2024年最新版：Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
EDR製品の有効性について質問させてください。 EDR製品を導入していれば、いわゆる標的型攻撃にみられるような不審なネットワーク探索をほぼ確実に検知できると考えて良いものなのでしょうか？ それともEDR製品ではどうしても検知できないネットワーク探索手法も存在するのでしょうか？ まず、EPP（Endpoint Protection Platform）とEDR（Endpoint Detection and Response）という二つの用語について説明します。 EPPは従来のウイルス対策ソフトをEDRとの対比のためにこう呼んでいますが、基本的にはシグネチャにより、パソコン等に入ってきたファイルをチェックして、マルウェアと判定したら隔離や警告をするものです。 EDRは、エンドポイント（パソコンやサーバー）の挙動を見張っていて、マルウェア特有の挙動を検知（Detection）したら、対応（Resp
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話 6月頭くらい？ にGoogleがリリースして話題になっていた、自分専用のRAGが簡単に組めるLLMツール「NotebookLM」ですが、そのうち触ろうと思いつつも、「またRAGか」「どうせRAGでしょ？ 知ってます」みたいな気持ちでいたら腰が重くなってしまい、いつのまにか一ヶ月くらい経ってしまっていました。 そして今日、たまたまちょっと時間が空いたので触ってみたんですが、想像していたよりもずっと楽しくてすごかったので書き残したく思った次第です。ちなみにこれ↓ NotebookLMってファイルとかURLとかかなりの量放り込めて、放り込まれただけ参照できる(しかもかなり精度高い)っていうツールなんですが、これの何がすごいというと、インターネットサーフィンをしながらおもしろい
プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 講演や執筆などを通じ、日本におけるテスト駆動開発のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。 TDDとは何かを改めて言語化してもらった前回の記事では、「テストを書かずに進むのが合理的といえるときはある。でも、後からテストを書くのって難しいしつらい」とのお話がありました。 テストが書かれないまま
選挙でGitHubを使うことに意味はあったのか？――GitHubを用いた政策リポジトリの公開について振り返る｜#安野たかひろ 事務所（公式）
安野チームの今泉（GitHub担当）です。 選挙活動が終わって一週間ほど経ちましたが、現在でもテレビ・雑誌等さまざまなメディアにおいて、東京都知事選挙を総括する記事が出ている今日この頃です。感想についてもSNSでたくさん投稿されており、肯定する意見も批判的な意見も、いずれもじっくり拝見させていただいています。 この記事は、「双方向の政策ディスカッション」を実現するための方策として行われた「GitHubを用いた政策リポジトリの公開」プロジェクトについての振り返り記事です。 選挙期間中に投稿した過去の解説記事はこちらをご覧ください。 結果感想戦を始める前に、まずファクトベースで結果を見ていきます。今回募集したのは「課題提起」であるissueと、「変更提案」であるPull Request（PR）ですが、それぞれどれだけ投稿されたのでしょうか。数字を見ていきましょう。 課題提起（Issue）アーカ
AWS 上で大規模な GitHub Actions のセルフホステッドランナーを使用する際のベストプラクティス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS 上で大規模な GitHub Actions のセルフホステッドランナーを使用する際のベストプラクティス 注記: お客様は自身の GitHub ランナーを管理する必要がなくなりました。AWS CodeBuild を使用すると、管理された GitHub Actions セルフホストランナーを利用できるようになり、強力なセキュリティ境界と低い起動レイテンシーを備えた一時的でスケーラブルなランナー環境を提供します。CodeBuild を使えば、独自のインフラストラクチャを維持したり、スケーリングロジックを構築する必要がありません。すべてが CodeBuild によって完全に管理されます。開始するには、単に Webhook を作成して、CodeBuild で GitHub Actions ジョブを自動的にトリガーするだけです。 概要 GitHu
なぜ、印刷会社に送った入稿データを見たくなったのか？ 月刊アスキーの創刊号（1977年7月号）から1982年12月号までの内容がオンライン閲覧可能になったと前回お伝えしたわけだが、月刊アスキーのバックナンバーといえば、もう1つ、書いておきたいことがそのままになっていた。すでに1年半も前のことなのだが、月刊アスキーの入稿データを読み出すことをやったのだ。 入稿データというのは、雑誌の1ページずつ文字や図版のレイアウトをした、印刷会社に持ち込むDTP（デスクトップ・パブリッシング）データのこと。1990年代まで、本や雑誌のデザインといえば、手作業で印刷されるイメージを作ることが行われていた（いわゆる版下）。それが、コンピュータの画面の中でデザインできるようになったのがDTPである（注1）。月刊アスキー編集部では、入稿データを、毎号MO（長期間保存が可能な磁気メディア）にコピーして保存していたの
【エンジニアの日常】これが私の推しツール！〜日々の開発を豊かにするおすすめツール〜 Part1 - Findy Tech Blog
こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 突然ですが皆さんは、開発をするうえで欠かせないツールやOSSはありますか？ キーボードやマウス、マイクといった物理的なツールは机を見ればわかりますが、他のエンジニアがどういったツールを使って効率化しているかは、その人の画面を見ないとわかりません。 そのため、他のエンジニアがどういったツールを使って効率化しているのか、実は意外と知らないということが多いのではないでしょうか？ そこで今回は 推しツール紹介 と題して、弊社エンジニア達が日々の開発業務で愛用しているツールやOSSを紹介していきます。 それでは見ていきましょう！ 推しツール紹介 戸田 git-cz git-cz-for-api-developer 新福 Nx vscode-spell-checker 森 Rectangle Hammerspoon Vi
証明書認証局(CA)のLet's Encryptが、公開鍵の証明書の失効状態を取得する通信プロトコルであるオンライン証明書状態プロトコル(OCSP)のサポートを終了することを明らかにしました。 Intent to End OCSP Service - Let's Encrypt https://letsencrypt.org/2024/07/23/replacing-ocsp-with-crls.html Let's Encryptのエグゼクティブディレクター兼共同創設者であるジョッシュ・アース氏は2024年7月23日に、「私たちは本日、OCSPのサポートを終了し、証明書失効リスト(CRL)をできるだけ早く導入する意向を発表します」と述べました。 Let's Encryptは記事作成時点で約10年間にわたってOCSPのレスポンダーを提供してきましたが、2022年からはCRLのサポートも行っ
自動テストの重要性が広く認知されるようになった一方、自動テストの活用に課題を抱える組織も依然として多く見受けられます。 本記事では『Developer eXperience Day 2024』（主催：日本CTO協会）における和田卓人氏によるセッション「望ましい自動テストとは：どのようなテストが開発生産性と開発者体験を共に高めるのか」の内容をお届けします。 和田卓人氏 執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じて自動テストやテスト駆動開発を広めようと努力している。 『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。 なぜ自動化テストを書くのか 和田 卓人です。インターネット上ではt-wada
こんにちは。プラットフォーム開発部兼財務データ企画部のshigeniiと申します。 普段はデータ基盤の運用保守、および、全社的なデータ活用やデータ駆動推進を担当しています。 今回は、財務に関する情報の収集からその可視化までの過程をシステム化することで、事業計画や予算策定のプロセス改善に結び付けた我々の取り組みについて、システム化に焦点を当てながら書き綴りたいと思います。 この記事がバックオフィス業務において、同じような課題を抱えている方に少しでもご参考になれば幸いです。 経緯 財務レポート可視化プロジェクト システム化にあたっての具体的な取り組み Before After システム化にあたっての課題 今回の対応 全体的なシステム構成 財務レポートを作るまでのながれ 説明1．各業務システムのデータを取得 説明2．マスタ情報の取得・作成 説明3．データの加工・突合機能 説明4．データに対するセ
TypeSpec、Orval、Storybook を使ってフロントエンドのモック生成を自動化する
はじめに フロントエンド開発において、効率的かつ一貫性のあるモック生成は非常に重要です。本記事では TypeSpec、Orval、Storybook の 3 つのツールを使用して自動生成でモックを実現する方法を紹介します。 TypeSpec は、大規模な API を提供するために Microsoft が開発し、使用している新しい API 記述言語です。 Orval は、OpenAPI 仕様から TypeScript のクライアントコードを生成するツールです。これにより、最新の API 仕様に基づいたクライアントコードを常に保持し、API との通信がスムーズに行えるようになります。 Storybook は、コンポーネントを独立して開発・テストするためのインタラクティブなツールです。コンポーネントの見た目や動作を個別に確認できるため、UI の一貫性を保ちながら効率的に開発を進めることができます
概要 GitHub Copilot WorkspaceはAIが組み込まれた開発環境。「見えてきたプログラマー不要時代」で有名。テクニカルプレビュー中で、ウェイトリストに申請すると招待が来る。 githubnext.com 巷で言う”仕様書から開発自動化コーディングエージェント”とはちょっと違って、あくまでCopilot WorkspaceはCo-pilotの役割のみで、コーディングするのは自分、と考えると良い。今までブロック単位のコード補完だったものがレポジトリ全体に及んでる、というようなアナロジーだと思う。 自然言語を使用してタスクを指定し、AIが生成したコードの微調整、レビュー、繰り返しをユーザーが行うことができる。タスクの定義をIssueからインポートすると画像も認識する。 特徴 自然言語で目的(Task)、現在値・期待値(Specification)、変更計画(Plan)の各フェー
Claude 3.5 SonnetでStable Diffusion XLによる画像生成を要件が満たされるまで繰り返すAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon BedrockのAIモデルとして利用可能になったAnthropic Claude 3ファミリーでは画像認識機能が導入されました。そして、最新モデルのAnthropic Claude 3.5 Sonnetにも更に強化された画像認識機能が備わっています。 これらのAnthropic Claudeモデルの画像認識機能、特にOCR(光学文字認識)の性能については、いくつかの簡単な試行と比較を実施してみたことがあります。詳細は以下の記事でご覧いただけます。 Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR (Optical Character Recognition) with Claude 3 Haiku Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR
2000年前のキケロ「老年論」に驚かされるばかりだった。
ある日おれは、図書館でキェルケゴールとキケロの本を借りた。なんの意図もない。なんとなく「き」が気になったからだ。そういう日もある。 キケロの名前は聞いたことがあるだけで、何時代の何人かも知らなかった。 マルクス・トゥッリウス・キケロ – Wikipedia マルクス・トゥッリウス・キケロ（ラテン語: Marcus Tullius Cicero, 紀元前106年1月3日- 紀元前43年12月7日）は、共和政ローマ末期の政治家、弁護士、文筆家、哲学者である。 そうか、そんな時代の人だったか。おれは大学受験のために中学から世界史を優先して学ばされていたが（公立校の人は日本史に時間をとっているため、受験のときにライバルが少ないはず、という学校の方針）、なるほど三十年も経つとなにも覚えていない。 いずれにせよ、紀元前の人物だ。そのころ、日本人はなにをしていたのだろうか。こういう疑問をいだいたとき、お
営業パーソンの生成AI活用に注目が集まっている。生成AIを使って営業の効果を最大化する、効率化する、スピードを上げる、型化する、マネジメントする……。未来の可能性に期待が高まるばかりである。 この記事では、生成AIを活用した営業活動の刷新について解説したい。すぐさま自社の営業に取り入れるノウハウを多く詰め込んでいる。 生成AIは「ChatGPT」一択ではない 本記事は営業パーソンの生成AI活用に語るものだが、まず大前提をお伝えしなければいけない。生成AIはChatGPT一択ではない。 自動車にも、軽自動車からトラック、スポーツカーなど、用途に合わせていろいろな種類がある。同じく、生成AIも種類がある。文章の生成に強いもの、リサーチに強いもの、画像作成に強いもの……など、代表的な製品は数十種類以上に及ぶ。「生成AI サービス一覧」と検索すればさまざまなものが出てくるだろう。 また、それら各製
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます クリックテック・ジャパンは7月18日、同社が提供するデータ分析部門の製品・サービスに関する記者説明会を開催した。 会見に登壇したQlik Technologies データ分析事業部 ジェネラルマネージャーのBrendan Grady氏は「当社は長らくビジネスインテリジェンス（BI）ベンダーと認識されてきたが、AIの導入が加速することで、新しい方向にかじを切ろうとしている」と話した。 例えば、TalendやAttunity、Mozaic Data、Big Squid、Kyndiなどの企業買収によって、エンドツーエンドのデータソリューションを提供するというコミットメントを強化している。 同社はデータ分析の体験を向上させるため、「ナビゲーショ
自分が管理する全 OSS の Issue や Pull Request を 1 つの GitHub Project に集約
自分が管理する全 OSS の Issue や Pull Request を 1 つの GitHub Project に集約 タイトルの通り、自分が管理する全 OSS の Issue や Pull Request (以下 PR) を 1 つの GitHub Project に集約した話を紹介します。 自分は様々な OSS をメンテしており、様々なリポジトリで作られる GitHub Issues や PR を日々ハンドリングする必要があります。 しかしこれだけリポジトリの数が増えると一つ一つリポジトリを巡回してハンドリングしていくのは困難です。 ユーザーによって issue や PR が作成・更新されるとメール通知で気付けるようにはなっていますが、色々な issue や PR に対応しているとつい存在を忘れてしまうこともあります。 また Renovate の PR がマージされずに放置されたり
それでも同氏は、審判の時が来ることを信じて疑わない。それは今年ではないかもしれないし、来年でもないかもしれない。同氏の見るところでは、企業がＡＩにつぎ込んでいる数千億ドルの資金が次の経済革命を引き起こすことはないだろうし、スマートフォンやインターネットの恩恵に匹敵することもない見込みだ。そのことが明らかになれば、ＡＩへの期待を背景に急騰した株価もすべて下落に転じるだろう。 「歴史上のほとんどの技術革新、特に変革的な技術革新は、非常に高価なソリューションが非常に安価なソリューションに取って代わられることで起こる。とてつもなくコストのかかるテクノロジーで人間の雇用を置き換えることは、基本的にその正反対だ」と同氏は説明した。 コベロ氏は、2022年後半からＳ＆Ｐ500種株価指数の時価総額を16兆ドル（約2503兆円）近く押し上げた株価上昇の根幹にあるＡＩへの信頼に疑問を投げかける、少数だが増えつ
「ChatGPT」の登場から約1年半がたち、企業では生成AIの導入や活用が広がっている。業務課題の解決策や新規ビジネスに挑戦する足掛かりなど、さまざまな業界や用途で熱い視線が注がれている。 そうした中、ChatGPTの“次”として注目を集めるのが「AIエージェント」だ。生成AIや強化学習が専門の今井翔太氏（元・東京大学松尾研究室）は「生成AIの能力を拡張し、ほとんどの作業を完全に自動化する可能性を秘めている」と話す。 米OpenAIや米Googleからベンチャーまで多くの企業が生成AIの発展系として注目するAIエージェントとは何か、そして企業がAIエージェントを活用するヒントとは。今井氏が登壇した「デジタル戦略EXPO 2024 夏」（7月28日まで）の講演から一部をお届けする。 「AIエージェント」とは AIエージェントはさまざまな定義が存在するが、今井氏は「人間が与えた目標を達成するた
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。7月15日（月）～7月21日（日）〔2024年7月第3週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 2011-2024 この13年間における最高の一冊 - HONZ 2位 「AIに仕事を奪われた絵師」な訳だが｜走り書き 3位 軍事研究家・小泉悠氏が「人の脳が戦場になる」解説 「信じない人」が狙われる＜認知戦インタビュー詳報＞：東京新聞 TOKYO Web 4位 【特集】OneDriveの罠に注意！強制同期を切ったり、容量の警告に対処したいならこれをすべし - PC Watch 5位 調味料Tierリスト(ルーキー〜シルバー帯まで) 6位 取調べで使われる卑劣な手口と対処法 - 弁護士が暴露する黙秘権行使の真実｜弁護士髙野傑 7位 世界規模でWindowsデバイスが次々とブルースクリーン（BSo
2024年7月12日に開催された「製造業における脆弱性管理の課題と対応方法@大阪」セミナーの「SSVC Supplier Treeの概要と自動化」セッションのスライドです。 米国CISAが推奨する脆弱性管理の優先順位付け手法であるSSVC（Stakeholder-Specific Vulnerability Categorization）の概要を説明し、PSIRT用の決定木であるSupplier Treeを紹介します。SSVCは脆弱性をリスクベースで優先度付けするフレームワークですが、そのまま組織に適用すると人的工数と専門知識が必要です。講演者はSSVCの導入には自動化が肝要であると考え、自動化の方法を模索しています。本セッションでは、SSVC Supplier Treeを用いて製造業のPSIRTの脆弱性トリアージを自動化する方法を探求します。具体的には、Supplier Treeの各De
食品業界】メーカー５社がロボット活用
未来型食品工場コンソーシアムでの活動についてのニュースです。 コンソーシアムって？という事ですが、わたくしもピンとこないので調べてみると 「コンソーシアムは、複数の組織や企業が協力して共同でプロジェクトを進める組織形態です。通常、共通の目的や利益を持つメンバーが集まり、リソースや知識を共有し、共同で研究、開発、実施を行います」 という事です。 カゴメ、キユーピー、永谷園、ニチレイフーズ、日清製粉グループ本社の、食品メーカー５社と、調理ロボットを開発するTECH MAGICが「未来型食品工場コンソーシアム」を結成したと７月初めに発表しました。 労働力不足や原価高騰といった目の前の課題への対応は、中長期的に継続し、これらに対応するためには先端技術の革新的な取り組みが必要！ということで、食品工場における非競争領域の共通課題に対して、各社の専門知識と高度なロボットテクノロジーを活用し、持続可能な食
前書き 目次 著者 ロボット工学3原則 トロッコ問題 人工知能（AI）の定義 交通領域 シンギュラリティ・2045年問題 ロボット法のゆくえ まとめ（主観です・・・） おまけ １．【自動運転】 ２．【ロボット】 出典：ロボット法 増補第2版 - 弘文堂 前書き 久しぶりの投稿はちょっとお堅い内容です。 タイトルの通り最近読む機会があった 【ロボット法 AIとヒトの共生にむけて】 についてのレビューになります。 初版発行は2017年になりますが、読んだのは2019年の増補版、冒頭の画像は2024年に発行された増補第2版になります。 法律から見る最先端技術（発行当時）という意味でとても興味深く読ませていただいたので、久しぶりに投稿してみる気になった次第です。 本書の詳細については省きますが、以下に示す本書の構成（目次）から興味を引いた内容だけかいつまんでいきます。 目次 序章 ロボット法の必要
書きたいこと 社員100名規模まで社内SEが一人しかいない状態というのは、結構普通にあります。 そういう場合にどんな手段があるかを記憶をたどりながらポエムしてみたいと思います。 環境 社内でIT系の専任は自分だけという状態。 業務システムは外注しているが、社内インフラは管理者不在の状態。 経理が頑張って対応してくれていたが、限界に達している。 インフラの統一 いちばん効果的なのが、社内インフラをGoogle WorkspaceやMicrosoft365に統一する方法です。 IDを一本化するというメリットがあります。 オンプレのNASなんかがあるとその認証で二重管理になるのでダメです。 なのでひとりSEは、必然的にクラウド化が必須になります。 今はEntra Private Accessなどがありますが、長年VPNだけはどうしようもなかったですね。VPNだけは別管理でした。 デバイスの統一
【10周年前祝い】歴史・年表でみるAWSサービス(AWS Lambda編) －機能一覧・概要・アップデートのまとめ・入門－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 「歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－」から始まった、AWSサービスを歴史・年表から機能を洗い出してまとめるシリーズの第8弾です(過去、Amazon S3、AWS Systems Manager、Amazon Route 53、Amazon EventBridge、AWS KMS、Amazon SQSについて書きました)。 今回は2014年11月にアナウンスされたサーバーレスでフルマネージドなコード実行サービスを提供するAWS Lambdaについて歴史年表を作成してみました。 今年2024年11月にはAWS Lambdaがアナウンスから10周年を迎えるということで、かなり早めではありますが前祝いという意味も含めて、この記事を書きました。 今回もAWS Lambdaの誕生から機能追
第3回では品質保証のためのソフトウエアテストを主力事業とするバルテスとSHIFTの取り組みを追う。 テストベンダーの強みは、これまで実施してきたテスト設計書やバグリポートなどの資産を持つことだ。これらをAI（人工知能）に学習させ、テストに特化した出力を可能にしている。テストケースを自動生成したりテストエンジニアにテスト観点をレコメンドしたりすることで、テストの品質向上が見込める。 テストデータの準備に威力を発揮 バルテスでは、米Microsoft（マイクロソフト）の「Azure OpenAI Service」を利用した社内向けの検証基盤を構築し、数千万点のテスト資産を学習させている。具体的には「テスト設計書」、パラメーターのパターンやテスト観点の深掘り方法などを表記した中間ファイル「テスト明細」などだ。この基盤を活用し、同社のテスト自動化ツール「T-DASH」に「テストケースをより早く生成
【当たり前】バルブは便利だけど怖い
自動化がどんどん進んでいき、人が何もしなくても勝手に製造できることを理想として、いろいろな取り組みをしている昨今。 自動弁をとにかくつければ解決するのだ、という結構危ない意見もあります。 私は手動弁ですら危ない部分があるのに、そこに目を向けている人がどんどん少なくなっていることに、不安を感じています。 自動弁・手動弁問わずバルブの何が怖いのかを解説します。 開閉の状態をすぐに切り替えられる バルブというのはとても便利なもので、開いた状態と閉じた状態をすぐに切り替えることができます。 仮にこの目的をバルブ以外で実践しようとしたら、配管を都度付けたり外したりと、漏れることを覚悟したり時間が掛かることを予想しないといけません。 この手間を解決するための画期的な方法が、バルブです。 便利なものは当然弱点があるもの。 その弱点を見ていきましょう。 内通 バルブのトラブルで最も多いのは内通です。 バル
ソフトバンクは、2024年7月22日より、AIの教師データを作成するアノテーションサービス「TASUKI Annotation」において、生成AIサービスの回答精度を向上させる「RAGデータ作成ツール」の提供を開始した。 同ツールは、生成AIサービスにおけるRAG（検索拡張生成）の検索精度を向上させるための、データの構造化や回答の評価といった作業を自動化してくれるツール。図表やテキストなどさまざまな形式のデータを容易に構造化できる機能や、回答の引用元データの参照や生成結果が適切かを自動評価する機能を備える。 また、検証用のRAG環境を利用でき、検証したデータは本番環境へスムーズに移行できる。直感的なUIによって、生成AIに対する専門知識がなくても、誰でも簡単にこれらの作業を進めることが可能だ。
Microsoftは2024年7月20日（現地時間、以下同）、同年7月19日に全世界的に「Windows」のPCでブルースクリーンが表示される大規模障害が発生した件について、詳細を公開した。 なお、セキュリティ企業CrowdStrikeによると今回の障害は、同社が提供する「CrowdStrike Falcon」プラットフォームのコンテンツアップデートで見つかった欠陥が原因だとされており、特定のWindowsホストのみが対象となり「macOS」および「Linux」ホストは影響を受けないとされている。 Windowsの大規模障害に対し、Microsoftが対応策を公表 Microsoftは同事象が明らかになってから、顧客やCrowdStrike、外部の開発者と継続的にコミュニケーションを取り、情報収集と迅速な解決策の検討を進めており、以下の対策を講じたとしている。 CrowdStrikeと協力
ジャンプTOON Flutter × GraphQL ~宣言的なアプリ開発の工夫~ | CyberAgent Developers Blog
ジャンプTOON アプリチームの吉田航己(@koki8442)です。 5 月にサービスを開始した 「ジャンプTOON」 では、モバイルアプリを Flutter で開発し、通信には GraphQL を用いています。 本記事では GraphQL の解説、Flutter アプリで GraphQL を活用する際の工夫点や開発の知見を紹介していきます。 目次 GraphQL の概要 ジャンプTOON アプリでの GraphQL の使用 Flutter で GraphQL を使うメリット Flutter × GraphQL 開発の工夫 おわりに 参考文献 GraphQL の概要 GraphQL は Meta 社が REST の問題点を解決するために開発した API クエリ言語およびランタイムです。その概念は特定の言語やデータベースなどに依存するものではなく、ビジネスドメインのデータを Node と E
開発現場においてプログラミング作業を効率化できると「ChatGPT」に期待が集まる。一方で、まだ開発を任せられる段階ではないとの意見もある。 生成AIに期待できることの一つに「コード生成」がある。2024年2月にNVIDIAのジェンスン・フアンCEOが「AIの登場によってプログラミングはもはや人に不可欠なスキルではなくなった」と公言したこともあってか、「プログラマーは不要になるのでは」などとささやかれた。それに対して、「決してプログラマーを葬るようなことにはならない」と異を唱える開発者もいる。 ある研究結果によって、ChatGPTが開発に“使えない”理由が明かされた。 生成AIがコーディングを得意としているのは事実だが、コーディングを任せるにはまだ不安がある。そんな研究結果が発表された。 この件の詳細が、IEEEが発行しているソフトウェアエンジニアリング分野の研究や技術進展を扱う学術雑誌『
AIに仕事を奪われた絵師の話が怖すぎた
キャリアEvolution of robots, struggle for a place at work. Automation of business processes. Robot expels the employee's business from the workplace. Concept of replacing people with robots, artificial intelligence. 黒坂岳央です。 イラスト1枚1万円で請け負う、フリーのイラストレーターの投稿が話題をよんでいる。 詳細はオリジナルの原稿を見てもらいたいのだが、AIの台頭で細々とやっていた仕事がなくなり、絵師をやめて再就職をするに至ったという話である。誰もがうっすら感じていた恐怖はすぐそこにある。この話に完全に無関係でいられる人は少なくないのだ。 AIに仕事を奪われる人、奪われない人 同記
ミニマル街づくりシム『Mini Settlers』8月8日にSteam早期アクセス配信開始へ。資源を獲得してひたすら物流を効率化、開拓を重ね人口を増やす - AUTOMATON
パブリッシャーのGoblinz Publishingは7月18日、Knight Owl Gamesが手がけるミニマル街づくりゲーム『Mini Settlers』の早期アクセス配信を、8月8日に開始すると発表した。対応プラットフォームはPC（Steam）で、ゲーム内は日本語表示に対応する。 本作は、人のいなくなった島に街を作り、人口を増やしていくゲームだ。工場自動化シムのようなゲームプレイが採用され、また施設や資源などがシンプルなアイコンで表現される、ミニマルな2Dビジュアルスタイルが特徴である。 『Mini Settlers』には複数の島が収録され、それぞれクリア目標として設定された人口や、土地の構成を含め島の構造が異なる。島には、緑地や水源地、あるいは木材や鉱石が採れる土地など、さまざまな種類の土地が存在。そうした土地ごとに対応する施設を建設し、資源を得ては別の資源に加工するなどしながら
料理には、人の考え方と能力がすべて表れる
「面接の短い時間で、人を適切に見極めるのは本当に難しい…」 採用業務に携わったことがある人なら、きっと一度はそんなふうに感じたことがあるはずだ。 だがもし許されるなら、私にはこんな選考をしてみたいという妄想がある。 「30分で、3品以上の料理を3人分、作ってみて下さい」 突拍子もないデタラメに思われるだろうか。 しかし料理には、その人の考え方や現在地、能力の方向性がもろに表れる。 （1）メニューづくり（と買い物） （2）調理準備 （3）下ごしらえ （4）調理 （5）盛り付け （6）後片付け これだけの工程をみせてもらえるのに、その人のことがわからないわけなどないだろう。 逆に言えば料理とは、それだけリスペクトすべき重労働かつ知的労働ということだ。 そしてそんな信念をつい最近、2人の料理人から確信できる出来事があった。 「目でも楽しんでもらいたいんです」 私が住んでいる奈良県生駒市は、“日本
AirJapan【MCC】バンコクから成田★スワンナプーム空港【プライオリティパス】★ラウンジ&フライトのレポート - SAPPOROベースでマイレージ旅行
こんにちは。かーる1世です。 ANAの国際線 MCC（ミドル・コスト・キャリア＝一般化した言葉なのかは不明です）であるAirJapanを利用して、バンコク・スワンナプーム国際空港から成田国際空港まで搭乗しました。 フライトとバンコク・スワンナプーム国際空港で利用したラウンジについてレポートしたいと思います。 2024年6月の搭乗です。 「本ページはプロモーションが含まれています」 もくじ AirJapan航空券 AirJapanチェックイン スワンナプーム国際空港ラウンジ ターキッシュエアラインズ エールフランス AirJapanフライトのようす 成田で余裕のトランジットそして新千歳へ まとめ AirJapan航空券 AirJapanの航空券は、3つの運賃タイプがありました。 僕は預け入れ荷物と座席指定がついたスタンダードタイプの航空券を購入し、機内食をオプションで購入しました。 バンコク
メール地獄からの解放：AI完全自動メール返信生成システム（by ChatGPT研究所）｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
本日は最近私の仕事のやり方を劇的に変えてくれたツールについて、紹介したいと思います。 まず初めに、ここのシステムを開発したChatGPT研究所さんとは一切の利益相反（COI）がないことを明確にしておきます。このツールがあまりにも私の仕事の体験を変えてくれたのでこの体験を是非共有したいと考えました。 私が抱えていた問題アカデミアなどで少し立場が上になってくると、日々のメール対応に追われる状況になってしまうのは避けられない事だと思います。私も例外ではありませんでした。 手術や外来が終わってメールボックスを開くと、未読メールの山に圧倒される 学外の偉い先生に丁寧な返信を心がけるあまり、1通のメールに5分以上かかってしまう メール対応に時間を取られ、睡眠や研究に割く時間が減ってしまう こんな状況に、頭を悩ませていました。 最近はSlack, LINE, Teams等のチャットツールも普及はしてきて
化学プラントでプロセス制御や自動化は、エンジニアの花形ポジションだと思っています。 化工系出身者と機電系出身者が共同して作り上げる。 良否は、製造の質に直結して、安全で競争力のあるプラントかどうか分かれる超重要な業務です。 昨今は、DXやAIなどの動きもあって、興味を持っている人は多いでしょう。 この辺まとめてデータエンジニアリングとかデータサイエンティストなんて呼ばれていますよね。 空調のきいた部屋で仕事できるし、場所も問わないで出来る業務が多かったりするのもポイント。 ですが、私はここにほぼ興味を持っていません。 バックグラウンドとしては十分に素養があり、やればできたのだと思います。（大学や大学院ではプログラミングをするのは当然でしたので） それでも興味を持たなくなったごく個人的な理由を、まとめます。 たまたま機械と現場の仕事だけを経験 私のキャリアは最初は機械の仕事でした。 機械設備
投資家目線から見る「オイシイファーム」の可能性 後藤直義氏（以下、後藤）：川田さん、どうですか？ 長らく「日本の新産業を作る」ということで、日本のテクノロジー企業のスタートアップのパイオニアとなる企業の1つ、ディー・エヌ・エーを創業してきた川田さんにとって、実際に今の古賀さんのお話は説得力があるのか。 川田尚吾氏（以下、川田）：2つぐらいあって。まず1つが、こういう先端的な技術を持ってる会社を統合して、システムとしてすばらしいものを作ってくというのは、やはりオペレーションをやってる会社じゃないとできないんですよ。 例えば新幹線は当時の国鉄、今のJRという鉄道会社が作っていて。その下に、日立さん、川崎重工さん、日本車両さんとかいろんなパーツのメーカーがいるんですが、そういうのを全部インテグレーションして陣頭指揮をとって開発したのは、やはり国鉄なんですよね。 それと一緒で、植物工場というビジネ
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 本連載「松岡功の『今週の明言』」では毎週、ICT業界のキーパーソンたちが記者会見やイベントなどで明言した言葉を幾つか取り上げ、その意味や背景などを解説している。 今回は、日本IBM 代表取締役社長の山口明夫氏と、AWSジャパン 執行役員 パブリックセクター技術統括本部長の瀧澤与一氏の「明言」を紹介する。 「成長か停滞か、私たちは今、重要な分岐点に立っている」 （日本IBM 代表取締役社長の山口明夫氏） 日本IBMは先頃、年次イベント「Think Japan」を都内ホテルで開催した。山口氏の冒頭の発言はそのキーノートのスピーチで、同イベントのメッセージとして自らの率直な思いを述べたものである。 今回のThink Japanのテーマは、「成
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EDR製品の有効性について質問させてください。 EDR製品を導入していれば、いわゆる標的型攻撃にみられるような不審なネットワーク探索をほぼ確実に検知できると考えて良いものなのでしょうか？ それともEDR製品ではどうしても検知できないネットワーク探索手法も存在するのでしょうか？ | mond
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