イオンネクストが運営する次世代型ネットスーパーのGreen Beansは、自社の巨大な自動倉庫から自社ドライバーの手でお客さまの元へ商品をお届けしています。ゼロから物流を立ち上げ、「必要なものは、自分たちで作ればいい」と、配送支援のカーナビまでも内製しました。「配送業務の民主化」を目指してデジタルの力で挑戦を続けるイオンネクストの取り組みについて、CTO・樽石に聞きました。
君たちはどう𝕏で生きるか @gotojun スタートアップを数年やった上で改めて思うのは「こんなのあったらいいよねー!ワクワク!」なものの9割は売れないです。 リンク 東大IPC−東京大学協創プラットフォーム開発株式会社 スタートアップとは?ベンチャーとの違いを解説【図解あり】 スタートアップとは、急成長をする組織です。数年間で数千億円の価値評価が付く会社や、数十年で世界を変革するような事業を行おうとしている会社などがスタートアップに該当します。今回は、ベンチャーとの違いや、スタートアップで働く方法を紹介します。 50 君たちはどう𝕏で生きるか @gotojun 売れるのは砂漠のど真ん中の水くらい「これを探してた…!」というペインを解決する存在。強いペインの解消ニーズは想像以上に強固。ましてや砂漠で得られる水なんて、南アルプス産だろうがのその辺の水道の水だろうが価値は大きく変わらない。
ChatGPTのビジネス利用はブームだが、これをビジネスで活用しようとした場合、さまざまな課題がある。AIを活用したチャットボット開発などで知られ、ChatGPTのようなLLMの活用も進めているPKSHA Technologyが、商用利用のポイントについて語った。 PKSHA Technologyでエンジニアリングマネジャーを務める中島真也氏(左)とPKSHA Workplaceでプロダクトマネージャー/プロダクトデザイナーを務める花塚匠氏 「GPTは要素技術だ。そのままでは商用という意味では遠い。検討すべき課題がある」。こう話すのはPKSHA Workplaceでプロダクトマネージャー/プロダクトデザイナーを務める花塚匠氏だ。 課題としては、精度、コスト、レスポンス速度、セキュリティなどが挙げられる。例えば、現在商用利用でほぼ唯一の選択肢となるOpenAIのGPT系APIは、上位のモデル
(Image by Pexels from Pixabay) 僕自身がデータサイエンティストという肩書きを与えられて働くようになった9年前から、一貫して問題意識を持ち続けてきたのが「データサイエンティストをどう育成すべきか」についてでした。その後、この9年の間に質の良し悪しや量の多寡はともかく多くのデータサイエンティスト向け技術講座・資料が沢山世に出るようになり、一見その育成体制はそれなりに整ってきたように見えます。 以前議論していた「何故戦力になるレベルのデータサイエンティストが育たないのか」4項目を発掘して面白かった 1. 実戦可能レベルになるまでの学習量が多過ぎる 2. 『知っている』から『使いこなせる』への溝が深い 3. コミュニケーションで死ぬ 4. ビジネス価値と結びつけて自走するところに溝がある— TJO (@TJO_datasci) 2021年6月1日 しかし、当事者たちか
諸外国に後れを取る日本のICT産業。その発展を担うICT人材不足も深刻だ。企業や行政は、どのようにして優秀なICT人材を育成すべきだろうか。「天才プログラマー」との呼び声もあるソフトウェアおよび通信ネットワーク研究者であり、「シン・テレワークシステム」の開発者でもある登 大遊氏に話を聞いた。 ソフトウェアおよび通信ネットワーク研究者。SoftEther VPNを開発・製品化・オープンソース化し、全世界に500万ユーザーを有する。外国政府の検閲用ファイアウォールを貫通するシステムの研究で、筑波大学で博士(工学)を取得。2017年より独立行政法人情報処理推進機構(IPA)サイバー技術研究室を運営。2020年にNTT東日本に入社して特殊局を立ち上げ、シン・テレワークシステムを開発。ソフトイーサを17年間経営中。筑波大学産学連携准教授 テレワーク難民を救った「シン・テレワークシステム」 新型コロナ
一般社団法人日本インターネットプロバイダー協会(JAIPA)が、2020年9月2日に開催したオンラインイベント「JAIPA Cloud Conference2020」において、「経済産業省セッション」が用意された。経済産業省 商務情報政策局 アーキテクチャ戦略企画室長兼ソフトウェア・情報サービス戦略室の和泉憲明氏が、「New Normalの観点から可視化されるDX推進の本質と政策展開」と題した講演を行なった。 デジタルトランスフォーメーションは、なぜDTではなくDXなのか? 和泉氏は、「2025年の崖」が注目を集めた経済産業省のDXレポートの執筆に携わっている。「新型コロナウイルスの感染拡大の影響により、世の中の景色が変わった。そのなかでDX推進はどうなるのか。DX先行企業の特徴はなにか。DX推進にデジタル技術はどう貢献するのか、エンジニアが新たな社会でどんなロールを背負っていくべきかにつ
AIプロジェクトの成否は「MLOps(機械学習基盤)」にかかっている:2020年、AI活用の成否を分かつ技術とは(2) 人工知能(AI)を活用して価値を提供する企業が現れる中、PoCでつまずく企業が見直すべきポイントはどこにあるのか。そして今後必要不可欠になる考え方とは何か。機械学習に必要な教師データを企業に提供するLionbridgeに話を聞いた。 AI技術を活用して、実ビジネスで成果を獲得している企業が着実に増えつつある。 ごく身近なところで言えば、定額制動画配信サービスで知られるNetflixが挙げられる。同社はレコメンドアルゴリズムに機械学習を活用。その他、機械学習を用いて成功作品の特性を見いだし、Netflixの独自コンテンツ制作に生かしたり、広告素材制作に分析結果を生かして会員獲得増を果たしたりと、AIを実益に結び付けている。 言うまでもなく、こうした事例は同社のようなWeb系
ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2020」ベスト10発表。「ドラゴンクエストXを支える技術」 「ダークウェブの教科書」など ITエンジニア本大賞は、ITエンジニアに読んでほしい技術書・ビジネス書を選ぶイベントです。 これまで正式名称が「ITエンジニアに読んでほしい!技術書・ビジネス書 大賞」で通称として「ITエンジニア本大賞」と呼ばれていましたが、今回から「ITエンジニア本大賞」が正式名称となりました。 「ITエンジニア本大賞」の主催は翔泳社ですが、対象となる書籍は出版社を問わず技術書、ビジネス書全般。刊行年も関係なく、この1年を振り返っておすすめしたい書籍となっています。 今回発表されたのは技術書部門ベスト10とビジネス書部門ベスト10です。このなかから特に投票の多かった技術書3冊、ビジネス書3冊について、同社が2月13日、14日に開催するイベント「Developers S
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