【読売新聞】 瀬戸内海に面し、製造業や農業が盛んな香川県 三豊 ( みとよ ) 市。環境衛生課課長補佐の岡崎英司さん(51)は昨年11月、役所のパソコン画面を見て、嘆息した。 視線の先には、実証実験中の対話型AI(人工知能)サービス
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、
佐藤 大輔 オープントーン @satou_ot 「人間のやる作業じゃないですね」とシステム化(自動化)する業務を現場見学しながら感想言ったエンジニアが。 言われて泣き出したオペレーターの上司にガチギレされて、会社としてお詫びさせられてたな。 ※何度か言っているエピソード。言い方もちゃんと考えましょう。 x.com/igz0/status/17… いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 「脳死でやれば終わる作業です」みたいに「脳死」って言葉が口癖になってる人、悪いことを言わないから今すぐ口癖を改めた方がいい。 せめて「思考停止」とかにしておけ。 親が病院で脳死判定された客相手に使って、激怒されたあげく、偉い人総出で謝りに行った人知ってるぞ。
不登校をAI(人工知能)で予測する――。こんな取り組みが2024年3月末まで埼玉県の戸田市で行われていた。2023年11月に戸田市内のパイロット校で試行を始め、同年12月から同市内の公立小学校12校、同中学校6校の計約1万2000人の児童生徒のデータを分析対象に、「不登校予測モデル」構築の実証をした。事業はこども家庭庁の「こどもデータ連携実証事業」として戸田市が受託し、内田洋行、PKSHA Technologyグループとともに進めたものだ。 不登校リスクモデルの目的は学校現場での「プッシュ型支援」につなげること。いち早く不登校の兆候がある児童生徒を把握し、教員が事前に支援する。自らSOSを発信できない児童生徒に対しても、先手を打って手を差し伸べる。経験の浅い教員でも支援のきっかけを得られる。 一方で個人の、それもネガティブと捉えられる傾向を予測する取り組みは、データの取り扱いだけでなく判定
前書き本記事では、2/27に開催されたGPTsハッカソン @GMO Yours で優勝した社内ナレッジ共有GPT『Share Knowledge In Your Company』と『FAQ collector』の作り方をご紹介します。 ※本記事は、本GPT作成者のArai Motokiさんに寄稿していただきました 2024/02/27 に行われたGPTsハッカソン@GMO Yoursの最優秀賞作品です。 私(製作者自身)が動画で解説し、作り方も全文公開します。できる限りみなさまのお役に立てるように解説をいたします。 長文なので大変だと思いますが、解説動画までを見るだけでも学びはあると思います! 想定している読者申し訳ございませんが、すべてを説明するにはかなりの長文になってしまうため、想定している読者は何度かGPTsを作ったことがあり、より深くGPTsを理解したい人、GPTsの精度を上げてい
はじめに みなさんはDBのインデックスを正しく使えていますか? 私はなんとなく「DBのパフォーマンスを向上するためのもの」という認識はあったのですが、 どのような場面で使うものなのか、逆にどのような場面では使うべきでないのかなど 明確に理解できていませんでした。 今回はそんなインデックスについての理解を深めたいと思います。 インデックスとは インデックスとは、その名の通り「索引」です。 表現の仕方と変えると、(x, a)という形式の配列であるとも言えます。 xというキー値とそれに結びつくaというデータ情報があり、 これを利用することですべてのデータを網羅して見ることなく、 まさに本の索引のように目的のデータにたどり着くことができます。 インデックスはSQLのパフォーマンスを改善するための非常にポピュラーな手段であり、 理由としては下記の3点が挙げられます。 アプリケーションのコードに影響を
風音屋(@Kazaneya_PR)では、メンバー1人1人のスキル水準をモニタリングし、さらなる成長を促すための仕組みとして「等級(グレード)」を設定しています。プロフェッショナル人材が少しでも正当な評価とフィードバックを受けられるように試行錯誤を経てきました。 採用選考を進める中で「自分の場合はどのくらいのグレードになるのか?」というご質問をいただく機会が多々あります。この記事では、どういった考え方でグレードを設計・運用しているのかを、給与テーブルとセットで解説します。 注意事項クライアントワークを担当するAnalytics部門を想定した内容となっています。Backoffice部門の給与テーブルは試行錯誤中ですが、ベースとなる考え方は同じような形に落ち着くはずです。 人事周りのルールは今後変わっていく可能性があります。最新状況についてはカジュアル面談でお問い合わせください。 すべての人にと
2024-02-27にarXiv公開され,昨日(2024-02-28)あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「1ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
IntroductionFor a long time, centering an element within its parent was a surprisingly tricky thing to do. As CSS has evolved, we've been granted more and more tools we can use to solve this problem. These days, we're spoiled for choice! I decided to create this tutorial to help you understand the trade-offs between different approaches, and to give you an arsenal of strategies you can use, to han
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: @shiropen2 情報処理学会が会員向けに月刊で発行する学会誌「情報処理」の2019年1月発行分(60巻2号)で「情報学者が競馬予想に踏み出すときに知っておくべきこと」と題した解説記事が掲載された。公立はこだて未来大学の寺沢憲吾准教授が、AIを活用して利益が出る馬券を買うために考慮しなければならない競馬予想に関することが記されている。ここでは、その内容を簡潔に紹介したい。 馬券には多様な賭け方が存在するが、ここでは単勝式を中心に説明している。単勝式の馬券は、どの馬が1着になるかを当てるもので、予想が的中すれば購入金額×オッズ(倍率)の払い戻しが行われる。オッ
本調査は、2023年の1年間に「HiPro Tech」が受領した案件の月額単価の平均を算出したもの。 職種別に見ると、最も高かったのは115.4万円の「ブロックチェーンエンジニア」、次いで「DXコンサルタント」(115.3万円)、「ITコンサルタント」(114.4万円)となった。 2〜5位には、デジタルトランスフォーメーション(以下DX)推進などのプロジェクトをリードする職種がランクインし、いずれの職種も単価が100万円を超え、2022年から10万円以上アップしている。 6位の「機械学習・AIエンジニア」(104.5万円)、8位の「データサイエンティスト」(95.1万円)も需要の高さに比例して、上位にランクインした。多くの企業が機械学習・AI技術を搭載したプロダクト開発や、顧客情報のビックデータ解析を通じたビジネスモデルの改善に取り組んでいる一方で、この領域は人材不足が顕著であるため、単価
プレゼンにおけるスライド作りや文章も、ChatGPTと相談しながら作成することで効率的に準備を進めることができます。文章やデータに至るまで、説得力のあるプレゼンにするために、ChatGPTはどのような提案をしてくれるのでしょうか? AI活用コーチとしても活躍する谷口恵子氏の著書『AI仕事革命 ‐ChatGPTで仕事を10倍効率化‐』(リチェンジ)より、ChatGPTを活用したプレゼン資料の作成方法をみていきましょう。 プレゼン資料の構成もChatGPTなら可能 ChatGPTと相談しながら、プレゼン資料の骨子を作りましょう。いきなりプレゼン資料を作り始めるのではなく、まずは目的に合わせて構成をしっかり作っておくと、プレゼンの流れがスムーズになり、情報を整理された形で伝えられます。 また、聞き手がプレゼン全体の目的や内容を把握しやすくなり、関心を引きやすくなります。重要なポイントを効果的に強
IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > 開発ツール/プラットフォーム > 調査・レポート > ローコード/ノーコード開発ツール導入シェア1位は「GeneXus」、導入予定1位は「kintone」─ノークリサーチ 開発ツール/プラットフォーム 開発ツール/プラットフォーム記事一覧へ [調査・レポート] ローコード/ノーコード開発ツール導入シェア1位は「GeneXus」、導入予定1位は「kintone」─ノークリサーチ クラウドサービス間連携の用途が上昇 2024年1月29日(月)日川 佳三(IT Leaders編集部) リスト ノークリサーチは2024年1月29日、国内の中堅・中小企業におけるローコード/ノーコード開発ツールの社数シェアと用途を調査し、結果を発表した。導入済みツールのシェア1位はジェネクサス・ジャパンの「GeneXus」で21.8%だった。導入予定ツールの1位
「チームトポロジー」や「エンジニアリングマネージャーのしごと」「スクラム実践者が知るべき97のこと」の著者や翻訳者などで知られる吉羽龍太郎氏が、「ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個(勝手セレクション)」という興味深いポストをX(旧Twitter)で公開しています。 ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個(勝手セレクション) コンウェイの法則 パレートの法則 グッドハートの法則 パーキンソンの法則 ブルックスの法則 リトルの法則 ピーターの法則 ハインリッヒの法則 ピーク・エンドの法則 ホフスタッターの法則 — Ryutaro YOSHIBA (@ryuzee) January 23, 2024 これらの法則の多くは経験則だったりもしますが、いずれにせよ知っておくと上司の説得に役立ったり、ソフトウェアの開発現場でチームの運営に役立ったり、物
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