【都知事選×テクノロジー】東京都知事選におけるHuman-in-the-Loop機械学習｜NSK
安野たかひろ事務所 技術チームの角野です。前回の投稿ではAIあんのにおける返答生成技術の詳細に触れましたが、今回は返答生成に用いるデータの整備に焦点を当てて解説します。 なぜデータの整備が必要なのか？AIあんのでは政策に関する質問に対してLLMで返答の生成を行っていますが、元のLLMには安野の政策に関する知識が含まれておらず、そのままでは政策に関する質問には回答できません。 そこで、前回の記事でも解説しましたが、AIあんのではLLMに入力するプロンプト中に政策に関する知識を注入することで、政策に関する質問に回答できるようにしています。当然知識がない質問に対しては回答できないため、ユーザーの質問に対して正確に回答するには政策に関する知識をデータとして整備することが重要となります。 返答生成に利用しているデータAIあんのでは、次の2種類のデータを返答生成時に利用しています。 今回の記事では、私
#安野たかひろ 1ヶ月の都知事選挙戦を支えたチーム体制を公開&当日に向けた意気込みを聞いてみた！｜#安野たかひろ 事務所（公式）
いよいよ明日7月7日は、東京都知事選2024の運命の投開票日となりました。安野陣営もこれまで、東京全土での54回にわたる街頭演説や14,000箇所の看板の100%カバーするポスター貼りなど、チームの力で選挙戦を進めてまいりました。 この記事では、安野たかひろの1ヶ月に及ぶ選挙戦を支えてきたチーム体制をご紹介しようと思います（告示日前も事前運動にあたらない準備活動は認められています）。 チーム安野の全体像この選挙戦は、大小合わせて16個のチームで役割を分担し進めてきました。チームは大別すると「デジタル民主主義実現」「認知拡大」「専門性によるサポート」の3グループに分かれ、その中に個別チームがあるような形となっています。 チームあんのの構成図（安野本人が作成の図をベースに作成）とはいえ実際のコミュニケーションはグループのリーダーが全体を取りしきるわけではなく、安野の描くグランドデザインのもと、
いらないダッシュボードやデータはなぜ作られ続けるのか｜データ分析とインテリジェンス
無駄な抽出で時間を浪費したくないいらないダッシュボードを作らないようにしようは多くの人に読んでもらったようだ。この時は抽出者側としての心がけ、みたいなのを書いたのだがそれだけではいらないデータが作られるのを止めることはできない。 そこで、いらないデータが作られてしまう原因についての全体を考えてみた。ダッシュボードを作ることが活動の中心の人は「いらないダッシュボード」として読んでもらってかまわない。 前提として、抽出担当者が別にいて役割分担とコミュニケーションが発生する場合について考える。依頼者が自分で抽出して分析する場合はいらないデータを作るコストは当人の責任の中で完結するので、それは抽出ではなく「より効率良く分析を行うにはどうしたらいいのか」という別の問題として捉えることにする。 依頼者側の問題目的がないか、あっても正しくない目的がなければただデータを見ているだけであり、無駄である。 目
【開発からリリースまで4日間】 選挙ポスターマップ開発の舞台裏（技術編） #安野たかひろ｜#安野たかひろ 事務所（公式）
こんにちは、安野たかひろ事務所 技術チームの植田です。（実はプロダクションチームにてデザインや公式Webサイトの制作をしたり、一部政策提案もしています！） 前回は、東京都全域に設置された1万4千箇所の掲示板にポスター貼り付けるプロセスがいかに進化していったかをご紹介しましたが、この記事では公開後SNSやボランティアの方々から好評をいただいた新「ポスターマップ」のシステムについて、開発背景と技術的な構成について解説してみようと思います。 東京都全域の掲示板にポスターが貼られていく様子を可視化したヒートマップ（GIF）大きな組織力を持つ場合は選挙区ごとに貼り付け担当者を配置して公示日から並行して貼っていったり、専門業者に発注したりするのが一般的なようですが、組織的な支援を受けず資金的にも制約のある私たちに残された切り札は、ポスターマップを通じた「デジタル化」しかありませんでした。ここまでの経緯
#安野たかひろ チームの都知事選ポスターオペレーション 立ち上げから自動化まで｜banbiossa
こんにちは、安野たかひろチームの志水です。 都知事選において、広く有権者の皆様に顔を知っていただくために都内全地域約 14,000 箇所にポスター掲示板があり、そこにポスターを貼ることが重要になります。 今回が初の都知事選となった我々のチームにはその知見やオペレーションを１から作っていく必要がありました。 その中でもポスター貼りボランティアの方がポスターをどこに貼ればいいかをわかるようにする地図の更新作業は、ボランティアの方の力を引き出す上で大事なものでした。全てを手作業でやっていたところから最終的には全自動でポスター貼り報告がマップに反映されるまで、短期間で大幅な進化を遂げたので今日はその様子を紹介いたします。 初期に使われていた Google My Map6/20(木) 告示日、チームへの呼びかけ「作業できる方大募集」チームへのマップ転記作業の呼びかけ6/20(木)の告示日にポスター貼
「中間管理職の限界」と「マネジメント民主化モデル」について｜Momentor坂井風太
中間管理職は限界なのか？本記事は、本日2024年7月1日21:00にNewsPickで放映される【2Sides:中間管理職は不要か？】という番組に関連した記事となります。 動画については、『罰ゲーム化する管理職』など、数々の名著を生み出していらっしゃる、パーソル総合研究所の小林祐児さんとMCの加藤浩次さんとのセッションであり、最終的には明るい内容でまとまっています。 本記事については、本動画で提唱している「マネジメント民主化モデル」について解説しつつ、坂井の会社でエンジニア採用を開始することに伴い、「なぜ坂井が本事業をやっているのか？」についても触れていきたいと考えています。(※採用情報は末尾となります) 形骸化する管理職研修昨今、小林祐児さんの『罰ゲーム化する管理職』に代表されるように、「管理職の過剰負荷問題」が騒がれるようになりました。 実際に、坂井も企業のマネジメント基盤の支援をする
「アジャイルなプロダクトづくり」｜市谷 聡啓 (papanda)
プロダクトづくりには2つの状況がある。何もない、ゼロから臨む場合と、すでにあるプロダクトをより良くしようとする場合とで。いずれの場合にも、「何が正しいのか？」に答えるための仮説検証と、作りながら確かめていくアジャイルの二刀流で臨む必要がある。 ただ、指す言葉は同じでも、「ゼロから」と「すでに」で適用する方法は変わる。置くべき焦点が異なる。そうした文脈の違いを捉えながら、どのようにしてアジャイルにプロダクトをつくるのか。ここを語るための本を書いた。文字通り「アジャイルなプロダクトづくり」だ。9月4日発刊予定。 プロダクトづくりの芯には「価値探索」という行為がある。誰にとってのどんな価値があり、どのようにしてそれを実現するのか、という探索活動のことである。どれほど忠実にスクラムを回転させたところで、価値あるもの、意味あるものの仮説がなければ、その回転は徒労に終わってしまうかもしれない。「間違っ
「GitHub難しい!!」を30分で解決するサイトを共同開発しました🚀｜kazzyfrog
はじめに先日、初心者でも簡単に参加できる GitHub チュートリアル 『First Contributions JA』を共同開発しました！ 振り返りも兼ねて、プロジェクトの背景や使用技術について、紹介していきます。 ▼ GitHub のリンク： なぜ First Contributions JA を構築したのか？さて、First Contributions JA には、次のような特徴があります： - React/ Next.js で構築されたWebサイト - 初心者向けのGitHubチュートリアル - オープンソースのプロジェクト 上記を踏まえて、プロジェクトの経緯は、主に２つあります。 （技術スタックは、後で詳しく説明します） 1. JavaScript/ React 学習コミュニティで、共同開発を提案した！以前、 「JavaScript/ React を学習するコミュニティを、期間限
プラットフォームの"PMF"｜Kozo Fukushima
小さな独占 START SMALL & MONOPOLIZE Peter Thiel プラットフォームの "PMF" は「小さな独り勝ち市場を築く」こと. 表紙のeBayのPez、Amazonの書籍、Facebookのハーバードの学生、Uberはボストンの小学生、Airbnbの民主党全国大会は有名な話 小さな独占とは、いま参入できる市場で、コアクラスターから、圧倒的に支持されている状態. 巨大なTAM！魅力的なSAM！はピッチまで。"PMF" は今日、いま、ここにあるSOM*に向き合う * SOM(Serviceable Obtainable Market) コアクラスター(N=1,000) Acquiring the First Thousand Customers HBS case(Uber, Airbnb, and Etsy) SaaSはコアカスタマー(N=1～10)でPMFできる.
「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました｜ELYZA, Inc.
本記事のサマリーELYZA は、「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズの研究開発成果を公開しました。700億パラメータのモデルは、日本語の生成能力に関するベンチマーク評価 (ELYZA Tasks 100、Japanese MT-Bench) で「GPT-4」を上回る性能を達成しました。各モデルは Meta 社の「Llama 3」シリーズをベースに日本語で追加学習を行なったものです。 ■「Llama-3-ELYZA-JP-70B」 700億パラメータモデル。「GPT-4」を上回る日本語性能を達成。無料で利用可能なデモを用意しています。 ■「Llama-3-ELYZA-JP-8B」 80億パラメータと軽量ながらも「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する日本語性能を達成。モデルを商用利用可能な形で一般公開しました。 使用したAPIのバージョンなど、より詳細な評価結果については本記事の後段
「なぜ」を使わず対話を深める技｜しょーてぃー/ Experience & Prompt Designer
ども、はじめましてExperience Designerのしょーてぃーです。 インタビューや対話の場において、しばしば「なぜ(Why)」という質問が使われる。これは、相手の意見や感情の背後にある理由を探る一般的な方法である。しかし、この「なぜ(Why)」というアプローチには、いくつかの問題点が存在する。 まず、この質問形式は相手に心理的なプレッシャーを与えることがある。特に個人的な体験や感情に深く踏み込む場合、相手は自身を防御的に感じることがあり、真実を語りにくくなる。 また、人は直面する問題や状況に対して、常に明確な理由や原因を持っているわけではない。多くの場合、私たちの選択や感情は、意識的ではなく無意識のうちに形成される。 しかし「なぜ」という質問は、相手に論理的な答えを強いる。これにより、本当の感覚や感情ではなく、無意識に作り話や理屈を言い立てることを促すことがある。 更に、人間の感
KADOKAWAさんがハッカーに4億7千万円の身代金を払ってしまった件｜勝又健太@雑食系エンジニア
皆様どうもこんにちは。雑食系エンジニアの勝又です。 ここ最近のIT業界はKADOKAWAさんへのサイバー攻撃の話題で持ち切りでしたが、6/22のNewsPicksさんの記事で驚きの新情報が明らかになりました。 詳細は記事の方をご参照いただければと思いますが、「ランサムウェアによる暗号化を解除するためにドワンゴCOOの栗田穣崇さんが取締役会の承認を経ずに4億7千万円相当のビットコインをハッカー側に送金してしまった」というのが最大の注目点ではないでしょうか。私もこれにはとても驚きました。 さらに現在は「身代金をハッカー側に送金したことで味を占められて今度は13億円の追加の身代金を要求されている」という蟻地獄のような状況になっているようです。 この記事の内容がどの程度真実なのかは分かりませんが、記事を批判しているKADOKAWA首脳陣の方たちもこの記事の真実性に関しては現時点で全く触れていません
[Figma]variablesの使い方-Color-｜koppi
みなさま、こんにちは🐰 株式会社Rabeeでデザイナーをしているkoppiです🐝 2023年6月頃に登場したFigmaのvariables(バリアブル)、なんだか難しそうで尻込みしていましたが、挑戦してみました。 今回はColorについて、手探りながら分かったことをここにまとめます。 variablesって聞いたことあるけど、何ができるの？ Figmaでどうやって設定するの？ という疑問をお持ちの、まだvariablesに触れたことのない方向けの内容になっています。 variables(変数)ってなに？ある値(カラーコードやサイズなど)を箱に入れて、名前をつけたものです。 これを使うと、何度も同じ色やサイズを使うときに、簡単に一度に変更できるようになります。 variableのイメージvariablesで管理できる4つのタイプ今回はColorについて取り上げますが、variablesで
![[Figma]variablesの使い方-Color-｜koppi](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7887fa501c1209f95d6058efd1f820703510eb36/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F145053186%2Frectangle_large_type_2_8bbc091e3094ad5d252e85b08b41fd52.png%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
大学在学中に起業した僕が思う、プロダクト開発とPMFについて｜小川嶺
こんにちは、タイミーの小川です。 前回は、僕がタイミー創業前に経験した最大の挫折について 書いたのですがたくさんのスキ⤴︎をいただくことができ、少しは役に立てたのかなと思い嬉しかったです！ 週一回くらいの更新頻度かもしれないですが、毎週木曜日ごろを目処に更新を続けていきたいと思ってますので、フォローやスキをよろしくお願いします。応援してもらえると頑張れます！ 今回は、今だから話せるサービス誕生の裏側とPMF（プロダクトマーケットフィット）前にやっておいた方が良かったことについてお話ししようと思います。 PMFとは「顧客が満足する商品を、最適な市場で提供できている状態」のこと。スタートアップの達成指標として重要視されてるので、ご存知の方も多いのではないかと思います。 現状のタイミーも「顧客が満足しているサービスを提供できているのか？」と問われれば、正直まだまだかもしれません。しかしタイミー創
話題のClaude「Artifacts」は対話型AIにおける「UX革命」である｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
ChatGPTのライバルサービスの一つである「Claude」が、彼らのサーバーが一時パンクするくらい話題になっている。 その理由は、運営元のAnthropicが発表した2つのリリースだ。 リリースの1つ目は新しい大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」のリリース。そしてもう一つが、今回の話題の中心である「Artifacts」機能のリリースだ。 「Claude 3.5 Sonnet」は、ほぼ全てのベンチマークでOpenAIの最新モデル「GPT-4o」を打ち負かしており、処理スピードは前モデルの「Claude 3 Opus」の2倍で、API費用は1/5程度に下がっている。 シンプルに性能、速度、費用面などの面でトップクラスの大規模言語モデルが登場したのだ。 しかし、今回Claudeが話題になっている理由は「Claude 3.5 Sonnet」というよりも、もうひとつのリリースであ
ソフトウェアエンジニアになってから: 昇進と異動（と最高評価）｜Hiro Tsujino
ありがたいことに、いわゆる文系・ビジネス職からベイエリアでソフトウェアエンジニアになった前回の記事は多くの方に読んでいただきました。改めてお礼を申し上げます。とはいえ、当然ですが、ソフトウェアエンジニア（以下、SWE）になって終わりではなく、SWE になってからもそれ以上に大切であり、実際に SWE 転向後、どのような経験をしたのか、現実的な点も含めて、この記事では書いてみようと思います。 結論から言うと、初めは知識や経験の浅さから苦労しましたが、最終的には社内査定でも最高評価をいただき、なんとか昇進、異動する運びとなりました。 SWE になってみてまず、ポジティブな面から、状況整理も兼ねてお話しすると、自分は多くの方に使っていただいている製品・機能の Android アプリ（≠ Android OS）及び、そのバックエンドを担当することになりました（つまり、Android アプリがメイン
ウォータフォールはやめて2024年の開発をやろう！｜牛尾 剛
今回の記事は特に私の意見であり、所属会社の意見ではないことをお断りしておきます。 最近になってまたウォータフォール vs アジャイルの議論を見かけることが多くなってきたので、私が勤務する米国の世界規模のクラウドプロバイダーでは2024年現在どんな開発をしているのかをご紹介したいと思います。私はこれが「正解」といいたいのではなく、何らかのポイントが皆さんの何らかの参考になったらいいなと思って筆をとりました。 ちなみに、2016年時点で私のウォータフォール開発に対する考え方は下記のブログの通りで今も変わっていません。ただ、2024年現在だからといってアジャイルをやるべきと思っているわけでもありません。 もし、今ウォータフォールをやっている人がいたら「そんなこと言ってもどうしたらええねん」となると思うので、自分なりの解決方法も考えてみました。 最初に自分的な結論を書いておくと「2024年の開発と
無料で使える最高のAIノート『NotebookLM』使い方と活用事例｜AI-Bridge Lab こば
こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
なぜ1年でゲームを完成させようと思っても当然のように4年以上かかるのか｜じーくどらむす
前からずっと言いたかったことがある。同じ過ちを犯すゲーム開発者に。あるいは、「ゲームを完成させた体験が無い人」に。 あなたのゲーム開発に対する予測は、ほとんどの場合正しくない。それも、20%や40%などの振れ幅ではない。200%とか400%のスケールで大きく間違っている。 私はその感覚を確かめるべく一つのアンケートを実施した。結果は火を見るより明らかな傾向を示した。 個人ゲーム開発者に質問です。「１年で完成させる」と思って作り始めたプロジェクト、実際に完成したのは？ — じーくどらむす/岩本翔 (@geekdrums) June 4, 2024 Twitterアンケートの統計的な正しさは保証しない。そもそも母集団が偏っているし、最後の選択肢が「未完成」を含めていることに対して「４年以内に諦めて未完成」の人も含めているかもしれない。が、エターナったという意味では４年以上完成しないもの、に含め
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
オープンソースの力で #安野たかひろ が YAML に Python を書きまくらない都知事候補になれた話｜banbiossa
