要件定義の目的とゴールとは - TRACERY Lab.（トレラボ）
TRACERYプロダクトマネージャーのharuです。 「要件定義とは何を目的としたプロセスなのか？なにが出来たら完了なのか？」 はじめて要件定義する人は、ここで詰まってしまうことが多いようです。 要件定義は、設計や実装に比べて、具体的な作業がイメージしにくいプロセスです。 そのような背景もあってか、2023年4月のBPStudy#188〜要件定義を学ぼう。ChatGPTを添えてに私が登壇した時の以下のスライドには、945個のはてなブックマークをいただきました*1。 speakerdeck.com 945というブックマーク数は、要件定義というものを具体的にイメージしにくいと感じている人が世の中に多いことの現れかもしれません。 そこで「要件定義とはそもそも何か」について、何回かの記事に渡って説明します。 この記事では要件定義の目的とゴールについて説明します。 プロジェクトの数だけ存在する開発プ
AIでラフを線画に整えるだけの無料webアプリ『sketch2lineart』公開｜とりにく
結論から言うと、こんなことができます。 カラーイラストを線画にすることも可能です。 先日、AI-AssistantV3なるお絵描き補助AIフリーソフトを公開したのですが、多くの方から『私のPCじゃ動かん！』というご意見をいただきました。 わかる～！ちょっとAIに興味あるだけの人が20万↑のPCに手を出せるわけないよね。それが本当に使えるモノかどうかもまだわからないのに。 私もできる範囲で動作サポートするものの（抜けていたらすみません！） 元々のPCのスペック問題自体はどうしようもないジレンマに葛藤していました。 ならばスマホからでも動くシンプルなwebアプリ作ったろうじゃん！！！ と思ったので作りました。 機能限定版AI-AssistantV3みたいな立ち位置だと思って下さい。まぁ微妙にアルゴリズム違うんで厳密には別物ですが。 【追記】勘違いする方もいるっぽいので明記しておきます！ こちら
祖父の「銃声」で人々を守りたい。クマよけアプリ「BowBear」に込められた北の猟師の知恵【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス祖父の「銃声」で人々を守りたい。クマよけアプリ「BowBear」に込められた北の猟師の知恵【フォーカス】 株式会社Wism 代表取締役 渡邊尚希 本業は映像企画ディレクター・映像編集者。東京生まれ東京育ちだが、中高時代には、毎年の冬休みに祖父の住んでいた北海道・更別村へ遊びに行き、狩猟の手伝いを行う。祖父の遺志を継ぎ、クマよけアプリ「BowBear」の開発に2022年に着手し、同年にWismを設立。祖父の波乱な人生史を本人からよく聞かされていたが、方言の特徴が強いためによくわかっていない点も多い。 各地で「クマ」の被害が後を絶ちません。2024年2月8日付環境省資料「クマ類による被害防止に向けた対策方針」によれば、2023年度において、ヒグマの出没に関する北海道警察への通報件数は12月16日時点で4055件。また本州に生息するツキノワグマの人的被害件数は1月末時点で197件
将棋ソフトを開発して3000万円損した話 | やねうら王 公式サイト
「大人の数トレチャンネル」(YouTube)に私が出演した時の後編の動画があまり再生回数が伸びてないので改めて紹介をさせていただく次第である。 このブログでも以前ちらっと書いた、「将棋ソフトを開発して3000万円損した話」が出てくる。(詳しい内容については動画をご覧いただきたい) それとは関係ないのだが、動画の内容に関連して、いくつか補足しておきたいことがある。 AI界隈では、「プロ棋士 VS 将棋AI」という構図が「人間 VS AI」の縮図だと言われることが多々ある。例えば、これは「将棋AIのようにAIが人間を打ち負かしたあとは、○○○な未来になっていく」みたいな文脈で用いられる。 しかし、人間が将棋AIに抵抗してきた歴史について当事者視点で語ってあるブログや書籍はあまりに少なく、そのへんの情報がまるで伝わっていないように思う。 そこで、本記事では私が当事者視点でだらだらと書いていく。
脳に収まるコードの書き方
Mark Seemann 著、吉羽 龍太郎、原田 騎郎 訳、Robert C. Martin まえがき TOPICS 発行年月日 2024年06月 PRINT LENGTH 312 ISBN 978-4-8144-0079-9 原書 Code That Fits in Your Head FORMAT Print PDF EPUB ソフトウェアは複雑さを増すばかりですが、人間の脳は限られた複雑さしか扱えません。ソフトウェアが思い通りに動くようするには、脳に収まり、人間が理解できるコードを書く必要があります。 本書は、拡張を続けても行き詰ることなくコードを書き、複雑さを回避するための実践的な方法を解説します。最初のコードを書き始めるところから機能を追加していくところまでを解説し、効率的で持続可能なペースを保ちながら、横断的な問題への対処やトラブルシューティング、最適化を行なう方法を説明します
GPT-4oの画像認識力と理解力ならいけるのではと思い手書きの仕様指示を読み込ませたら本当にコードを書き上げてくれた→｢ついにコーダーが恐怖を感じる時が来たか｣
kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!） kmizu.github.io kmizu @kmizu GPT-4oの画像認識力と理解力をもってすればいけるやろと思ってやってみたら実際いけた。 ペーパープロトタイピングから最初のHTML書き起こすのにかなり使えるのでは。 つーか指示そのものを画像の中に書いたの読み取ってくれるの何か世界の壁を超えて対話してる感があって凄い #GPT4o pic.twitter.com/3XHMFg3yye 2024-05-14 12:49:41
GPT-4o の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5
「GPT-4o」発表 頭一つ抜けた性能をChatGPT無料版にも展開 音声と視覚を備えて“自然な対話”可能に【追記済】
米OpenAIは5月13日（米国時間）、生成AI「GPT」の新たなモデル「GPT-4o」を発表した。テキストはもちろん、音声や画像、映像での入力、音声での応答に対応し、アプリ版の「ChatGPT」ではユーザーと自然に対話できるようになった。開発者向けにAPIとして提供する他、同日からChatGPT内で利用できるように展開を始める。 GPT-4oは無料ユーザーでも利用可能になる。ChatGPTでは従来、無料ユーザーが使えるモデルは「GPT-3.5」までで、「GPT-4」を利用するには課金する必要があった。ただし、有料のChatGPT Plusユーザーは時間当たりのメッセージやり取り可能回数が無料ユーザーに比べて5倍に緩和される。企業向けのTeamやEnterpriseユーザーはさらに制限が緩和されるとしている。 同社は発表会のライブデモで、GPT-4oを搭載したiOS版ChatGPTと対話す
【ソフトウェア設計】例外処理を考える
はじめに 最近書いてるソフトウェア設計シリーズです。今回は例外に関して。以前、以下のような記事を書いたのですが、もう少し深堀して書いてみました。 ちなみにソフトウェア設計シリーズは他には以下を書いています。 モジュールになぜ分けるのか？ モジュール、依存、そしてカプセル化 モジュールをどう分割するのか？ 簡潔さは力なり？ 予測可能な振る舞いと簡潔さについて ドキュメントとしてのコメント TL;DR 例外は「原則」キャッチしない 業務例外や必ずハンドリングさせたい例外はOptionalなど戻り値の方が便利 だいたい以下の図が言いたい事のすべて 例外処理とは？ 「例外処理(Exception Handling)」は言語に依らず普遍的な関心事です。端的に言えば例外処理は異常やシステムの動作に不備が発生した際の特別な分岐処理です。リカバリやリソースの解放、あるいはユーザへの通知などがありますね。
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
SAPは何故使いにくいのに、世界中で愛されているのか｜ヒーホーくん
定期的に見かけるSAPを入れても碌なことがないみたいなやつ。現場の人や中間管理職の感想としては全く正しいが、本当にERPがゴミならば（主にグローバル大企業で）これだけ普及しているわけもないわけで、なにかしら使う側に問題があるのかもしれません。 マジレスするとSAPというかERPは給料の高い人の生産性を上げるもので、給料の安い人の使い勝手とか優先度低いし、末端にたくさんのデータの入力を要求するから。別になんの矛盾もない。 https://t.co/F2J5TdeWXw — (っ╹◡╹c) (@Heehoo_kun) March 21, 2024 私が新卒入社した会社でも当時のメインフレームをSAPに置き換えるみたいな話があって、コスト削減で大変な工場でそんなものは入れられないみたいな議論があったのは覚えています。その時のラインマネージャーの一人が、「ERPは給料が安い人を大量に使って給料が高
【独自】プッチンプリン出荷停止の「主犯」はデロイト！グリコのシステム刷新で1年遅延の末に障害発生“ボロボロ案件”の実態
コンサル大解剖 「勝ち組」としてバブルを謳歌するコンサルティング業界。市場の急膨張を背景に、業界の序列を巡って多種多様なプレイヤーがバトルを繰り広げている。アクセンチュアやBIG4、戦略系ファーム、国内コンサル、ITベンダーから総合商社に広告代理店……。各社の成長戦略や人材戦略に加え、コンサルを活用する事業会社側の思惑まで、大乱戦期を迎えたコンサルビジネスの最前線を追う。 バックナンバー一覧 食品大手、江崎グリコで起きた大規模システム障害で、原因となったシステム刷新のプロジェクトを手掛けた主幹ベンダーがデロイト トーマツ コンサルティングであることが分かった。復旧には時間がかかる見通しで、主力商品の「プッチンプリン」などが出荷できず、小売店の棚から消えている。長期連載『コンサル大解剖』内で配信している特集『デロイト内部崩壊』の第10回では、プロジェクトの詳細や大幅遅延など混乱の様子に加え、
ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Agent」（以下、Coding-Agent）α版のリリースを発表しました。 The Codiumate-Agent is the first step towards tandem development with your coding agent. It effortlessly slots into your development workflow, helps you be smart about
【スタメン】在宅ワークを支える11のモノやツール【ザイタクイレブン】｜あらぱぱ
今回は、わたしの在宅ワークを支える11のモノやツール（アプリ含む）を紹介していきます。 ようは「わたしのなかでのスタメン」です。 とはいえ、YouTubeやガジェットブロガーのように「デスクツアー」と称して一般人が買えないような価格帯の商品を紹介するつもりはありません。 わたしはどちらかというと「安くて良いモノ」が好きなのと（DAISOなんて大好きです）、ムダなものは増やしたくないと思っている（思っているだけで実行できていないことは自負しています）ので、そこらへんも含めて見ていただけるとなによりです。 №.1 Notionスタメンひとつ目は「Notion（ノーション）」。 これがなければわたしの仕事は成り立たないと言ってもいいくらい、Notionにはお世話になっております。 3月末まで普通に仕事をしながら、副業というカタチでコンテンツを作りつつ、主夫業も同時におこなっておりました。 仕事の
え？まだgit checkoutしてるの？
公式ドキュメントには以下のように書かれています。 THIS COMMAND IS EXPERIMENTAL. THE BEHAVIOR MAY CHANGE. 和訳：このコマンドは実験的です。動作が変更される可能性があります。 この記事の内容と違う場合があるので、ご注意ください。 この記事は2024年2月28日時点の情報です。 え？まだgit checkoutしてるの？ git checkoutといえば、ブランチを切り替えたり、git addしたファイルを元に戻したりするコマンドですが、それはもう古いです。 実は2019年8月リリースのgit 2.23からgit switchとgit restoreが追加されました。 知らなかった人も多いのではないでしょうか？(恥ずかしながら私は知らなかった...) 「先輩、checkoutってなんすか？」と後輩に聞かれる前に、この記事を読んでgit sw
退屈じゃないこともAIに任せる « SOUL for SALE
「AIによる業務効率化」がブームだ。といってもAIが仕事に使える、使わなければという機運が高まったのもこの1年足らずのことだし、技術動向が目まぐるしく変わっていることもあって、いまだ「定番」と呼べるスキルは生まれていない。プロンプトエンジニアリングが大事になるぞとか言われていたかと思えば、データ分析、画像生成、直近では動画の生成などが話題になり、「何に使える技術なのか」というイメージすら明確ではないのが現状だ。 こういうときに、新しもの好きというか、アーリーアダプター層とマジョリティの間の「キャズム」はずいぶん大きなものになると思われる。マジョリティ層が「使い方や規制の動向がはっきりするまで待っておこう」と考えるのに対し、アーリーアダプター層は次々と新しいものを試し、それによってAI活用の「コツ」のようなものを掴んでいく。おそらくそれはかつての「検索エンジンの使い方」と一緒で、言語化しづら
Google、AIでファイルの種類を高速正確に判別できる「Magika」をオープンソースで公開
Googleは、AIを用いることでファイルの種類を高速かつ正確に判別できるツール「Magika」をオープンソースで公開したと発表しました。 Magikaは、あるファイルの中味が何なのか、記述されたプログラミング言語の種類、動画や画像、音声などのフォーマットの種類、ExcelやWord、PDFなどのオフィス系ソフトウェアの種類、OSの実行形式バイナリなどの種類を瞬時に判別してくれます。 下記はコマンドラインとしてMagikaを実行した例で、フォルダ内のファイルの種類を出力しています。 特別に最適化された1MBのモデルでを用いて推論を実行 Magikaはファイルの判別に、Kerasを用いて特別に最適化されたディープラーニングによる、わずか1MBのモデルを用いていると説明されています。 このモデルは推論エンジンのOnnx上で実行されています。実行速度はGPUを用いずCPU上で処理されたとしても数
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AIボイチェンソフト「Voidol 1」が無償化
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