生成AIで議事録が60分→2分。96%工数削減した自動生成ツールの紹介｜noteエンジニアチームの技術記事
こんにちは、note AI creative（以下、nAc）の田中です。 nAcとして今までさまざまな社内の業務改善に取り組んできましたが、中でも「議事録作成業務」は負担の大きい業務の１つでした。 セールス・カスタマーサクセスなど顧客と対面する部署では特に議事録作成は重要な業務として頻繁に発生しますが、1回あたり最大60分かかっており改善の余地がありました。 nAcが作成した生成AIのソリューションを使うことで、作業量が96%も削減され、60分の作業が2分で終わるようになりました。 議事録を生成するデモgifnote proチームの社内発表資料から抜粋この記事では、議事録作成を自動化するために作成したソリューションとその効果について紹介します。 議事録作成効率化の歴史議事録作成業務の効率化を目指し、まずは「tl;dv」というツールを導入してテストを行いました。 tl;dvは非常に機能が豊富
開成東大卒の「天才AIエンジニア」が都知事選出馬…オードリー・タンに背中を押されて決めた「圧倒的危機感」と、ヤバすぎるリアル（現代ビジネス編集部） @gendai_biz
開成東大卒の「天才AIエンジニア」が都知事選出馬…オードリー・タンに背中を押されて決めた「圧倒的危機感」と、ヤバすぎるリアル 東大卒AIエンジニア・起業家・SF作家。 そんな異色の経歴を持つ東京都知事選候補が、出馬の表明と同時に知識人からの注目を集めている。 安野貴博氏、33歳。 「テクノロジーで誰も取り残さない東京へのアップデート」などユニークな政策を掲げる彼は、一体どんな人物なのだろうか。 取材を通じて、驚くべき経歴と出馬にかける思いが明らかになってきた。 9歳の頃、独学でプログラミングを学ぶ まずは「天才AIエンジニア」と呼ばれるに至る経歴から見てみよう。 安野氏は9歳の頃、独学でプログラミングを始め、17歳にして初めてのWebサービスをリリース。未来予測の確率論「マルコフ連鎖」をベースに開発されたもので、すでに“超高校級”のエンジニアだったことがうかがい知れる。 開成高校を卒業後は
ペパボ新卒エンジニア研修2023 - Pepabo Tech Portal
こんにちは、新卒 13 期の @donokun です。5 月中旬から参加していた新卒技術研修が 7 月末に終了しました！ ペパボの新卒技術研修では、Rails やコンテナのような Web サービスを作る上で基礎的な技術と、 機械学習やセキュリティのような近年重要性が増している技術を学びます。 この記事では新卒 13 期の 4 名で、技術研修で何を行い学んだかを紹介します。 新卒研修は、技術研修以外のコンテンツもあります。そちらも紹介記事を書いているので、よかったらご覧ください。 GMO Launcher 2023 新卒研修レポート 2023 年ペパボ新卒研修レポート Rails Tutorial 技術研修でのコミュニケーション AWS JumpStart データエンジニアリング・機械学習 データエンジニアリング研修 機械学習研修 コンテナ・DC 見学 DC 見学 コンテナ研修のゴール 研修
【2024年度 サイバーエージェント 新卒研修】システム運用の基本と戦略
株式会社サイバーエージェントAI事業本部の2024年度 エンジニア新卒研修でシステム運用の基本と戦略に関する講義を行いました。
侍エンジニアブログ - プログラミング学習のすべてがココに。
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もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選を公開いたしました
株式会社Emposy（代表取締役：木谷真也）は、8月中旬にリリースした「AIの島」のメディアにエンジニア向けのChatGPTのプロンプトを20選公開いたしました。 プロンプト集の内容 今回、エンジニア向けに本当に使える厳選したプロンプト20選をまとめた記事をアップいたしました。 よく利用する以下の３項目に分けて、ご紹介しています。 ①コーディング ②バグの特定/修正作業 ③その他（便利なプロンプト） プロンプトはすべて、１クリックコピーですぐ使える状態にしているので、エンジニアの方は一度目を通して見てください。 プロンプト集のURL: https://ai-island-media.com/2023/08/28/chatgpt-prompt-20/ 今回はプロンプト５選をご紹介（一部） ①深津式プロンプト ChatGPTに役割を与え、ChatGPT自身が「何を書くべきか」を事前に知らせるこ
ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart3 - Qiita
前回まで ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜ ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart2 ネトフリは面白い 僕はネトフリのヘビーユーザーなんですが、投資系にも リーマンショックまでの経緯と仕組みを実録インタビューで振り返る「インサイドジョブ」や AIテック系の話で、チェスは機械には勝てないと言われてAIが勝ち、「人間の高度な知的能力でしか勝てない」と言った囲碁の世界王者に勝ち、今では7、8年も訓練を積んでようやくなる戦闘機のエースパイロットにも勝ち、AIの実用速度の高さをドキュメントした「アンノウン」なんかも面白いし勉強になります。 投資思考では技術力UPは悪手 投資思考って事業でも人生でもとても大事です。 例えば、収入に不満を持ってるエンジ
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。 そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。 直近だと数年前のDeep Learn
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり
人工知能の作り方とは？エンジニアが人工知能（AI）を作り始める前に知っておくべき3つの事
2017年は人工知能元年といっても過言でないほど、ニュースやテレビなどで人工知能が報道された年でもありました。人工知能を搭載した様々な商品やサービスがリリースされており、中にはワクワクするものもたくさんありました！（個人的にはAmazon Echoの日本発売およびAlexaの日本語対応は非常に嬉しかったです） エンジニアの方であれば、人工知能を作ってみたい！とお考えの方も多いかと思います。本記事では、現在エンジニアとして活躍さられている方を対象に、人工知能を作り始める前に知っておくべき3つの事をまとめました。 そもそも人工知能とはいったい何なのか？どのようなプログラミング言語で構築されているのか？人工知能を作るには、どのような知識が必要なのか？これから人口知能（AI）の世界へ飛び込もうと考えている、エンジニアさんが抱えている疑問を見ていきましょう。 【知っておくべきこと その1】そもそも人
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