「プログラミングを学ぶ」ではなく「要件定義を学ぶ」 田中邦裕氏（以下、田中）：あと13分ぐらいになったので、今後の展望にいきたいのですが、その前に、質問が7個ほど来ているので、みなさんに聞きたいと思います。 一番投票数が多い質問が、「非エンジニアでAIを使ったスマホアプリを作りたいんだけれども、プログラミングをそもそも学ぶべきか？」という質問です。 生成AIがある今、何をどのように学ぶべきなのか。プログラムを学ぶべきなのか、それ以外になにか手段があるのか。目的によっても違うのですが、ざっくりとしたこの質問に対して、なにか答えられる方はいますか？ 比戸将平氏（以下、比戸）：じゃあ、私から。 田中：はい、お願いします。 比戸：先週ぐらいに、NVIDIAのジェンスン（Jensen Huang氏）が、「今後はAIがプログラムを書くから、もうプログラムを学ぶ必要はないよ」と発言したのが切り取られて、
業界業務の経験豊富な「その道のプロ」に、1時間からピンポイントに相談できる日本最大級のスポットコンサル「ビザスク」。そのビザスク主催のセミナーに、『武器としての戦略フレームワーク』の著者で、國學院大学 経済学部 経営学科教授の手塚貞治氏が登壇。「アイデア創出 実践論」をテーマに、マトリックスの4つの用途や、円環化思考のポイントを解説しました。 前回の記事はこちら マトリックスの4つの用途 手塚貞治氏（以下、手塚）：次に、二次元化思考について見ていきましょう。 30年前、私が駆け出しの頃は、こうした二次元のマトリックスを描くと「おお、コンサルっぽいね」と言われましたが、今では誰でも書くようになり、珍しいものではなくなりました。 二軸のマトリックスを作り、そこの平面上で整理する方法です。 例えば、有名なフレームワークとして、製品が既存か新規か、市場が既存か新規かで成長の方向性を考える成長ベクト
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
スタートアップブームの「終わりの始まり」は、VC のファンドサイズが小さくなり始めることだと考えています。それを契機に悪循環が始まるからです。 理屈はこうです。 ファンドサイズが小さくなると、スタートアップが調達できる資金も小さくなります。そうすると、大きな挑戦ができなくなり、大きな事業や成果も出づらくなります。するとさらにファンドサイズも投資も減って、スタートアップが挑戦できる事業の規模感も小さくなり、小さな事業しか目指せなくなります。 こうした悪循環が起こり始めると、エコシステムは縮小均衡へと向かっていくことになるでしょう。 今、日本のスタートアップエコシステムは、そうした悪循環に入る瀬戸際の場所にいるように思います。 そうした危機感を共有したく本記事を書いています。 リターンが返せる見込みが薄くなってきた 毎年 1.8 兆円のリターンが必要 現状は総リターンが 1 兆円に達していない
ディスプレイのないノートPC「Spacetop G1」を触ってわかった、デスクトップを空間拡張する魅力と課題
ディスプレイを複数枚設置したり、4Kやウルトラワイドの一台を用意したりして、PCのデスクトップ環境を拡張するといった使い方も一般的になってきた。同時に複数の作業を並行させたり、参考にしたい情報を見ながら資料を作ったり、ときに動画を視聴しながら仕事をしたりと、デスクトップを広げることで様々なことが可能となる。 近年、そこに新たな選択肢が登場した。XRを活用した空間ディスプレイだ。ARグラスなどのウェアラブルデバイスを装着して、空間にディスプレイを配置できるというものだ。 空間ディスプレイの良さは、物理的な制約に縛られないことだ。物理的にディスプレイがなくても複数の、そして好きな場所に好きなサイズのデスクトップ環境を作り出すことができる。SFなどでは昔から描かれてきたスタイルだったが、ようやく近しい体験ができるようになり、実現に近づいている。 （MoguLive過去取材記事より「「XREAL
米AIスタートアップ「Etched」は6月25日（現地時間）、ChatGPTなど最新のAI技術の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャーに特化したチップ「Sohu」を発表した。この発表は、現在NVIDIAが支配的な地位を占めるAIチップ市場に、新たな競争をもたらす可能性がある。 Transformer処理に特化 AIチップ市場は現在NVIDIAが圧倒的なシェアを持つ。同社の汎用GPUは様々なAIモデルを効率的に処理できる柔軟性から市場の約80%を占めている。 多くの大手テクノロジー企業がAI開発のためにNVIDIAのチップに数十億ドルを投資しているのが現状だ。 Etchedの「Sohu」は、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit：特定用途向け集積回路）と呼ばれる、特定の用途に最適化された集積回路だ。汎用性は低いものの、特定
エンジニアが居着く会社
増田、40代男性、現在非上場だけど大手企業でエンジニアやってる。 何回か転職してたり他社との話で狭い世界だけどエンジニアが居着く会社の条件が自分なりに固まった 競プロが居ない（外に出さなきゃ影響無し）とにかく見下す人多い。あと努力教で効率厨。フリーランスや部署の奥地で最低限の人間とのみ触れ合わせるようにすれば良い。 変に普通のエンジニアと絡ませるとフルボッコにして数名病む。 1人だけにしてお任せとか言わない（しない）初回だけ打合せに一緒に出て以降は自走させる人。管理職に多め。ペアプロとか関係なく2人以上のチームでの心理的安心は大きい。成果も失敗も割ろう 通知表査定しないこれは会社レベルだが、いつでも成果出せるエンジニアなんて僅かなのに3を中心に良い悪いを評価するのは無慈悲。当たり前のように下は上は結果出してないくせにと思う。上のショボい成果を時勢のせいにしたら末期 （スタートアップやベンチ
スタートアップ企業が実践する「身の丈スクラム」の現在地 / Current State of 'Right-Sized Scrum' Practices in Startups
Scrum Fest Osaka 2024で発表した内容です。 https://www.scrumosaka.org/ https://confengine.com/conferences/scrum-fest-osaka-2024/proposal/20059 ■リンク 後回しにされがちな…
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「尖った人ではなく、暗黙知を形式知に変換する人がほしい」 “均質人材”を育成してきた日本でこれから求められる能力とは
ジェフ・ベゾスがAmazon創業時に紙ナプキンに描いた図 世界の見え方や行動が変わる、「円環化思考」のポイント
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
日本のスタートアップブームの「終わりの始まり」を食い止めるために - 🐴 (馬)
「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」