はじめに この記事は、JPOUG Advent Calendar 2022 22日目の記事です。21日目はyoshikawさんの記事Oracle TimesTen In-Memory Database Express Edition(XE)を試してみるでした。 こちらの記事では Oracle Database をご利用されている方々により使い倒していただくべく、Oracle Machine Learning の機能を利用してSQLで異常検出する手順をご紹介します。 Oracle Machine Learningの紹介 2019年12月以降、Oracle Database をご利用いただいておりましたら追加ライセンス不要で Oracle Machine Learning 機能をご利用いただけるようになりました。 出典：https://blogs.oracle.com/database/pos

ハイクラス求人TOPIT記事一覧BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 Googleの高度な技術を利用できるGoogle Cloudにおいて、BigQueryは大規模データをスケーラブルに分析できるフルマネージドなデータウェアハウスとして提供されています。株式会社タイミーでデータエンジニアを務める土川稔生さんが、初心者向けのハンズオンとともにBigQueryの基本を解説します。 はじめまして。株式会社タイミーでデータエンジニアをしている土川（@tvtg_24）です。 タイミーでは、Google Cloudのデータ分析サービスであるBigQueryを中心に、データ基盤を構築しています。BigQu

list1 = [0, 1, 2] list2 = [3, 4, 5] list3 = [6, 7, 8] # 複数のリストを+演算子で結合する result = list1 + list2 print(result)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5] result = list1 + list2 + list3 print(result)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] print(id(list1))  # 4444844672など。 list1 = list1 + list2 + list3 print(list1)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] print(id(list1))  # 4445022912など。上のid値とは異なる # 複数のリストを+=演算子で結合する list1 = [0, 1, 2] li

デジタルスキル標準 ビジネスパーソンがDXに関するリテラシーを身につけ変革により行動できるようになるための「DXリテラシー標準（DSS-L）」と、DXを推進する人材の役割や習得すべきスキルなどを定義した「DX推進スキル標準（DSS-P）」を紹介しています。

中小企業だからこそ、1人のちからでDXを始められる：IT人材ゼロから始める中小企業のDXマニュアル（2） DXをどのように進めたらよいか分からず、焦りを覚えている中小企業のDX担当者や経営者のモヤモヤを吹き飛ばし、DX推進の一歩目を踏み出すことを後押しする本連載。第2回は、1人で中小企業のDXに取り組んだ事例を紹介し、成功の秘訣（ひけつ）は何かを分析、解説する。 中小企業だからこそのDX推進とは デジタルトランスフォーメーション（DX）を進めるに当たり、中小企業であることの最大の強みはその「アジリティ（＝俊敏さ）」にあります。組織において「1人」の占める割合が高く、関係するステークホルダーが少ない。したがって、素早い意思決定とともにそれを実行に移し、物事を改善することができます。そして、その積み重ねが結果として、DXの推進とその拡大につながります。 しかし一方で、前回記事で紹介した通り、む

Britney Nguyen ［原文］ （翻訳：Makiko Sato、編集：井上俊彦） Dec. 21, 2022, 07:30 AM テックニュース 25,221 グーグルの幹部が従業員に対し、チャットボットが検索に代わるとは思わないと述べたという。 従業員が幹部にOpenAIのChatGPTのようなチャットボットを開発しないことは、機会の損失ではないかと尋ねたことをCNBCが報じている。 アルファベットのCEOとグーグルのAI部門責任者は、同社にとっては、OpenAIのようなスタートアップよりも｢風評リスクが大きい｣と述べた。 グーグルの幹部は従業員に対し、風評リスクを考慮して、OpenAIのChatGPTに競合するチャットボットを開発することはないと語ったと報じられた。 CNBCによると、グーグルのAI部門責任者のジェフ・ディーン（Jeff Dean）は全社会議の中で、同社はAI技

デジタル分野の「花形職業」に異変が起きている。米国の人気職業ランキングで、企業のシステムやビジネスモデルの全体を最適に設計する「エンタープライズアーキテクト（EA）」が2022年に初めて首位に浮上した。一方、19年まで4年連続でトップだった「データサイエンティスト」は順位が落ちた。デジタル技術が複雑化し、組織全体を俯瞰（ふかん）してまとめる指揮者のような人材に需要がシフトしている。「製品やエン

画像生成AI「DALL-E 2」やテキスト生成AI「GPT-3」、対話AI「ChatGPT」を開発する研究団体のOpenAIが、テキストから3Dオブジェクトを生成するAI「Point-E」をオープンソース化し、ソースコードをGitHubで公開しました。 GitHub - openai/point-e: Point cloud diffusion for 3D model synthesis https://github.com/openai/point-e [2212.08751] Point-E: A System for Generating 3D Point Clouds from Complex Prompts https://arxiv.org/abs/2212.08751 Point-Eは主に「テキストから画像を生成するモデル」「画像から点群データを生成するモデル」の2つで構成

画像生成AI アドベントカレンダー 21日担当です😆 https://adventar.org/calendars/7766 いろんな生成AIを活用した事例を見たり、いろんな人の考えを分類してみた所基本的にこの3つの方向性で生成AIは世界を幸せにできるんじゃないかと今思っているのでここに記録します。 ただまだ分類と予測をしただけで技術的な裏付けは明確にしておらず、技術的な理解がヘボヘボなので夢物語になっており、まだ80%SF小説です。ちゃんと裏付け全部書いた状態でもう1度出そうと思っています。計算資源、データの問題や技術的な問題までちゃんと把握しておきたいです。 生成AIが世界を幸せにする方向性1. 圧倒的コストカット Text to Everything (Generative Text/image/Audio/Video/Code/3D/..) / NLI 膨大な探索 / コストカッ

人工知能（AI）を活用したツールは、デザイナーなどクリエイティブな業種において、特におすすめです。 これまでは、夢物語と思われていたような未来のことが、誰でもほんの数クリックで実現、作成できるようになったのが、一番の理由でしょう。 実際、ここ数年のあいだに、AIテクノロジーは目覚ましい進歩を続け、2022年は大流行した年にもなりました。 今回は、クリエイターが活用したい、AI搭載の便利なウェブツールをまとめてご紹介します。 長い記事を要約したり、文字を画像や音声に変換できるAIツールをカテゴリ別にまとめたリストも参考にどうぞ。 クリエイターが活用したい、AI搭載の便利＆無料ウェブツールまとめ Magic Eraser 写真に写り込んだ不要、邪魔なものや人を、なぞるだけで簡単に消すことができるツール。先発のCleanup.Picutresも、精度が高くてオススメ。 Dall-E-2 2022

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政府は人工知能（AI）を使った画像診断ソフトなどを早期承認する新制度を検討する。5年前後かかる臨床試験（治験）を省いたり簡略化したりして、開発から1年以内に販売できる仕組みを目指す。X線や内視鏡の画像診断支援ソフトなどの開発で、日本は米欧企業に遅れている。AIの活用で医療の質を高め、関連産業を育成する。医師の診察を手助けするAIのソフトは「プログラム医療機器（SaMD）」と呼ばれる。X線画像か

2021年にGoogle広告がスタートした広告製品が「Performance Max(P-MAX)」です。Performance Maxは直訳すると「パフォーマンスの最大化」という意味で、1つのキャンペーン(広告管理単位)からGoogle広告のすべての枠に広告を配信することができるというプロダクト。そんなP-MAXの仕組みについて、広告関連のニュースサイトであるAdExchangerが解説しています。 Meet Performance Max, The Blackest Black Box Of All Google Ad Products | AdExchanger https://www.adexchanger.com/commerce/meet-performance-max-the-blackest-black-box-of-all-google-ad-products/ 2020

契約書の内容を人工知能（AI）で審査して条項の抜け落ちなどを指摘するサービスについて、政府は「既存のサービスは適法」という判断をわかりやすく示す方針を21日までに固めた。法務省が2023年春にもガイドラインなどで「適法と評価される具体事例」を示す。同サービスは弁護士法違反の可能性が指摘され、利用企業などに不安が広がっていた。契約書のAI審査サービスは、法律に関係する業務をIT（情報技術）で効率

聞き手井田 香奈子 氏IDA, Kanako 朝日新聞 論説委員 東京大学（東大）社会心理学科卒業後、朝日新聞社へ。在勤中の 2012年東大情報学環修士課程（社会情報学）修了。新聞社では社会部、ブリュッセル支局長を経て、現在は司法関連の社説を担当している。著作に「裁判員制度の評議と報道」（マス・コミュニケーション研究82号）など。 ――これまでの司法は人間である法律家の関与が前面に出ていて、AIとの接点を意識することはあまりなかったのが実感です。AIを導入する研究はどのように進展してきたのでしょうか。 新田　海外では欧米を中心に1970年代から、法律の知識をもち、法律家の補助をするコンピュータプログラムが開発されてきました。これは「法律エキスパートシステム」として知られ、日本でも80年代から法律エキスパートシステムプロジェクトが立ち上がりました。 太田　法論理学の発展系として始まり、80年