ブックマーク / note.com/takahiroanno (11)

  • 【東京都知事選挙】安野たかひろを都政に!|安野たかひろ

    いよいよ明日、決戦の日、東京都知事選の投開票日を迎えます。 まずはここまで私と一緒に走ってきてくださったボランティアスタッフの皆さん、応援してくださった皆さんに、最大級の感謝と敬意をお伝えさせてください。 6月6日に出馬会見をした時には、「政治経験がないくせに、無謀な戦いだ」と言われました。最初は、都内14000か所にあるポスター掲示板に、自分ひとりで貼りにいこうと思っていました。 ただ、「東京は、もっとよくなる。もっとワクワクできる街になる」という思いは、誰よりも強い自負がありました。 まず集まってくれたのは、私の東大時代の友人たちと、私が創業した2つの技術系企業で出逢った仲間たちでした。中高時代からの友人や、新卒で入社したコンサルティング企業・BCGの先輩・同僚も集結しました。さらに、経産省のIT人材支援「未踏」メンバーのエンジニアたちが、強力な技術サポートをしてくれることになりました

    【東京都知事選挙】安野たかひろを都政に!|安野たかひろ
  • なぜ無名のエンジニアは都知事選で15万票獲得できたのか【御礼と振り返り】|安野たかひろ

    東京都知事選挙に立候補していた安野たかひろです。「テクノロジーで誰も取り残さない東京を作る」と掲げ、選挙活動をしてまいりました。ポストでは、一週間が経過した時点での振り返りをしたいと思います。 選挙期間を通して私の想像をはるかに越える方のご支援をいただくことができました。これはひとえに私を応援いただいた有権者の皆さま、ポスター貼りや演説にかけつけてくださったボランティアの方々、マニフェストの改善にご協力いただいた専門家や都民の皆様、ニュースやネットで取り上げてくださったメディア関係者、選挙活動を支えてくれたを含むチーム安野スタッフなど、お一人ずつお名前をあげることは到底叶いませんが、安野たかひろの選挙を支えてくださった全ての方のお陰だと考えております。まずは感謝と御礼をお伝えしたいと思います。 結果、私は15万4638票で5位となりました。当然、選挙に出るからには当選を目指していたので

    なぜ無名のエンジニアは都知事選で15万票獲得できたのか【御礼と振り返り】|安野たかひろ
  • エンジニア兼作家が東京都知事選挙の出馬表明記者会見をした会見全文|安野たかひろ

    昨日、都庁にて出馬表明記者会見を行いました。会見の全文を文字起こししたものを公開いたします。 会見全文日は大変お忙しい中、急な呼びかけにもかかわらずお集まりいただきありがとうございます。 私、安野たかひろは、7/7に行われる東京都知事選挙に立候補いたします。日は1)私が出馬に至った理由2)注力したい政策3)選挙期間中に行う3つの日初のキャンペーンについてお話させていただきます。 自己紹介まず簡単に自己紹介をさせてください。私はこれまでに、3つの職業を経験してきました。1つはソフトウェアエンジニアAIに関するエンジニアをしていました。2つ目は起業家です。AIスタートアップの経営者として、ユーザーにプロダクトの提供をしてきました。3つ目は作家です。主にSF、サイエンスフィクションを書いています。いくつもの職業をばらばらと経験してきたように感じる方もいらっしゃるかもしれませんが、実際には

    エンジニア兼作家が東京都知事選挙の出馬表明記者会見をした会見全文|安野たかひろ
  • 「エンタープライズSaaS」の開発フローで工夫している3つのポイント|Anno Takahiro

    このBlogは「アジャイル開発 Advent Calendar 2019の11日目」の記事になります。 安野と申します。今回は、MNTSQ社(モンテスキュー、と読みます)における開発プロセスの紹介をしたいと思います。MNTSQでは、機械学習/自然言語処理と、弁護士の高度なドメイン知識を組み合わせ、リーガルワークの現場にいるプロフェッショナル向けにプロダクトを提供しています。現場の弁護士先生がガンガン使うSaaS型プロダクトを、数名のチームで回しているのは世の中的にもなかなか珍しいのではないかなと個人的には思っています。 MNTSQは、「エンタープライズ向け(あるいはプロフェッショナル向け)」かつ「クラウド/オンプレ併用」という特徴を持っています。この制約下でうまくワークする開発フローを作るのは諸々試行錯誤がありましたので、この機会に紹介できればと思います。 おそらくエンタープライズにクラウ

    「エンタープライズSaaS」の開発フローで工夫している3つのポイント|Anno Takahiro
  • 漫画未経験のエンジニアが今のAIで漫画制作にトライしてみた記録2023年夏時点版|安野たかひろ

    画像生成AIの躍進が目覚ましい。エンジニアSF作家の筆者としては、AIが絵を描けるようになるのなら、絵が描けない自分でも漫画制作ができるようになるのではという期待があった。実際に2022年の末頃にはstable diffusionを使った漫画制作UIのプロトタイプを作ってみたこともある。 Google ColabAI漫画制作用のUIを試作してみた。コマごとにプロンプトが割り当ててあって、AIが裏でたくさん選択肢を作りまくってくれる。人間が大量の絵からベストなものを選んだり、構図やセリフの調整に集中できるようなワークフローがいいのではないかという仮説 #stablediffusion pic.twitter.com/zI64zm3cNI — 安野貴博 (@takahiroanno) November 10, 2022 それから半年以上の月日が経ち、世の中でもMulti ControlNe

    漫画未経験のエンジニアが今のAIで漫画制作にトライしてみた記録2023年夏時点版|安野たかひろ
  • [DevSecOps] コンテナ時代のアンチウィルス対策はどうすればいいのか調べてみた|Anno Takahiro

    エンタープライズ企業が新しいクラウドサービスを導入する時には、自社のセキュリティ基準を満たせていることを確認するのが通例である。「セキュリティチェックシート」と呼ばれるエクセルシートを利用して一点一点チェックしていくことが多い。(この質問票で聞かれる内容が個社ごとにばらばらで、システム導入時に双方の負担になってしまっているのを標準化してなんとかできないかと思うことはあるが、この記事ではそこには触れない。) よくあるのが、「アンチウィルスソフトウェアをサーバーにインストールしていること」というチェック項目だ。明快な質問のように見えるが具体で実現するためには色々考えなければいけないことがある。標準的なサーバー構成、つまり、ハードウェアがあって、その中でOSが稼働していて、その上でアプリケーションが動いているというシンプルな構成であれば良いのだが、クラウドインフラを使い倒すようになった今ではマイ

    [DevSecOps] コンテナ時代のアンチウィルス対策はどうすればいいのか調べてみた|Anno Takahiro
  • Lean AI 開発論: コードを書く前に機械学習プロジェクトを評価する方法|安野たかひろ

    10年前に提唱された「リーンスタートアップ」と呼ばれる事業立ち上げの手法がある。リーン(=無駄がない)であること、仮説検証の速度を最大化する(=学びの量に最適化する)ことを重要視する考え方だ。フィードバックサイクルを早め、コストをなるべくかけず、必要最低限の要素にフォーカスし、素早くスタートアップを立ち上げることで、成功確率が上がるのだと言われている。 裏を返せばこれは、仮説検証に必要ない一切は削ぎ落とすべきだ、と言っている。リーンスタートアップ的やり方の有名な例として、プロダクトを作る前に、そのプロダクトのランディングページだけを作って、メーリングリスト登録やアクセス数などの反応を見ることで、需要があるか確認するやり方がある。実はコードを書くのは初期の仮説検証に全く必要ないのだ。 このように進めれば、たくさんのお金と時間を使ってプロダクトを作って、ローンチしたあとに実は需要がなかった、と

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  • 良い"空気"のスタートアップを作る技術|Anno Takahiro

    手前味噌だが、弊社のオフィスではそれなりに良い”空気”が漂っているのではないかと自負している。やはり働くにあたってどういう”空気”で働くかは重要だと考えている。”空気”といっても、「人々の気持ちを支配するようなその場の雰囲気」のことではない。文字通り「オフィスに充填された気体」のことを指して言っている。 なぜか弊社のCareers Deck(採用候補者向けのプレゼン資料)にも、空気に関する記載が多い。「採用候補者向けの資料に占める空気関連の記述領域の割合」は数あるスタートアップの中でも上位にい込むのではないだろうか。 働く場所における気体の”空気”を大事にする風潮は、COVID-19で「密を防ごう」という文脈から一気に加速した感じはあるものの、実はその前から割と言われるようになってきていたように思う。 リアルかオンラインかの議論以前に、CO2満載の会議室だけは撲滅したい。。あれは明確にハ

    良い"空気"のスタートアップを作る技術|Anno Takahiro
  • GitLab的ドキュメント文化を組織にインストールする(実践編:スタートアップMNTSQの事例)|Anno Takahiro

    会社組織にドキュメント文化をインストールすることの有用性や、GitLabのような企業がどのようにドキュメントを運用しているかを、前回記事で書いた(スケールする組織を支えるドキュメンテーションの技術を”GitLab Handbook”から学ぶ)。今回は、私のいるスタートアップのMNTSQ(モンテスキュー、と読みます)でどのようにそれを実践しているか、実際のところどのような成果が出ているのかについて書いてみたい。 MNTSQでは、当初からドキュメンテーションの重要性を経営メンバー全員で認識しており、社内ドキュメントをGitHub管理でメンテナンスしながら作り上げていくようにしていた。この大枠の仕組みの設計部分は弊社のデザイナーの生谷(@ikutani41)が初期に考案/メンテしたものである。デザイナー視点からこのような仕組みが設計され稼働されることは珍しいと思う。この辺については人からもどう

    GitLab的ドキュメント文化を組織にインストールする(実践編:スタートアップMNTSQの事例)|Anno Takahiro
  • エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと|安野たかひろ

    今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1)AI読者モニター:書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜!ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ

    エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと|安野たかひろ
  • スケールする組織を支えるドキュメンテーションの技術を”GitLab Handbook”から学ぶ|Anno Takahiro

    ドキュメント文化は健全な組織のスケールのために必要 組織の中でドキュメント/文章を残し活用していくことはとても重要だ。クオリティの高いドキュメントがあることで、組織に情報が流通し、透明性を確保できるようになる。情報を流通させるためにいちいち口頭の説明がいらないから、メンバーの数が増えた時でもスケールしやすくなる。過去の結論にアクセス可能になるので、議論を積み上げていき、意思決定のクオリティを高めることにもつながる。そもそも何かを読むということは何かを聞いて教わるよりも時間あたりの処理量が多いし、非同期に実施できる。良いドキュメントをアセットとして社内に蓄積していくことはスタートアップのみならず、ありとあらゆる組織が成長していく上でとても重要であると言える。 しかしその一方で、良質なドキュメント文化を徹底できている会社は多くないように見える。例えば、社内のドキュメントを蓄積させていく場所とし

    スケールする組織を支えるドキュメンテーションの技術を”GitLab Handbook”から学ぶ|Anno Takahiro
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