化を目指す。」といった内容のニュースをよく見かけたのではないでしょうか？ 先行企業に遅れを取らないよう「うちも早くやらないと！」と、同じようにChatGPTを社内に配る取り組みを進める企業が相次ぎました。 しかし、最近になって先行導入を進めた企業のデータが出始めており、実際の利用状況を見てみると、2023年これだけChatGPTが注目され、メディアを騒がせたにも関わらず、全体の利用状況は1割程度かそれ以下に留まっているという状態になっています。 この
【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
Streamlitのパフォーマンス問題に対処するフレームワークStreamsyncについて - Qiita
streamsync streamlitとplotly dashの良いとこ取りのPython Webフレームワーク streamlitでの難点である何かのページイベントが走るたびに、スクリプトの先頭から実行されて Running… という通信とレンダリング待ちはない。 streamsyncではイベントハンドラーによってDOMの一部のみ再レンダリングされます。 (Streamlitの内部でスクリプトがどのように実行されるか詳細はこちらを参照ください。) コンポーネント（Vueのように画面で使うイベントに紐づくボタンなどのコンポーネントがPythonで用意されている。) サポートされているコンポーネントはまだ少ない。 Webフロントエンド用のリッチなグリッドAG-Grid はまだないが AG-Gridサポートの要望が既にあり、時期に解決されて公開される可能性が高そう） イベントハンドラー（pl
マリオカートのER図について考える - Qiita
さて、 今回はオフィスにて「ER図とは？」を学ぶランチを開催しました🍔 ゲームのDBなんて考えたことが無いので、ER図アウトプットに至るまでを記事に残してあげようと思います。 今回は、リリース時に同僚みんなで遊んでいたスマホゲーム「マリオカート ツアー」を使って マリカーのフレンドランキング画面を出すために必要なDB設計を考えます。 軽いランチなので、事前に参加者が通勤中の電車内で作成できるくらいのボリュームを目指しました。 データベースとは・・・？という初心者メンバーでもイメージしやすいように。 こういうアウトプットは初めてですが、徐々に慣れていきたいです。 【開催概要】 ・参加者：ファッションIT企業のPM、エンジニア、事務・・・などなど ・開催時間：1時間（事前アウトプット作成：20〜30分程度） ・その後：SQLを初心者と書いてみるランチも実施しました。 →BigQueryがSQ
20代若手エンジニアに伝えたい「圧倒的に成長する秘訣」 - Qiita
20代で圧倒的に成長する人とパッとしない人の決定的な違い 2人の新入社員がいた。 同じ学歴レベル。 同じプログラミングの技術力。 同じ採用基準に合格。 それでも、入社から1年後、2年後、5年後になると、一人はバリバリ成長してチームリーダーを任されている一方、もうひとりはいつまで経っても大きな仕事を任せてもらえない…。 これはフィクションだが、こんなことはエンジニア業界に限らず日本中いたるところで発生している。 二人を分けた違いはなんだろうか?それは、、、 高い仕事の基準を自分に課していたかどうか。 君が20代で圧倒的に成長したいと本気で考えているなら、心して続きを読んで欲しい…。 仕事の基準を高く持つとは? いきなり抽象的な精神論を繰り出しても仕方ないので、具体的なシチュエーションを置いてみる。 例えば、明日からあるタスクを先輩社員と一緒にペアプログラミングでやることになったとしよう。凡人
ChatGPTを最強の学習ツールにする方法 - Qiita
こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ
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