ChatGPTとOneDriveを連携させて業務効率化 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D
日本経済新聞社を退職しました
業務委託期間を含めて４年在籍した日本経済新聞社を退職しました。 日経に入るまで 自分が日経に入った理由は３つあり、 そろそろ健康保険が切れそうだったから Web標準への理解が求められる仕事をしたかったから 情報を編纂すること、発信すること自体に興味があり、興味と事業ドメインがマッチするから です。なんと自己中な・・・ 前の会社を辞めてフリーランス（と名乗ってはいたがどちらかというと無職の方が実態には近かった）になったときの話も書いておくと、元々は営業から入社した職場で活躍できず逃げるようにエンジニアになったものの、その道で進んでいこうにも未経験で基礎的な能力が無かったので勉強期間を作りたくなって辞めました。当時社会人を経験して思ったのは、社会では期待される人に成長できる仕事が任されていくので、ブートストラップに失敗した自分はこれから常に不利な戦いを強いられ続けそうだということです。なので勉
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
出荷目安アイコンを改善するのに9か月もかかって辛かったので、システム分割を爆速で進めてリードタイムが9分の1になった話 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。2019年に初々しい記事を書いていた山本です。今でも元気にモノタロウで働いております。 この記事では、社内カンファレンスで私が業務部門向けに行ったプレゼンテーションを基に、マイクロサービス化に踏み切ったエピソードを紹介します。モノタロウがGoとprotobufで進める爆速マイクロサービス開発とそれを支えるプロセス と被る部分もありますが、同じ内容でも今回は易しめに解説していますので、空き時間にでもさらっとお読みください。 -- --まさか共通化されてないなんて 2022年の暮れに、こんな改修依頼を受けました。私はプロジェクトの開発リード担当でした。 出荷目安アイコンとは、当社商品が何日で出荷されるかを表すアイコン群のことです。 正確な値を表示するように工夫していますが、モノタロウでは自社在庫を含む様々なパターンの出荷があり、当時拡大が進んでいた「サプライヤ在庫連携」では特に出荷
今回の記事は普段の GS2 のアップデート告知とは少し毛色が異なり、技術的なトピックを扱うエントリーです。 gs2.hatenablog.com こちらで告知した消費アクションの分岐処理を実装するにあたって、どのようなアプローチで課題に向き合ってきたのかを解説しようと思います。 非同期処理とリトライ まずは、非同期処理とリトライについて考えてみましょう。 非同期処理とは？ 「API を呼び出すと、処理の結果が返ってくる。処理の途中でエラーが発生したらエラーが返ってくる」というのが同期処理です。 この場合、エラーハンドリングは呼び出し元に委ねられますので、比較的シンプルに処理を行うことができます。 一方で、非同期処理とはどういうものか？というと 「API を呼び出すと、処理を動かし、処理IDを応答する」「処理IDを指定して完了を通知」「処理IDを指定して処理結果を取得」 というように呼び出し
公開日 2024/07/30更新日 2024/07/31機械学習基盤のアーキテクチャ特集 〜8社の設計意図と今後の展望〜 毎回ご好評頂いているアーキテクチャ特集の今回のテーマは、機械学習です。 機械学習に特に力を入れている日本のIT企業8社にご協力頂き、それぞれの技術的な挑戦と今後の展望についてご寄稿頂きました。各社のアプローチと最新の技術動向を通じて、次世代のイノベーションを紐解いていきましょう。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社ABEJA ABEJA Insight for Retailについて ABEJA Insight for Retailは、お客様の店舗訪問から購入までの行動をデータから分析する、ABEJAが提供するDXツールです。店舗にIoTデバイス（カメラや来客カウンター等）を設置し、取得データを顧客企業に提供することで小売店舗の運営を支援していま
1. はじめに こんにちは、「信頼性は可用性ではない」を標語にしているnwiizoです。 近年、サービスの信頼性向上に向けた取り組みとして、SLI（Service Level Indicator）、SLO（Service Level Objective）、エラーバジェットという概念が注目を集めています。これらは、Google発祥のSRE（Site Reliability Engineering）プラクティスの中核をなす考え方であり、多くの組織がこのアプローチを採用し始めています。また、関連するツールも成熟し始めており、実践的な導入がより容易になってきています。 本ガイドでは、SLI、SLO、エラーバジェットを導入する前に知っておくべき重要なポイントについて詳細に解説します。各概念の定義から実践的な導入ステップ、さらには組織文化の変革まで、包括的な情報を提供します。 2. SREにおける基本
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非同期処理とリトライと冪等性 - GS2 Blog
機械学習基盤のアーキテクチャ特集 〜8社の設計意図と今後の展望〜 - Findy Tools
SLI、SLO、エラーバジェット導入の前に知っておきたいこと | sreake.com | 株式会社スリーシェイク