AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
５社同時に働いてみて分かったこと
来るもの拒まずで全力でアクセルを踏んでみた週３で外部に出て、週２で自社の仕事をする、という感じでトントンで回しています。 何か案件があれば、適当に声を掛けていただけると遊びにいきます(有償) 前回の記事に、上記のようなことを書いておいたら、気づいたら案件が増えていくわけですね。 現在は、開発案件１、機械学習案件１、コンサル案件２、ゲームディレクター１、記事執筆のライター案件２、といった感じです。隔週で行っているところもあるので、最近は、週4.5日程度外部に出稼ぎに出ています。 あとは今月はとあるコンテスト審査員（守秘義務でにゃーん）の案件がスポットで入っています。 それから自社の開発がちょろちょろ。 基本は毎日客先に行っているストレス度ゼロのフルパワー勤務5＋αの会社で同時に働いているわけですが、このような働き方をしているとどうなるかというと、仕事をいただいている会社から「難易度が高いが、
Amazon Dash Buttonは何がヤバイのか
Amazon Dash Buttonについて、人と話す機会が何度かあったので、 いかにAmazon Dash Buttonがヤバイかを毎度説明するのだが、 「あんな電池が一年で切れるデバイスは使えない」 「商品がドラッグストアよりも高いのに買うやつはいない」 といった的外れな答えが割と帰ってきて、もんにょりすることが多いので、私が思うヤバさを解説してみようと思う。 エンジニアリング的なヤバさ Amazon Dash Buttonは、どう考えてもビジネスモデルから逆算してハードウェアを設計しているので、ハードウェアから設計して、ビジネスモデルを作ろうとしている連中は絶対に勝てない。 ビジネスモデルによってハードウェアに対する要求は大幅に変わる。 IoTデバイスはコスト、大きさの面でリソースが限られているため、限られたリソースをどこに割り振るかで、要求を満たせるかどうかが決まる。 Amazon
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