みなさまお元気ですか 暑さも少し落ち着いてきて、ようやく外に出てもいいかなという気になってきました。季節の変わり目体調には気をつけていきたいですね。 実は、一ヶ月くらい前に Linux PC を自作して Mac から移行しました。そのときの考え、その後の感想を残しておきます。 また、学んだことや作業のログを細かく残しておきたいと思います。（どこかの誰かが不安に思ったときに同じ失敗や疑問を経験した人がいて安心してもらえたら嬉しい） Ubuntu のインストール画面 (ベストオープンソースと開発しよう！) 目次 Mac をやめるきっかけ、経緯 Ubuntu に移行して一ヶ月の感想 おまけ1: どのような PC になったか おまけ2: 事前に学んだこと おまけ3: PC の組み立て おまけ4: Ubuntu のセットアップ 加筆/修正 指摘のあった誤字を修正 NVEnc について誤った内容があっ
人に優しいフォームを作ろう、特に日本人に
皆さん、フォーム作ってますか？ Webサイトやアプリを作るにあたって避けられないのがForm作成、多くの方が autocomplete を設定するなど、より使いやすいフォームを作成するために尽力されていることと思います。 一方で、悪気なく書いたコードでより使いにくいフォームになってしまっている例が世の中には多く見られます(特に銀行系) 今回は、よくあるフォームの実装を例に、(特に日本語話者にとって)より使いやすいフォームにするためのちょっとした仕様や私が考える対策を書いていこうと思います。 忙しい方のために最初に書いておくと、この記事に書いてあることの多くは autocomplete の仕様を意識した実装をしましょう の一言に集約されます。 多くの方にとっては「何を当たり前のことを」と思われる項目も多いかとは思いますが、当たり前のことがされていないフォームが世の中には多すぎるので、少しでも
はじめに「マネージャーは尊敬される人柄じゃないと無理ですよね」 「マネージャーは対人感受性がないと」 「そもそも、人として向き不向きがあるよね」 経営者の方と議論していると、マネージャーを誰にしようかと悩む時、あるいは自社のマネージャーについてコメントをする時、こういうご意見はよく伺います。 これらの問いに対して私の答えは「No」です。 マネジメントはフローもやり方もはっきりと言語化できる"業務"であり、そこにはマニュアルが存在します。訓練すれば誰でも一定程度のレベルで実行可能なものだと考えます。 今回は私が代表を務める会社、EVeMが提唱するマネジメント”業務”の実行方法「THE MANAGEMENT PATTERN」と、それを実行可能にする訓練方法について書きたいと思います。 マネジメントは"業務"であるドラッカーの言葉に「仕事を生産的なものにし、人間を活かすことが、マネジメントの役割
２０万円でも人は死ぬ
ここに人がある。ひとりであって、仲間もなく、子もなく、兄弟もない。それでも彼の労苦は窮まりなく、その目は富に飽くことがない。また彼は言わない、「わたしはだれのために労するのか、どうして自分を楽しませないのか」と。これもまた空であって、苦しいわざである。 ふたりはひとりにまさる。彼らはその労苦によって良い報いを得るからである。 すなわち彼らが倒れる時には、そのひとりがその友を助け起す。しかしひとりであって、その倒れる時、これを助け起す者のない者はわざわいである。 「伝道の書 4:8-10」 親会社から見放されたその後 おれの勤める零細企業は、親会社から見放された。そのことは前に書いた。 「手取り19万円の栄光の終わりに」 その後、どうなったのか。親会社は我が社に対する2,000万円くらいの負債をチャラにしてくれた。チャラにしてくれた分、それに消費税がかかり、意外なところから困ることに
政府は今すぐ電子レシートを普及させるべきだ
記帳代行会計事務所や税理士事務所の基本業務は記帳代行である。 記帳代行というのは、簡単に言えば紙の領収書や紙のレシートを分析して、それを帳簿につけるという仕事だ。 だいたい1枚あたり20〜60円ほどで行われる。20円はかなり安い。 これはいうならば全購入に対して20円かかっているということでもある。 個人事業主から大企業に至るまで、すべての物品購入に20円かかっている。 「20円 / 商品」はもはや税金だろ。冷静に考えてほしい。これはもう「固定消費税」みたいなもんだ。 個人事業主が確定申告のときにひぃひぃ言っているのもこれのせいだ。「固定消費税」を払いたくないから、自前で大量のレシートに対してひぃひぃ言いながら分類する。 これがめんどくさいということだ。そもそも紙はどこだなどと探すこともある。紙を管理するのがめんどいわけだ。 「めんどい」とか言っているが、固定消費税分の労働をしているわけだ
GoPro「凋落」の理由、華々しいスタートアップの紆余曲折を振り返る 大きな分岐点は8年前に：小寺信良のIT大作戦（1/5 ページ） 例年9月ごろに新製品を発表するGoProだが、今年は9月11日に新モデル、「GoPro HERO 13 Black」と小型の「HERO」を発表した。HERO 13は即日販売開始となったが、HEROの方は予約販売となっている。 すでに多くのYouTuberがHERO 13を購入してレビューを公開しているが、あまり芳しい評価にはなっていないようだ。さらには経済紙を中心に、9月中旬から”GoPro凋落”といった趣旨の記事が展開されている。8月19日に、全社員の15%に相当する140人のリストラが発表されたことを受けて書かれたものだろう。 GoProは、1社でスポーツ撮影専用カメラというジャンルを築き、2010年代のスタートアップとして華々しい成果を上げてきた。確か
Parquetは便利なファイル形式で、列志向のフォーマットとしてはデファクトの1つと言っても過言ではないでしょう。 ですが、jsonやcsvとは違い、ファイルを見ただけでどんな構造かわかるものではありません。 この記事は、Parquetの具体的な構造について記述します。 はじめに この投稿は、Parquetの構造について、バイナリを見ながら確認するものです。 ただし、Parquetの大枠に注目した投稿なので、delta encodingやrun-lengthなど、個別の圧縮方法については取り扱いません。 ※ Parquetの作成には https://github.com/parquet-go/parquet-go を使用していますが、goの知識は必要ありません tldr Parquetは以下の構造を持っています。 ファイルはRowGroupとメタデータに分かれている RowGroupの中に
この文章はプログラマじゃない人向けに JSON を知ってもらうメリット、とくにAIとの効率的な対話方法を説明し、そしてあわよくばプログラマとも JSON の水準で会話してもらえたら嬉しい…というものです。 あなたは誰 UI を作るのが専門のエンジニアです。 エンジニア以外が使うノーコードのエディタを作ったりしてました プログラマじゃない人が JSON を知る利点 プログラマとして、プログラマじゃない人向けのノーコードなどを作っていたんですが、わかったことがあります。それは、「抽象的なロジックを記述するには訓練が必要だが、眼の前のデータとUIに対応したものは簡単に変更・記述できる」ということです。 自分の考える、もっとも成功したノーコードエディタこと Google Form JSON はよく知られているデータを記述する方法の一つです。特定の言語などとは関係ありません。 で、今現在 JSON
３大「◯ン◯ラ」
コンプラ メンヘラ あと一つは？ 追記！穴埋め増田です！ ブクマカのみなさん今日もたくさんのコメントありがとうございます！ 次も穴埋め作成するので楽しみにしていてください！ 宣伝！３大「もうやめましょうよ！」シリーズも毎日投稿してるので応援よろしくお願いします！ 穴埋めしない非お客さんへのコメント返信（出禁です）「飽きた」←じゃあわざわざ冷やかしに来ずに別の増田にコメントしたら？自分もこれまで何度か穴埋めして楽しんでいたくせに！ 初めてのお客さんもいるんですよ！ 「3つ挙げてからあと一つは？と言え」←３大あと一つは？フォーマットを増田で初めてやったのはこの私です 形式にとらわれるだけでなくあらゆるパターンで投稿しています 文句ある？ ID長いアホ←返信に横から割ってくるアホはキモすぎるので非表示 「死ね」←嫉妬キモチイイ！ｗ 「切り口の良いネタを想像させないとやってる意味ない」←出されたお
Geolonia がオープンソースで公開している住所正規化エンジン normalize-japanese-addresses のバージョン 3 を公開しました。 住所マスターの更新 これまでのバージョンでは、国土数値情報や郵便局データを使った住所マスターをベースに動作していました。今回のバージョンでは、住所マスター自体も更新しております。具体的には、デジタル庁が公開しているアドレス・ベース・レジストリ（ABR）を元に作り直しました。 これにより、正規化できる住所の網羅性、精度の向上、更新頻度の安定化が期待されます。 デモサイトのご案内 新バージョンを早速お試しいただけるデモサイトをご用意しました。ぜひご利用ください。 デモサイトはこちら 出力形式の変更点 v3 へのアップグレードの際には、出力形式が変更されているためご注意ください。 v2 はそのまま利用いただく場合は出力形式が変わりません
"言語化能力"とは何なのかちゃんと説明できないので、雑に分解して考えてみる。めちゃくちゃややこしい言い方をすれば、"言語化能力の言語化"である。 考えてみると、自分は "整理しづらいことを整理して人に伝える力" を言語化能力と呼んでいる。 整理しづらいこと 答えが明確で整理しなくても自明なことについて、言語化がどうこうという話にはならない。 たとえば人の感情が絡むことや固まりきっていないチームの価値観など、整理しづらいことが言語化の対象となる。 ここでいう整理しづらいことというのは、答えがないまたは答えを示すのが難しいことと言い換えてもいい。 整理する力 言語化のためには、自分でよく考えて"練"っておく必要がある。 考える元となる情報をインプットする "情報収集力" はもちろん、普段から色々なことを考えてああでもないこうでもないと考える "思考力" も必要。とっ散らかった情報を整理整頓でき
＜後編＞ アニメのネット評判だけだとわからない、６７万サンプルの視聴データを元に面白い作品について語ってみた｜レグザ みるコレ編集部
前編では総合ランキングを見ながら、この作品が実は面白いなどをピックアップしてきましたが、後編では、番組別ファン層と、性・年代別ランキングの横比較をしたグラフで面白いアニメを見つけていきます。 前編はこちら 面白いアニメ探しをさらに詳しいグラフで片岡 ここからは、より詳しいグラフを使って、「面白いアニメ探し」をやっていきましょう。大きくは２種類のグラフを使います。１つ目は「番組別ファン層分析」グラフで、簡単に言うと「この作品を見ている人は、他にどんな作品を見ているか？」です。２つ目は「性・年代バランス」グラフで、「総合で順位が高くなくとも、特定の性・年齢層に実は人気がある作品」を知ることができます。グラフを難しく考えず、作品選びの参考になればと思います。 ではまずファン層の方を見ていきましょう。このグラフはレグザ視聴データのサンプル数があってようやく可能になるものです。ほぼ全話見ている人同士
Leaner 開発チームの黒曜(@kokuyouwind)です。 Leaner では先月(2024 年 9 月)に葉山で開発合宿を行いました。合宿全体については既に開発者ブログの記事が上がっています。 今回、自分は議事録の自動まとめツールを作るチームでプロンプトを調整し、結構いい感じに動いたため記事を書くことにしました。 やりたかったこと 商談や社内のミーティングなどの実施後に議事録を作ることがあるのですが、結構時間がかかるため ChatGPT などの LLM を使って自動化できないか、というのを試しました。 やりたいこととしては LabBase さんの以下の記事が近いです。 ただし前提が異なる部分もあったため、諸々検証したうえで最終的には異なる構成になりました。 Amptalk を利用しており文字起こしが取得できているため、文字起こし部分はこれより精度が良いかが基準になる tl;dv や
オブザーバビリティには限りがない話
先日NewRelicの清水さんにマンツーマンでオブザーバビリティの話をきかせてもらえるという貴重な経験をした。長年アプリケーションレイヤーも含んでシステム運用の経験があると「あるある」な話なのだが、次のようなことが起こる。 何か不具合や障害が起こる 該当時刻のエラーログなどを見るが情報が少なく、原因を特定する決定打に欠ける 次回、また同じことが起こったときには原因を特定できるように、printfデバッグするコードを大量に埋め込んだバージョンに更新して、デプロイする もう一度起こるのを待つ これは最初の状態が「オブザーバビリティに欠けた状態」だったと言える。めちゃ納得してEnter Sandmanくらいヘドバンして頷いてしまう。 僕の経験上このようなケースを避けるために良い結果を出してきたのは、Javaの例外が出た箇所でスタックトレースを取得しておくことだ（僕らは単にログファイルに吐いておい
就職も、転職も、起業も失敗したけれど、いま僕は1400人超の会社の社長｜宇佐美進典 / CARTA HOLDINGS 社長
いま僕は「CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）」という会社の社長をやっています。オフィスは虎ノ門ヒルズに入っており、社員数は1400人を超えています。 と、こんなふうに書くと順風満帆に見えるかもしれませんが、振り返ってみるとここまでの道のりは失敗の連続でした。 このnoteでは、僕の20代の話をしたいと思います。 僕は就活、転職、起業、どのフェーズでもうまくいきませんでした。今回はそんな失敗続きの僕がどのように社長になったのか？ 「経営者としての始まり」の話をしてみたいと思います。 就活ではマッキンゼー、ボスコンに落ちる早稲田の学生だった僕は、就活でコンサルティング会社を受けました。 いつか起業したかったので「コンサルに入れば経営のことが学べるだろう」と考えたのです。 マッキンゼーやボストンコンサルティングなどいろいろな会社を受けたのですが、結局どこにも受からず。唯一受か
RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 生成 AI の進化と共に、大規模言語モデル (LLM) を活用したアプリケーション開発が急速に広がっています。その中で、検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation; RAG) は、LLM に対して最新の情報や特定のドメイン知識を組み込むための重要な技術として注目を集めています。 RAG は、その名の通り、外部知識ベースから関連情報を検索し、それを LLM の入力に組み込むことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成する手法です。この手法には以下のような重要な利点があります。 最新情報の反映: LLM の学習データの制限を超えて、最新の情報を回答に反映させることができる。 ドメイン特化: 特定の分野や組織固有の情報を容易に組み込むこ
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Mac やめて Linux PC を自作した - IT戦記
マネジメントは教養や所作ではなく、"業務"である｜長村禎庸@EVeM
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Parquetフォーマット概観 - 発明のための再発明
プログラマじゃない人でもAI対話用にJSONを学ぶのが最高効率という提案
オープンソース住所正規化エンジンを地番住所に対応したメジャーバージョンをリリースしました！
言語化能力の言語化 - Konifar's ZATSU
会議の文字起こしから議事録をまとめるLLMツールを作った