なぜNotionはAI時代の勝者とならないのか｜いけぴ | プロダクトエンジニア
Notionは全てのオブジェクトをブロック構造で管理してるので、AIリーダブルではないんですよね。その複雑さをUIで完璧に隠蔽しているのが美しかったしデファクトとなった所以だと思ってるけど、なんとAI時代と相性が悪かった。 https://t.co/zZvTnKtJvF — いけぴ / Takahiro Ikeuchi (@iktakahiro) April 26, 2025 なんとなく、あれ、最近のNotionってなんか使いにくい？と感じている人が増えてきているようなのだけど、じつはAI時代においてNotionの強みが打ち消されてしまってきているという話だと思っているので、その解説記事を書く。 最初に結論なぜNotionはAI 時代の勝者とならないのか、という問いに最初に答えると、次のようになる。 NotionのBlock構造がAIへの知識供給の妨げになっているから 成果物とドキュメント
NotebookLMの新しい「自動Web検索」で迅速・スマートな情報収集【3分解説】｜komz
2025年4月11日にようやくすべての NotebookLM ユーザーに「Discover sources」が展開されました。 NotebookLM はこれまで、ユーザーが手動でアップロードしたソースに基づいて要約を作成したり、チャットで質問したりという機能のみでしたが、ソースのウェブ検索とインポートもやってくれるようになりました。 すべてのユーザーが「Discover sources」を使えるようになったところで、概要と使い方、応用例などについてまとめました。時間のない方でも 3 分でしっかり理解できますので、ぜひ最後まで読んでみてください。 NotebookLM の基本的な使い方については、こちらの記事をご覧ください： Discover sources とは「Discover sources」は、ウェブ上から関連性の高い情報を直接 NotebookLM に取り込むことができる新機能です
レイ・ダリオ氏: 株価暴落の原因はトランプ関税ではなく米国債を中心とする金融秩序の崩壊 | グローバルマクロ・リサーチ・インスティテュート
世界最大のヘッジファンドBridgewater創業者のレイ・ダリオ氏がBloombergによるインタビューと自身のブログでトランプ政権による関税と最近の金融市場の混乱について語っている。 関税と景気後退 株式市場が下落している。世間では株安の原因はトランプ政権の関税だと言われており、アメリカの関税が景気後退を引き起こすことが懸念されている。 アメリカの株価指数であるS&P 500は次のように推移している。 ダリオ氏は、関税の実体経済の影響について次のように述べている。 景気後退になる可能性はある。 景気後退とは、2四半期連続で経済成長がゼロを下回ることで、現状ではそうなる可能性は十分ある。 しかしダリオ氏は同時に次のように続ける。 だが2四半期ほど経済成長がゼロかややマイナスになることなど誰が気にするだろうか？ わたしはそれよりももっと大きな要因について心配している。そちらの方がよほど深刻
文章術としてのCursor入門 仕事で使うための実践編 (1/8)
前回の記事「文章術としてのCursor入門 」では、AIエディターCursorの基本機能と文章作成の基本を紹介した。今回は、実際の文章作成プロセスをより詳細に紹介する。 Cursorが特に力を発揮するシーン Cursorが文章作成において特に力を発揮するのは、「効率」と「品質」の両立が求められる場面だ。たとえば締切に追われているとき、複数の文書を並行して作成する必要があるとき、あるいは専門性の高い内容を読みやすく伝えたいときなどだ。 従来のワープロ・エディターソフトと大きく異なるのは、Cursorがただのテキストエディターではなく「考えるパートナー」として機能する点だ。単なる文字入力や整形の手助けだけでなく、内容の構成、専門知識の補完、表現の洗練まで一貫してサポートしてくれるということだ。 特に以下のような文書作成において、Cursorは真価を発揮する。 ・定期的な更新が必要な文書：ブログ
次のMCP？？A2Aはなんですか
Model Context Protocol（MCP） MCP 概要 MCP はオープンプロトコルであり、アプリケーションが大規模言語モデル（LLMs）にコンテキストを提供する方法を標準化することを目的としています。AI アプリケーションの「USB-C ポート」に例えられ、AI モデルが異なるデータソースやツールに接続するための標準化された経路を提供します。 MCP の役割 LLM をベースにしたエージェントや複雑なワークフローの構築を支援します。LLM は多くの場合、データやツールの統合が必要ですが、MCP はあらかじめ構築された統合リストを提供し、LLM が直接アクセスできるようにします。異なる LLM プロバイダー間の柔軟な切り替えをサポートし、インフラストラクチャ内でデータセキュリティを確保するためのベストプラクティスを提供します。 MCP アーキテクチャ クライアント - サーバ
お前らのpandasの使い方は間違っている - Qiita
この記事は株式会社Nuco Advent Calendar 2022の9日目の記事です。 はじめに いきなりお馴染みの「キャッチーでウィットでセンセーショナルな」タイトルで失礼します。 私自身、業務の中でpandasに大変お世話になっており、自戒も込めてpandasの「アンチパターン」をまとめてみました。 この記事を読んで、より快適なpandasライフを送っていただけると嬉しいです。 対象読者 Pythonを使ったデータ分析や機械学習に携わる方 この記事はpandasの基本的な使い方を解説するものではないので注意してください。 表形式ファイルを加工する必要がある方 pandasの強みはリレーショナルなデータ全般です。必ずしもデータ分析や機械学習だけが守備範囲ではありません。 pandasとは pandasの公式ドキュメントの概要には、以下のように記載してあります。 pandas is a
50分で学ぶアルゴリズム / Algorithms in 50 minutes
本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム
ブラウザからDBに行き着くまでただまとめる
はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.
生成AI（Claude）を活用したデータクレンジングの実演〜AI時代のデータ分析〜｜ぬるったん @データサイエンティストキャリア発信
※本記事は一部AIにより作成しています。 ※本記事では、データプライバシーとセキュリティの観点から、すべて架空のデータサンプルを使用しています。実務でのClaudeの活用に際しては、所属組織のセキュリティポリシーを遵守し、適切なデータ取り扱いを行ってください。 はじめにデータ分析の価値は、その土台となるデータの質に大きく左右されます。どれほど洗練された分析手法を用いても、基礎となるデータに問題があれば「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」の原則通り、信頼性の低い結果しか得られません。そのため、あらゆるデータプロジェクトにおいて、データクレンジングは不可欠なプロセスとなっています。 近年、生成AIの発展により、データ分析のワークフローも大きく変化しつつあります。特に、データクレンジングという時間を要する作業において、AIの支援を受けることで、データアナ
Text-to-SQLのコモディティ化とデータ活用の民主化 - satoshihirose.log
はじめに データ活用と生成AI 構造化されたデータと生成AI 事例 Uber LinkedIn Pinterest さいごに はじめに ikki-sanのデータ活用の民主化へのコメントをそうだなと思いながら読んで、最近自分もそんな感じの領域のことをベンダー所属のプロダクトマネージャーとしてやっているので、考えていることをまとめてみる。 この数年間で「データの民主化」はイマイチ進まなかった印象ですが、その原因は「SQLの習得難易度」によるところが大きい。そこに関しては生成AIで相当解決されるはずなので、今後はデータの民主化がスタンダードになると予想しています。— ikki / stable代表 (@ikki_mz) 2025年4月7日 データ活用と生成AI これまで社内に蓄積された構造化されたデータを取得・操作するにはSQLおよびデータベースの理解が必要であり、その理解がない人たちは誰かにデ
Pythonチョットデキルになるためのテクニック集
Pythonは比較的自由な文法で記述できる言語で、様々な分野で利用されています。 一方で、その自由さ故、どうやって書くのが良いか分かりにくい側面もあります。そこで、本記事では、Python使いに布教したいテクニックをまとめてみました。 TLDR; Pydantic ClassをModelとしてImmutableに運用しつつ、Controller, Service, etc にTyping.Protocol使うとだいぶ体験が良い。 開発環境は、uvとTaskfileの組み合わせがおすすめ。 リポジトリ 参照しやすいように、GitHubで動くfizzbuzzのコードを用意しました。必要に応じて、ご利用ください。 環境構築 Pythonでは、メジャーな環境構築方法がいくつかあります。 virtual env Docker (この後に登場するツールとの併用を含む) PyEnv + Poetry u
Streamlitがついに画像・ドキュメント添付に対応！Claude 3.7 Sonnetと連携したマルチモーダルチャットの作り方 - Qiita
import boto3 import streamlit as st MODEL_ID = "us.anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0" st.title("Bedrock Chat") # messagesをセッションに保存 if "messages" not in st.session_state: st.session_state.messages = [] messages = st.session_state.messages # 会話のやり取りを表示 for message in messages: with st.chat_message(message["role"]): for content in message["content"]: if "text" in content: st.write(content["text"
広告データサイエンスの全体像：輪読会9回分の発表資料と300pイントロスライドを公開します | CyberAgent Developers Blog
はじめまして、AI事業本部プリズムパートナーカンパニーでデータサイエンティストをしている金子です。 AI事業部本部では、近年も広告配信プロダクトをいくつか立ち上げており、それに伴い、複数人の中途や新卒のデータサイエンティストが参画してくれています。無論、技術的なオンボーディングプログラムを社内でも組んでおり、例えば効果検証であったり予測モデル構築であったりといったトピックを扱ったりはするのですが、このようなオンボーディングをしていく中で最近ある課題に直面しました。それは、広告におけるデータサイエンスの扱っているトピックの多様性と歴史の長さというものです。 まず、 広告領域におけるトピックの多様性についてです。広告におけるデータサイエンス領域のリサーチがもっとも盛んであったのはおそらく2010 ~ 2015年の期間であったと思いますが、初期の興味は専ら予測モデルを中心としていました。例えば、
30分でわかる『アジャイルデータモデリング』
2025年2月14日 Forkwell Library #81 の登壇資料です https://forkwell.connpass.com/event/343084/
PdMの“「アイデアマネジメント」 – 要望や思いつきを整理して正しい時期に活用する - PM x LLM STUDIO
プロダクトマネージャーの仕事をしていると、日々多種多様なアイデアが舞い込みますよね。ユーザーからの要望、社内の雑談で出た思いつき、自分で閃いた施策など。気を抜くと、こうした大量のアイデアや要望が、記録に残らないまま流れていってしまう恐れがあります（そして再発明をするハメに）。 そして、本当に価値のあるアイデアは、すぐに実装したり検討したりするタイミングとは限りません。時期尚早な段階で評価されず、忘れ去られてしまうアイデアも多いのが実情。これを放置せずにストックしておくことで、未来の自分に時短をプレゼントできたり、その時の課題に対しては最もフィットするインパクトある一手を打てる確率が上がります。 実際に僕もPMとして働く中で、数多くの社内外アイデアに触れてきました。アイデア管理が不十分だった頃は、「確かにあのアイデアは良かったのに、どこにメモしていたか分からない」という事態を経験してきました
【Ubie の PdM × AI 雑談】「プロダクト開発に必要なものを全部繋げたら Cursor が最強の PdM になった話」を深掘る｜はたけ
これは何Ubie の PdM 3 名 (guchey, smochi, hatake) が、先日の guchey の note をテーマに、Cursor を活用したプロダクト開発や PdM x AI の未来について語る X の Spaces 配信雑談の書き起こし (2025年4月3日実施)。 【予告】4/3木曜12:00-12:45で、Ubie の PdM たちでスペース配信します！Cursor を使ったプロダクトマネジメントの大きな可能性・ユビーでの取り組み事例の話をします〜！ご飯食べながらご参加ください！🙌🙌🙌 【Ubie PdM x AI 雑談】プロダクト開発に必要なもの全部繋げたら Cursor… — Hatake | Ubie (@rhatake_jp) March 31, 2025 要約PdM が抱える情報収集の煩雑さや認知負荷の限界に対し、社内の Notion, Jir
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