いらないダッシュボードを作らないようにしよう｜データ分析とインテリジェンス
なぜいらないダッシュボードを作らないようにしなければならないのかいらないダッシュボードとは、作っても見返りがないか、見返りがあっても非常に少ないダッシュボードのことである。作っても最初から誰も見ていないのは論外であるが、そうでなくてもいらないダッシュボードがたくさんある。 作ったが最初だけで今は誰も見ていない 意思決定の役に立たない 作るのにとても手間がかかる 維持管理にコストがかかりすぎる いらないダッシュボードは作るのにリソースが必要になる。放っておけば邪魔になるので維持管理も必要だし、いらなくなったら後で削除すればいいと思ってもコミュニケーションの手間がかかる。 そしてこのいらないダッシュボードに費やした時間は何の価値も生まず、他にやるべきことに使えた時間を奪う。従って「いらないダッシュボードは作らない」に勝ることは無い。 ではどうしたらいらないダッシュボードを作らないようにできるの
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
ChatGPTによるプロンプトの生成｜NyaFu
えーっと、note初記事です。つたない内容でしかもメッチャ長文ですがお付き合いください。 今回はタイトルにあるように、Stable DiffusionのプロンプトをChatGPTで生成する、今までとはちょっと違うやり方をご紹介します。 簡単なレクチャーも含むのでかなりのテキスト量ですが、最後まで目を通していただければ良いことがきっとあります。 はじめにまずこれからお伝えする技法は現時点でGPT4の使用が前提となっています。（追記：Bingでも可能になりました） 3.5では、私の技量が至らず安定した結果が得られていません。 しかしながら、先だってこの手法をお伝えした有志の方々が3.5及びBingでの実現を模索されていることを予めお伝えしておきます。 今回の手法を発見した経緯とネタバレことの発端は遡ること１か月前、プロンプトを自動でジャンル分けしてデータベースに流し込み、逆にそこからプロンプト
アメリカの職場ではなぜドキュメントも無いのに人が去っても問題ないのだろう？｜牛尾 剛
アメリカの職場にいると、日本にいるときよりも身近でレイオフだとか、職を変えるというのを頻繁に見かける。先日もそういう場面があったのだが昔日本で働いていた時のことを思い出した。 ドキュメントを書く理由 日本のソフトウェア企業にいたときは、「納品物であるから」という理由以外にも、「人がいなくなったときに会社が困るから」という理由でもドキュメントを書くことが推奨されていた。しかし、少なくとも今の職場ではそんな理由でドキュメントを書くのは推奨されていないのに、なぜ問題にならないのだろうとふと思った。 うちのマネージャは、バディ制ににして、みんな休暇できるようにしようとは言っているが、多分本当に退職対策ではないと思う。 チームのメンバーが抜けたときも、「とても残念で、ワークロードをどうしようという問題はあるけど、彼女の門出を祝福しよう」言っていた。つまり、こちらでも「工数」は問題になるけど、「引継ぎ
実はKPTは難しい｜はち@PIVOT株式会社のProduct Manager
【緩募】KPT (Keep/Problem/Try) をやると、Kがあまり出ずに、Pばかりになる。しかも、各メンバーからの「自分はあれもこれもできなかった」という自責もので溢れてしまう。という組織は少なくないと思うのですが、Kを増やすための何か工夫をしている人がいたら、教えて下さい🙏🏻 — 及川卓也 / Takuya Oikawa (@takoratta) September 24, 2021 非常によく聞く話。この状況、冷静に考えると・・・ 「ふりかえりがしやすい方法」をやってみたが、ふりかえりがうまくできない。この「ふりかえりがしやすい方法」が「よりやりやすい方法」をみんなが考えているこれって・・・ 痩せるためにランニングを始めたが、効果が薄い。よりランニングがしやすいランニングウェアを考えるみたいな感じが否めない。 ランニングで痩せないなら、ランニングじゃない方法が良いのでは？
幸福の決定要素は、実は一つだけだった｜Hajime Yamazaki（山崎元）
たいていの人間は幸せでありたいと願う。では、幸せを感じる「要素」あるいは「尺度」は何なのか。既に、多くの人がこの問題を考えている。 私は、このほどこの問題に暫定的な結論を得た。人の幸福感は殆ど１００％が「自分が承認されている感覚」（「自己承認感」としておこう）で出来ている。そう考えざるを得ない。 現実には、例えば衣食住のコスト・ゼロという訳には行かないから「豊かさ・お金」のようなものが必要かも知れないが、要素として些末に見える。また、「健康」は別格かも知れないが、除外する。 「自由度＋豊かさ」、「富＋名声」、「自由度＋豊かさ＋人間関係」、「自己決定範囲の大きさ＋良い人間関係＋社会貢献」、「自由度＋豊かさ＋モテ具合」、などなどいろいろな組み合わせを考えてみたが、まとめてみた時に何れも切れ味を欠いた。 ＜「モテ具合」の特殊性＞ ただ、一点「モテ具合」という項目が異質で且つ重要であることが分かっ
竹中平蔵氏はひどく賢い｜shinshinohara
竹中平蔵氏はひどく賢い人だと思う。「頑張る人間には報い、そうでない人は淘汰される、それが競争社会、これからそれがますます加速する」と主張。この論理は実に巧み。高給をもらっている人は「自分が頑張っているからだ」と自信を深める。貧困にあえぐ人は自分に力がないからだと自らを責める。 しかし有能だとされて高給をつかむのはごく一部。そうでない人は派遣社員や契約社員などになるしかなく、正社員でも給与水準を下げられ。こうすると、高給取りと正社員と派遣・契約社員とが互いにいがみ合う。労働者同士で反目し合う。「協働」が難しくなってしまう。 「これから競争社会になる」と言えば竹中氏に非はなく、世の中が勝手にそうなるのだと、世界のせいにできる。 こうした構造を作った上で、派遣会社の会長におさまり、派遣社員から上前をはねて自分の収入にする。実に賢い。 また、労働者同士がいがみ合い、反目し合う中で、株主への還元をや
ChatGPTにマインドマップを作ってもらったら理解速度が爆速になる件｜Abiru
こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTでマインドマップを作る方法をご紹介します。 この方法を使えば、長くて難しくて読みたくない文章も、情報が小分けされた状態で視覚的に分かりやすくなります。 プロンプト例太宰治の走れメロスのストーリーについてマインドマップにまとめて、PlantUMLで出力してください。出力結果 @startmindmap !define AWESOME mindmapBackgroundColor White * 走れメロス ** 主要登場人物 *** メロス **** 無実の罪で逮捕 **** 王に誓いを立てる **** 結婚式へ向かう **** 友人セリヌンティウスに会う **** 王に戻る *** セリヌンティウス **** メロスに協力 **** 王のもとで身代わりに *** 王 **** 独裁者 **** メロスを逮捕 *
意外と知られてない、すごく効果のある文章上達法｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
文章上達法について、「大量に書け」派と「大量に読め」派の人がいます。 「ひたすら大量に文章を書け。文章上達にはそれしかない」というのは書け派の典型。 「まずはラノベを千冊読め。話はそれからだ」というのは読め派の典型。 しかし、大量に文章を書いているのに文章の下手な人はたくさんいますし、 ラノベをたくさん読んだけど面白いラノベの書けない人もたくさんいます。 これはスキル全般に言えることで、 たとえば、アメリカに二十年住んでいるのに英語がいまいちな人なんて、いくらでもいます。 「量をこなせば自ずと質に転換する」のは、もともと才能のある人間だけです。 私のような凡才は、量をこなすだけでは効率よく上達しません。 質の高い修練を大量にやってはじめて、効率よく上達するのです。 では、質の高い修練とはどういうものでしょうか？ それは、次の２つです。 (1)優れた文章のどこがどう優れているかを、文章を書く
今、ChatGPTの使い方を学ぶのは、効率が悪い？｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
今、ChatGPTの使い方を学ぶのって、効率悪くないですか？ 今のChatGPTが抱えている問題を回避するためのハックをいろいろ覚えても、そんな問題の大半は、今後のバージョンアップでどんどん克服されていっちゃうんじゃないですか？ 初期バージョンの抱えていた問題点の多くが一通り改善した後にChatGPTを使い始めた方が、無駄足を踏まずに、本当に必要なノウハウだけを、効率よく学習できるのでは？ また、今、ChatGPTの使い方のWeb記事を読んで学習しても、そこに書かれているノウハウって玉石混交じゃないですか？ １年後、２年後にその記事を読み返したとき、そこに書かれていることの大半は、重要度の低いことだったり、ピント外れだったり、意味のないことだったり、間違いだったりすることが判明することになったりしないでしょうか？ だって、それらを書いているのは、まだChatGPTの経験が浅く、理解度の低い
ChatGPTプロンプトテンプレート例文集｜入江 慎吾 🚀 生成AIでプロダクト開発
ChatGPTで文章を作成して、最後に『文章を書く時は以下のルールを忠実に守ってください。』と入力すると、自分の希望通りの文章を書いてくれます。具体的にはこんな感じです↓↓ pic.twitter.com/A4ABtkGN3u — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 19, 2023 ChatGPTで『〇〇 〇〇で検索するユーザーが思わずクリックしてしまうブログ記事のリード文を〇〇のプロ目線で書いてください」と指示すると、SEOで上位表示できるレベルの『リード文』が簡単に書けてしまう。詳しいやり方はこんな感じです↓ pic.twitter.com/e2wweMLfkr — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 22, 2023
ChatGPTプラグイン の作成方法｜npaka
1. ChatGPTプラグインの作成手順「ChatGPTプラグイン」の作成手順は、次のとおりです。 (1) APIの実装 (2) マニフェストファイルの作成 (3) OpenAPIドキュメントの作成 2. マニフェストファイルの作成2-1. マニフェストファイルの基本構成「マニフェストファイル」は、「ChatGPTプラグイン」のメタデータを記述するファイルです。APIのドメインの「/.well-known/ai-plugin.json」でホストします。 「マニフェストファイル」の基本構成は、次のとおりです。 { "schema_version": "v1", "name_for_human": "TODO Plugin", "name_for_model": "todo", "description_for_human": "Plugin for managing a TODO list.
いくらAIが便利だからって、子どもの教育データをGPTに流し込んで表を作らせようとする馬鹿教師は滅亡して欲しい｜山本一郎（やまもといちろう）
いくらAIが便利だからって、子どもの教育データをGPTに流し込んで表を作らせようとする馬鹿教師は滅亡して欲しい 確かにAIは便利なんですが、どこかの会社とのオンライン会議などのログをそのまま文字起こしにして出力し、それをGPTに食わせて要約してSLACKに流している馬鹿もいました。まあどこまでOpenAIを信頼するか（あるいは他のサービスと比べてマシと考えるか）にもよるのでしょうが、某ベンチャー企業で当方との打ち合わせのログをそのままGPT3.5に食わせて出力した議事録のサマリを送ってきたので、さっそく「何考えてんだおまえ」という話になりました。 なんでこんなことに気を使うのかというと、もちろん第一義的には私どものクライアントは潜在的にOpenAIの競合でもあるからなのですが、ただ、仮にAppleの仕事をしていた人がGoogleのAndroidOSでPixelが提供している文字起こしツール
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#2 GET STARTED 後編｜ゑぐみかるちゃあ
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからLibraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 前回のおさらいはこちら Python library｜Python ライブラリWe provide a Python library, w
GA4にユーザーIDを渡す｜na｜note
1. 目的と背景GA4はユーザースコープアナリティクスです。SDKが発行する、ga_cidから抜け出て、サービスが発行するユーザーIDベースの分析を進めていきましょう。 一番重要なメリットは（ネイティブアプリやブラウザサービス、TVデバイスといった）マルチアプリ、マルチデバイスでサービスを提供している際に、ユーザーを一意に捉えるために各デバイスで同じユーザーIDを管理、タグ発行する事です。 参照：オーディエンス、リマーケティング、User-ID > [GA4] レポート用識別子 2. 渡し方と使い方2-1. 要件の整理少し、要件を整理すると、以下のような目的を満たす必要がある。 ①GA4の標準、探究レポートをユーザーIDベースとする ②BigQueryをユーザーID毎に集計できるようにする ③GA4の標準、探究レポートのフィルターやディメンジョンとしてユーザーIDを利用できるようにする ①
そもそも東京は若い女性が住める街ではないのではないか｜ヨッピー｜note
いわゆる若年女性支援にまつわるアレコレを見ていて思ったのが、 ・困窮する若年女性をどうやって救えば良いんだ？ という部分であります。 暇空茜さんについては「行動力ハンパねえな」と思ってますけども、いかんせんネットで確認出来る情報だけではまだグレーな部分も多いですし、公金の使い方が適切であったのかどうか、公金を投入するに値する団体であり活動であるのかどうか、監査を経て白黒はっきりつけば良いなぁ、くらいに思っております。 そんなわけで当事者の方々に経緯を表しつつも、僕があれこれ述べる立場には無いなあと思っているのでちょっと置いておきます。 でもってその先の部分というか、いわゆる「困窮する若年女性をどうやって救うか」という部分なのですが、個人的には「なんで女性に限定すんだよ。性搾取される若年男性だっているじゃねーか」くらいに思っているとはいえ、今回の趣旨からちょっとズレるのでいったんこの部分につ
仕事ができない感から完全脱却してみる｜牛尾 剛
わたしは未だに自分が「仕事ができない」感がある。いや、たぶん思い込みじゃなくて、本当にそうだと思う。周りと比べても意味はないのだが、明らかにプログラミングのスピードが遅いし、ソリューションや思考の精緻さに欠ける。アメリカのテックカンパニーの人員削減が盛んだしいつ首になってもおかしくないと思う。 「向いていない」エンジニアへのあこがれアメリカで自分がしたかったことは、今度こそ胸を張って「エンジニアです」といえるようになること。何かを作れる人間になること。これは今までの人生で一度もかなっていないことだ。だから、正直なところ「向いていない」と自覚している。 だから、自分と一緒に働いているVincentに聞いてみた。彼は私よりずっと若いけど仕事をしっかりできる。私よりずっとプログラミングも素早いしロジックをよく覚えているし、複雑なリファクタリングもこなせる。 同僚の要領を得ない回答 彼にどうしたら
日本代表がスペインに勝利できた陰の、そして真の立役者｜文脈くん
日本は強い強いと言われながらなかなか世界（ヨーロッパ・南米）の強豪国に勝てなかった。その理由はさんざんいわれ尽くしてきたのだが、やはり「文化の差」が大きかった。 どんな文化かというと「マリーシア」だ。 日本にはマリーシアがなかった。逆に、ヨーロッパ（南米）のサッカーにはそれがある。いや、むしろ「溢れ」ていた。 その差が大きかった。その差は「文化の差」なので、どれほど日本のサッカー技術が向上しようとも、少しも埋まることはなかった。 ところが、その「マリーシア」がここに来て、いきなり、全く意味をなさなくなったのだ。ヨーロッパが（そして南米が）数千年をかけて築き上げてきたその文化が、たった一つのテクノロジーによって全く無効化されてしまったのである。 そのテクノロジーこそ、賢明な読者諸氏ならもうお気づきであろう「VAR（ビデオ・アシスタント・レフェリー）」である。ぼくの記憶が確かならば、VARはア
ITエンジニアと年齢の壁：50代、60代ITエンジニアの転職の萌芽｜久松剛／IT百物語の蒐集家
35歳ITエンジニア定年説は2000年代中盤に言われていたものですが、それは既に過去のものになりました。2022年現在では40代での転職は問題なくできる企業が増えています。2010年代はまだ「年齢は35歳以下まで、転職回数は次で3回まで、一社当たり在籍年数は1年以上」という隠れ要件を持っていた企業が多かったのですが、人手不足やスキル要件の高まりによりここ数年で大幅に緩和されました。 2010年代中盤、まだ世間を席巻していた35歳ITエンジニア定年説を信じ、「これを最後の転職だと思って来ました」と語るミドルには当時の職場で何名かお会いしました。しかし2022年に振り返るとその全員が40歳を越えて新天地に転職しました。 候補者目線で言うと、現在も尚30代以下に拘っている企業は、年齢ベースの偏見が強いと思って良いでしょうし、無理に入ったとしてツラい思いをすることが予想されるため、「先に変な会社に
働きながら情報系の大学院を修了した｜父
2022年9月末で北陸先端科学技術大学院大学の博士前期課程を修了し、修士（情報科学）が授与された。働きながら通い始めて丸3年かかった。 学位記。大変だったので嬉しい…とても大変だったので学位記が届いたときは万感の思いだった。ただ、このエントリを書いたのは「すげえだろ」とかそういうのとはどちらかと言えば真逆の感情で、僕の修士課程がどのくらい低空飛行でどのくらい誰にでもできることなのかを詳らかにして同じような境遇の人を鼓舞することが目的だ。そのために敢えてみっともない、見栄を張りたいなら書く必要のない恥まで含めてある。学位というものに一抹の未練がある人は是非読んで欲しい。 筆者について進学時36歳、修了時39歳。 職業はソフトウェアエンジニア。2児の父。4流大の文学部卒。 暇な人は過去のエントリに詳しいが、別に読まなくても構わない。 入学まで僕が大学院進学を決意したのは元同僚で友人のさのたけと
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