日々診療や研究、教育など様々な業務に携わる中で、多くの医師が何らかのスキル上の課題を感じています。一方で、そうしたニーズに対して医師向けの知識・技術習得を支援するウェブサイトやコンテンツ、サービスも少なからずあります。 医師はどのようなサイト・サービスを活用してスキルアップや学習に活かしているのでしょうか？2023年8月～9月にかけて実施した医師のアンケート自由回答を集計したところ、下表のようになりました。 m3の利用が最も多く、次いでケアネットが多くなっています。他には学会医療団体のサイト・セミナー等が回答として多くありました。 以下それぞれのサービスの詳細について紹介します（※医師転職研究所調べ）。内容は2024年2月時点のものとなりますので予めご了承ください。 m3 エムスリー株式会社が運営する言わずと知れた医療情報サイトで、32万人以上の医師が登録しており、医師向けのニュースや臨床

GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi

はじめにクレディセゾンに来てちょうど５年が経ったので、これまでの取り組みをまとめてみようかと思う。書き進めていくうちにとても長くなってしまったので、1年につき3トピックに絞ってあとはカットした。それでも5年分なこともありかなり長くなったので、目次から各トピックに飛んでもらえればと思う。社内の関係者も読むかもしれず、「自分のやったことが載ってない！」と思うこともあるかもしれないが、内製開発案件だけでも53案件あり全部載せるととんでもない量になるので許してほしい。それから、振り返ってまとめると退職すると勘違いされるかもしれないけれど、退職するわけではありません！ 2019年：ゼロからのスタート1-1. 内製開発エンジニア募集を始める「日本のそれなりの規模の事業会社の中に、内製開発チームを立ち上げることはできるのだろうか？」 2019年3月、クレディセゾンに来たばかりの私にとってはこの質問への答