※この投稿は米国時間 2024 年 8 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI アプリケーションは誰が管理すべきでしょうか。AI 関連の所有権はデータチームが持つことが多いものの、生成 AI アプリケーションに固有の要件はデータチームや AI チームの要件とは明らかに異なり、DevOps チームとの類似点が多いこともあります。このブログ投稿では、これらの類似点と相違点を探り、生成 AI アプリケーション独自の特性を扱う新たな「GenOps」チームの必要性について検討します。 「データからモデルを作成する」ことを目的とするデータ サイエンスとは対照的に、生成 AI は「モデルから AI 対応サービスを作成する」ことに関連しており、既存のデータ、モデル、API の統合に関与するものです。このように見ると、生成 AI は従来のマイクロサービス

【Assured×カケハシ】DXを牽引する先進プロダクト開発に携わるエンジニア達が語るドメインモデリング https://techplay.jp/event/952464

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フランスの人気哲学者アンドレ・コント＝スポンヴィルは、企業のトップにこう質問するという。「御社の従業員が宝くじで6000万ユーロ（約100億円）を当てたとしたら、何％の人がその後も御社で働き続けますか？」 ほとんどの場合、答えは「ゼロ」だ。「従業員のほぼ全員にとって、仕事は天職でもなければ、喜びでもありません。仕事はただ仕方なくしていることなのです」──「ただし」と彼は続ける。 「人間とはどういう存在なのかを理解できれば、人のやる気を引き出すことができます。そこに哲学の出番があります」 どうやったら「働くモチベーション」を維持できるのだろうか。フランスの管理職向けビジネス誌『クーリエ・カードル』がコント＝スポンヴィルに聞いた。 そもそも「モチベーション」とは モチベーションは一種の欲望ですが、実に特殊な欲望だと言えます。それはまず、「行動へと駆り立てる欲望」だからです。次にそれは、「役に立

本記事の対談は、スペース10のサステナビリティ経営事例をもとにしています。 スペース10の解説記事はこちらから。 日本企業が「大きなアジェンダ」を取れない原因 山口　時間軸と空間軸でアジェンダを捉えるときに、いろいろなポートフォリオがあります。たとえば、かなり先を見据えつつ精通する領域以外で事業をする場合、プロジェクトの不確実性は高い。でも、この領域にもある程度のリソースを張っておかないと未来は先取りできません。 Space10のギオームが「プロジェクトの成功率が高すぎるのはまずい」と語ったのはまさにそのことを指していましたね。日本を見渡してみると、アジェンダのポートフォリオは時間軸が短く成功が見込めそうなプロジェクトに集中している状態。ゆえにイノベーションが起こせていないのかもしれません。 その点、トヨタのウーブン・シティはかなり時間軸的にも長くとっていて、モビリティから抜け出した部分で

2021年、100歳という大きな節目を迎えた哲学者、エドガール・モラン。6月に出版された『一世紀分の人生の教え』（未邦訳）には、彼が歩んできた100年分の叡智が凝縮されている。 「一人の人間である」──。「自分は何者なのか」という問いに、エドガール・モランはまずそう答えるという。 ただ、この「人間」は2021年7月8日に100歳を祝った人物でもあり、その人生は個人としても、歴史的にも、波乱万丈かつ冒険にあふれたものだった。愛や孤独、戦争（1939年から1945年まで対ナチス・レジスタンス運動に参加）、国を揺るがす大事件（1968年の五月革命）に彩られているだけではない。大衆文化の出現に立ち会い、最近では新型コロナ危機を経験することにもなった。 そんなモランが提唱してきたのが、「複雑性の思考」である。その長く豊かな人生の経験を余すところなくたどるのは難しい。だから、この一文では彼の近著『一世

南米ウルグアイの元大統領ホセ・ムヒカ。2010年から2015年の在任中も大統領公邸ではなく、郊外の小さな家で暮らし、「世界一貧しい大統領」としても知られた。彼はいま、食道がんと闘っている。米「ニューヨーク・タイムズ」の記者がムヒカの自宅を訪ねた。 10年ほど前、世界はいっとき、ホセ・ムヒカに夢中になった。ムヒカはウルグアイの庶民的な大統領で、大統領官邸ではなく、トタン屋根の小さな家で、妻と3本足の犬と暮らすことを選んだ。 世界のリーダーたちの前でおこなった演説、外国の記者によるインタビュー、ネットフリックスのドキュメンタリー……。そのなかで、“ペペ”・ムヒカの愛称で知られる彼は、映画さながらの人生の逸話を数え切れないほど語ってきた。 左翼ゲリラの一員として銀行強盗を働き、政治犯として約15年を獄中で過ごした。その間、地面の穴に棲みついたカエルと友達になり、そして、南米の小国である祖国ウルグ

「実家が空き家になったらどうしよう」という悩みを抱えている方は多いのではないでしょうか。放置しておくと様々な問題を引き起こす空き家ですが、その増加は社会問題として深刻化しています。本記事では、空き家の現状と将来予測、そして賢い対処法について、書籍『グレートリセット後の世界をどう生きるか』より紹介します。 ※本稿は、長嶋修著『グレートリセット後の世界をどう生きるか』(小学館)より一部抜粋・編集したものです。 空き家が増加するとどうなる？ ここで、増え続ける空き家問題の未来について触れておきたいと思います。 「実家が空き家になったらどうしよう」とお悩みの方は多いでしょう。あるいはすでに空き家を抱え「売るか、貸すか。どうしようか」と逡巡しながらも何となく決断と行動を先延ばしにして、結果として放置という方もいるでしょう。 上位15パーセントの好立地な不動産であれば、売るもよし、貸すもよし。しばらく

人事・労務にかかわるデータの収集・蓄積と活用を同時に実現するクラウド人事労務ソフト「SmartHR」を提供するSmartHR。同ソフト登録企業数は2023年11月に6万社を突破した。企業における人事データの活用を推進してきた同社の代表取締役CEO 芹澤雅人氏にお話を伺った。 労務分野は機械学習との相性がよい ――生成AIが登場したことによって、人がやらなくて済むようになったことやできるようになったことは何ですか。生成AIはどれくらい私たちの働き方を変えたのでしょうか。 その質問の回答には悩みます。画像処理の生成AIと、自然言語処理の生成AI、つまり大規模言語モデル（LLM）で回答は異なると思うからです。画像処理の分野では、この1年くらいで大きな進化がありました。多くのクリエイティブが生成AIによって生み出されるようになっています。特にWEB上で目にするイラストやイメージなどは、どんどん生成

PwC Japanグループは、生成AI活用の実態調査について、日本と米国での結果を比較したレポートを公開した。 PwC Japanグループは2024年10月4日、生成AI（人工知能）活用の実態調査について、日本と米国での結果を比較したレポートを公開した。米国と比較して、日本では生成AIの活用範囲が業務効率化に集中しており、また、検証フェーズで足踏みして実装フェーズ以降に先に進めていない現状が示唆された。 生成AI活用の推進度、サービスや技術の認知度に差 調査は、日本版は2024年4月3日～8日、米国は2024年5月23日～28日にかけてWeb上で実施した。売上高500億円以上の企業で、生成AIについて意思決定や企画検討など何らかの形で関わりがある課長職以上を対象に行った。 自社の生成AI活用の推進度合いについて尋ねると、日本では「活用中」が43％、「推進中」が24％で合計67％が推進中以上

米SpaceXは10月12日（現地時間）、大型宇宙船「StarShip（スターシップ）」の5度目の無人飛行試験を行い、発射場に戻ってきたロケットブースターをタワーのアームで受け止めるという初の試みに成功した。ロケットブースターの再利用に向けて大きく前進した。 「Super Heavy」と名付けられたロケットブースターは、直径9m、高さ71m（StarShip除く）と20階建てのビルに相当する大きさ。重さは約250tもあるという。 スターシップの打ち上げから2分44秒後──高度81kmで切り離されたSuper Heavyは、地球へ落下。このときのスピードは、一時的に音速の半分程度になる。 上空で再度ロケットを噴射してスピードを落としたSuper Heavyは、発射場に用意されたタワーに向けてピンポイント降下。タワー直上で少し横にスライドするような動きも見せながら、2本のアームの間に見事に収ま

人工知能（AI）は、喧伝されているほどの期待には応えられないとMIT経済学教授のダロン・アセモグルは主張する。だから、AIに闇雲に投資するのはリスキーだと──。AIをめぐる物語は今後どう展開していくのか。アセモグルが3通りの筋書きを提示する。 人工知能には何の反感も持っていない──ダロン・アセモグルは、真っ先にそのことをはっきりさせようとした。AIのポテンシャルを理解するアセモグルは、インタビューに入ってから数秒でこう断言した。 「私はAI悲観論者ではありません」 では、米国マサチューセッツ工科大学（MIT）の有名なアセモグル教授を、この先高まる経済・金融の危機を見据える予言者然とさせているものは何なのか。 それは、AI技術をめぐる執拗な誇大宣伝があり、その煽りをうけて投資ブームが生まれ、テック株式市場が激しく上昇していることにある。 AIはたしかに有望かもしれないが、誇大宣伝どおりになる

2024年10月4日発売の「日経トレンディ2024年11月号」 ▼Amazonで購入する では、「スタートアップ大賞2024」を特集。スタートアップの穴熊が仕掛けるメッセージアプリ「Jiffcy（ジフシー）」が現在、大学生や中高生から絶大な支持を得ている。リアルタイムに極めて近い、テンポの良いやり取りができる即時性が人気の理由だ。 ※日経トレンディ2024年11月号より。詳しくは本誌参照 「Jiffcy（ジフシー）」。電話のように呼び出して、相手が応じると共有画面でのチャットを始められる。入力中のテキストも相手が把握でき、入力が速い若者ならほぼリアルタイムでやり取りできる。電話を使えない状況でやり取りしたい時にも便利だ （画像／stock.adobe.com） 【スタートアップ大賞】穴熊 設立：2018年1月／社員数：4人／累計資金調達額：約1億5000万円 新規性★★★／影響力★★／成長

Applications of large-scale knowledge graphs in the e-commerce platforms can improve shopping experience for their customers. While existing e-commerce knowledge graphs (KGs) integrate a large volume of concepts or product attributes, they fail to discover user intentions, leaving the gap with how people think, behave, and interact with surrounding world. In this work, we present COSMO, a scalable

AIにフルスタックアプリの生成を指示、Webブラウザ上のNode.js環境でそのまま実行できる「bolt.new」、StackBlitzが公開 WebAssemblyを用いてWebブラウザ上でNode.js環境を実現する「WebContainer」などを提供するStackBlitzは、Webブラウザ上でAIにフルスタックアプリの生成を指示し、そのままWebブラウザ上のNode.js環境で実行やデバッグなどを行える新サービス「bolt.new」を公開しました。 bolt.newはGitHubでサインオンすることにより誰でも無料で試すことができます。 bolt.newの大きな特徴は3つあります。 1つ目は、AIがフルスタックアプリケーションの生成を、必要なパッケージやライブラリの導入からコードの生成、ビルドまで含めて最初から最後まで実行してくれる点。 2つ目は、AIが生成したフルスタックアプリ

日本ではKubernetesやCI/CDなどが幻滅期に、インダストリクラウドやインフラ自動化は過度な期待。「日本におけるクラウド・プラットフォームのハイプ・サイクル」2024年版発表 調査会社のガートナージャパンは、「日本におけるクラウド・プラットフォームのハイプ・サイクル：2024年」を発表しました。 ハイプサイクルとは ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 同社はグローバルだけでなく国別などさまざまな切り口でハイプサイクルを発表しています。今回発表されたのは日本のクラウドプラットフォームにおけるハイプサイクルです。横幅の関係上、図を2つに分割しました。まずは前半部分。 黎明期にはFi

システム構成図、ER図、フローチャートなどを描くときに無料で使える作図ツールやドローイングツールまとめ。2024 システムを開発する際には、インフラを構築するためのシステム構成図やアプリケーションの仕様を検討するためのさまざまなUML関連のダイアグラム、フローチャートやデータベース設計におけるER図など、さまざまな作図をする場面があります。 これらの作図作業を支援してくれるツールは多数存在しますが、ここでは無料で使えるツール、あるいは無料プランが利用できる有料サービスなどをまとめました。 draw.io 無料で利用できるドローイングツールの代表的な存在がdraw.ioでしょう。ユーザー登録すら不要ですぐに使い始めることができて、作図したデータはGoogle DriveやOneDrive、Dropbox、GitHubやGitLab、ローカルデイバイスなどに保存できます。 GitHubにサーバ

はじめに生成AIの発展により、音声データの活用範囲が急速に広がっています。これまではAlexaやSiriといった音声アシスタントが中心でしたが、現在では音声データの生成や文字起こし、それらのデータを用いた記事の自動生成や顧客対応の効率化といった高度な用途が増え、多様なビジネスニーズに対応可能となっています。 しかし、この急速な発展の中で、企業や個人は最適な活用方法を模索している状況が続いています。本記事では、音声データ活用における課題を探り、その解決策として生成AIを用いた音声データ活用の事例を、弊社の実践的な取り組みを中心にご紹介します。 音声データ活用における課題音声データの活用範囲は急速に広まっていますが、いくつかの課題が存在します。主な課題として、以下の3つが挙げられます。 1. 周囲の雑音やノイズの影響音声認識技術は静かな環境で最高の精度を発揮します。しかし、騒がしい場所では雑音