2025年08月16日23:00 【永久保存版】おんJ民が厳選した有能サイト大全 Tweet 1: 名無しさん＠おーぷん 25/08/16(土) 14:36:53 ID:Ey0G ノイズレスサーチ 邪魔なサイトを除外してGoogle検索できる検索エンジン http://pasokatu.com/nsearch 49%OFF 3: 名無しさん＠おーぷん 25/08/16(土) 14:37:40 ID:Ey0G 幻想世界神話辞典 世界のいろんな神話とか神の名前とかが載ってるサイト https://jiten.info/ 26: 名無しさん＠おーぷん 25/08/16(土) 14:48:48 ID:oBLr >>3 27周年とか凄いわね 5: 名無しさん＠おーぷん 25/08/16(土) 14:39:47 ID:gHmi 暇潰しに使えるサイトでいい？ 6: 名無しさん＠おーぷん 25/08/16

・要件定義 成果物は「経営者が参画する要求品質の確保」に記述されている 表4．3「役割分担と成果物例」にならい分類・表示している。 方向性と計画についてはこちら

総合コンサルに入社したねこ @MOJITOmojo1 @rii2022_ 確かにファームの文化や個人のスタイル、私のその時の状況等の要素が多分に含まれたうえでの指摘なので、全部が全部この通りに！というものではないですね。 当時は右も左も分からなかったので全部言われるがままに従ってましたが… 2025-07-22 21:34:00

amazonの出したIDE「kiro」がめちゃくちゃ未来だったのでClaude Codeユーザーの人はみんな一度試してみてほしい どうもこんにちは、昨日AmazonがVS CodeベースのIDEである「kiro」をリリースしました この分野ではcursorやWindsurf、アドオンですがClaude Codeなど様々な選択肢があります そんな中であえてAmazonが出してきたIDEのコンセプトは Vibe coding ……ではなく、 Viable Code だそうです 細かい説明は公式HPを見てもらうとして、他との違いは 「仕様書駆動開発」 を明確に打ち出している点です AIとのコーディングは難しい 特にClaude Codeを弄り倒している人なら常々感じてると思いますが、AIに適切な指示を与えて適切な作業をしてもらうのは非常に難しいです それを解決しようとみんな「sowで書いて」だっ

前提 この記事は2025/7/11時点での動作や公開情報を私なりにまとめたものとなります。 正確な情報はご自身でご確認もしくはMicrosoftへお問い合わせください！ 2025/07/15 追記 公式の情報（ブログ）が公開されました。詳しくは以下リンク先をご参照ください。 "memory data is discoverable through Microsoft Purview eDiscovery when needed." とありますので、あまり変なことを覚えさせないようにしましょう。 🧠 Copilotメモリ（個人用設定）とは？ 概要 ユーザーとの会話を覚えて、同僚になってくれます！ ChatGPTなどには以前からある機能でしたが、Microsoft 365 Copilotにもついに実装されました。 あなたの仕事のこと、会社のこと、プライベートなことでも、なんでも理解してくれま

「つぎの一歩が見つかる、気づきと学びの場」 Forkwell Library シリーズ 第98弾 これまで Forkwell のイベントで登壇されたエキスパートの方々は、先達が記した書籍から「気づき」を得て実践し、振り返り、再現性のある「学び」として身に付けていく中で、実績を築いてこられました。 …

生成 AI を検索体験に組み込みたい──そう考えたとき、RAGをゼロから実装するのは意外と骨が折れます。 埋め込みモデルの選定や大量ドキュメントのベクトル化バッチ、スケーリングするベクトル DB の運用、生成モデルへ渡すコンテキストの最適化など、工程が多岐にわたり運用負荷も高くなるためです。 Google Cloud が提供する Vertex AI Search を使えば、データの取り込みからインデックス生成、質問応答までをフルマネージドで任せられるため、開発者はフロントエンド設計やドメイン知識の整理に集中できます。 この記事では実際に触ってみて感じた便利さを軸に Vertex AI Search について語っていきます。 Vertex AI Search とは？ Vertex AI Search は、Google Cloud が提供する構造化／非構造化データを横断して検索・要約・質問応答

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お疲れさまです。とーちです。 皆さんの会社では社内勉強会をやったりしていますか？ 業務都合等もあって勉強会に参加できない人もいると思いますが、そういった方にも勉強会の内容は共有したいですよね。また、勉強会後に個人的に復習したいなというケースもあるかなと思います。 こういった勉強会の内容の共有をするためにNotebookLMを使うのがいいかもと思ったので、今日はその内容を共有しようと思います。 前提条件 前提としてGoogle Workspaceを使っている環境を想定しています。 Google Workspaceのプランごとの比較表を見る限りでは今回ご紹介する内容なら Business Standard プラン以上であれば試せると思いますが、筆者が試した環境はEnterpriseプラン環境である点をご承知おきください。 勉強会の内容はMeetで録画・文字起こし オンラインでもオフラインでも勉

はじめに 昨今、AI の進化により、様々な分野での応用が進んでいます。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、RAG( Retrieval-Augmented Generation)が注目されています。RAG は、情報検索と生成を組み合わせた手法であり、特に大規模言語モデル(LLM)と組み合わせることで、その性能を大幅に向上させることができます。 また、NativeRAG や GraphRAG, AgentRAG などさまざまな RAG のバリエーションが登場しており、これらは特定のユースケースやデータセットに対して最適化されています。 今回は、RAG の基本的な概念から、RAG のプロジェクトの進め方、精度向上の方法に至るまで詳しく解説します。 みなさんの GenAI Application の開発に役立てていただければ幸いです。 本記事は 5 万文字を超える大作となっております。 お時

はじめにChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの方が業務改善への活用に関心をお持ちのことと思います。 しかし、個人レベルでの活用は進んでも、チームや組織全体での業務改善となると、期待したほどの成果が得られていないケースも少なくないのではないでしょうか？ 本稿では、私自身が直近で携わった複数の生成AI活用プロジェクトの経験をもとに、業務改善を進める上でのポイントや注意点を備忘録としてまとめました。 基本的な内容も含まれますが、実践に基づいた観点から整理していますので、これから取り組む方、すでに取り組んでいるが課題を感じている方のご参考になれば幸いです。 生成AIを活用した業務改善に興味がある人はまず30分お話してみませんか？ 以下のフォームにご回答いただいた方と生成AIを活用した業務改善についてお話する時間を設けれればと思います。 また、フォームに回答した方には私が業務改善の

急速に進化する大規模言語モデル（LLM）を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、Jupyter Notebookやクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせないTransformerの仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、RAG（検索拡張生成）といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチでLLMを学びたい読者に最適な一冊です。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部　言語モデルの理解 1章　入門大規模言語モデル 1.1　言語AIとは？ 1.2　言語AIの近年の歴史 1.2.1　Bag-of-Wordsによる言語の表現 1.2.2　埋め込みによる言語の表現 1.2.3　埋め込みの種類 1.2.4　注意機構による文脈

近年、ドキュメントなどの内容を効率的に理解し、活用するツールへのニーズが高まっている。 そうした中で注目されているのが、グーグルが提供しているAIツール「NotebookLM」（ノートブックエルエム）だ。 NotebookLMでできることは多岐にわたる。今回は基本的な使い方を解説する。 なお、NotebookLMは無料で使える。ただし、詳細は後述するが、機能や分析できる語彙数が多い「NotebookLM Plus」を使うには、企業向けでは「Google Workspace Business Standard」以上のエディション、個人向けでは「Google One AI プレミアム」（月額2900円）の契約が必要になる。 まず回答に必要な「ソース」をアップNotebookLMの基本的な使い方は非常にシンプルだ。まずはNotebookLM（https://notebooklm.google.c

たまにお客様から「お店でお酒を出すのって、何か免許はいるんですか？」とか「夜の１２時をこえてお酒を出すのって風営法はどう関係しているんですか？」とか「お店を出すのに調理師免許がいるんですよね」とかって質問をされることがあるのですが、実は、日本では、「食品衛生責任者」という資格を持っているだけで小さい飲食店は始められます。この「小さい」ですが、店内で店員の数とお客様を足してその数が３０人までのことです。 ちなみに、僕がやっているbar bossaは席数は１８席で、働いているのは僕１人だけなので、食品衛生責任者の資格だけで大丈夫です。これで２４時間、お酒も出せますし、焼き肉も刺身も出せます。 店内での店員数とお客様の数が３０人以上の場合は防火管理者というのが必要です。 どちらも講習を受けるだけです。テストもないです。 食品衛生責任者というのは、保健所に連絡して、「今度、飲食店を渋谷でやろうと思

「情報の整理や把握が爆速になる」と話題のAIメモツール「NotebookLM」。DeNAの南場智子会長が利用しているとして話題になった他、昨今ではワークマンなど企業での導入も進みつつある。4月末には、AIに参照させた情報を日本語音声によるポッドキャスト形式で出力する機能も追加され、さらに利便性を増した。 ただヘビーに使うほど面倒だと感じてくるのが、情報を読み込ませる作業だ。不便を感じる人は他にもいるようで、Chrome Webストアには情報源の導入を便利にするブラウザ拡張がいくつか存在する。 最近話題　NotebookLMって何？ NotebookLMは「ノートブック」という画面上で、任意のテキストやテキストファイル、PDF、音声ファイル、Googleドキュメント、Googleスライド、Web記事やWebサイトのURL、YouTube動画など、ユーザーが読み込ませた情報を「ソース」として指

Gemini 2.5 Pro vs NotebookLM：論文・資料読解、どっちを使うべき？ 使い分けガイド 【2025年5月版】 GoogleのAI、Gemini 2.5 ProとNotebookLMは、どちらも非常に強力なツールですが、得意なことや設計思想が異なります。特に論文や専門的な資料を読む際に、どちらを選べばよいか迷うかもしれません。この記事では、両者の特徴を比較し、あなたの目的に合った最適な使い方を解説します。 最初に結論NotebookLM (Gemini 2.5 Flash搭載): あなたがアップロードした資料（論文PDF、Googleドキュメント、ウェブページ、YouTube動画など）の内容だけに忠実に、要約や質疑応答をしてほしい場合に特化したツールです。情報の正確性と出典の明確さ（グラウンディング）が最優先される場合に強力です。一度資料を読み込ませれば、後でアプリに戻