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  • AWS設計プロンプト

    シンプルかつ網羅的なAWS設計を生成するAIプロンプトの核心は: 構造化された出力フォーマット:設計書の章立てと各セクションの説明内容を明確に指定 具体的なパラメータ要求:抽象的な説明ではなく、実装に使える具体的な設定値を求める 選定理由の明確化:「なぜその選択をしたのか」の説明を求める 代替案との比較:検討した代替オプションとの比較を含める Well-Architectedの原則適用:AWSのベストプラクティスに基づく設計を促す このアプローチを活用すれば、AIの力を借りつつも、実装に直結する高品質なAWS設計書を効率的に作成できます。何より、設計者の時間を節約しながらも、その専門知識と判断を最大限に活かせるところに大きな価値があります。 ※以下を全量使用すると量が多いので、該当箇所のみの抜粋を推奨 以下の要件に基づいて、詳細かつ実装可能なAWSアーキテクチャを設計してください。各セクシ

      AWS設計プロンプト
    • AWSのAZ間レイテンシを測定してみた(2025年東京/大阪)

      TL;DR 東京リージョンを利用する際に2AZの冗長化で良い場合のAZ選定 「apne1-az1, apne1-az2」の組み合わせで利用するのが、レイテンシ観点からは良い。 レイテンシ: 500μs程度 大阪リージョンを利用する際に2AZの冗長化で良い場合のAZ選定 「apne3-az1, apne3-az2」の組み合わせで利用するのが、レイテンシ観点からは良い。 レイテンシ: 200μs程度 東京リージョン/大阪リージョンを利用する際にAZの冗長化不要時のAZ選定 どのAZを選定しても、レイテンシの観点からは良い。 レイテンシ: 50μs程度 東京リージョンの方がAZ間レイテンシが平均的に高い(大阪リージョンと比較して) 大阪リージョンの方がAZ間レイテンシが平均的に低い(東京リージョンと比較して) 2024年測定時と比較した際の変化 参考: 2024年に測定した際の記事リンク(Zen

        AWSのAZ間レイテンシを測定してみた(2025年東京/大阪)
      • モチベーション維持の秘訣:アクセス20万のブログ続行計画 #モチベーション - 叡智の三猿

        気がついたら、ブログへのアクセス数が20万に到達してました。ブログを始めたのは5年前ですので、単純平均すると毎日100アクセスといったところです。 ブログを書こうと思ったのは、コロナ禍による在宅勤務で、外に出ることがなくなったからです。ブログを書くのは自宅にパソコンがあればOKです。ただ、記事を書くのはそれなりの労力と時間もかかります。その労力が負担にならなければ、コストがあまりかからず、時間を有効活用できる、コスパのいい趣味だと思います。 いまは普通に外に出てますが、ブログを書くモチベーションは、はじめたときといまも変わりません。 モチベーションが維持されている大きな理由は、やはり一定のアクセスがあるからです。 はてなブログをはじめたとき、これは想定外でした。 というのは、わたしのアタマのなかで、ブログとは、ネットという巨大な闇の中にポツンと小さな灯火を放り込むモノという認識があったから

          モチベーション維持の秘訣:アクセス20万のブログ続行計画 #モチベーション - 叡智の三猿
        • AWS認定を3ヶ月で全冠しました - Qiita

          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに タイトルの通り、3ヶ月かけてAWS認定試験を全部取得しました!(執筆時点の2025年3月では12冠すれば全冠) なぜ全冠を目指したのか、どうやって勉強したのかについて語ります。 デジタルバッジ:https://www.credly.com/users/toru-takahashi.7af24a2f 初めは資格取得にあまり前向きではなかった 正直、私は資格試験があんまり好きではありませんでした。資格試験の知識と業務で扱う知識の共通部分がどうしても少ないように感じていて、資格でしか使わない知識を学ぶことに抵抗がありました。 そんな

            AWS認定を3ヶ月で全冠しました - Qiita
          • 生成AIは堂々とウソをつく--科学者が語る、賢く使うための5つのヒントとは?

            ジャーナリズムの世界には昔から、「愛していると母親に言われても、裏を取れ」という格言がある。つまり、誰よりも信頼できる相手にさえ懐疑的にならなければいけないということだ。では、話している相手が母親ではなく、OpenAIの「ChatGPT」のような生成人工知能(AI)モデルだったらどうだろう。コンピューターは、信頼できるのだろうか。 先頃開催された、映画、音楽、インタラクティブメディアのカンファレンスである「South by Southwest」で、カーネギーメロン大学(CMU)の2人のコンピューター科学者が語った話については、どうだろう。これも同じことだ。自分で確かめよう。 テキサス州オースティンで開かれたこのカンファレンスでも、話題が集中したのはAIだった。信頼性の問題、人間の仕事の変化といったテーマについて、AIの将来の展望と全体像が専門家の間で論じられた。CMUの助教を務めるSher

              生成AIは堂々とウソをつく--科学者が語る、賢く使うための5つのヒントとは?
            • 「ERP切り替え失敗はよくある話」 "SAPコンサルYouTuber"が見た失敗プロジェクトの課題

              国内で2000社以上が導入したとされるSAP ERP(ECC6.0)。そのサポート終了が2027年末に迫り、多くの企業が対応を迫られている。ECC6.0からのリプレース事例も次々と報じられ、業界全体が大きな転換期を迎えている。 SAP導入の最前線に立つコンサルタントはこの状況をどう見ているのか。SAP導入プロジェクトを多数手掛け、"SAPコンサルYouTuber"としても活躍する小野 光氏に、業界の動向と展望、プロジェクトを失敗させない秘訣、ERPとAIの今後について聞いた。 SAPコンサルタントから見たECCユーザーの動向 ――SAPコンサルタントとしてYouTubeで発信している方はとても少ないかと思います。どのような思いがあって発信するようになったのですか。 小野 光氏(以下、小野氏): 初対面の人にSAPコンサルタントと自己紹介しても、「SAPって何?」といつも言われてきました。S

                「ERP切り替え失敗はよくある話」 "SAPコンサルYouTuber"が見た失敗プロジェクトの課題
              • はてな、サーバー監視サービス「Mackerel」にAPM機能を追加 | IT Leaders

                IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > 運用管理 > 新製品・サービス > はてな、サーバー監視サービス「Mackerel」にAPM機能を追加 運用管理 運用管理記事一覧へ [新製品・サービス] はてな、サーバー監視サービス「Mackerel」にAPM機能を追加 オブザーバビリティのあるアプリケーション性能監視を可能に 2025年4月1日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部) リスト はてなは2025年4月1日、サーバー監視クラウドサービス「Mackerel」にAPM(アプリケーション性能監視)機能のベータ版を追加した。正式リリースは同年5月1日を予定している。サービスごとのパフォーマンスを確認しながらオブザーバビリティ(可観測性)のあるアプリケーション性能監視を可能にする。伴って、APM向けの課金体系を新設、既存のスタンダードホスト、マイクロホスト、メトリックに加

                  はてな、サーバー監視サービス「Mackerel」にAPM機能を追加 | IT Leaders
                • 国内で商用利用できる主なLLM一覧と、その読み解き方 | IT Leaders

                  IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > AI > 技術解説 > 国内で商用利用できる主なLLM一覧と、その読み解き方 AI AI記事一覧へ [技術解説] 国内で商用利用できる主なLLM一覧と、その読み解き方 米国はじめ海外製が主流だが、国産モデルも用途特化型を中心に多数登場 2025年3月28日(金)上遠野 拓、竹内 一紘、山本 里花(富士通 パブリック事業本部 デジタルビジネスデザイン統括部) リスト ChatGPTの登場に端を発する生成AIブームは今なお加速しており、さまざまなプロバイダーが競い合うように基盤モデルやサービスのアップデートを重ねている。世界中に多種多様な大規模言語モデル(LLM)/小規模言語モデル(SLM)が存在する現在、検討時の選択肢を広げたり、今後の進化の方向を見定めたりするのに、各モデルの性能や特性を把握することは有意義だろう。本稿では、この1、2

                    国内で商用利用できる主なLLM一覧と、その読み解き方 | IT Leaders
                  • サイバーエージェント子会社、“AIエージェントメーカー”をリリース

                    サイバーエージェント完全子会社のAI Shiftは2025年3月25日、AIエージェントの構築や検証、運用などができるプラットフォーム「AI Worker」の提供を始めた。クライアントの多様な業務ニーズに合わせて、自律型もしくはワークフロー型のAIエージェントを提供する。 AIエージェントは、生成AI技術を応用して企業の業務に特化するよう設計された業務支援プログラムであり、業務目的に応じた指示を基に、情報収集や分析、レポート作成などのタスクを自律的に実行する能力を持つもの。 自立型、ワークフロー型はそれぞれどんなもの? AI Workerの自律型エージェントは、指示された業務目標に向けてAIが最適な実行プランを考えて行動する。競合他社との比較分析などを自動化できる。 ワークフロー型エージェントは事前に設計された業務フローに従って動作する。確実性が求められる顧客対応などに適している。 AI

                      サイバーエージェント子会社、“AIエージェントメーカー”をリリース
                    • Adobe Brand Concierge登場、AIエージェントが顧客ごとにウェブサイトをパーソナライズ化 - イノベトピア

                      Adobe Brand Concierge登場、AIエージェントが顧客ごとにウェブサイトをパーソナライズ化 Adobeは2025年3月18日、ラスベガスで開催された年次イベント「Adobe Summit」において、AIエージェントとオーケストレーション機能を搭載した新製品群を発表した。 主な発表内容 Adobeは「Adobe Experience Platform Agent Orchestrator」を発表し、企業がAdobeおよびサードパーティのAIエージェントを構築、管理、オーケストレーションできるようにした。このプラットフォーム上に構築された10種類の目的特化型AIエージェントが、マーケティングおよびクリエイティブチームの能力を強化し、大規模なパーソナライゼーションを実現する。 また、「Adobe Brand Concierge」という新アプリケーションも発表された。これは企業がA

                        Adobe Brand Concierge登場、AIエージェントが顧客ごとにウェブサイトをパーソナライズ化 - イノベトピア
                      • NTT-AT都筑氏が語る「SAP S/4HANA Cloud」への移行と「SaaSマインド」の重要性

                        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 NTTアドバンステクノロジ(NTT-AT)は、基幹システムとして長年利用してきた「SAP ERP Central Component」(SAP ECC)の複雑化や老朽化、そして2025年問題への対応といった課題を背景に、「SAP S/4HANA Cloud, public edition」への移行を決断した。当時のシステムは、約800本ものアドオンによって維持管理が困難になっており、多大な労力とコストを費やす要因となっていた。また、システム老朽化は業務効率の低下を引き起こし、日常業務に支障をきたすケースも増えていた。SAP ECCの保守サポート終了が迫り、システムのリプレースが急務となっていた。 これらの課題を解決するため、NTT-AT

                          NTT-AT都筑氏が語る「SAP S/4HANA Cloud」への移行と「SaaSマインド」の重要性
                        • AIエージェントの業務適用では「AIが業務プロセスを理解する」ことが必要─Celonis幹部 | IT Leaders

                          IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > AI > 市場動向 > AIエージェントの業務適用では「AIが業務プロセスを理解する」ことが必要─Celonis幹部 AI AI記事一覧へ [市場動向] AIエージェントの業務適用では「AIが業務プロセスを理解する」ことが必要─Celonis幹部 2025年3月13日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部) リスト Celonisは2025年3月13日、都内で説明会を開き、プロセスマイニングツール「Celonis」で管理している業務データを活用し、業務の意思決定をAIエージェントで省力化したユーザー事例を紹介した。建築/デザイン業界向けに素材を販売しているスペインのコセンティーノ(Cosentino)は、受注時の与信判断をAIエージェントに担わせて製品配送の効率化を図っている。 写真1:AIエージェントとCelonisを組み合わ

                            AIエージェントの業務適用では「AIが業務プロセスを理解する」ことが必要─Celonis幹部 | IT Leaders
                          • プロセスインテリジェンスとAIの融合─Celonisに見るプロセスマイニングの新局面 | IT Leaders

                            IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > プロセスマイニング > 技術解説 > プロセスインテリジェンスとAIの融合─Celonisに見るプロセスマイニングの新局面 プロセスマイニング プロセスマイニング記事一覧へ [技術解説] プロセスインテリジェンスとAIの融合─Celonisに見るプロセスマイニングの新局面 プロセスを熟知したAIエージェントが諸課題を解決する 2025年3月14日(金)河原 潤(IT Leaders編集部) リスト ビジネスプロセスは経営の鏡像であり、その見直しと進化は業種や規模を問わず必須の活動と言える。その術(すべ)であるプロセスマイニングを、本誌はいち早く取り上げて動向を追ってきた。1990年代後半に学術研究で発祥し、シーメンスやBMW、ルフトハンザ航空などグローバル企業の実践と共に発展してきたプロセスマイニングは新たなAI革命期を迎える中、どん

                              プロセスインテリジェンスとAIの融合─Celonisに見るプロセスマイニングの新局面 | IT Leaders
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