GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような（信じられない）6つの使用例を紹介 | AI専門ニュースメディア AINOWインド在住のライター兼エンジニアのニティン・シャルマ（Nitin Sharma）氏（詳細は同氏LinkedInプロフィールページを参照）がMediumに投稿した記事『GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような（信じられない）6つの使用例を紹介』では、GPT-4oの実用的な使用例が紹介されています。 シャルマ氏が紹介するGPT-4oの使用例は、以下の表の通りです。 GPT-4oの6つの実用的な使用例
フィールド パラメーターの衝撃 - テクテク日記
2022年5月のPower BIのアップデートで、フィールド パラメーターという機能が新たに搭載されました。この機能については、海外の人を中心に多くの人がブログやYouTubeで紹介しており、便利だろうな～と思いつつ眺めていたのですが、いざ自分で試してみるとかなり衝撃的だった。今回はこの新機能をNowとBeforeでまとめてみました。 使用データ データモデル フィールド パラメーター（Now） ブランド・カテゴリー別に切り替え 年月・週・日別に切り替え メジャー別に切り替え マトリックスビジュアル フィールド パラメーターの作り方 以前のやり方（Before） クエリパフォーマンス まとめ 使用データ データソース：SQLサーバー データベース名：Contoso Retail DW ファクト：Sales, Inventory ディメンション：dProduct, dStore, dCale
アクセンチュア予測「生成AI4つの革命」、労働の4割超と生活が激変するワケ
あらゆる業界が大規模言語モデルによって影響を受ける見通し。業界平均で44％の労働時間が大きな影響を受ける可能性がある（後ほど詳しく解説します） 生成AIは「もう1つの脳」 そもそも人類にとって言語は、文化に密接にかかわるものだ。そして、コミュニケーションツールであるだけでなく、思考ツールでもある。物理的な障害物を避けたり、食べ物を選んだりすることは直感や感覚に基づく問題であるため言語を介せずに解決できるが、より論理的・抽象的・社会的・科学的な問題は、言語を使用して初めて思考し、解決することができる。 生成AIは、“コンピュータが現実世界の大量データからパターンを学習することで、それらの基本的なパターンを模倣した新たなコンテンツの生成を可能にするもの”である。生成AIは、問題解決のパターンに沿って脳が思考する機能を模倣できる。単なる模倣であっても解決できる問題は幅広い。OpenAIの“GPT
AI時代に「もはや必須」のデータ活用、理想的組織の「作り方」をガートナーが解説
今「D&A組織」に求められていることとは 生成AIの重要性の高まりを背景に、人の働き方やチームのコラボレーション、業務プロセスのあり方が大きく変わりつつある。 たとえば、各種AIやRPAなどの最新技術を活用した新時代の自動化であるハイパーオートメーション。そこで目指すのは、人による単純作業の自動化の先にある、人の判断の自動化と複数タスクのオーケストレーションによる一連のプロセスの自動化、さらに、自動化の範囲が社外の取引先や顧客にまで拡張することでの抜本的な業務改革だ。 こうした状況について、「データ活用に乗り出す部門の増加は確実です。では、増加・多様化し続ける現場の要望に現状のD&A組織で果たして適切に対応していけるのでしょうか。D&A組織のリーダーには、その観点からの体制や能力のチェックが、自身の職責を果たすためにも急務となっています」と強調するのは、ガートナー シニア ディレクター ア
PythonでSQL Serverに接続してSQLを実行する
PythonでSQL Serverに接続して、SELECTやUPDATE文などのSQLを実行する方法を紹介します。 SQL Serverへ接続する方法としてpyodbcパッケージを使った方法が最もメジャーであるため、この記事でもpyodbcを使った方法で紹介します。 スポンサーリンク 「pyodbc」のインストール pyodbcは、ODBC経由でSQL Serverをはじめとするデータベースと接続するパッケージです。ODBC経由でデータベースに接続するため、OracleやMySQLなどと接続するケースでも使えます。 pyodbcはパッケージマネージャーの「pip」か、Anaconda環境であれば「conda」コマンドからインストールします。 pipでインストール pip install pyodbc conda (Anaconda) でインストール conda install -c ana
【Python】Pythonを使ってSQL Serverのテーブルにbulk insertする方法2選
【Python】Pythonを使ってSQL Serverのテーブルにbulk insertする方法2選 2022.04.05 SQL Server プロジェクトが終わって（外されて…）ひと段落したのでブログを再開したいと思います。 それでは今回は、Pythonを使ってbulk insertをする方法をご紹介します。 bulk insertを使うことで、クエリを何度も発行しなくてもデータ挿入できますし、バッチとして回す場合だと時間短縮にもつながります。 ここではpyodbcというPythonライブラリを用いたbulk insert、bcpというコマンドを用いたbulk insertの2つの方法をご紹介していきます。
Power BI レポートの数字の単位をスライサーで変更できるようにする (千円～百億円など) - Qiita
はじめに 2023年4月にプレビュー機能として公開された、メジャーの動的書式設定文字列を使って、スライサーの切り替えで、Power BI レポートに表示されている数字の表示単位を切り替える方法をご紹介します。 ※初版では、一部の単位のみでしたが、千円～百億円まで桁数自在に設定できるよう修正しました。 どんなことができる？ この機能を利用することで、スライサーの選択で「百万円」や「億円」などを表示単位を切り替えたい場合や、国によって通貨単位を切り替えて表示したいなど、様々な条件に基づいてメジャーの書式設定を動的に設定することができます。 以下例：スライサーで金額の表示単位変更 左の数値(売上)が何も書式設定していない数値 右の数値(売上(書式有))がスライサーの切り替えで書式が反映される数値 百万円単位で表示 億円単位で表示 使用するデータ 今回は簡単な売上データを使用します。 手順 表示単
データ活用により「成果」を生み出すために必要なのは組織づくりとビジネス力――バンダイナムコネクサス 西田幸平氏
「成果」という言葉だけでは、社員の共通認識を持ちづらいことから、さらに成果物、評価、効果、利益貢献額の4つに分類し定義している。「成果物」は、報告書や予測モデル、ダッシュボード等、「評価」は、対面する現場にどのように評価されたか、「効果」は、“新規顧客を増やした”、“CVRを上げた”など、分析や施策により起きた結果、「利益貢献額」は、効果を金額換算したものを指す。 西田氏は、「評価は主観的なものですが、効果は客観的であることが必要です。また、効果と利益貢献額は必ずしも一致しません。新規顧客を増やすことと、それによる利益貢献は直接的ではないからです。効果は測定しにくいのですが、測定する努力をすることが重要です。何を持って効果とするのか、顧客体験にどのような変化をもたらして貢献するのか、お金に換算するとどれだけの貢献になるのか、ビジネス側の担当者とも計測や算出方法を協議し、合意のもと進めるよう
無料で自分専用のAIを日本語のウェブサイトやファイルを指定して作れるGoogleのAIサービス「NotebookLM」の使い方レビュー
GeminiやPaLM 2といった大規模言語モデルを使って任意のテキストの要約や提案をしてくれるGoogleのメモ作成アプリ「NotebookLM」が、日本語を含む200以上の国や地域に対応しました。記事作成時点では試験的に無料提供されているとのことで、実際に「NotebookLM」を使ってみました。 NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI https://notebooklm.google/ NotebookLM goes global with Slides support and better ways to fact-check https://blog.google/technology/ai/notebooklm-goes-global-support-for-websites-slides-fac
ERP、SCM、CRMの次に打つべき“一手”－データ活用がビジネスを変える－
ERP、SCM、CRMの次に打つべき“一手”－データ活用がビジネスを変える－：情報マネジメント 提言 ERPやSCM、CRMなどのビジネスアプリケーション導入は一巡した。ただし、これらのアプリケーションを導入しただけでは経営は変わらない。次の一手として来るビジネスITは何か？ 情報マネージャに次の道しるべを示す。 ERP、SCMやCRMなどのビジネスプロセスを施行するためのシステムは、企業が業務を遂行する上で当然必要となるインフラである。あって当たり前である。ところが、これらのシステムから発生するデータの活用について考える企業は意外に少ない。 「ITを経営に生かす」ということは、単にビジネスプロセスをシステムによって自動化するだけではない。そこからいかに経営に必要な“知恵”を獲得するかということだ。経営に必要な“知恵”、すなわちインテリジェンスを獲得するためのヒントがここにある。 基幹系シ
Excelでメンテナンス性の高い二段階リスト入力規則を作成する - Qiita
はじめに 今回やりたいことです。 階層的に整理された、2段階のデータがあります。 入力規則としてドロップダウンリストを設定し、1階層目の選択内容に従って、2階層目の入力候補がフィルターされる というシートを作成します。 下の例でいうと、担当部署として「ばら」を選択した行では、「ばら」に属するデータ「サクラ」「イチゴ」「アーモンド」のみが選択できるようになっています。 よくあるやり方 まずは、これまでよく使われてきたやり方に触れておきます。 定義された名前を使う方法です。 下準備 定義用のシートに、以下のような構成でセルに階層構造を定義します。 範囲を選択し、[数式]タブの定義された名前 [選択範囲から作成]をクリックし、[上端行]にチェックを入れてOKを押します。 すると、上端行の値からそれぞれの列で、定義された名前が作成されます。 下準備はこれで完了です。 入力規則の設定 次に、シートに
Markdown の見出しに章番号を振る方法(ついでに目次にも) - Qiita
はじめに Markdown でちょっとしたメモを書いていると、メモ書きのつもりが、それなりの規模になってきて、目次を作りたくなる。目次をつけるのは Markdown Preview Enhanced の機能でできる。 そんで、目次をつけると、どうも章番号を振りたくなってくる。 章番号を振る一番単純なやり方は、見出しに対して手でぽちぽち番号を振っていく方法だけれども、文章の更新がかかるたびに番号を振りなおすのはいかにも効率が悪い。 というわけで Markdown Preview Enhanced のスタイルを使って、見出しに対して自動的に章番号を割り付けるようにしたので、その方法をまとめておく( Markdown Preview Enhanced とは書いているけど、同様に CSS で見た目をコントロールしているよう他のプレビュー機能でも有効な方法のはず)。 ついでに、同様の方法で目次にも番
日本企業は「責任あるAI」の使用に向けて今すぐAIガバナンスの準備を――ガートナー提言
世界各国でAI規制への動きが急ピッチで進んでいる。例えばEU（欧州連合）の立法機関である欧州議会は、2024年3月13日に世界初となる包括的なAI規制法案を可決した。このAI規制法はEU域外にも適用されるので、世界中の企業や公的機関の製品／サービスがEU市場に投入される場合や、その使用がEU内の人々に影響を与える場合は、同法を順守する必要がある。「一般データ保護規則（GDPR）がプライバシー関連規制で世界のデファクトスタンダードになったのと同様に、EUのAI規制法が他国の規範となって広がる可能性がある」とガートナーはみている。 他にも、米国では2023年10月30日、AIの安全性確保に向けた大統領令が発令され、議会でAI規制に関する法案作りが進められている。中国でも、アルゴリズムの透明性の確保やAI倫理の側面から規制されている。 だが日本では、2024年4月19日に経済産業省と総務省が「A
組織の暗黙知を形式知化する方法 連載『データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考』 第6回 | データ経営｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
何を形式知化すべきか それでは、この製造プロセスを、勘や経験といった暗黙知なしに、形式知だけで運用するならば、言い換えると誰でも同じ意思決定をできるようにするには、各ステップで何を形式知化しなければならないか考えてみましょう。 まず、Step1では、製造ラインに投入する選択肢を形式知化しなければならないでしょう。次に、Step2では、どのような手掛りを付与すればよいか（以下、「手掛り要件」と呼びます）を形式知化しなければならないでしょう。形式知化するのは、手掛りそのものではなく、「手掛り要件」であることに留意ください。Step3では、その手掛りをもとにしてどのような基準で選択するのか（以下、「選択基準」と呼びます）を形式知化しなければならないでしょう。 これらをまとめると、図表2-3のようになります。四角の中のテキストは、何を形式知化しなければならないかを表しています。「データ分析」からS
ChatGPT Code Interpreterできること - Qiita
created by en-japan Yue.Pu Code Interpreter（コードインタープリター）とは、ChatGPTが提供する公式プラグインの一つで、このプラグインを利用することで、ChatGPT上でPythonを使ったコードの実行や、ファイルのアップロード・ダウンロードができるようになります まず使い方 現時点では課金アカウントしか使えません。 ChatGPTにログインし、左下の3点→「Settings」をクリックします。 「Beta features」をクリックし、「Code interpreter」の右にあるトグルボタンをクリックします。 TOP画面に戻り、[New chat]をクリックし、「GPT-4」をクリックし「Code Interpreter」をクリックします。 ChatGPTのアイコンが紫色になっていれば設定完了です。 入力画面の左端にある「＋」マークを押す
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Windows 11で不便になった右クリックをWindows 10仕様に戻すワザ！（オトナライフ） - Yahoo!ニュース
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