普通の会社員が新しい図形を発見したのでハンガリーのポスドクの助けを借りてarXivに論文を投稿した話｜平野たいる｜MathKonnect
はじめまして、平野たいる（@tairu_mk）と申します。 すっかり年の瀬ですね。今年はちょっとユニークな体験をしたので、振り返りがてらnoteを書きます *𝟭。表題の通り、「普通の会社員が新しい図形を発見 *𝟮 *𝟯したのでハンガリーのポスドクの助けを借りてarXivに論文を投稿した話」です。なお本稿（の公開部分）では、筆者自身の活動への直接的なリンクは張らない方針とします *𝟰。 タイリングとは？まず前提として、数学的タイリング（Mathematical Tiling）という数学の分野があります。 現実世界においてタイルといえば、タイル張りされた床や壁などに見られる、陶器などでできた板でしょう。最も単純なタイル張りは正方形を並べたものですが、たとえば正六角形を蜂の巣状に並べるなど、タイルの形状とその並べ方について、様々なバリエーションが存在します。 さて、このタイル張りの本質と
AIで“それっぽい技術提案”を作っていたら、お客さんもAIで見抜くようになり、さらにAIで迷彩しようとした結果、よく考えたら普通に良い提案ができてた話 - Qiita
AIで“それっぽい技術提案”を作っていたら、お客さんもAIで見抜くようになり、さらにAIで迷彩しようとした結果、よく考えたら普通に良い提案ができてた話ポエムAI ※最初に少しだけ この記事で出てくる“AI営業”という言葉は、 「提案書づくりにAIを積極利用している営業の方」 を示す便宜的な呼び名です。 深い意味はなく、読みやすさのためのタグのようなものです。 ■ 1. AIが“自分の理解をほんの少し越えた提案”を生成してしまう問題 AIに技術提案を作らせると、とにかく“それっぽい資料”が一瞬で出てきます。 図は綺麗 文言は丁寧 技術用語も正確 課題整理も無駄がない しかし、営業本人の理解度を微妙に超えたレイヤーで文章が出てくることがあり、 技術者の視点で読むと“ほんの小さな違和感”が生まれます。 運用前提が暗黙的 実装段階の落とし穴に触れていない 技術選定理由が抽象的 スケール時の条件が曖
Playwright を触って気づいた、MagicPod のありがたみ
こんにちは！メドレーで QA エンジニアをしている @Daishu です。所属チームのプロダクト (Web) の E2E テストで MagicPod を運用して 3 年になります。 最近よく「AI を活用して Playwright で自動化した」という話を聞く機会が増えました。先日の STAC2025 でも Playwright の話題はホットでしたね。AI × QA を推進している身としては Playwright が気になっていたので、MagicPod の一部シナリオを Playwright で実装してみました。 やってみて「確かに使える」という手応えは感じた一方で、MagicPod の良さにも改めて気づきました。この記事では、Playwright を触ったからこそ見えた MagicPod の良さを紹介します。 Playwright を触ってみて 基盤設計の 0→1 込みで AI がサポ
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