AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
DX芸人はじめました
さて、本日はインターネッツ秘密結社PyspaによるPyspa Advent Calendar 2020のお時間です。昨日のAdvent Calendarの担当者はymotongpooの「自作キーボードにはまっている話を2万字で説明します #自作キーボード」でした。 今日のテーマは「DX芸人始めました」という怪文書です。まぁDXなんてのは冷やし中華みたいなもんだと思ってください。 ちなみに昨年の話：心理的安全性芸人ちなみに昨年は心理的安全性芸人をしていました。心理的安全性を確保したコミュニケーションサービスをどうやって作るか、というのを念頭にVeinという自社サービスを開発していました。グループソーシャルブックマーク＋グループRSSリーダーみたいなアプリです。 その過程で心理的安全性についていろいろと勉強したり、整理したりしたので、そのことを外部で話していたら、心理的安全性のワークショップの
２つのことを同時に学ばない
こんにちは、ある人のところてんです。プロシンという情報処理学会の<s>新年会</s>学会にかれこれ15年くらい参加しているわけですが、本稿はそこで水島さんと話をした「2つのことを同時に学ばない」という考え方についてのまとめになります。 初手レイトレーシング「２つのことを同時に学ばない」というのは私が発した言葉ですが、この言葉には私の友人の影響があります。 私の友人に「新しいプログラミング言語を覚える際には、とりあえずレイトレーシングを書いてみる」と言うやつがいます。 彼にとってはレイトレーシングのコードは、資料を何も調べずとも書けるそこそこに複雑なコードという位置づけのようです。 そのため、彼にとってはレイトレーシングを新しい言語で書くことで、言語仕様にのみ問題を絞って勉強することができるわけです。仮に実行結果がマズかったとしても、それは言語仕様の理解の問題であり、アルゴリズム自体に問題な
世代間のコミュニケーションの違い、の補足
こんにちは、友人から「おまえは心理的安全性の対極にいる存在だろ」と言われたところてんです。 先日は自社サービスの説明がてらに、こんなプレゼンをさせていただきました。 私自身が心理的安全性を得られるように動けているか、というのは大変怪しいですが、とはいえ、開発中のVeinは心理的安全性をどうやって実現するのか、というところを考えながら作っているので、そこらへんについてお話させていただく機会がたびたびあります。 まぁ、マックス・ヴェーバーっておっちゃんが言ってた「シーザーを理解するためにシーザーである必要はない」ってやつですよ、知らんけど。 で、そういう怪文章を公開していたら、「リモートワークにおける心理的安全性について語ってくれ」ということで取材された記事が公開されました。 リモートワークが嫌で、客先に訪問して仕事をするようにしている自分にそれを聞かれてもなぁと思いつつ、今考えてることを適当
おじさんは何故NewsPicksを読むのか – ところてん – Medium
こんにちは、インターネットコンテンツのところてんです。 最近はNewsPicksで面白いコンテンツを見つけたので、色々と楽しんでいました。お前もインターネットコンテンツになるんだよ。 そういうわけで、今回はかつてNewsPicksのビジネスモデルを分析した際の資料から、適当に再構成したポエムです。 リアルで解説したことは何度かあるのですが、そういえばインターネット上では公開していなかったので、適当に書きだしておきます。 おばさんは何故ワイドショーを見るのかさて、NewsPicksの話をする前に、ワイドショーの話をしましょう。 なぜ人はワイドショーを見るのでしょうか。 それは、多くの人が新しい情報を得たいと渇望する一方で、Factを理解できないからです。そして、人は理解できないことに対しては著しい不安を覚えます。 人間の脳は基本的に大昔からのシステムでいろいろとバグっているので、事実を事実と
５社同時に働いてみて分かったこと
来るもの拒まずで全力でアクセルを踏んでみた週３で外部に出て、週２で自社の仕事をする、という感じでトントンで回しています。 何か案件があれば、適当に声を掛けていただけると遊びにいきます(有償) 前回の記事に、上記のようなことを書いておいたら、気づいたら案件が増えていくわけですね。 現在は、開発案件１、機械学習案件１、コンサル案件２、ゲームディレクター１、記事執筆のライター案件２、といった感じです。隔週で行っているところもあるので、最近は、週4.5日程度外部に出稼ぎに出ています。 あとは今月はとあるコンテスト審査員（守秘義務でにゃーん）の案件がスポットで入っています。 それから自社の開発がちょろちょろ。 基本は毎日客先に行っているストレス度ゼロのフルパワー勤務5＋αの会社で同時に働いているわけですが、このような働き方をしているとどうなるかというと、仕事をいただいている会社から「難易度が高いが、
気が付いたら社長になっていた話
こんにちは、インターネットコンテンツのところてんです。 この記事はインターネッツ秘密結社pyspaのAdvent Calendar 2017の10日目の記事です。ちなみに明日はpyspa忘年会なんで、みんな遅刻せずに行こうね。 思えば、このmediumのブログも、pyspa Advent Calendar 2016のために開設したので、はや一年です。 さて、今回はこの一年、いろいろとあったので、その話をしつつ、近況報告を適当にするポエムを書いて行きます。 退職した昨年末に勤めていたベンチャー企業を「円満」に退職し、無事無職になり、失業保険を貰ってゆるゆるとしていました。なお「円満」の定義は人それぞれです。 「円満」の定義について色々と語りたいですが、それを語ると様々な個所にご迷惑が飛ぶので、ひとまず「円満」とだけご報告します。 ハローワークはいろいろと楽しかった。起業したその後は人と一緒に
悪用厳禁：絶対に成功するA/Bテストの作り方
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理し… オライリージャパンさんからは、売れ行きがとてもいいという話を伺っており、これで新しいノートPCを買う足しになるかなぁと思っています。 物理本については少数ですが、Cloudera World Tokyo2017で限定販売されるそうです。CWT2017申し込みが始まったので、物理版がほしい方は申し込むとよいんじゃないでしょうか。 書評もいくつか届いており、勝手ながら紹介させていただきます。
「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
情報発信の簡易化の流れ、そして受動的情報発信へ
https://www.slideshare.net/TokorotenNakayama/battlefield3-21355848このスライドを書いたのは2013年であり、いろいろと古くなってきているので、自分の今の考えも含めて、アップデートしつつ解説を行いたいと思う。 例によってこの記事はポエムです。 あと、SlideShare版もあります。https://www.slideshare.net/TokorotenNakayama/ss-79094829 インターネット上における情報発信手段の変化私はインターネット上の情報発信の手段の変遷として、次のような大きな区分があると考えている。 ・Web1.0 ・Blog ・SNS ・Twitter ・Tumblr、RT ・Instagram ・SnapChat ・SNOW ・ゲーム配信 Web1.0の時代90年代末から2000年くらいがWeb1
なぜビジネスコンテストからビジネスが生まれないのか？
学生時代にビジネスコンテストで賞金稼ぎをしていた、ところてんです。 最近、いろいろあって、なんとなくビジネスコンテストの何がクソかが分かってきたので、ポエムを書いてみます。 最近、人事系のブログやら記事やら書籍では、Will,Can,Mustという概念がよく言及されています。私がこの概念を始めて知ったのは、サイボウズ社の社長の青野さんが書かれた「チームのことだけ、考えた」からです。せっかくなので、同書から引用しましょう。 「チームのことだけ、考えた」から引用Willは「自分がやりたいこと」で、これはそのままです。 Canも言葉通りで「自分ができること」です。 Mustだけ少し難しくて、これは「会社や社会から求められていること」というようになります。 Will,Can,Mustが組み合わさった領域というのは、自発的にも高いパフォーマンスが発揮でき、かつ社会的にも高いパフォーマンス（売上、利益
闇のDevOps DevOpsと業績評価 – ところてん – Medium
ここから、DevとOpsが協力すればより効率的になる＝DevOps、という言葉が生まれました。 当時は大企業においてはDevとOpsが分かれていることが当たり前だったのです。そして、大企業における当たり前が、当たり前ではないことに気付き始め、DevOpsを実現するためのツールができ始めたころでもあります。 ではなぜ、大企業ではDevとOpsが分かれているのが当たり前だったのでしょうか？ ハードウェアの時代その昔、産業の主役はハードウェアでした。 そのため、多くの企業はハードウェアを作ることに対して最適化が行われました。 ハードウェアには研究開発、製造、運用サポートといった大きな区分けが存在します。そして、それぞれの仕事において要求する人材レベルは異なります。 加えて、大量生産された製品の運用サポート（設置作業員、サポートセンタ）には、大量の人員が必要になってきます。 したがって、組織を研究
Amazon Dash Buttonは何がヤバイのか
Amazon Dash Buttonについて、人と話す機会が何度かあったので、 いかにAmazon Dash Buttonがヤバイかを毎度説明するのだが、 「あんな電池が一年で切れるデバイスは使えない」 「商品がドラッグストアよりも高いのに買うやつはいない」 といった的外れな答えが割と帰ってきて、もんにょりすることが多いので、私が思うヤバさを解説してみようと思う。 エンジニアリング的なヤバさ Amazon Dash Buttonは、どう考えてもビジネスモデルから逆算してハードウェアを設計しているので、ハードウェアから設計して、ビジネスモデルを作ろうとしている連中は絶対に勝てない。 ビジネスモデルによってハードウェアに対する要求は大幅に変わる。 IoTデバイスはコスト、大きさの面でリソースが限られているため、限られたリソースをどこに割り振るかで、要求を満たせるかどうかが決まる。 Amazon
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
暗黙知シェアサービスができるまで