やめろ好きになってしまう もりぐちあきら 故意か無邪気か!?脳内騒然、タイトル通りのラブコメディ!! 上っ面を取り繕い生きてきた冷静な男子高校生・松浦(まつうら)。 他人の本性を容易に見透かす彼だが、何故かやたら陽キャグループのツインテール美少女・厳木(きゅうらぎ)にアプローチされて―!? 故意か無邪気か、あざとい彼女の一挙手一投足に松浦は…― 「やめろ!好きになってしまう!!!」
やめろ好きになってしまう もりぐちあきら 故意か無邪気か!?脳内騒然、タイトル通りのラブコメディ!! 上っ面を取り繕い生きてきた冷静な男子高校生・松浦(まつうら)。 他人の本性を容易に見透かす彼だが、何故かやたら陽キャグループのツインテール美少女・厳木(きゅうらぎ)にアプローチされて―!? 故意か無邪気か、あざとい彼女の一挙手一投足に松浦は…― 「やめろ!好きになってしまう!!!」
はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、AI エージェントや MCP に入門しようとしている人向けに、エージェントの内部実装について概説します。これを理解することで、現状の AI にできることが明確になり、今後の技術動向を追う上でも役に立つはずです。 本記事の要旨 MCP の表層的なプロトコルには大した意味も革新性も無いので、AI エージェントを理解するにはまずコンテキストを把握しましょう。 素の LLM の能力と、エージェントの実装を切り分ける AI エージェントは、自律的に判断してファイル操作や Web ブラウザなどのツールを使い分けることが可能です。しかし、その基盤となっている LLM にできるのは、テキストを入力してテキストを出力することだけに限られます[1]。 以降では「LLM にできないこと」を掘り下げ、それを補うために AI エージェントがどのよう
はじめに はじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しました。今回が初めてのテックブログになります。 ▼先日、入社エントリも公開しました。 本稿のテーマは、自由記述のテキストをラベリングして分類する分析タスクに対し、Geminiと共に取り組んで分かったことの共有です。 私は生成AIをそれほどたくさん使った経験があるわけではないので、これが最良の使い方というわけではないと思いますが、どのようにプロンプトを組み立て、どう効率的に分析を進められたのかを可能な限りリアルに書いていきます。 ※今回利用したモデルは、Gemini 2.5 Proです。 はじめに Geminiを活用したデータ分析の進め方 フェーズ0: アプローチの模索 - Notebook LMや教師なし学習の試行 フェーズ1: データ理解とラベルチェック - コード生成と探索的分
※私が見聞きした話や抽象的な話を統合した私個人の見解で、他の生成AI推進担当者の方の言語化の一助になればと考えています。 〜 「生成AI推進」というと、どこか未来的で、華やかな響きがある、というかそう思われやすい…。 でも、その実態は「未来的」とは対照的で、合意形成や現場の調整など、極めてウェットで泥臭い話が殆どです。 推進担当者たちの多くは、スコープも権限もあいまいなまま、期待だけを背負わされる。経営者の理解が浅ければ実現不可能な目標を課され、人的リソースも予算もない。失敗したら、「担当者がやってくれなかったから」、うまくいったとしたら、それは担当者の成果ではなく「生成AIはすごい!」に集約される。まぁそれはそうなんですけど…。 それでも、少し先の未来を信じて、今日も誰かが、誰にも気づかれない場所で動いている。 推進者の「詰み構造」まず、構造の話をしようと思います。 生成AI推進者が抱え
佐渡市の加茂湖周辺の丘陵に、古墳時代前期(4世紀)の築造とみられる前方後円墳が2基あることが24日、分かった。佐渡市での前方後円墳の発見は初めて。2020年に発見され、日本海側沿岸部で最北だった「角田浜妙光寺山古墳」(新潟市西蒲区)よりも北に位置する。専門家は「大和政権との強固な関係がうかがえる発見だ」としている。 【佐渡の関連記事】 「佐渡島の金山」世界遺産登録後初のゴールデンウイーク、交通機関や宿泊施設の予約状況は? 県内の研究者らでつくる「文化財保存新潟県協議会」(会長・橋本博文新潟大名誉教授)が24日、発表した。前方後円墳2基はともに全長約30メートルの中小規模で、高さは後円部が約2...
anond:20250424220105 ブコメのほとんどが「万博が許可しているなら問題ない」のスタンスですが、明らかに炎上の原因や問題の本質から外れているので補足しておきます。 版権コスプレ画像をネットに上げるのは違法行為であり、現状は版権者に見逃されているだけであるhttps://osaka.vbest.jp/columns/general_civil/g_lp_indi/6554/ 詳細はリンク先を確認いただければと思いますが、コスプレの画像や動画をネットに上げるのはそもそもが違法行為です。もちろんこれは(公式の許可を得ていない)コスプレイベントでも万博でも同様に違法行為ですが、コスプレイベントとそれ以外でのコスプレ及び撮影は他の来場者とのトラブルに繋がるリスクが異なることが想定されます。 恐らくコスプレイヤー界隈の中から出ている批判は主に上記の、現状お目溢しをもらえているにも関わら
ライブドアニュース @livedoornews 【あれから20年】4月25日は「JR福知山線脱線事故」が起こった日 2005年、JR西日本の福知山線塚口駅 - 尼崎駅間で発生した列車脱線事故。電車が制限速度を大幅に超えてカーブに進入、脱線。線路脇のマンションに激突し、107人が死亡、562人が負傷した。 pic.x.com/jDOqhHq0mH 2025-04-25 00:01:00 国土交通省 @MLIT_JAPAN 【福知山線列車事故から20年】 平成17年4月25日に発生した福知山線列車事故から、今年で20年が経過いたしました。中野大臣は、亡くなられた方々のご冥福をお祈りするとともに、二度とこのような事故を繰り返さないよう安全対策に取り組むことを誓い、黙祷・献花を行いました。 mlit.go.jp/page/kanbo01_h… pic.x.com/WoYlVFd4pJ 2025-0
朝食としての回転ずし 世界中のスプーンを見る 半世紀を超え燕市で営業される喫茶ロンドン 職人たちが、金属を叩く音が響く玉川堂 燕背脂ラーメンを食べに杭州飯店へ お土産にナイフを買う。 三条の城下町 あとは、生寿司セットを食べるだけ さよなら、新潟 日帰りでどこかに行くかと思い、金曜の夜に思案した。関東圏は最近どこも行っているんだよな。じゃあ、新潟か?と思って電車を調べてみると、燕三条は、大宮から新幹線に乗ればけっこう近いことが分かった。お、これなら全然夜遅くならないうちに帰ってこれるじゃん、と、その晩は眠り、次の朝、新幹線に飛び乗った。 そんな調子だったので、予想外だったことがあった。まず、一つには、自由席の車両に乗ったら、席が空いておらず、全然座れなかったということである。デカ荷物の登山客たちがデカ荷物を自席の隣に置いて、アイマスクをつけて寝ているという罪深い行いをしていた。しかし、30
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. 序論 1.1 本書の目的と背景 近年、生成AI技術は急速に普及し、日常生活やビジネスの現場で大きな影響力を持つようになりました。その活用の鍵を握るのが、「プロンプト作成」というスキルです。生成AIがどれだけ優れた回答を提供できるかは、プロンプトの質に大きく依存しています。そのため、適切なプロンプトを作成するスキルは、生成AIを最大限活用するうえで欠かせません。 プロンプト作成には、さまざまな手法があります。たとえば、zero-shot promptingやfew-shot promptingといった基本的なアプローチから、回答の精
たいしょう @taisho__ そういや胸ポケットにiPhoneをカメラが表に出る形で入れて電車乗ってたら、盗撮されてると通報されて電車から降ろされる事故に先日遭ったからみんな気をつけたほうがいいよ。 2025-04-21 15:24:57 たいしょう @taisho__ iPhoneをカメラが表に出る形で胸ポケに入れつつ、ソシャゲやってたら、警察の方が乗ってきて、そのスマホで何をしてますか?と聞かれ、はい、いま信長の野望出陣という位置ゲーをやってますと答えたところ、胸ポケットは!?といわれ、これは会社の携帯ですねと答えたところ警官の顔が曇る。 x.com/taisho__/statu… 2025-04-21 20:12:38 たいしょう @taisho__ 中身見せてくださいと言われるので、それは構いませんがこのスマホは会社貸与です警官に中身を見せたとなると多分インシデント報告しないとい
はじめに 1. 不均衡データとは何か 1.1 不均衡データの定義と実例 1.2 なぜ不均衡データが問題なのか 1.3 数学的視点から見た不均衡データの課題 2. 不均衡データへの対処の根本的な考え方 2.1 基本的アプローチの体系 2.2 統計的基盤: なぜこれらの方法が機能するのか 3. データレベルの対処法: サンプリング技術 3.1 アンダーサンプリング手法 3.1.1 ランダムアンダーサンプリング(RUS) 3.1.2 情報損失を最小化するアンダーサンプリング Tomek Links Condensed Nearest Neighbor Rule (CNN) One-Sided Selection (OSS) 3.2 オーバーサンプリング手法 3.2.1 ランダムオーバーサンプリング(ROS) 3.2.2 SMOTE (Synthetic Minority Over-samplin
「AIとかの新技術に投資できるのは若者の特権」 先日ゲンロンカフェのイベントであずまん*1が、「AIとかの新技術に投資できるのは若者の特権。俺みたいなおっさんが1年かけてAI勉強したとしても、それを使える時間は10年もない。だったらこれまで磨き上げてきた技術を使い続けた方が人生トータルで見て効率がいい。でもこれが若者からは老害に見える」的なことを言っていて激しく納得した。 たとえば現在の自分が100の力を持っているとしてゼロからAIを使い始め、1年で10ずつ成長していくと仮定したら同じ100の力を出すのに10年かかる。だったら現状の100のやり方で10年やるわという話。 現状のやり方:100*10 = 1000 新しいやり方:10+20+30+… = 550 ↑の話を計算してみると10年でこれだけの差が出る。もちろんこの後採算ラインに乗ったAIがMAX150(仮)まで成長して長期的には人間
なお、今回作ったRerankerの技術的な話は、日本語 Reranker 作成のテクニカルレポートに記載しているので、興味のある方はそちらをご覧ください。 そもそも Reranker とは? Reranker とは、名前の通り再ランク付け(rerank)するもので、質問文に対して関連する順に文章を並べ替えます。文ベクトル(文章のembeddings)で類似度を測って並べ替えするものと何が違うのか?と思われるかもしれませんが、実際、文ベクトル類似度でも同じように並べ替えが可能です。 しかしながら、大きく二つの点で異なります。 Reranker は再ランク性能が高い 文ベクトルは、質問文と文章を同じベクトル空間上の表現として類似度を測ります。そのため大規模なデータに対しても事前に文章のベクトルを算出しておくことで、効率的な計算が可能です。 しかしながら、Reranker は再ランクに特化してお
G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '25 で発表された BigQuery の新機能について紹介します。 概要 BigQuery と AI の統合 全体像 BigQuery data preparation データセットレベルのインサイト(BigQuery データキャンバス) BigQuery pipelines にデータエンジニアリングエージェントが組み込み Colab Notebook にデータサイエンスエージェントが組み込み BigQuery AI query engine BigQuery DataFrames におけるコード支援 Looker の会話型分析 SQL 移行アシスト データガバナンス Dataplex Catalog が BigQuery universal catalog に改名 Automated metadata curati
こんにちは、長田知恵(つき)です。 今回は、材料3つ(水を含めると4つ)でできる、かためのキャラメルプリンをご紹介します(^^) シンプルな材料で、オーブンや蒸し器を使わないからとっても簡単! コーラ色までしっかり煮詰めた、ほろ苦いカラメルソースがかためのプリンにコクをプラスしてくれます。 お好みで生クリームをトッピングすると喫茶店風の仕上がりになってレトロな雰囲気が楽しめますよ♪ 型には保存容器を使うので、手軽にできて食べきりサイズ♪ よかったらぜひお試しください。 「キャラメルプリン」レシピ 調理時間 15分(冷やす時間のぞく) 分量 耐熱容器450ml×1個分(イワキの耐熱ガラス容器を使用しました) (カラメルソース) グラニュー糖…50g 水…大さじ1 お湯…大さじ1 (プリン液) 卵…2個 グラニュー糖…35g 牛乳…300g ※牛乳300gを生クリーム100g+牛乳200gにす
「毎月のシフト作成、いい加減ラクしたい…」 そう感じている方は多いはず。スタッフの希望、公平性、連続勤務禁止… 複雑なルールをクリアするシフト表作りは、本当に骨が折れますよね。 これまでも大規模言語モデル(LLM)にシフト作成を手伝わせる試みはありましたが、「惜しいけど、結局手直しが必要…」というケースも少なくありませんでした。 初期のChatGPTによる取り組みはこちら しかし、LLMの性能技術は驚異的なスピードで進化しています。特に最新のGeminiモデルであるGemini 2.5 Proの登場により、シフト作成のような複雑なタスクの自動化精度が格段に向上し、"ほぼ修正不要"なレベルの下書き作成が現実のものとなりつつあります。(タスクが複雑なので個人的にこれをLLMのベンチマークの1つとしています) 今回は、AIに高精度なシフト表を作らせるためのプロンプト(以前のものから改良あり)と、
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