ここから書くことは、わかる人には分かりきっている話なので、よく分かっている人は適当にブラウザバックしてください。 AIがファクトチェックするんじゃない。人間がファクトチェックするんだ 2025年に入って、多くの人がAIを使い始めました。高度なトライアルの手伝いをさせている人もいれば、ルーチンワークの手伝いをさせている人、質問箱や疑似パートナーのように使っている人、といった具合に使い方はさまざまのようです。 ただ、現行AIを利用するにあたって、必要不可欠なことがあるように思えます。 それは「AIに判断を丸投げしてはならない」です。 たとえば最近、Xではgrokにファクトチェックをねだるポストをたくさん見かけるようになりました。冒頭に貼り付けた、「@grok ファクトチェック」　といったものがその最たるものですね。 これは、本当はおかしい。 grokに限らず、AIに何かを問うこと自体は良いでし

技術評論社から恵贈いただいた「OSのしくみ」の読書感想文です。 amzn.to 以前に読書感想文を書いた「[作って学ぶ] ブラウザのしくみ」の姉妹書です。 satoru-takeuchi.hatenablog.com 本書を一言でいうなら「RustでOSを書く方法を隣の席にいる先輩(筆者)に教えてもらうような本」です。本書を読み終えたとき手元にはRustについてのある程度の知識と、デバイスをいくつか操作できるOSが得られます。Rustの知識は他の本でもある程度得られますが、RustでOSを書く知識は私が知る限り日本語ではこの本でしか得られません。ここに魅力を感じる人にとっては読む価値は大いにあると思います。 想定読者 想定読者は本書冒頭に次のように書かれています。 プログラミングは少しかじったことがある 少なくとも1つのプログラミング言語をある程度使える Rustというプログラミング言語の

5. まとめ ― Prompt Engineering は“死”ではなく“吸収合併” Prompt Engineer = 職種 は消滅傾向。 Prompt Engineering = スキル は “AI と協働する全職種の共通知識” へ統合。 今後は「AI を使う力」より「AI に任せて監督する力」がキャリアの差別化要因となる。 感想 前回の記事の締めにも書きましたが、「●●式」のようなoneプロンプトの技であったり、キーワードを駆使する等の技の部分を指す意味での「プロンプトエンジニアリング」は今後不要になっていくと思います。 ただ、生成AIと対話するアプローチに関しては、(エージェントによるサポートの進化はあれど)依然必要かと思います。 以下なども対話アプローチに関するTipsが多いです。 https://qiita.com/hokutoh/items/4a5447833721fe839

「Cursor」「Github Copilot」「Windsurf」「Cline」の料金プランをまとめました。 1. Cursor・https://www.cursor.com/ja/pricing 1-1. Hobby ($0)・Proの2週間トライアル ・2000回の補完 ・50回の低速プレミアムリクエスト 1-2. Pro ($20/月)・無制限の補完 ・月に500回の高速プレミアムリクエスト ・無制限の低速プレミアムリクエスト ※ プレミアムリクエストは、チャットで高性能なAIモデルを使用する時に消費されます。 2. Github Copilot・https://docs.github.com/ja/copilot/about-github-copilot/plans-for-github-copilot 2-1. Copilot Free ($0)・月に2,000 回の補完 ・月

はじめに データアナリストの現場の苦しみ 近年、ビジネスの意思決定にはデータの活用が重要だという認識が広まりつつあります。実際、データアナリストに関する求人やデータ分析の発表が増えているのを実感します。 しかし、現場では、異常かつ不十分なデータをデータアナリストが必死に処理しながら分析を試みている状況です。それによって、本来集中したいデータの分析に充分に取り組めていないのが現状だと思います。あっちこっちのシステムに散らばった中途半端なデータの数々を寄せ集め、微妙なフォーマットの違いに気を配りながら整形し、それぞれのデータの法的な契約状態に注意しながら分析を行うのは、非常に大変な作業です。データアナリストの方々は、データの収集と整形に多くの時間を費やしているのではないでしょうか。 現在、IT系の仕事の中でデータアナリストは高い人気を博している。大手を含めて日本企業の大多数は情報活用が出来てい

Windymelt💀(めるくん)🚀❤️‍🔥 @windymelt 日本中のアマチュア動画制作の現場で使われていると言っても過言ではないaviutl、ossではないどころかソースコードも非公開だったはずで、縁起でもない話だが作者がうっかり死んでしまった場合には永遠にメンテナンスが不可能になることを意味しているのだが、それでいいんだろうか。 2025-03-26 19:46:45 Windymelt💀(めるくん)🚀❤️‍🔥 @windymelt たしかaviutlはバイナリ配布なので、仮にメンテナンスできなくなったとしたら、OSかCPU命令セットのどっちかのマジョリティが破壊的に変化したらもう終わりという認識(巻き添えでdllも動かなくなる) 2025-03-26 19:53:13

しらたま @_whitest 基本フォロバ100￤Like ▶︎LiSA、コナン、カラオケ、麻雀￤📝主な資格 ▶︎情報処理安全確保支援士（登録セキスペ）、PM、日商簿記2級 しらたま @_whitest ITやってる身としては、 年間10兆円の取引が行われるシステムの運用保守にかかる苦労とかストレスとかってユーザには見えないんだなあって、、、 「汗をかかずに儲かるシステム」って書かれるけど、運営してる人の中には汗どころかゲロ吐きながらやってる人もいるんじゃないかな、、、 x.com/natsuki_aoi123… 2025-03-26 18:08:15

本稿はJCB Advent Calendar 2024の12月14日の記事です。 3-Dセキュアにおける認証取引の仕組み解説 JCB デジタルソリューション開発部 アプリチームの村井です。 アプリチームではJCBが提供する様々なサービスの開発・運用をしています。 今回は非対面のクレジットカード決済で導入が進んでいる3-Dセキュア（本人認証サービス）について、 各システムの動きにフォーカスして認証取引の主な仕組みを紹介します。 3-Dセキュアの認証取引の仕組みは、提唱元であるEMVCoのサイトから公式ドキュメントをダウンロードできます。 本記事では公式ドキュメントの内容を噛み砕いて解説します。 そもそも3-Dセキュアって何？という方は過去の記事もご覧ください。 認証取引 認証取引の概要を図示します。 JCBではDSシステムを運用しています。 また、アクワイアラドメインで稼働するシステムが3D

ひろちゅ～ @hirochuu8 AIを教えた友達と1ヶ月後に会ったら、言語化能力がめちゃくちゃ上がっててワロタ。彼によると、今までも内側に表現したいことは沢山あったけど、イマイチやり方が分からずできてなかったそうです。でも、AIと喋り続けてたら可能になった。感動した。AIは人類の進化をいままさに超加速している！！！ 2025-02-25 11:35:02 ひろちゅ～ @hirochuu8 次はSoraとかの動画AIも使って、ビジュアル的に考えを表現したいとも思っているそうです。AIは人間の可能性を解放するし、未来への希望をもたらす存在でもあるのだ✨ 2025-02-25 11:40:29

Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2025-02-28 07:00 米国では、何千万人もの死者が社会保障給付金を受け取っていると信じている人がいる。だが、それは事実ではない。実情としては、基盤をなす古いテクノロジーが理解されていないということだ。 150歳の社会保障受給者がいるという物語では、老朽化したテクノロジー、米政府のシステム、そして米政府効率化省（DOGE）の若いIT担当者たちによる現代の誤解が絡み合っている。この物語の中心にあるのは、米国の社会保障制度を何十年も支えてきたプログラミング言語「COBOL」だ。 COBOLのコードと難解な標準 COBOL（Common Business Oriented Language）は1950年代に開発され、米社会保障局（SSA）のITインフラス

1. はじめにシリーズ「プロンプトアイデア」第7弾へようこそ。これまで6回にわたり、さまざまなプロンプトエンジニアリングの手法を紹介してきました。回を追うごとに多様なテクニックが生まれてきていますが、今回のテーマも「まだ世にほとんど出回っていない、新しいプロンプトテクニック」に焦点を当てます。 多視点の同時展開や自己レビューを強化する流れは、すでに注目されている領域です。しかし、それらをさらに発展させ、かつ直感的で実用的に使える形へとブラッシュアップした――そんな5つの革新的アイデアを厳選してご紹介します。 この第7弾の記事を通じて、新手法を実践する意義や、その背後にある発想を理解していただきたいと思います。 2. 既存プロンプト技法の振り返り多視点プロンプトや逆算思考の手法は、すでにSNSや論文などで広がりを見せています。 しかし、並列思考を促す手法は「早期のアイデア収束」や「視点間の干

アメリカ人とイギリス人を対象に実施したアンケートで、全体の70％程度の人が「AIと話すときは礼儀正しく接している」と答えたことがわかりました。感情のない機械になぜ人間相手と同じように親切にするのか、その理由も明らかになっています。 Are you polite to ChatGPT? Here’s where you rank among AI chatbot users | TechRadar https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/are-you-polite-to-chatgpt-heres-where-you-rank-among-ai-chatbot-users 人間の質問を受けてそれらしい人間の言葉を返すAIチャットサービスは「ChatGPT」をはじめとして数多く提供されており、話し相手として使った

コードレビューにずっと苦手意識を持っていた。レビューは時間がかかるし、あまり気が乗らない。 がんばってやっても、うまくできたのかどうか自信が持てない。 もちろん、世にあるコードレビューに関する書籍や記事などはいくつも読んだ。 そこには、コードレビューをするときの観点や、コードレビューで望ましい言葉づかいなど、ためになることがたくさん書かれていた。 それでも、やはりコードレビューが苦手なことに変わりはなかった。 だけど最近ようやく、こうすればレビューをうまくこなせるのではないかという出口が、なんとなく見えはじめてきた。 この記事では、ぼくなりにたどり着いた、プルリクエストのレビューを上手に行うための心構え、つまりいかにしてレビューのつらみを減らすかについて書く。 目次 なぜコードレビューはつまらないのか われわれは、なんのためにコードレビューをするのか レビューのコスト レビューの観点 文化

ホーダチ-Hodatsu | LLM Researcher × AI Engineer @hokazuya わかったわ。Grokの使い方。 「Xの投稿」をベースにXXXX年からのPostを調べて、という形でリサーチをさせて、時系列でトレンドをまとめて、という言い方をすると、「いつそれについてPost」されたか、というのを比較的に正確に調べてくれる。 これは、OpenAIのDeep Researchにはできない、 「X固有の情報」≒ 「超生の声」を拾ってくれそう。 （ノイジーではあるが、それはほかのネットも同じ） 2025-02-23 09:47:25