「プッチンプリン出荷停止」はなぜ起きた？ “ベンダーのせい”にできない根深き問題
「プッチンプリン出荷停止」はなぜ起きた？ “ベンダーのせい”にできない根深き問題：有識者に聞く（1/6 ページ） 近年、大手企業のERP導入失敗事例として注目を集めたのが「プッチンプリン問題」である。 2024年4月、江崎グリコは基幹システムを独SAPのERPパッケージ「SAP S/4HANA」に刷新する切り替えを実施した。ところが、この切り替えをきっかけにシステム障害が発生。乳製品、洋生菓子、果汁、清涼飲料といった「チルド食品」の受発注や出荷業務に影響が出た。その結果、看板商品であるカフェオーレやプッチンプリンなどが出荷できない事態に陥ったのだ。 多くの人は、この問題の原因をベンダーの能力不足や、企業のIT投資に対する姿勢の問題だと捉えているようだ。しかし、ERPのエキスパートである廣原亜樹氏の話を聞くと、実際はそれほど単純ではないらしい。 そもそもERPとは何なのだろうか。なぜ企業はE
農家が考えた「低コスト小型選別機」でジャガイモをコロコロ選別…機械に任せて「脳が疲れない」のが作業効率を上げるポイント (2ページ目)
ひー【大木農園】 @FarmOhki @enji1796674 ジャガイモの等級が9等級ありまして。。 まぁこの機械で選別出来るのが秀品の3L以上、2L、L、M、S、SSなので完璧ではないですが助かってますね😅 2024-06-19 15:41:47
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
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
ChatGPTの精度を上げる、あらゆる質問の最後に置く「命令」 優秀な壁打ち相手を作る、「チャットAI力」の高め方
クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する「noteイベント」。今回は「チャットAI使いこなし最前線」をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプトなどが語られました。 ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト 徳力基彦氏（以下、徳力）：まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。 深津貴之氏（以下、深津）：僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1
ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました｜masa_kazama
イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
ChatGPTを使って、スタートアップの日常業務の生産性を劇的に向上させる｜サトウレイジ
どうも、プライバシーテックの民主化を目指している、Acompanyの佐藤です。 ChatGPT、話題になっていますね。 https://chat.openai.com/ 最近、仕事の場面でもChatGPTを色々触っています。とりあえず思いついたことを適当に投げてみると、そこそこ役立つなと感じて始めています。これが無料なんて信じられない。 自分がいろんな場面でChatGPTを使ってみて、これは日頃の仕事でも使い方によっては恐ろしいほどに便利なのでは？と思った使い方を書いておきます。 市場規模の把握スタートアップや新規事業だと、どれぐらいのマーケットサイズがあるのか？を聞かれたりすることが多いと思います。ただ、マーケットサイズって、定義が抽象的で、自分がイメージする数字を示すのが難しい場合がありますよね。 そんなものも、ChatGPTに投げると、答えてくれます。 こんな感じでWeb3などまだ新
日本で1億円の開発費、深圳だと500万円
組み合わせでどんどん新製品が出てくる深圳の電気街 写真の折りたたみキーボードも、二つ折りはさまざまな企業が出しているのを見かけるが、便せんのように長辺を四つ折りにするのは他では見たことがないものだ。安直なコピー品が、お互いをコピーし合う間に突然変異を生んで進化する、まるでカンブリア紀の生物を見るような新製品開発が、深圳では行われている。 このスピードはすごいが、優秀な人たちなら安直なコピーから距離をおきそうなものだ。なぜこのような高速の、かつ大半が安直で、たまに大ヒットが生まれるカンブリア紀のような製品開発が可能なのだろう。 その秘密の一つは、深圳独自の知的財産管理システムにある。 深圳で製品のプロトタイプを作る場合、コモディティ化された部品を買うと、関連する知財がついてくる。たとえば「アクションカメラ」「スマートフォン」「タブレット」などは、設計済みのマザーボードが部品として売られていて
人間の給与計算部門をまるごとクビにして入れ替えたIBMのシステムが820億円の損失を生み出す
By Ken Teegardin カナダ政府は2008年、部門の人員コストを削減するために給与計算部門を廃止し、IBMから給与計算システム「Phoenix Pay System」を導入しました。しかし稼働したシステムは正常に職員たちの給与を計算せず問題となり、事態を終息させるために現カナダ政府が約10億カナダドル(約820億円)を投入する事態にまで発展しています。 Canada to Scrap IBM Payroll Plan Gone Awry Costing C$1 Billion - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-03-01/canada-to-scrap-ibm-payroll-plan-gone-awry-costing-c-1-billion IBMからPhoenix(フェニックス)を導入する事業
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GitHub CEO トーマス・ドムケ氏が来日。いずれコードの80％がAIで作成されるようになると予言
いやしい豚でございます on Twitter: "看護師の一斉退職届の件な。あれ本当ならストライキで済む話なのよ。ところが日本人ってやつは根性がひん曲がってるから、ストライキ絶対悪論みたいなもので労働者の権利をゴミみたいに扱うだろ。ほとんどは、てめえも労働者のくせにな。「嫌なら辞めろ」って。だから一斉退職になっちまうんだよ。"