よくある失敗例 • アンチパターン • とりあえず専門文章を準備してみる • とりあえず学習させてみる • 期待した精度が出ない • プロジェクト失敗 生成AIプロジェクト、3分の1が2025年までに中止か--ガートナー予測 コスト以外にも、AIプロジェクトを失敗に導きかねない要因として、「不十分なリスク管理」 や「質の低いデータ」があるとGartnerは指摘している。 https://japan.zdnet.com/article/35223490/ 3 https://japan.zdnet.com/article/35223490/ 課題: LLMは「物覚え」が悪い • Transformer系のアーキテクチャや､学習プロセスの問題? • アンチパターン: これらの知見を「見てみぬふり」しながら､とりあえず専門データを準備して学習させる • OpenAI アルトマン (2024年1月

スライド概要 2024-08-01に｢10年超えRails開発の振り返りと未来 - 持続可能な開発の具体策｣で発表させて頂いた資料です｡ https://pieceofcake.connpass.com/event/324722/

スライド概要 スクラムフェス大阪2024の登壇資料です。 スクラムマスターとして、あるチームでエンジニアとQAの間に見えない壁があり、それが崩れるまでを眺めた。しかし、チームは時間をかけて壁を崩すことができ、その結果、よりユーザーと価値に向き合えるようになった。チームの状況は、初めてアジャイル開発やスクラムに触れるメンバーが多くいたよくあるプロダクトチームであった。スクラムマスターは、なぜ壁崩せたのか、なぜ見ていられたのかを語る。この物語は、あなたのチームでも起きうることであり、アジャイル開発に取り組む上での示唆になるはずです。