【AWS Summit Japan 2024】プロンプトエンジニアリングまとめ！ - 協栄情報ブログ
AWS Summit Japan 2024のセッション「プロンプトエンジニアリング入門」「大規模言語モデルのプロンプトエンジニアリングのコツ」においての内容と学びをまとめました。 AWS Summit Japan 2024の雰囲気はこちらの記事をご覧ください。 AWS Summit JAPAN 2024参戦レポート！ プロンプトエンジニアリングとは 特定のタスクや目的を達成するために、AIモデル（特に自然言語処理モデル）に対して効果的な入力（プロンプト）を設計・作成するプロセスです。 つまり、AIに対する指示の仕方ですね。 AIなしでは業務を進められない私としては、AIはすでに私の相棒といっても過言ではありません。 AIにとってわかりやすい伝え方をし、的確な回答が得られるための秘訣を、2つのセッションから学んでいきたいと思います。 プロンプトエンジニアリングのテクニック プロンプトエンジニ
アクセンチュア予測「生成AI4つの革命」、労働の4割超と生活が激変するワケ
あらゆる業界が大規模言語モデルによって影響を受ける見通し。業界平均で44％の労働時間が大きな影響を受ける可能性がある（後ほど詳しく解説します） 生成AIは「もう1つの脳」 そもそも人類にとって言語は、文化に密接にかかわるものだ。そして、コミュニケーションツールであるだけでなく、思考ツールでもある。物理的な障害物を避けたり、食べ物を選んだりすることは直感や感覚に基づく問題であるため言語を介せずに解決できるが、より論理的・抽象的・社会的・科学的な問題は、言語を使用して初めて思考し、解決することができる。 生成AIは、“コンピュータが現実世界の大量データからパターンを学習することで、それらの基本的なパターンを模倣した新たなコンテンツの生成を可能にするもの”である。生成AIは、問題解決のパターンに沿って脳が思考する機能を模倣できる。単なる模倣であっても解決できる問題は幅広い。OpenAIの“GPT
35年と3ヶ月間働いて、とうとう定年になりました。 区切りとして、定年エントリーを書きました。お楽しみください。 - Vengineerの妄想
はじめに 今日、勤務先の制度上、定年を迎えました。大昔は、誕生日をもって定年でしたが、最近は定年を迎える月の末日ということのようです。 早いもので、35年と3か月(423か月)、雇われる身として、働いてきました。ちなみに、国民年金の満額は、480か月ですので、満額は貰えません。 今月末に定年エントリーを各予定です。 若い頃の働き方が定年までできるのはほぼ無理です。 家族が増えたり、家の購入、子供教育、親の介護などいろいろな事が起こります。 起こる前提にしておかないと、辛いだけです それから勤務先からの要求も変わっていきます。 という内容を残したいと思います。— Vengineerの妄想 (@Vengineer) 2024年6月9日 定年を意識したのは、パンデミックの2年目です。おこちゃまが大学進学のためにお家から出て行ってからです。 最初に定年について書いたのが下記のブログです。 veng
戦略とは何か？｜福田升二 / kubell COO
前回は、自分の頭の中にあるものを言語化し、整理された情報を必要とする方に活用してもらいたいと思い、ブログをはじめるという記事を書きました。 今回のブログから「戦略について」連載していきます。 自分が知る限り「戦略とは何か？」という事を実用的な形で整理されているものは、意外にも多くないと感じています。 実際、新型コロナやアメリカの金利引き上げ等、世の中が大きく変化する中での戦略（正確には戦略体系）の重要性は、戦略を活用して会社や事業をグロースしたり危機から救ったりした経験からのみ実感を得られるものです。 まず戦略体系の話をする前に、戦略とは何かをシンプルにお伝えしていきたいと思います。 「戦略」とは、時間軸を伴った目標に対して、行き着くための手段です。 上記の通り、戦略を語るには、必ず時間軸を伴った目標（を設計する事）が必要であり、現時点の状況を客観的に理解する事が重要です。 要するに戦略だ
スピード感ある定着化の道標に 日本ビジネスシステムズが自ら体現する Copilot for Microsoft 365 の「リアルショーケース」 - 日経ビジネス電子版 Special
生成AIが日常業務をアシストする Copilot for Microsoft 365。業種を問わず、大きな期待が寄せられている。人材不足の中で、従業員一人ひとりの生産性や創造性の向上につながるからだ。高い関心の一方で、ケーススタディが少ないことから、「導入をどう進めればいいか分からない」という声が多いのも事実だろう。そこで、Microsoft 365 をはじめとするクラウドソリューションに強みを持つ、日本ビジネスシステムズ（JBS)は「リアルショーケース」となるべく、Copilot for Microsoft 365 を約2500人の従業員に全社導入した。ITサービス業界での全社導入は日本初となる。技術評価はもとより、採用決断のポイント、効果測定、課題抽出・解決、普及活動など全社展開に向けたリアルな舞台裏に迫る。
大規模言語モデル (LLM) の技術と最新動向
マルチメディア，分散，協調とモバイル（DICOMO2024）シンポジウムでの招待講演の資料です。 https://dicomo.org/
COBOLのピュアJava変換に生成AIを活用、日本IBMがwatsonxで実現
日本IBMは「IT変革のためのAIソリューション」として、システム構築プロセス全体における生成AI（人工知能）の活用を進めている。今回は、コード生成およびテスト自動化における生成AIの活用方法について見ていく。 生成AIによるコード生成は、特に既存システムのモダナイゼーションで威力を発揮する。代表的なのが基幹システムなどにおけるCOBOLプログラムのJavaへの変換だ。日本IBMの二上哲也執行役員IBMフェローコンサルティング事業本部最高技術責任者（CTO）は、「COBOLで記述された既存のソースコードを生成AIで仕様書に書き起こす案件を現在多く請け負っている」と話す。長年のノウハウの蓄積により、「ソースコードはあるが仕様が分からない」といった状況を生成AIにより短時間で解決できる可能性が出てきた。 日本IBMの谷松清孝コンサルティング事業本部ハイブリッド・クラウド・サービスアソシエイト・
MagicPodが生成AIを使った2つの新機能「テストケース要約機能」「テスト変更内容要約機能」をリリース
株式会社MagicPod（本社：東京都中央区、代表取締役：伊藤 望）は、AIテスト自動化プラットフォーム「MagicPod」の新機能として生成AIを使った「テストケース要約機能」「テスト変更内容要約機能」をリリースしたことをお知らせします 。 MagicPodを使ってテストを作成すると、そのテストがどのような内容なのか要約を自動で生成します。 これまでは、ある担当者が作ったテストの内容を別の担当者が理解するためには、テストの内容を読み込んだり、作成者に聞いたりする必要があり、理解に時間がかかる・全体像の把握が困難、といった問題がありました。テストの要約が自動で作成されることにより、テストを作った人以外でも要約を読むだけでテストの内容が簡単に短時間で理解できるようになり、情報の共有が容易になります。さらに、テストの内容が更新された時は要約の方も自動で更新されるため、要約を人間が更新する手間も
生成AIで運用まで自動化する日本IBM、「要注意プロジェクト」も見抜く
日本IBMが生成AI（人工知能）によるシステム構築の効率化を進めている。システムライフサイクルにおける生成AIの使いどころは、コード生成やテスト自動化などの開発段階にとどまらない。今回は、システム運用の業務支援や自動化、プロジェクト管理における生成AIの活用を見ていく。 米IBMが2024年5月21日に発表した「IBM Concert」は、IT運用ツールを一括管理し、生成AIで運用状況を分析できるサービスだ。生成AIにはIBMの「IBM watsonx」の機能を使う。IT運用ツールを一括管理する必要性について日本IBMの上野亜紀子理事テクノロジー事業本部IBM Automation事業部長は、「IT現場でAI活用が進み切っていない理由の1つがツールのサイロ化だ」と話す。 IBM ConcertはITインフラの監視や構成管理、コスト最適化など複数のツールと接続し、システムの運用に関するデータ
KPMGコンサルティング、書籍『人的資本を高める日本企業のリスキリング戦略』を発行
KPMGコンサルティング株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 兼 CEO：宮原 正弘、以下、KPMGコンサルティング）は、書籍『人的資本を高める日本企業のリスキリング戦略』を、株式会社東洋経済新報社より、2024年6月26日（水）に発行します。 上場企業などを対象に人的資本に関する情報開示が義務化されるなど、「人的資本経営」への注目がますます高まるなか、人的資本経営を進める戦略的要素の1つとして「リスキリング」を検討する企業が増えています。そのようななか、多くの日本企業がリスキリングにどう取り組むべきか、どこから手をつけていいのかがわからない状況にあり、なかにはリスキリングを従来からの能力開発研修と同義で扱っているケースも見られます。 日本企業がリスキリングを進めるにあたり、経理財務や人事部門などのコーポレート部門から始め、コーポレート部門内にノウハウを蓄積したうえで、事業部に向
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GitHub - run-llama/llama-agents
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マルチエージェントで性能が上がったText-to-SQLのいま/Text-to-SQL
Advance your maturity level for LLMOps - Azure Machine Learning
高品質と高スピードを両立させるテストアプローチ/Test Approach that Improves Quality and Agility Together
Prompt Like a Pro: Transform your messages with Microsoft Copilot in Teams
Power Automateの「設定」について学んでみよう！ | ドクセル
地銀協、「CRITS」20年 データに厚み、開放も視野 | ニッキンONLINE
https://cdn-dynmedia-1.microsoft.com/is/content/microsoftcorp/microsoft/final/ja-jp/microsoft-brand/documents/Power%20Platform%20Licensing%20Guide%20June%202024.pdf