NotebookLMが取り込んだソースを解答に活かしてくれないこともあります。ソースデータの文書構成が原因となるケースの場合、Geminiの活用もオススメです。 NotebookLMのソースとしてNotionからエクスポートしたFAQ用文書を取り込むことがあります。多くの場合はNotebookLMによって回答用ソースとして選択されますが、選択されないケースも存在します。 選択されないケースの主な原因として、以下の3つが考えられます。 質問と回答の組み合わせに論理的な関連性がない エクスポートした際のフォーマットの問題により、日本語の文章として適切な形式になっていない 記号やマークアップが多すぎるため、文章としての解釈ができていない これらの問題は、NotebookLMにソースを取り込んだ後、各ソースを選択して表示されるテキストを確認することで発見できるでしょう。 では、これらの問題をどのよ

こんにちは、編集部 石川です。 空前のAIブームですね……とかわざわざ言うのも恥ずかしいくらいのAIブームです。僕もChatGPTに猫のドット絵を描いてもらったり、犬のドット絵を書いてもらったりと、生活の様々なシーンで活用しています。 あまりにかわいかったので見てほしかっただけ というわけで読者の皆様も日々AIを使ったり使わなかったり、仕事を奪われたり奪われなかったりされていると思います。 でもなんか、もうちょっとな……こう、痒い所に手が届く感じの回答が欲しいんだよな……。って思うこと、ありません？ それもこっちが質問の仕方を工夫するとかじゃなくて、適当に質問したらパッと答えてほしい。 そんなあなたのためのAIアシスタントを公開します。 Ｚくん（デイリーポータルＺ） ChatGPTのアカウントを持っていれば誰でも使えます。無料ユーザーでもOKです。 使用例１：おすすめの情報をきく デイリー

誰かの何かの行いに対して、至らない点が気になってしまうことは誰でもある。 たとえば、ソフトウェアの不具合を報告してくれた時に、「正直もう少し事象を整理したり原因の切り分けをして伝えてほしいな」と感じてしまったとか。不具合を見つけいち早く報告してくれたこと自体は素晴らしくて感謝すべきなのに、至らなかった点の方が気になって指摘してしまったりする。 何かの提案の内容がそこまでよくなかった時なども同じ。"よくなかった" という結果に目が行ってしまって、たたき台を作って準備してくれたことや提案してくれたことに対するリアクションが希薄化してしまったりする。 相手の行いのよかったところとよくなかったところを無意識のうちに "平均" した印象で評価してしまいがちなのだと思う。よくなかったところは目立って印象に残りやすいので当然と言えば当然である。 先の例で言えば、まずは「報告してくれてありがとうございます

蒙古タンメン中本というラーメン屋がある。「辛うまラーメン日本一」のキャッチコピーで有名なラーメン屋だ。カップラーメンにもなっており、その辛さとうまさにファンが多い。 看板商品は「蒙古タンメン」というラーメンでこれも辛いのだが、これを上回る「北極ラーメン」がある。これは北極ラーメンに戦いを挑む男の物語である。

こんにちわ。組織開発 がミッションの人事グループ・組織開発室に所属しているてぃーびーです。 リモートワークにおいてテキストコミュニケーションは欠かせません。テキストコミュニケーションは簡潔なやりとりが理想ではありますが、場合によって複雑な内容になり、1つの文章に複数の観点が混ざることがあります。そういった際に、シンプルに返信しただけでは、どの話題に対する返信なのか把握しにくくなることがあります。 こういった際には、返信元となる文章を引用しつつ、どの話題に対してコメントしているのか明示しつつ返信する方法があります。これによって、読み手が話題の取り違えをする可能性が下がりますし、話題を把握するための認知コストも下がります。 返信している本人はどの観点について返信しているのかは理解しているわけですが、返信を読む相手は明示してもらえないと返信内容の文脈から読み取る必要がでてくるわけです。 やりとり

人工知能(AI)は、検索エンジンやレコメンデーションシステム、医療分野の高度な診断ツールなど、私たちの日常生活の重要な一部となっています。しかし、AIモデルが複雑化するにつれ、意思決定プロセスが不透明となり、人間にとって解釈しにくい「ブラックボックス」化が進んでいます。このブログ記事では、ブラックボックスAIの概念を深掘りし、これらのシステムをより透明性の高いものにする方法を探ります。 ブラックボックスAIとは、入力から出力までのプロセスが明確に理解できないシステムを指します。これらのAIモデルを駆動するアルゴリズムは複雑な数学的計算を含んでおり、人間にとって解読が困難です。このような透明性の欠如は、信頼性、説明責任、倫理的な意思決定に関する問題を引き起こす可能性があります。 Black Box AIのリスク。 説明可能性の欠如: 意思決定のプロセスが理解できないため、システムを信頼するこ

皆様、こんにちは。今日は、近年のテクノロジー業界で注目を集めている二つの思想、効果的加速主義（e/acc）と効果的利他主義（EA）について深掘りします。これらの思想は、人工知能（AI）の未来や、その開発における倫理的、哲学的アプローチに大きな影響を与えています。 特に2023年11月に起こったOpenAIのサム・アルトマンCEOの解任と復職の騒動は、これらの思想の対立が組織内部の意思決定にどのように影響を及ぼすかを示す重要な事例となりました。この騒動は、AIの安全性、技術進歩の速度、そしてそれらをどのように社会的、倫理的な文脈でバランスさせるかという深い問いを提起しています。 本記事では、効果的加速主義と効果的利他主義の背景、それらの思想がOpenAI内の出来事にどのように影響を与えたか、そしてこれらの思想がAI開発の未来にどのような意味を持つかについて、詳細に解説していきます。また、これ

結論1（最後に結論2があります） 私が行き着いた結論は 経営層とマネジメント層こそ筋トレをやるべき という見解です。（あくまでも書評内での） そして、このブログの全てを読む時間がない方へ1文でブログ内容のまとめをお伝えします。 「 筋トレと有酸素運動を行い、メンタルを鍛えて、会社では相手の立場になり、仕事（タスク）と人を区別してものを評価できる人間を目指そう 」 そして、私が気に入ったこの本での名言は「 メンバーは管理しないで支援をする 」です。 あらかじめお伝えしておくと、今回は元Google社員さん（ピョートル・フェリクス・グジバチ氏著）が出したの本の書評になります。 「心理的安全性-最強の教科書」 すみません。ブログのタイトルだけ見ると筋トレの話に聞こえますが、これはチーム評価の話になります。 どう個性を生かして、どうチーム作りを上手くしていくのか、本書の冒頭部分から中盤までを抜き取

コーヒー本来のうまみとは。問われると首をかしげてしまいませんか？　ダイドードリンコの言うところによると「コク豊かでほのかにフルーティーな味わい」。へえ～。 ダイドードリンコは販売中の「ダイドーブレンド うまみブレンド」をリニューアルし、2月20日から発売します。185g缶で、120円前後。 「うまみが何かよくわからない」という声があった 2016年2月に発売したダイドーブレンド うまみブレンドは、コーヒーの豆だけでなく果肉まで使用することでフルーティーさを加えつつ、“うまみ”を引き立てるようにブレンドした缶コーヒー。

こんにちは、CX事業本部 Delivery部の若槻です。 今回は、GitHub CLI でカレントブランチに対応する Pull Request を一発でブラウザで開くコマンドが便利だったので備忘録として紹介します。 先に結論 次のコマンドを実行するだけです。 gh pr view --web これでリポジトリ上のカレントブランチに対応する Pull Request をブラウザで一発で開くことができます。 試してみた 前提 前提として、GitHub CLI（gh コマンド）を導入する必要があります。 HomeBrew またはインストーラー（Mac の場合）で GitHub CLI をインストールします。 gh auth loginコマンドで認証を行います。認証はブラウザで行えるので便利です。 Pull Request をブラウザで開く リポジトリ上のカレントブランチに対応する Pull Re

こんにちは。ミイダスTech Officeです。ミイダスにおけるユーザー検索の高速化を図るため、SQLからGo + gRPCへの移行を実施し、技術的な課題を解決しながら開発を進めてきました。 今回のインタビューでは、そのプロジェクトを担当した宮本さんと中田さんに詳細について話を聞きました。 ユーザー検索の高速化を目指すプロジェクトプロジェクトメンバーの役割分担宮本：私の主な役割は全体のアーキテクチャ設計と、それに基づいたテクニカルリードでした。具体的には、システム全体の設計方針を立案し、それがうまく動作するか検証するためのプロトタイプの開発やテストの実施、そしてシステムのパフォーマンスを測定するベンチマークテストの設計と実施を担当しました。私が設計したアーキテクチャに基づいて、具体的なコードの実装は中田さんや他のチームメンバーが担当しました。 問題が生じた際のトラブルシューティングを行うな

無類のカレー好き、さささきです。 ゴーゴーカレーは食べてみたことがなかったのですが、友人がゴーゴーカレーのレトルトが出てて、美味いよ！とゴリラをゴリ押ししてきたので、さっそくネットで注文して食べてみました。 実際の店舗があるのも知ってはいましたが、食べたことがなかったのでめちゃくちゃ期待に胸が高鳴ります。 なんでも金沢カレーの火付け役！らしいっす。 3部門で3冠を達成した人気のゴーゴーカレー 日経トレンディで開催されたカレーチェーン選手権で ①ルー部門 ②ライス部門 ③カツ部門 3部門で３冠を達成したという激アツのカレーです。 これだけでハードルがめっちゃ上がっちゃうよね。 食べてみた正直な感想 注意書きに 「濃厚なカレールーですので、ルーとごはんの割合は１：２がおすすめです」 と書いてあるので、ご飯大盛でいただきました。 見た目 レトルトから出してみたところ、なにやらペースト状のルーが飛

DynamoDBの作成 さっそくテーブルをCDKで構築してみます。 from aws_cdk import ( Stack, RemovalPolicy, aws_dynamodb as dynamodb, # DynamoDBのライブラリをimport ) from constructs import Construct class GameCounterStack(Stack): def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, **kwargs) -> None: super().__init__(scope, construct_id, **kwargs) # The code that defines your stack goes here # ここから下に追記していきます。 # DynamoDB ログデータ格納用

AWS テクニカルサポートを 5 年経験して アノテーションの荒川です。 クラスメソッドメンバーズをご契約いただいているお客様のテクニカルサポート業務を始めて、早 5 年が経過しました。 私が対応したチケット件数をざっくりと調べたところ、本日時点で 1685 件でした。 最近は私がチケット対応する機会は減りまして、チケット対応メンバーの教育（新入社員から各チームへ所属するまでの育成）やチケット相談に使う時間がメインです。 その中で、今まで何となくこうやって対応すると上手くいくと感じていた暗黙知をメモ書きしていたので、今回ブログとして公開します。 回答者側で意識したいこと 技術的なお問い合わせに関するガイドラインを参考にする AWS サポートのガイドラインは、一般的なカスタマーサポートでも使えます。 一文を短くし、適宜改行を挿入する 例: 一行にぎっしり × お客様環境をお調べしたところ、E

Ethereumの非代替性トークン（NFT）が、ここ数週間異様な盛り上がりをみせています。NFTとはなんぞや、とググってみた人の多くはこのニュースをみたのではないでしょうか。 NFTは多くの可能性を秘めているものの、ほとんどのケースでMinting（鋳造）コントラクトをコピーしてラップされたJSONファイルでしかなく、アート作品を取り扱うプラクティスは成立していません。 今回は、公開されている情報からあなたも75億円のJPEGファイルをダウンロード、コピーできることを実証し、トークンの所有権移転と同時に現物データの資産管理がNFTのエコノミーの課題であることを示したいと思います。 さっそくやってみた クリスティーズのオークションページはこちら。 今回の作品のコントラクトアドレス: 0x2a46f2ffd99e19a89476e2f62270e0a35bbf0756 とトークンID: 409