マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ
関連記事 AWS、オンラインゲームを遊んでソリューション構築を学ぶ「AWS Cloud Quest」公開 実際にプレイしてみた 米Amazon Web Servicesが、AWSでのソリューション構築を学べるオンラインRPG「AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner」を無料公開」。Webブラウザでプレイできる。 「Azureのこの機能、AWSで例えると何？」を簡潔に知る方法 実は公式サイトに…… 「Azureのこの機能、AWSで例えると何？」──その疑問、実は答えがまとまってます。 AWS専業SIerのサーバーワークス、Google Cloud事業へ参入 韓国Bespin Globalとの合弁で AWS専業のクラウドSIer、サーバーワークスが、韓国のBespin Globalとの合弁でGoogle Cloud専業のSIer企業「G-gen」を設立し、Goog
誰も教えてくれないSIの本質、SIerの世界観
本記事について 国内の IT 業界について、ネット上では「SIer」VS「Web系」の構図がしばしば見られる。本記事は前者、SIer の世界観をひとりの当事者として雑多にまとめたものである。記事としては読み物、特にポエムの類。 対象読者 以下を想定する。 ITエンジニアまたはその卵で、 SIerを知らないWeb系の人 SIerに入社した新人や中途入職者 SIerにてSEまたはマネージャーして働いている者 SIerにてSEではないが裏方で働いている者（開発、研究、調査、教育、管理など） 学習や就労の初歩として参考にしてもいいし、議論やキャリアのダシに使っても良いだろう。 筆者について 吉良野すた: https://stakiran.github.io/stakiran/ 国内の大手 SIer に勤めるサラリーマン。現場には出ておらず、裏方で支えてメシを食べている。SI にも IT にもさほど
大変多く読んでいただいた「プログラミングというより物事が出来る思考法」というポストや、世界一流エンジニアの思考法の書籍で紹介した内容がある。 私の職場でも、ものすごく出来る人が「実践」しているところを何回も目撃しているので「実践編」として皆さんにシェアしようと思って今回のポストを書いてみた。 タイトルにもある通り、私はエンジニアだが、ビジネス書である書籍と書かれた多くの思考法と同じく、あまりエンジニアリングというものに関係ない要素であると感じている。 上記のポストや書籍でシェアした内容を端的に言うと「理解には時間がかかるがかける価値が十分あり、それによって自分が物事をコントロールしている感覚を身につけることが出来る」という自分の小さな発見だ。私がこのことを最初に発見したのは、新卒の出来る人々との出来事がきっかけだが、今回その小さな自分なりの発見を後押しするような出来事がいくつかあった。それ
「何をやっても駄目だった」ポンコツの自分を救ってくれたマインドセット - メソッド屋のブログ
先日 エンジニアType さんから取材『牛尾剛さん、『世界一流エンジニアの思考法』って本当に日本でも実行できますか？(仮）』を受けました。私は「日本で出来ないことは何一つありません」と回答しました。私が日本にいるときに実際に実施したアクションや、実際にやってみた事例などをご紹介しました。 それは、私が自信に満ち溢れた人物だからではなく、幼少のころから自己肯定感も低く、何をやっても上手くいかなかった自分を救ってくれたちいさな「マインドセット」があったおかげです。 「何をやっても駄目だった」ポンコツの自分を 救ってくれたマインドセット このマインドセットは『日本では一見難しそうな何かを実現すること』に対しても過去の人生でとても有効でした。同じような悩みを持つ人のために、エンジニアTypeさんの記事のフォローアップとしてこちらにも書いてみることにしました。それは小さなマインドセットのチェンジなの
富士通に忖度してるとか言ってるけど、あれ、普通に取材NGだったんじゃないかな。 当時の経緯を知ってると「私の名前は出さないでください」ってなったとしても不思議じゃないと思う。そうなれば当然NHKも富士通も触れないし、本人が拒否したんですなんて発表するわけもないし（例え親族が声を上げたとしても） 京コンピュータって、富士通半導体の最後の打ち上げ花火だったんだよ。 当時の話京の開発が進み、実際に生産されるころは、経営方針として富士通は半導体撤退をするかどうかで揉めていたころだった。 京コンピュータは、富士通が自社工場で作った最後のスパコンであると同時に、国のトップ開発のHPCにおいて、富士通が単体で作り上げた初めてのHPCでもあった。 これは、富士通が優れている、というよりも、逃げ遅れたと表現してもよいかもしれない。HPCのプロジェクトからは、NECと東芝が次々と撤退していたのだ。 当時半導体
今回の記事は特に私の意見であり、所属会社の意見ではないことをお断りしておきます。 最近になってまたウォータフォール vs アジャイルの議論を見かけることが多くなってきたので、私が勤務する米国の世界規模のクラウドプロバイダーでは2024年現在どんな開発をしているのかをご紹介したいと思います。私はこれが「正解」といいたいのではなく、何らかのポイントが皆さんの何らかの参考になったらいいなと思って筆をとりました。 ちなみに、2016年時点で私のウォータフォール開発に対する考え方は下記のブログの通りで今も変わっていません。ただ、2024年現在だからといってアジャイルをやるべきと思っているわけでもありません。 もし、今ウォータフォールをやっている人がいたら「そんなこと言ってもどうしたらええねん」となると思うので、自分なりの解決方法も考えてみました。 最初に自分的な結論を書いておくと「2024年の開発と
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
もしもいま、インフラ技術をイチから学ぶならどうしたい？ 現役SRE・Yutaさんが考える学習ロードマップ - Findy Engineer Lab
めまぐるしく変化するテックの世界。技術を身に着けるうえで学ぶべきポイントや学習環境なども年々変わっています。 そこで「もしもいまの環境で、テックのことをイチから学び直すことになったら、自分はどんな風に勉強したいか」というIFストーリーを通じて、技術との向き合い方を考え直してみる企画「テック転生」。 今回は、FinTech企業のSREを務めるYutaさん（@Y0u281）に“自分だったらこう進めたい、インフラ技術の学習ロードマップ”を伺いました。 パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地点は？ サーバー構築の次は、ネットワークと資格の勉強を Linuxとネットワークを学んだらいよいよAWSの学習へ 自分が学んだ時より学習コンテンツが豊富 コミュニティを活用すると情報が増えてモチベーションも高まる パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地
はじめに この仕事を始めた当初(約20年前)はオンプレミスという言葉がありませんでした。いや厳密には私の周りではパブリッククラウドとオンプレミスを分けて話す人はおらず、インフラ構築といえば今でいうオンプレミスが中心でした(世の中的にはパブリッククラウドがサービスとして存在していました)。オンプレミスみたいに新しい概念が出てきた時にそれまでの概念を説明するためにできる言葉をレトロニムというそうです。 私が本格的にパブリッククラウドの仕事をし始めたのは約3年前でAWSでした。研修ではAzureを先に触れていたのと、この本を読んでいたという知識があった程度です。 ここではずっとオンプレミスのインフラ構築をしていた私がAWSに触れて最初に戸惑ったことを記事したいと思います。また、戸惑いましたということだけ書いても学びがないため対応したことも併せて記載します。AWSに慣れている人からすれば常識ですが
GitHub、1200台以上のMySQL 5.7を8.0へアップグレード。サービス無停止のまま成功させる GitHubが提供するGitHub.comは、世界最大のソースコード管理システムを始めとするソフトウェア開発者向け支援サービスを提供しています。 そのGitHub.comはRuby on Railsで構築されており、同社はつねにRubyとRuby on Railsをアップデートし続けていることを今年（2023年）4月に明らかにしています。 参考：GitHubは200万行規模のRailsアプリケーションであり、毎週RailsとRubyを最新版にアップデートし続けている そして同社はこのGitHub.comを支える1200台以上のMySQL 5.7を、GitHub.comのサービスレベルを維持したまま1年以上かけてMySQL 8.0にアップグレードしたことをブログで明らかにしました。 Up
私は米国の超大手クラウドベンダーの中の人をやっており、普段はアメリカに住んで気づいたことをブログに記録しているのだが、今回は趣を変えて、日本で出会った凄い人からの学びを書いてみようと思う。 プリンシパルを目指して前回の下記のブログで、マネージャにならずに、プリンシパルというレベルを目指し始めたので、少しづつ自分のふるまいを変えることにしているが、これはそれの一環だ。 人生最後の大きなチャレンジの戦略を考える｜牛尾 剛 (note.com) 筋肉の豊富なケンさん 私が日本に居たときの同僚で、ケンさんという人がいる。筋トレ仲間として、筋肉がものすごいので、凄いなと思っていたのだが、彼は筋肉だけではなくプログラミング力もえげつなかったことを覚えている。 あるハッカソンで普通の人なら１つか２つの機能を試すところを、彼は１０個ぐらい、それもものすごく高度に組み合わせてすごく短い時間に凄いアプリを作っ
独力でWebサービスを開発・構築できるフルスタックエンジニアへのロードマップ─幅広いスキルを「Udemy夏のビッグセール」で学ぶ！ - はてなニュース
Webで新規サービスを立ち上げる際に、UIからインフラ周りまで一人で面倒を見られるエンジニアは、少人数のスタートアップでなくとも非常に頼れる存在です。どんな課題に直面しても技術力で乗り越える、そんなスキルフルなエンジニアに憧れる方も多いでしょう。 この記事では、フロントエンドのプログラミング（JavaScript周辺）からサーバーサイド、インフラ、さらに開発手法まで、Web開発で必要になるさまざまなレイヤーのフルスタックなスキルの現在地と、関連するUdemyの講座を紹介します。 株式会社ヘンリーでVPoEを務める松木雅幸（@songmu）さんの執筆です。 フルスタックエンジニアに必要なスキル さまざまな講座でまとめて学習してみよう Udemyでは夏のビッグセールを開催中！ ※この記事は、株式会社ベネッセコーポレーションによるタイアップ広告です。記事末に、はてなブックマークした方にAmazo
期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、主要クラウド/PaaS編（2024年版）
期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、主要クラウド/PaaS編（2024年版） いくつかのクラウドサービスでは、新規ユーザーに対する1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどの提供だけでなく、期限の制約なくずっと無料で提供される、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれるサービスが提供されています。 こうしたサービスは評価や一時的なテスト環境、あるいはホビー用途などに適しています。 本記事では期限の制約なく無料で提供されている主なクラウドサービスを、2024年版としてまとめました。（有料サービスの追加機能として無料で提供されているものは除外しています）。 ただしこれらの無料のサービスは、提供側の都合により一時的に申し込みや利用が制限されたり、提供が終了することがあります。提供側の都合に留意しつつ、良心的な範囲でご利用いただ
雰囲気でDocker Composeを触っている状態から脱するために調べたこと（2023） - Activ8 Tech Blog
エンジニアの岡村です。 自分はサーバーがメインではなく、あまり業務でガッツリ触るわけでもないのですが、最近それなりに活用するようになってきました。しかし、ネット上の日本語情報を読んでいるだけではこれの書き方が正しいのかよく分からない、と悩むことが結構あったため、色々情報を漁ってみました。 この記事は、特に自分が気になった部分の調べた結果を記事に纏めてみたものです。対象読者はdocker-composeを雰囲気でupやdownは叩けるけどComposeファイルの書き方がよく分からんとなってる人です。 Docker Composeの概要とcompose.yaml、Compose Specの関係 compose.yamlの書き方は Compose Specに準拠すればOK Compose Specの場所 推奨のファイル名はcompose.yaml compose.yaml内にバージョンを記述する
はてなと言えばブログ、ブックマーク、匿名ダイアリーを思い浮かべる人が多いが、実はこれらはもはや脇役でいまや漫画の会社になっているという話。 まずはてな株式会社の業績を見ていく。 2023年7月期決算（2022年8月1日～2023年7月31日） 売上 31.50億円 営業利益 1.73億円 純利益 0.99億円 では売り上げの内訳は？ コンテンツプラットフォームサービス 4.21億円（前年度比-14%） ← (個人向け)はてなブログなど コンテンツマーケティングサービス 6.97億円（前年度比-12%） ← (企業向け)はてなブログなど テクノロジーソリューションサービス 20.31億円（前年度比+14%） ← (企業向け)システム開発など 「漫画関係ある？ブログと絡めて漫画事業始めた？」と思うかもしれないがそれは違う。 テクノロジーソリューションサービスの内訳をもう少し詳しく見ていく。 M
エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴
こんにちは。おうちKubernetesを勧めるためにやってきました。 このシリーズでは、Part 1で「なぜやるのか」、Part 2で「どうやるのか」について話します。 この記事は自宅サーバー上のKubernetesで不特定多数向けのサービスを展開することを勧めるものではなく、自分用・身内用のアプリを自宅サーバー上のKubernetesで運用することを勧めるものです。 エンジニアは全員おうちKubernetesをやるべき絶対的な理由 自己研鑽のために （鑽←この字「研鑽」と「大鑽井盆地」でしか見ない） 企業がKubernetesを採用する場合、ほとんどがEKSやGKEといったクラウド上で動作するマネージドKubernetesサービスを使用すると思います。ただ、Kubernetesであればコマンドやマニフェストファイルの書き方は共通なので、おうちKubernetesで学んだことがそのまま業務
2024年に読んだほうがいいエンジニアな書籍10冊+α - CloudとSREそしてキャリア本 - Lean Baseball
Google Cloud Partner Top Engineer 2024を頂いた者です. 仕事はエンジニア系のコンサルとSRE, 趣味（と前職以前の仕事）で機械学習や生成AI*1をやっとります. この記事は当ブログの名物かつ人気シリーズである, 主に技術書を中心としたオススメ書籍（元々はPython本メイン）の紹介エントリーです. ※去年の記事はこちら. 本年のこのエントリーは, 2024年の推し本4冊 CloudおよびSREな4冊 いい感じな技術書2冊 この三本立て（+私の完全なる趣味チョイスで数冊）でご紹介できればと思います. というわけで, 本年のラインナップは以下の通りです. この記事の著者 2024年の推し技術書10冊 特に推したい4冊 クラウドストラテジー 世界一流エンジニアの思考法 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」 キャリアづくりの教科書 CloudおよびSREな4冊
こんにちは！イーゴリです。 AWS にとって、クラウドのセキュリティは最優先事項です。(AWS公式ページ) AWS環境のセキュリティ対策としてAWSサービスを解説するよりも、まずはAWS環境の最適な設計について考える必要があります。AWS Well-Architected Frameworkを考慮しながらの設計を推奨します。AWS Well-Architected Frameworkを全部詳しく読むことをおすすめしますが、この記事では個人的に一番重要だと思う点について記載します。 とてもざっくり説明しますと、AWS Well-Architected Frameworkとは、クラウドシステムの最適な設計方法を提供するAWSのガイドラインで、6つの柱があります。この記事では基本的に「セキュリティ」の柱を技術的観点から見てみたいと思います。 AWS Well-Architected Framew
［速報］マイクロソフト、「Copilot Studio」発表。Copilotのカスタマイズ、プラグイン開発、ワークフローの設定など、Copilot用ローコード開発ツール。Ignite 2023
マイクロソフトは開催中の年次イベント「Microsoft Ignite 2023」で、同社のAIサービスであるCopilotのカスタマイズやプラグイン開発、ワークフローの設定、データソースとの接続などを含むさまざまな開発を可能にするローコード開発ツール「Copilot Studio」を発表しました。 例えば、何もカスタマイズされていないCopilotは、ある企業の出張経費の上限などについて正しく答えることはできません。 そこで、Copilot Studioを利用して出張経費の……
【決定版】GPTs開発の教科書｜ChatGPT研究所
この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの
サーバーレスの次はなんなんだ
はじめに この記事は、同人誌サークル「めもおきば」から不定期刊行している技術解説本「めもおきばTecReport」に書いたものを公開用に再編集したものです。 ⇒ めもおきばTecReport 2023.12 この記事のほかにも「私もSecHack365に参加したい！」や、「2023年振り返りと2024年技術予想」としてこんなキーワードを取り上げているので、気になったらぽちっとしてください！ メガクラウドと特化型クラウド／ハイパーバイザーのSoC化／ライセンスとクラウドベンダー／イベント駆動型API／LLM時代のAIペアプロ力／生活必需品としてのGPU・NPU／Passkey／ウェブアクセシビリティ／リアルイベントの再開 サーバーレスの次はなんなんだ サーバーレスと呼ばれる技術ムーブメントが盛り上がり始めて8年近くが経ちました。各クラウドベンダーのFaaS（Function-as-a-Ser
アメリカで、ソフトウェアのエンジニアをするというのは、ごく一部のものすごく優秀なエリートが達成できる境地…みたいに思っていないだろうか？そんなことは無いですよ。アホにゃんにゃんで、日本ではプログラマとして通用しなかった自分でもやれています。５年たった今でも自分的には最高に居心地が良くて楽しい！だから、なぜ私がタイトルのように思うかを解説したいと思う。 シアトルでエンジニアをやる楽しさ 本記事はもちろんマイクロソフトはなんの関係もなくて、自分の意見であるが、私はマイクロソフトの Azure Functions の開発者をやっている。自分の性格をあげると、エヴァンジェリストとかやってたので陽キャと思われる人もいるかもしれないが、私は趣味がギターとプログラミングの陰キャで、人と一緒にいるより一人の時間がないと死ぬタイプの人間だ。（ちなみに、陽キャの人は楽しめないという話ではありません） アメリカ
Microsoftがバッテリー内のリチウムの約70％を置き換えられる材料をわずか数日で発見、Azure Quantum Elementsを使ったシミュレーションとAIモデルで実行
リチウムイオン電池は、現代社会でスマートフォンや電気自動車などに広く使用される一方で、破裂や火災につながる危険性が指摘されています。2024年1月9日にMicrosoftとパシフィック・ノースウエスト国立研究所(PNNL)は共同で、既存のリチウムイオン電池よりも破裂しにくい可能性のある新たな固体電解質を用いたバッテリー材料を発見したことを発表しました。今回の発見には、Microsoftの量子コンピューティングサービス「Azure Quantum Elements」が用いられました。 Discoveries in weeks, not years: How AI and high-performance computing are speeding up scientific discovery - Source https://news.microsoft.com/source/featu
5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
マイクロソフト、Webアプリのテスト自動化サービス「Microsoft Playwright Testing」プレビュー公開。クロスブラウザ／クロスプラットフォームのテストを並列実行
マイクロソフトは、Webアプリケーションのテスト自動化ライブラリ「Playwright」を用いた、Microsoft Azure上のテスト自動化サービス「Microsoft Playwright Testing」のプレビュー公開を発表しました。 Microsoft Playwright Testingに使われている「Playwright」は、マイクロソフトが中心となってオープンソースで開発しているWebアプリケーション向けテスト自動化ライブラリです。対応環境が幅広く柔軟で、精度の高いテストを特長としています。 具体的には、Chrome、Edge、Firefox、Safariの主要なWebブラウザのすべてを対象にしたテスト自動化が可能で、ヘッドレス、ヘッドありのいずれにも対応。モバイルエミュレーションを用いたAndroid版Google ChromeとMobile Safariのテストも、実
マイクロソフト、GPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませて回答してもらえる「Azure OpenAI Service On Your Data」が正式サービスに
マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどを読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains
プログラミング支援AIサービスが主要各社から出揃う、各サービスのまとめ。GitHub／AWS／Google／GitLab／JetBrains AIがプログラミングを支援してくれるサービスが主要各社から出揃いました。 Publickeyではこれまで各社の発表時点でそれぞれのサービスを紹介してきましたが、ここであらためて主要各社のプログラミング支援AIサービスをまとめます。 本記事では、各AIサービスごとの主な機能などをリストアップしています。ただし、実際にはAIに指示などをすれば品質の差異はあれどおそらく何らかの結果は返ってくるであろうこと、この分野は急速に進化していて各社とも積極的な能力向上と機能追加を行っていくであろうことから、現時点で機能差はあったとしてもそれほど顕著な違いとは言えないでしょう。 そして、おそらくは今後各社のコード生成関連のAIの能力はある程度十分な高さまで急速に到達し
こんにちは越川です。スキルと言われると、皆さんはどんなイメージをしますか？。最近では、VUCAという言葉をよく耳にするようになりました、このVUCA（ブーカ）とは、Volatility（変動性）、Uncertainty（不確実性）、Complexity（複雑性）、Ambiguity（曖昧性）という4つの単語の頭文字をとった言葉で、変化が激しく今後の予測をすることが難しくなっている状況を指します。今回は変化の激しいVUCAと言われる時代の中で、最近、思うことを書いてみようと思います。 スキルの種類 双方をバランスよく身に着けることの重要性 個人的に重要だと思うソフトスキル５選 1.構造化思考 2.シミュレーション思考 3.天秤思考 4.個別最適化思考 5.優先順位付け おわりに スキルの種類 スキルには様々な定義がありますが、その一つにソフトスキルとハードスキルという考え方があります。簡単に
米マイクロソフトが中国レノボ傘下のモトローラと提携し、「ポケットで持ち歩けるパソコン」と銘打ったスマホを誕生させた。ThinkPhoneと名付けられた、一見何の変哲もないスマホだが、USBタイプCケーブルでモニターに接続すると「Windows 365 クラウド PC」に早変わりする。スマホ全盛の時代の中でマイクロソフトはスマホ事業で失敗を繰り返してきたわけだが、今回のThinkPhoneは一体何がどう違うのか。想定される利用シーンやThinkPhoneの仕組みなどと併せて解説する。 米NBCニュースの東京総局、読売新聞の英字新聞部、日経国際ニュースセンターなどで金融・経済報道の基礎を学ぶ。現在、米国の経済を広く深く分析した記事を『週刊エコノミスト』などの紙媒体に発表する一方、『Japan In-Depth』や『ZUU Online』など多チャンネルで配信されるウェブメディアにも寄稿する。海
社内ChatGPTを使ったGASアプリ開発の完全解説！業務改善の高速化を実現 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ
カナダのAIスタートアップCohereは4月4日（現地時間）、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K（12万
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
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「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった
遊びながらAWSを学べる“AWSクエスト”日本語対応 クラウドで街を救うRPG プレイ無料
プログラミングというより物事が出来る思考法～実践編｜牛尾 剛
プロジェクトX、出演NGなのでは。あるいは富士通半導体の敗北の歴史
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