デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
何気ない人種差別#1｜「STFU!」に見るマイクロアグレッション｜北村花
マイクロアグレッション（英語: Microaggression）とは、何気ない日常の中で行われる言動に現れる偏見や差別に基づく見下しや侮辱のこと。 マイクロアグレッションとは何であるかということを知ってもらうために、まずはRINA SAWAYAMA「STFU!」のMVの冒頭部分を見てほしい。（⚠️1:36あたりから急に音が大きくなるので注意） 日本語字幕がないので、以下に冒頭のシーンの和訳を載せる。所々間違っているかもしれないがご容赦頂きたい。（和訳がいらない人は読み飛ばしてもらって構いません。） （RINAをA、白人男性をBとする） B:じゃあ...君は歌手なの？ A:まぁね B:そうなんだ！いや、君を見ても、僕はなんていうか、気づかなかったよ。（鼻で笑う）君が英語で歌うとは驚きだな。 A:私はここで育ってて... B:（言葉を遮り）わぁ、これ大好きだ（寿司を突き刺す） まさにホンモノっ
メトリックスを見るときは事業の全体感を把握するのって大事だよね、というお話し｜yoshihiko_tochinai
10XでRetail Strategy & Operationsの本部長をしている栃内（Tottiと呼ばれてます）です。 まずは簡単な自己紹介を。 10年弱コンサルティング業界でキャリアを積み、その後Amazonの消費財事業部で日本における品揃え戦略の責任者、Amazon FreshでHead of SCMを経て、2021年11月に10Xに参画しました。現在は小売パートナー様のEC事業を伸ばすための戦略立案や、店舗や倉庫などのオペレーションを構築する部門を組成しリードしています。 この記事は10X創業6周年アドベントカレンダーの20日目の記事になります。 昨日はデータサイエンス&エンジニアリング部の谷口さんが、「10Xで一人目のデータサイエンティストの奮闘記」という記事を公開しています！ はじめに新卒のときの会計事務所の世界では、あまり事業成長のためのメトリックス（事業指標）ということを意
「Product Operation」という職種について調べてみた｜kan@EXPLAZA取締役
ちなみに今の会社でもそうなんだけど、プロダクトオペレーションという開発とオペレーションを切り離したチームもあるよ！（YoutubeとかGoogle）この記事の中で言うPMMに近いかも。コンプライアンス系チームとのやり取りも含めてたりする！PdMは完全に機能開発に専念してる☺️ — ちき🇸🇬 (@chikitam_) January 7, 2021 そこで今回は Product Operation という職種のミッションや業務内容について調べてみたいと思います。 Google Scholar で論文をあたってみようと思ったんですが、まだ全然まとめられてないので Google で拾っていく事にしました。本当は公平な立場からまとめられた論文とかあたれると良いんだけどな ... そんだけ新しい職種なんでしょう、きっと。 では、れっつごー。 Product Operation とはどんなもの？P
「理論」と「テクノロジー」で日本から達成するセールスイネーブルメント - CTOが語るSALESCORE その1｜Katsuma Narisawa
SALESCORE株式会社CTOの成澤です。 先日、資金調達のプレスリリースを公表させて頂きました！（やや時間が経ってしまいましたが…） 今まで開発サイドからは積極的な広報をしていませんでしたが、資金調達のリリースにあわせて開発コンセプトやSALESCOREを取り巻く様々なトピックについて書いてみます。 手前味噌ですが、なかなか面白い開発内容になってるかなと本気で思ってますので、興味をもって頂けた方はぜひご連絡ください！ 第一部は「営業？ノルマとかしんどそう。自分には関係ないわ…」という方向けの「最新のセールステックは結構面白いよ！」という記事になります。少しでも興味でた方、どうぞお読みください！ レガシーで泥臭い「営業」は、本当に必要なのか？弊社SALESCOREは、営業組織向けのBtoB SaaSを提供しています。 世間一般的に「営業」にネガティブな印象を持つ人は一定多いと考えています
グーグルの大規模言語モデルPaLMのGoogle Colabにおける使い方｜Masayuki Abe
グーグルのPaLM APIのウェイトリストに登録しており、使えるようになりました。今回は、Google ColabでもPaLMを使うことができるので紹介していきます。Colab MagicというPaLMに対するコマンドが用意されております。 最初に、Google Colabで実行するコードです。AIxxxxxxxxxxxxxxは、PaLM API Keyを取得して記載してください。 %pip install -q google-generativeai %load_ext google.generativeai.notebook %env GOOGLE_API_KEY=AIxxxxxxxxxxxxxxx 上記コードは、Google Colabで使用するときのおまじないと考えてください。 PaLM API Keyの取得方法については、以前書いた記事が参考になります。 これで、Google C
『『アイドル』の異様さの評価』の異様さの評価 ~『アイドル』のラップパートについて~｜ちゃお
これを書くためにnoteを始めたので体裁が見にくい場合が大いにあると思われます。ご容赦ください。 このnoteはさぎし氏の押韻論を、主に『YOASOBI『アイドル』の異様さの評価＋常識外れの英語歌詞の問題について』と『補足記事：YOASOBI『アイドル』の英語歌詞の比較検討』を取り立てて批判した文章になります。彼の押韻の分析の仕方に問題があることは本人にTwitterで直接指摘したことはあったのですが、聞く耳を持たれなかったし、何より彼の評論を読んでアーティストらが韻(ひいては音楽)に対して窮屈な思想を持ってほしくないので執筆しました。 また、歌詞論や音楽評論の方々、YOASOBIなどのJ-popが好きな方々、HipHopが好きな方々に届けばいいなと思います(この評論で何かしらの楽曲を攻撃することはないので安心してもらっていいです)。 さぎし氏の押韻論について 読者の方々はもう既に聴いてら
AIを学ぶのに必要な最低限の数学の知識は5つだけ!｜shi3z
最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘
Wolfram氏によるChatGPTの仕組みと機能に関する解説について｜IT navi
数式処理システムのMathematicaや質問応答システムのWolfram Alphaを開発したStephen Wolfram氏が「What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?」（ChatGPTは何をしていて、なぜそれがうまく機能するのか？）と題するブログ記事を発表しました。 この記事は、とても分かりやすい言葉で、沢山例を挙げて詳しく説明していますので、ChatGPTの仕組みを理解したいと思っている人には必読の記事だと思います。 ブラウザの翻訳機能を利用して日本語で読むこともできますが、易しい言葉で書かれた文章であるにも関わらず、これを完全に理解するのは簡単なことではありません。 前半は大規模言語モデル、ニューラルネットワーク、Transformerなどの仕組みについて相当詳しく説明しており、後半はChatGPTに関するWolfram氏独自の解
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！｜maKunugi
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回
生産性を圧倒的に向上できるオススメChatGPTプラグイン3選｜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」
新しくリリースされたChatGPTプラグインを使うことで、世界中の最新ニュースや研究論文を効率的に知ることができたり、高度なSEO分析、高クオリティな画像生成AIのプロンプトを自動で生成、動画の自動生成などなど、今までChatGPT単体ではできなかったことが簡単に実現可能になっている。 ここではそんな便利なChatGPTプラグインの中でも、特に業務効率化に役立つプラグインを3つ紹介する。 基礎）ChatGPTプラグインの導入方法Chat GPTプラグインを使用できるのは、現時点では有料版のChatGPT Plusを利用している方限定になっている。 実際にプラグインの導入方法と使用方法について解説する。 すでにこの方法はご存知という方はこのセクションはスキップして頂いて結構だ。 ChatGPT Plusに登録している状態で、画面左下にあるSettingsのBeta featuresからPlu
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(
エンジニアバブルとは何だったのか｜久松剛／IT百物語の蒐集家
今回はエンジニアバブルの背景を整理することで、また大なり小なり起きるであろうバブルに備えることを目的としてまとめます。 有料設定していますが、最後まで無料でお読みいただけます。もしよければ投げ銭感覚で応援をお願い致します。 エンジニアバブルとは何かIT業界では新興の業界ということもあり、大小のバブルが発生しやすい特徴があります。この20数年の日本国内を振り返っても下記のようなものがありました。 ITバブル（1999-2000年） クラウドバブル（2010年前後） ソーシャルゲームバブル（2010年代前半） AIバブル（現在） このコンテンツで言うエンジニアバブルとは、プログラマを中心としたエンジニアが売り手市場となり、待遇が右肩上がりで提示されやすい状況を指します。エンジニアバブルでは求人倍率が上昇し、即戦力採用が活発化しました。提示年収が現年収比 1.25倍を超えたりすることも多々ありま
とにかく日本の住所のヤバさをもっと知るべきだと思います｜inuro
「住所の揺らぎ程度のことにAIを使いたいだとかデジタル音痴」だの「住所の正規化なんてExcelで2時間あれば作れそう」だの、たいへんフットワークの軽やかな言説の数々に、位置情報界隈のみならず住所の正規化や名寄せに少しでも関わったことのあるエンジニアが総立ちでマサカリを投げていたのも記憶に新しい今日この頃ですが（2023年6月6日）、この手の騒動は周期的に起こってる印象です。 ということはつまり いつまで経っても解消されない、解決が困難な課題である その困難さが界隈以外に共有されていない であるわけで、その都度Twitterにトリビアが投下されてはTLが賑わい華やかではありますが、そろそろ自分の整理としてもどれだけ日本の住所システムがカオスで、その計算機的な処理がいかに困難かをメモっておこうかと思いました。 なおこの件については既にQiitaにGeoloniaの宮内さんが鼻血の出そうな良エン
オープンソースビジネスの挑戦と現実｜Rui Ueyama
いい感じのオープンソース・ソフトウェアを書いて、それを元に起業することを考えてみたことがある人は結構いるようだ。実際に僕はここ1年半ほど、自作のオープンソース・ソフトウェアを元にビジネスを立ち上げようと試行錯誤してきた。その経験についてここでシェアしてみようと思う。 あらすじ薄々予期していたことではあったけれど、結論から言うと、そんなにはうまくいかなかった話ということになる。要点をまとめると次の通りだ。 「moldリンカ」というオープンソースのツールを開発して、それを元にビジネスを行おうとしていた そこそこ稼ぐことはできたものの、大きなリターンを得るのは難しかった ほとんどの企業はオープンソースを大々的に活用していても「無料のソフトウェア」にはお金を払うつもりはないし、払いたくても社内制度上できない 大きなリターンを得たいのならば、自作のオープンソース・ソフトウェアを元にサービスを立ち上げ
何もしないことの正義──岡田索雲「アンチマン」感想｜ンジャメナ
2023年6月2日に公開された岡田索雲の漫画「アンチマン」が話題を呼んでいる。非常に良い作品で、読んでいろいろ思ったことがあったので、書く。以下ネタバレなので、未読なら先に作品（短編なのですぐ読める）を読んでほしい。 ◆紹介文によるミスリード 漫画が公開された「Webアクション」には、おそらく担当編集によって書かれたであろう、以下のような紹介文が掲載されている。 父親を介護しながら食品会社に勤務する溝口。彼は、日常で蓄積した鬱憤を“ある方法”で発散していた……。『ようきなやつら』の岡田索雲が描く、アンチの哀歌。 本編を読んだなら、これが巧妙なミスリードであることがわかるはずだ。この紹介文を読み、冒頭をボーっと読んでいると、溝口は「日常の鬱憤を〝女性への（広義の）暴力〟で発散している」男という風に読めなくもない。また、たとえ紹介文を読んでいなくとも、この漫画の前半部分には、ネット上に跋扈する
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
テレビ東京『出没！アド街ック天国』からの失礼な依頼に関して（2023/6/1追記〉｜渡辺豪
※2023/6/1追記。番組担当者から謝罪の連絡を頂戴しました。本稿はもとより個人を指弾する目的ではなく、テレビ制作における外部協力者が受ける不条理を実例を持って示すことが目的でしたので、謝罪の有無にかかわらず、すでに私の目的は達しています。加えて、今回頂戴した謝罪はこちら恐縮するほど丁重なもので、その意味でもこの記事を元にして、関係者および第三者に迷惑が及ぶことを望まないことを再確認します。一部の週刊誌から取材の打診を受けていますが、すべて断っています。これらの理由から、この記事を非公開しても構わないのですが、そのことによって余計な憶測を生むことはさらに避けたいと思いますので、まずは残す判断とします。本文の繰り返しですが、現場で汗水を流している方にはエールを送ります。 2023年5月20日に江東区の東陽町が特集され、私は視聴しませんでしたが、SNSなどで知る限り、洲崎パラダイスも紹介され
エンジニアの稼働率を上げれば上げるほど機能リリースが遅くなっていく｜mtx2s
組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ
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森奈津子先生がColabo叩きで炎上している件｜渡辺直弼
