安野さんの支持者は高所得者が多いという見解から見る安野さんの選挙中の弱さ｜ゆい
被選挙権後はじめての都知事選/有権してはじめての都知事選 ファンから見た安野たかひろ得票率の分析@データ分析する前の推測編 反応は直接twitter @rink_uiまでおねがいします 事実誤認があったので一部修正しております はじめまして。ゆいです。 大学生です。 安野さんのポスターボランティアを少々してました。 ひじょ〜〜にめんどくさいオタクでして、それはもう思いつく限り安野さんの得票を伸ばせる行為をするために奔走した17日間でしたが、同時に引用で批判して安野さんからいいね貰って困惑したことがございます。 おそらくフォームも含めると1番変更提案の文字数が多い人物だったのではないかなと猛省しております。 ファンにもアンチにも受け入れ難い、また文系でもないのでまとまりのない駄文が続くことを前提にお読みいただければ幸いです。 さて、都知事選後面白い分析がでました。 都知事選、安野たかひろの得
【都知事選2024】チーム安野の選挙戦を振り返って〜メンバーのKPTを公開〜｜#安野たかひろ 事務所（公式）
七夕の夜、小池知事の当選確実が報じられた後、あいさつする安野さん。「素直に悔しい」「本当に意味のある成果」「日本の政治を変えていきましょう」。誠実な人柄であふれていました。 そして、短冊の願い事を見て改めて感じました。 いいチームですね。#安野たかひろ https://t.co/8LVzKlqRLq pic.twitter.com/cpvyotLAv1 — 山本浩資@サンデー毎日編集次長 (@KosukeYAMAchan) July 8, 2024 ▲会の終盤には記者さんにもお越しいただけました 今回の記事では、7月7日の振り返り会でそれぞれのメンバーが発表したKPT（Keep/Problem/Try）を公開いたします！メンバーの熱い思いが結集した結果、振り返りの分量は文字数にして3万字超え、項目は518にものぼりました。 このnoteではその内容をギュッと凝縮して、お伝えいたします！
【東京都知事選挙】安野たかひろを都政に！｜安野たかひろ
いよいよ明日、決戦の日、東京都知事選の投開票日を迎えます。 まずはここまで私と一緒に走ってきてくださったボランティアスタッフの皆さん、応援してくださった皆さんに、最大級の感謝と敬意をお伝えさせてください。 ６月６日に出馬会見をした時には、「政治経験がないくせに、無謀な戦いだ」と言われました。最初は、都内14000か所にあるポスター掲示板に、自分ひとりで貼りにいこうと思っていました。 ただ、「東京は、もっとよくなる。もっとワクワクできる街になる」という思いは、誰よりも強い自負がありました。 まず集まってくれたのは、私の東大時代の友人たちと、私が創業した２つの技術系企業で出逢った仲間たちでした。中高時代からの友人や、新卒で入社したコンサルティング企業・BCGの先輩・同僚も集結しました。さらに、経産省のIT人材支援「未踏」メンバーのエンジニアたちが、強力な技術サポートをしてくれることになりました
【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
【都知事選2024】AIによるマニフェストへの質疑応答システム「AIあんの」の裏側を公開します！｜Jun Ito
安野たかひろ事務所 技術チームリーダーの伊藤です。 安野は大学時代の友人で、彼が今回の選挙戦で実現しようとしている、老若男女の意見を募り、誰も取り残さないことを旨とする選挙活動・民主主義の形に共感し、ぜひ力になりたいと思いPdM・エンジニアとして手伝いをしております！ この記事では、先日公開になった「AIあんの」のシステムについて、技術者の観点から、実現しようとしている状態と、技術的な裏側について解説してみようと思います。 AIあんのとはAIあんのは、安野たかひろの政策を学習したAI応答システムが、本人のアバターと声色によって、Youtube Liveと電話という2つの経路で、みなさまのご意見やご質問に回答するシステムです。 配信でAIあんのに質問したい場合は、以下からアクセスしてみてください。 （URLは変更になる場合があります。その際はアカウントから配信を探してみてください。） また電
GitHub Actionsで実現する高度なイシュー管理: 安野たかひろ都知事選マニフェストリポジトリの自動化ワークフロー解説 - Sun wood AI labs.2
ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています： 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
エンジニア兼作家が東京都知事選挙の出馬表明記者会見をした会見全文｜安野たかひろ
昨日、都庁にて出馬表明記者会見を行いました。会見の全文を文字起こししたものを公開いたします。 会見全文本日は大変お忙しい中、急な呼びかけにもかかわらずお集まりいただきありがとうございます。 私、安野たかひろは、7/7に行われる東京都知事選挙に立候補いたします。本日は１）私が出馬に至った理由２）注力したい政策３）選挙期間中に行う３つの日本初のキャンペーンについてお話させていただきます。 自己紹介まず簡単に自己紹介をさせてください。私はこれまでに、３つの職業を経験してきました。１つはソフトウェアエンジニア、AIに関するエンジニアをしていました。２つ目は起業家です。AIスタートアップの経営者として、ユーザーにプロダクトの提供をしてきました。３つ目は作家です。主にSF、サイエンスフィクションを書いています。いくつもの職業をばらばらと経験してきたように感じる方もいらっしゃるかもしれませんが、実際には
安野貴博 - Wikipedia
安野 貴博（あんの たかひろ、1990年 -）は、日本のSF作家、起業家、AIエンジニア。日本SF作家クラブ会員[1]。 経歴[編集] 東京都出身[1]。開成高等学校卒業[2]。東京大学工学部で松尾豊教授の研究室（松尾研）に所属[3]。AIや機械学習を学ぶ。 2012年、サンフランシスコのデザイン会社、ビートラックスにてインターンを行う。 2014年、ボストン・コンサルティング・グループ入社[4]。2015年、未踏スーパークリエータに認定[5]。担当プロジェクトマネージャーは石黒浩[6]。 2015年、Pepper（ロボット）と人間のお笑いコンビ「ペッパーズ」としてM-1グランプリ出場[1]、2年連続1回戦突破[7][8]。 2016年、AIチャットボットの株式会社BEDORE（現PKSHA Workplace）を創業[9][10]。セブン&アイ・ホールディングス[11]や日本経済新聞社[
Takahiro Anno
作家、連続起業家、エンジニア。技術と物語を主なテーマに、AIに関する作品の制作やスタートアップの創業を行なっている。合同会社機械経営代表。東京大学工学部松尾研究室卒。AIテクノスリラー小説「サーキット・スイッチャー」が第9回ハヤカワSFコンテストで優秀賞を受賞しデビュー。チャットボットソリューションの株式会社BEDORE（現PKSHA Communication）の代表取締役を務めたのち、2018年にリーガルテックのMNTSQを共同創業。英Royal College of Artにて準修士。M-1グランプリ2回戦敗退。 サーキット・スイッチャー 早川書房, 2022 人の手を一切介さない”完全自動運転車”が急速に普及した2029年の日本。自動運転アルゴリズムを開発する企業、サイモン・テクノロジーズ社の代表・坂本義晴は、ある日仕事場の自動運転車内で襲われ拘束された。「ムカッラフ」を名乗る謎の
エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと｜Anno Takahiro
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1）AI読者モニター：書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜！ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
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Experiment Tokyo: 実験東京
Amazon.co.jp: サーキット・スイッチャー: 安野貴博 (著), Rey.Hori (イラスト): 本