Broadly, an agent uses AI to automate and execute business processes, working with you and on your behalf. Agents can build capacity for every individual, team, and organization—from sales to marketing to customer service, and more—enabling you to scale impact like never before. Agents come in all shapes and sizes. They help you retrieve information from grounding data and reason over it to summar

無駄なミーティングは減らすべきという考えには完全に同意しつつ、自分はミーティングを先にセットしてしまって事前にアジェンダを作りながら考えや論点を整理して進めることも多い。締切駆動の派生、"ミーティングアジェンダ駆動"で整理していると言える。 自分にとっては素早く物事を前に進める"型"のひとつになっているので、どんなアジェンダdocsをまとめながら整理しているか雑に書いておく。 目的 目的が明確じゃないミーティングは不要なので、ここを最初に書く。書けないならミーティング自体をバラす そもそも何したいんだっけ？というのを再確認できる。意外と研ぎ澄まして書けないこともある 語尾は「~したい」のように"目指したい姿"を表す形で箇条書きにすると整理しやすい 今日のゴール 目的とは似ているが違う。今日のゴールは、これが達成できたらこのミーティングは成功という指標。目的を具体化して到達するべきラインを明

大手企業がSIerと協働し、ChatGPTなどの生成AIを自社内での活用に特化した形で導入する流れが進んでいる。中でもみずほフィナンシャルグループ（以下、みずほグループ）では、ソフトバンクと協働し、テキスト生成AIツール「Wiz Chat」を2023年6月に導入した。 Wiz Chatは「みずほ版ChatGPT」といえるものだ。国内の全社員に提供していて、これまで2023年11月にGPT-4、2024年4月にGPT-4 Turbo、そして8月にGPT-4oを導入し、4回のバージョンアップを重ねている。 だが、いかに最新の生成AIツールを導入したとしても、従業員に広く利用されなければ意味がない。そこで、同グループでは2024年4月に全社AI活用促進を担う「AIX推進室」を設置した。生成AIのアプリケーション開発などを手掛ける「内製開発ラボ体制」をAIX推進室内に構築し、グループ企業である、み

チームのキャパシティを超える要求を抱えたプロジェクトが、なんの問題もなく完了するはずがありません。なんとか作り上げられた機能は、表面上は要求通りでも、どこかぎこちなさを感じます。ユーザー体験が悪く、それがユーザー価値を押し下げ、ビジネス価値を削り取ります。触るたびに新しい欠陥も見つかるかもしれません。内部品質も最低です。それが今後の追加開発の足を引っ張ることにもなるでしょう。そして、ただ消費するような働き方によって、チームは成長も達成感も感じられず、疲弊します。 詰め込み型のプロジェクトは、誰にとっても利点がなく、そのうえ持続不可能なやり方なのです。 「詰め込んでもなんとかなる」という楽観主義詰め込み型のアプローチは、組織内でプラクティス化しやすいプロジェクト計画手法です。この手法で完了したプロジェクトは、一見すると、上手くいったように見えます。多少の遅延があったとしても、概ね一通りの機能

Yu Gothic UIに text-spacing-trim を適用するとバグる を読んでいて、気になってしまったので、実際にYu Gothic UIのファイルの中身を開いて調べてみました。 発生している問題 回避策 原因 Yu Gothic UI 特有の問題？ まとめ 発生している問題 Yu Gothic UIは、Windows 10からプリインストールされているUI表示用フォントです。 手元の環境で確認したところ、Windows 11 23H2 (ビルド 22631.4317) 時点では、「Yu Gothic UI Version 1.93」がインストールされていました。 このフォントをChrome系ブラウザで利用すると、鍵括弧表示が崩れる場合があります。具体的には、 「abc」「abc」 のように、閉じ括弧・開き括弧が隣接するケースです。 」「 の部分ですね。この際に、閉じ括弧と開

2024/10/9に行われた OCHaCafe Season9 #1 の資料です。

Chrome の組み込み AI の Summarization API を試してみる 2024.10.13 Google では大規模言語モデル（LLM）などの AI モデルをブラウザに直接統合するように設計された、Web プラットフォーム API とブラウザ機能を開発しています。これには Gimini Nano という AI モデルが含まれており、デスクトップパソコンにおいてローカルで実行されるように設計されています。この記事では Summarization API を使用して、文章を要約してみます。 Google では大規模言語モデル（LLM）などの AI モデルをブラウザに直接統合するように設計された、Web プラットフォーム API とブラウザ機能を開発しています。これには Gimini Nano という AI モデルが含まれており、デスクトップパソコンにおいてローカルで実行されるよ

もし世界が消滅して Visual Studio Code の設定が失われてしまった時に、この記事を見ればまた VSCode のカスタマイズが復元できる。 ここでは Visual Studio Code の見た目に影響するものについてのみ 取り上げる。 スクリーンショット Editor Terminal Zen Mode 環境 Visual Studio Code バージョン: 1.94.2 (user setup) コミット: 384ff7382de624fb94dbaf6da11977bba1ecd427 日付: 2024-10-09T16:08:44.566Z Electron: 30.5.1 ElectronBuildId: 10262041 Chromium: 124.0.6367.243 Node.js: 20.16.0 V8: 12.4.254.20-electron.0 OS

Copilot for Microsoft 365は、マイクロソフトが最も注力しているサービスの一つであり、機能のアップデートも頻繁に行われています。そのアップデートの内容も、機能の追加から性能の向上まで多岐にわたります。また、マイクロソフトは米国時間の9月16日、近い将来のCopilotのアップデートとして「Microsoft 365 Copilot Wave 2」を発表しました。そこで今回は、Microsoft 365 Copilot Wave 2でのアップデートや今後追加される予定の新機能について紹介します。 Copilotが「GPT-4o」に進化？ 採用AIモデルは非開示に 以前からCopilot for Microsoft 365を利用しているユーザー同士の会話では、8月の終わりごろから「Copilotの応答が早くなったのではないか？」といった声が聞かれるようになりました。 これ

あなたは「了解しました」と「承知しました」、どちらをよく使いますか？ 【アンケート】 「了解しました」と「承知しました」、どっちを多く使いますか？ — 菊池良 / Kikuchi Ryo (@kossetsu) 2016年2月25日 ツイッターでアンケートしたところ、こんな感じでした。わずかに「承知しました」の方が多いですね。 この2つの言い回しですが、「了解しました」よりも「承知しました」を使う方が正しい、とよく言われています。 僕がこれを初めて知ったとき、強い違和感を覚えました。理由は 「了解しました」をよく使っていた 日常でもビジネスでも「承知しました」を使っている人を見たことがなかった ある日、急に言われ始めた からです。「承知」が日常的な言い回しではなかったので、気になったんですね。 そこで調べてみたところ、いつから言われ始めて、どういう経路で定着したのかがある程度わかりました。

111個の1ボタンゲームを11秒で次々に遊ぶ 1x111（ワン タイムズ ワン-ワン-ワン）です。PCやスマホのブラウザで遊べます。1ゲーム1分で終わるのでお気軽に試してみて https://t.co/nWai2HT5TN pic.twitter.com/2Ski8E1hGM— ABA (@abagames) 2024年10月6日 いわゆるメイドインワリオ的な、短い時間で次々にワンボタンアクションミニゲームを遊ぶゲーム。成功数に応じて星がもらえて、新しいゲームをアンロックできる。HardやExpertにすると多くの星がもらえるがその分難しい。111個全てのアンロックを目指そう！ PCやスマホのブラウザからそのまま遊べるのでお気軽にどうぞ。 波長が合わないゲームは、アイコンをクリックして"Ban"すれば出現しなくなる。好みのミニゲームデッキにしよう！ ゲームのルールがよく分からんという時は、

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? OpenAI DevDay 2024でいくつかの新しい機能が実装されています。 新機能のひとつに、プロンプト自動作成というものがあります。 目的を入力しただけで、自動的にシステムプロンプトを作成してくれるというものです。 他の新機能に比べると、やや地味目ですが、どんな感じのプロンプトを作成してくれるのか気になったので試してみました。 TL;DR 曖昧な一文からでも、マークダウン形式に沿ったプロンプトを書いてくれるので、たたき台としてよさそう。 プロンプト自体がマークダウン形式なせいか、Output形式がマークダウンに引きずられることがあ

ChatGPTの登場から1年以上が経過し、生成AIへの期待は膨らむ一方だ。しかし、その実用性や具体的な活用方法を巡り、懐疑的な見方も広がっている。「幻滅期に入った」との声すら聞かれる中、金融業界では実業務に活用する動きが本格化している。 米Gartnerはマルチモーダル生成AIなどが黎明期にある一方で、「大規模言語モデル（LLM）」自体は、「過度な期待のピーク期」を超え、「幻滅期」に入りつつあると見ている（米Gartnerが9月10日に発表した「生成AIのハイプ・サイクル：2024年」より） アマゾンウェブサービスジャパン（AWS）金融事業開発本部長の飯田哲夫氏は、業界の最新動向を次のように分析する。「生成AIの実装は、もはやPoC（概念実証）の段階を超えた。既存の業務アプリケーションに組み込み、実際の製品やサービスとして提供する段階に入っている。エンドユーザーは生成AIかどうかを意識せず

物流大手の日本通運が「新・国際航空貨物基幹システム」の開発失敗を巡り、ベンダーのアクセンチュアを訴えた裁判。名門企業同士の訴訟、さらには約124億9100万円という賠償請求額の大きさは衝撃的だった。 裁判資料を読んでいると胃がキリキリした。筆者は2年ほど前までシステムエンジニアとして働いていた。その分、記されていた当事者の発言やチャットが、あまりにも生々しく映った。 訴状によると、開発プロジェクトはテスト工程から遅延し始めた。当初2020年12月の予定だった結合テストの後半過程「ITb」の終了は2021年11月にずれ込んだ。アクセンチュアがITbの「成果物」を共有サーバーにアップロードしたのは2021年11月30日。しかし、日本通運は先立って実施していた「打鍵テスト」で大量の指摘事項が挙がっていたことなどから、この品質を問題視した。以降、これら成果物の検収を巡り、両者の主張は至るところで対

現在、大規模言語モデル(LLM)に代表される生成AIがシステム開発の領域において注目を浴びており、システム開発プロセス全体の効率化から、特定の業務における自動化まで、その応用範囲は広がり続けている。本レポートでは、生成AIを用いたシステム開発についての現状を整理し、生成AIによって今後のシステム開発がどのように変化していくか考察したものである。 第1章では、生成AIがシステム開発において具体的にどのような場面(ユースケース)で活用できるかを述べ、ユースケースに対応した具体的な生成AIサービスとして、汎用的な生成AI(OpenAI社のChatGPTやGoogle社のGeminiなど)やエンジニアアシスタント型の生成AI(GitHub Copilot, Cursorなど)を紹介している。 第2章では、ITベンダやSIerでの事例を中心に、各企業におけるシステム開発領域での生成AI活用の動向につ

相手に話が通じず物事を前に進めにくいと感じることがある。特に、階層化された組織の違うレイヤーの相手や他部署の相手の場合にありがちかもしれない。 そういう時はついついヒートアップしてしまい相手のせいにしてハレーションを生むような話し方をしてしまいがち。"相手が理解してくれないのは相手の頭が悪くて理解できないから"みたいな態度は相手に伝わり、関係がこじれてより一層物事を前に進めにくくなってしまう。 こういう時に感情的になってうまく対処できないのは解決のための引き出しが少ないのが原因なので、思いつく対処法を雑に書きとめておく。 いったん自責思考に切り替える あまりに話が通じないと感じると自分の方が賢くて相手が悪いみたいなスタンスになりがちなのでまずはリセットする 相手に勝とうとするのではなく、目的を思い出して相手も自分も勝つにはどうすればよいかを考えるよう切り替える ほぼ相手に非があることももち

Amazon Web Services ブログ RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 生成 AI の進化と共に、大規模言語モデル (LLM) を活用したアプリケーション開発が急速に広がっています。その中で、検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation; RAG) は、LLM に対して最新の情報や特定のドメイン知識を組み込むための重要な技術として注目を集めています。 RAG は、その名の通り、外部知識ベースから関連情報を検索し、それを LLM の入力に組み込むことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成する手法です。この手法には以下のような重要な利点があります。 最新情報の反映: LLM の学習データの制限を超えて、最新の情報を回答に反映させることができる。 ドメイン特化: 特定の分野や組織固有の情報を容易に組み込むこ

はじめに 本日2024年9月17日､日本時間深夜にMicrosoft 365 Copilot Wave2 という形で､Copilotに関する最新アップデートが発表されました｡(個人的には､結構謎なタイミングでの発表でしたが、先日のOpenAIのo1モデル発表に合わせてきた感じでしょうか) 詳しくは以下のブログまたは発表動画をご覧ください｡ この記事では､｢Microsoft 365 Copilot Wave 2｣についての内容の要点をつらつらとメモしつつ解説してみました｡ 1. Microsoft 365アプリでのCopilotの強化 a. ExcelにおけるCopilotのアップデート Pythonとの統合 Copilot in Excel with Pythonを導入。これにより、データ分析の経験がないユーザーでも自然言語で高度なデータ分析が可能になります。これにより、以下のような高度