アイリスオーヤマ「糖質カット炊飯器、大差なし」の報道受け見解発表 「当社製品の低減が低いという事実はない」と否定
アイリスオーヤマは3月16日、「糖質カット炊飯器を使用しても、『糖質の総量』には大差がなかった」とする国民生活センターの発表を受け、同社の見解を示しました。 画像は公式サイトより アイリスオーヤマが販売する炊飯器（画像出典：Amazon.co.jp） 国民生活センターは、消費生活センターによる依頼で実施したテストにおいて、糖質カット炊飯器で炊いたごはんのほうが通常の炊飯より、同一重量あたりの糖質の量は少なかったものの、表示されていた最大の割合には大きく及ばなかったとの結果を発表。新聞各紙やテレビ各局などが報じていました。 アイリスオーヤマは、報道の映像に社名や炊飯器が映り込んでいることから、同社の製品の事実関係が疑われるとして、「あたかも当社製品においても広告などの表示よりも低減の割合が低いかのような報道がなされておりますが、そのような事実はございません」と否定。国民生活センターが実施した
サンリオ “売り上げ計上時期を約9年にわたり操作”報告書公表 | NHK
テーマパークの運営やキャラクターグッズの販売を行う「サンリオ」は、およそ9年にわたり、営業目標などを達成しているように見せるために、一部で売り上げを計上する時期を不適切に操作していたとする報告書を公表し、再発防止策を講じることを明らかにしました。 「サンリオ」は国内のライセンス事業で売上の計上時期が操作されていたことがことし1月に判明し、外部の有識者らが調査を行い、16日報告書を公表しました。 それによりますと、複数の担当者が、ライセンス事業の売り上げをプールし、営業目標を達成できなかった月に計上する操作などを繰り返していました。 こうした操作は、最も長いもので2014年度からおよそ9年にわたって行われていたいうことです。 不適切な操作の原因としては、売り上げの実績が予測とかけ離れた結果にならないよう営業担当者がプレッシャーを感じていた可能性をあげました。 また、役職員が不適切な行為と認識
OpenAI公式のサンプルコード集「openai-cookbook」のコードを試してみた | DevelopersIO
openai-cookbookのサンプルコードを実行してみました。openai-cookbookはOpenAI の公式リポジトリの一つで OpenAI API で一般的なタスクを実行するためのガイド＋サンプル コード集です！ お疲れさまです。とーちです。 連日、ChatGPT 関連のニュースで盛り上がってますね。 私も OpenAI の API を使ってなにか作ってみたいと思っていたところ、社内からの情報で、 openai-cookbookという git リポジトリがあることを知ったので試してみました。 上記のリポジトリは OpenAI の公式リポジトリの一つで OpenAI API で一般的なタスクを実行するためのガイド＋サンプル コード集となっています。 Guides & examples を読んでみる リポジトリのトップページのGuides & examplesから読み進めていくこと
【地裁判決追記】はあちゅうこと伊藤春香さんがしでかした「なりすまし事件」とは - ゲスで怠惰なブログ
本日3月15日、はあちゅうさんが某訴訟の期日にて、自らがとあるアカウントに対して「なりすまし」をしたことを自ら認めたそうです。私もまだ裁判記録を閲覧していないため、又聞きにはなりますが、なぜこのような自体になったのか時系列順に説明します。 簡単に言うと、このなりすまし事件の発端は他でもないはあちゅうさん自身が起こした訴訟で、正直言うとあまりに不合意な行動です。そのため、なかなか事件の概要をご理解頂けない方も多くいらっしゃるため、筆をとりました。 ①はあちゅうさんがA氏に対して名誉毀損の裁判を起こす ことの発端です。 はあちゅうさんがA氏に対して、Twitter上の投稿に対して名誉毀損の裁判を起こしました。訴えた投稿は複数あったのですが、その1つが 「はあちゅうになりすましをされたことがある」 というものでした。 はあちゅうさんの主張としては、自分は「なりすまし行為」などしていないのに、なり
行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
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