「AIの校正ってどれぐらい使えるんだろう？」 「どのAIツールがいいんだろう？」 と思う方も多いと思います。 そこで以下のAIを使って文章校正の精度を検証してみました。 ・ Copilot（Microsoft） ・ ChatGPT-4 と 3.5（OpenAI） ・ Gemini（Google） ただこれらのツールは、校正専用のツールではないので、比較対象のために「SHODO（ショド―）」（AI校正ツール_無料版）、「Wordの文章校正機能」も加えています。さらに、「Just RIGHT!7 Pro（有料版）」も加えて検証しています。 ▼ 以下の7つでの検証です。 1.  Copilot（Microsoft） 2.  ChatGPT-4（OpenAI） 3.  ChatGPT-3.5（OpenAI） 4.  Gemini（Google） 5.  SHODO（ZenProducts Inc.

生成AIが文末を提案する新しい執筆体験「Shodo Copilot」ベータ版公開株式会社ゼンプロダクツ（本社：埼玉県朝霞市）、生成AIにより文末を提案する「Shodo Copilot（ショドーコパイロット）」のベータ版を2024年5月31日に公開 株式会社ゼンプロダクツ（本社：埼玉県朝霞市）はAI校正サービスShodoに、生成AIにより文末を提案する新機能「Shodo Copilot（ショドーコパイロット）」のベータ版を2024年5月31日にリリースしました。Shodo Copilotは、日本語の文章を書く際に、生成AIが文末を予想して補完する執筆支援ツールです。 Shodo Copilotはユーザーが書いた文章の文脈を分析し、生成AIにより文末を提案する新機能です。2020年から同社により提供されている誤字脱字や二重敬語をチェックするAI校正の機能だけでなく、Shodo Copilotを

タイトルの元ネタ はじめに レギュレーション タイトルで煽らない かしこまった見出しもつけない ウィッシュリストのせない 東亜飯店張らない fromとtoを両方書く 転職活動 タイトル回収 雑談 職場崩壊を暴露しない キラキラしない 無職期間の支出額 OGP 画像 最後に タイトルの元ネタ www.tv-tokyo.co.jp 2024年春のアニメです。確か SPY×FAMILY 放送中に少年ジャンプ＋の CM とかで流れてアニメ化されたので気になって観ています。 はじめに はい。転職？就職？エントリーです。 退職するけどどう生きるか - 『入る学科間違えた高専生』の日記 よろしくお願いします😌 https://t.co/kxZfW6sMk1— 小泉ひやかし🌻無職 (@nnsnodnb) 2023年7月26日 2023年7月末に退職エントリーを放流し、約1ヶ月ほど有給休暇をし同年8月末

有名なトラックばかり集めてみました。 私の趣味でちょっとハードミニマル寄りです。 underworldとは傾向が違うとは思いますが、4つ打ちの名曲という部分は問題ないと思います。 Dave Angel - Endless Motions http://www.youtube.com/watch?v=v-XUza2Y03U Dave Clarke - Wisdom To The Wise http://www.youtube.com/watch?v=U8EKnweNvwQ Dj Rolando - Jaguar http://www.youtube.com/watch?v=uxZtSS1OemI Oliver Ho - Organic Synthetic http://www.youtube.com/watch?v=qVNLJcQQXx8 Renato Cohen - Pontape htt

初めに ISID X（クロス）イノベーション本部 の三浦です。 日に日に生成AIへの依存を深める日々を過ごしています。 今回は、OpenAIのAPI（デフォルトモデルはgpt-3.5-turbo-16kです）を利用したOpenCommitというOSSを使用しましたのでご紹介いたします。 コミットメッセージ生成ツールとなります。 OpenCommitとは？ 公式ページ https://github.com/di-sukharev/opencommit 実行イメージ ChatGPT4による特徴解説 主な特徴は以下のとおりです： AI駆動： OpenCommitは、GPT-3.5ターボまたはGPT-4を使用してコミットメッセージを生成します。 カスタマイズ可能： ユーザーは絵文字の使用やコミット説明の長さをカスタマイズできます。 簡単な使用法： OpenCommitは、ステージングされた変更に対

こんにちは。電通総研コーポレート本部システム推進部の山下です。 最近はChatGPTなどのLarge Language Model(LLM)を利用したAIが話題ですね。 そのLLMを応用したRetrieval-Augmented Generation(RAG)という技術があります。 これは、LLMに文書検索などを用いて関連する情報を与えて回答させることで、 LLMが知識として持っていない内容を回答させたり誤った情報を答えてしまうハルシネーションを抑止する技術です。 今回はこのRAGをLlamaIndexというライブラリを使ってローカル環境で実装する方法について紹介します。 なぜローカル環境でLLMを利用したいのか 大変便利なツールのLLMですが、利用が難しいこともあります。 例えば、機密情報を取扱いたい、外部インターネットへの接続に制限が掛かっているといった場合です。 最終的にOpenAI

はじめに こんにちは。X（クロス）イノベーション本部 エンタープライズプラットフォームの宇佐美です。 普段は「aiuola（アイウォーラ）」というエンタープライズアプリケーションプラットフォームのデベロッパーとして、既存機能のエンハンスや新規機能の開発等を行っています。 2022年7月に入社し、そこから約1年半が経過しました。 今回は電通総研に入社した経緯と現在の働き方、チーム内で取り組んでいる勉強会についてご紹介します。 転職を考えた経緯 前職はSIerの中小企業で2018年に新卒で入社し、主に製造業や保険業、官公庁系のWebアプリケーションの受託開発が中心でした。 前職での業務もやりがいはありましたが、作業がルーチンワーク化してきたことやより自分の技術力を高められる環境で仕事がしたいという思いを抱くようになりました。 また、受託開発よりもプロダクトの自社開発に興味が湧いたため、そうした

阪神タイガースさん「アレ」おめでとうございます🎉（今更感） 野球ファンの歴史を阪神ファン（厳密に言えば新庄剛志のファン）でスタートした私（参考文献）, 今は日ハムのファンなれど阪神18年ぶりの「アレ」は心からうれしく思います. 現在は野球とは無縁の仕事*1をしている私とはいえ, 阪神って結局何が良くって「アレ」したんだ？ あんだけ独走しての「アレ」だから何かしらの秘密・特徴がありそう. そうだ, データを見てみよう！ ...と（本業もプライベートもまあまあ詰まっているにもかかわらず）気になったのでデータを見てみることにしました. TL;DR 今回の評価方法 岡田タイガース強さのひみつ チーム 打者成績 投手成績 結び - 阪神黄金期は来るのか? Appendix: 参考文献&本記事の全グラフデータ チーム成績 打者成績 投手成績 参考文献 TL;DR 阪神タイガースはチームの投打共に「お

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こんにちは。X（クロス）イノベーション本部 ソフトウェアデザインセンター セキュリティグループの耿です。 Terraform で Amazon RDS インスタンス/クラスターを作る時に、password または master_password 属性に指定したマスターユーザーのパスワードが tfstate ファイルに平文で残ってしまう問題がありました。 （参考） https://speakerdeck.com/harukasakihara/sekiyuanaterraformfalseshi-ifang-ji-mi-qing-bao-wokodonihan-mezuhuan-jing-gou-zhu-surunihadousitaraiifalse しかしこれも過去の話。Terraform AWS Provider v4.61.0 からこの問題を解消する方法が提供されているので、それについ

来月の10月7日（土曜日）にDjangoCongress JP 2023をやります！ これを読んでくれている、Djangoに興味がある方にお伝えしたいです。 Djangoの面白いイベントです PythonのWebフレームワークDjangoに関するカンファレンスです。年に1回のお祭りです。 今年も初心者の方から仕事で使う方まで楽しめるような発表が盛りだくさんです。Djangoでの開発や運用などにお困りの方、色んなDjangoの活用法を知ってみたい方はぜひ参加してください。 私も、「Django初心者が中級者になるために知るべきこと」として発表します！　ちょっと最近ある人に教える機会があるので、ベストプラクティス集というか、小ネタ集的なトークをしたいと思っています。 他にも「Djangoアプリケーション運用のリアル：問題発生から可視化、最適化への道」など運用に関したトークもありますし、マイグレ

みなさんこんにちは！　ISID 金融ソリューション事業部の松崎です。 前回の記事では、フォトグラメトリを用いた3Dモデル作成手法を紹介しました。まだご覧になっていない方は、是非読んでいただけると嬉しいです！ 今回からは、2回に分けてフォトグラメトリを用いた3Dモデル作成のワークフローを紹介していきます。 この記事は前編です。 はじめに まず初めに、フォトグラメトリについて概要を説明します。 フォトグラメトリとは、被写体をさまざまなアングルから撮影し、そのデジタル画像を解析・統合して写実的な3Dモデルを作成する技術です。3Dスキャナのような特殊な機器が不要で、通常の写真だけで生成できることが特徴です。 被写体の大きさや求める3Dモデルのクオリティにもよりますが、およそ数十枚～数百枚のデジタル画像を用いて3Dモデルを生成します。 LIDERなどセンサーを用いた手法と比較した場合、フォトグラメト

「筋トレの効果は疲労困憊（オールアウト）まで追い込むことによって最大化される」 High intensity理論の提唱者で、ノーチラスの開発者でもあるアーサー・ジョーンズ氏は、30年以上にわたる彼の著書でこう述べています（Smith D, 2004）。 しかし、現代のスポーツ医学はこう言います。 「ただやみくもに疲労困憊まで追い込めば良いというわけではない」 筋トレの目的は、主に筋力を強くする筋力増強と、筋肉を大きくする筋肥大になります。僕らは感覚的に身体が大きい（筋肉量が多い）と「筋力も強い」と感じます。そのため筋肉が肥大すれば筋力も増強されると思いますが、話はそう単純ではありません。 以前の報告では、筋肥大による筋力増強への寄与は50〜60%にとどまることが示唆されています（Narici MV, 1989）。また、東京大学のFukunagaらは、筋肉の総量を示す筋体積と筋力には強い関係

ISID X(クロス)イノベーション本部 デジタルエンゲージメントセンター の 根本康平 です。 今回は「Teamsを日ごろ利用している・面倒な作業は嫌・作業を自動化させたい・PowerAutomateは良く知らない」という方に向けて、PowerAutomateで何ができるのかをご紹介する記事です。 本記事の前半では、1から簡単な自動化処理を作り「PowerAutomate」についての理解を深めます。 記事の後半では、PowerAutomateで使える機能や「テンプレート」に触れ、簡単に複雑な自動化処理を作ることができることを知っていただければと思います。 PowerAutomateとは フローを作って自動でTeamsのチャネルにメッセージを投稿する 複雑な自動化機能も簡単に作れる PowerAutomateとは 先ほどから数回登場していた「PowerAutomate」は、Microsof

半導体の設計エンジニアは今後、AI（人工知能）に完全代替されるだろう─。そんな大胆な予想を立てるのは、AIプロセッサーを手掛けるカナダTenstorrent（テンストレント）社長 兼 CTO（最高技術責任者）のジム・ケラー氏だ（図1）。 TenstorrentはAIプロセッサーを開発するスタートアップ企業。「生成AIではCPUよりも画像に特化したGPUが使われる。だが、まだ効率化には十分でない。われわれは独自のハードウエア設計により、米NVIDIA（エヌビディア）の10分の1の消費電力の実現を目指している」とケラー氏は話す。「RISC-V Day Tokyo 2023 Summer カンファレンス」（2023年6月20日、東京大学で開催）に合わせて来日した（写真：日経クロステック）

ISID X（クロス）イノベーション本部 の池田です。 2023年2月にGAした Azure Load Testing で利用する機会がありましたので使い方のご紹介です。 目次 目次 Azure Load Testingとは Azure Load Testingの価格 試験環境の概要 Azure Load Testing リソースの作成 テストシナリオの作成 負荷テストの実施 負荷テストの実行結果 まとめ Azure Load Testingとは Azure Load Testingは、Azureのクラウドインフラストラクチャを使用して、アプリケーションの負荷テストを実行するためのサービスです。使い慣れたJMeterスクリプトで作成したテストシナリオをクラウド上で実行できます。 自分で負荷試験をしようとすると、試験用の端末を複数用意したり、ネットワーク関連のOSパラメータの変更したり考慮す

はじめに こんにちは。X（クロス）イノベーション本部 ソフトウェアデザインセンター の山下です。 みなさんGitHub Codespaces(https://github.co.jp/features/codespaces) をご存知ですか？ 昨年一般提供されたGitHubで利用できる統合開発環境(IDE)です。 GitHub Codespacesは、ブラウザ上で動作する開発環境となります。GitHubから起動することができて、ブラウザが動く環境であれば、追加でソフトウェアのインストールを必要とせず、いつでもどこでも開発作業が可能です。 この記事では、その特徴、使い方、そして便利な点について解説します。特にチームの開発で開発環境を統一したい場合や素早く開発環境を用意したい場合には GitHub Codespaces を検討しても良いかもしれません。 GitHub Codespacesの特徴

はじめに 元AI女子高生「りんな」をご存知でしょうか LINEに突如現れたAI女子高生で話題となっていたと思いますので、ご存知の方も多いかとおもいます。 先日「りんな」の開発元であるrinna社から日本語特化の学習がされたGPT-2モデルが 商用利用可能なMITライセンス で公開されました。 rinna、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功 本モデルは、 ChatGPTに用いられている学習手法である、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功している とのことです。 かつ ローカル環境でも動作する ようです。 本記事では、その対話GPT言語モデルの動作を見てみようと思う 目次 動作環境 モデル動作確認（GoogleColab） ローカル環境で実行 さいごに 動作環境 検証環境 google colaboratory（Colab Pro版） ローカル検証環境 Win

電通国際情報サービス、オープンイノベーションラボの比嘉康雄です。 今回は、Expoの公式チュートリアルをやっていきたいと思います。 プロジェクトの作成 Download assets Install dependencies アプリの実行 コードの編集 テキストの文字色の変更 イメージの表示 ImageViewerコンポーネント Buttonコンポーネント PhotoButtonコンポーネント 画像の選択 まとめ 仲間募集 プロジェクトの作成 StickerSmashプロジェクトを作成しましょう。 npx create-expo-app StickerSmash && cd StickerSmash Download assets https://docs.expo.dev/static/images/tutorial/sticker-smash-assets.zip をダウンロードしてか