はじめまして。六月と申します。 ・ツイッターはこちらです ・AtCoderのプロフィールはこちらです 風の噂で、AtCoderでは色が変わった際に色変記事というものを書く文化があり、この時ばかりは大いに自分語りが許されると聞きました…。 そこで、もしかすると人によっては、私の色変記事が参考になる可能性もあるのではないかと思い、筆をとりました。 きみたち、おぢさんの話を聞いてみないか…。 お暇な方はどうぞお付き合いください。 簡単な自己紹介 私は40代で、社会人生活の折り返し地点を迎えつつあります。私生活では小学生の子供を持つ父でもあります。大学は文系で、これまで情報科学の教育・訓練を受けた経験はありません。 業界の特性もあり、私の勤務先ではいまだにFAXと手書き書類がかなり使われています。普段はそのような、おおよそITとは無縁の、むしろ昭和ライクな環境で仕事をしています。 そういったことも

“自分は大したことをしていない”と思い込んでいる人の多さ 大野誠一氏（以下、大野）：まずは（パーソナルビジネスを創造するための3つのステップのうちの）ステップ1ですね。ビジネス領域の分析をしていく時に、ワークショップや企業でのセミナーでも、本当に多くの人が「自分には取り立てて自慢できるような経験もキャリアも資格もなくて、普通なんですよ」とおっしゃるんですね。 ここのステップ1の分析をしていく時に、そういった感覚から、一歩越えていくためにはどんなことが大事なのか。どんなふうに考えていくとチャンスが出てくるのか、みなさんが今まで経験や研修をやってこられた中で、もし参考になるような事例やケーススタディがあったら、教えていただければなと思います。いかがでしょうか？ 千葉智之氏（以下、千葉）：「僕なんか大したことはやってないよ」みたいなのは本当に多いですね。たぶん会社の中だけにいると、「それは仕事だ

ベルリン工科大学の最近の研究により、ロボットと一緒に働く際の「ソーシャル・ローフィング」と呼ばれる人間の興味深い行動が明らかになった。この現象は、チームメンバーやテクノロジーが自分の努力を補ってくれると考えた場合に、「個人の勤勉さ」が低下するというものだ。ロボットがチームの一員となった場合のチームワークやモチベーションの原動力について興味深い問題を提起している。 回路基板のエラーチェックに「手抜き」が ディートリンド・ヘレン・サイメク氏が主導し、『Frontiers in Robotics and AI』に掲載されたこの研究は、共同作業環境における人間とロボットの複雑な関係を掘り下げたものである。研究者たちは、チーム内にロボットが存在することで、従来の人間チームと同様のモチベーション効果が得られるかどうかを調査した。 仮説を検証するため、作業員グループに様々な品目の品質検査を担当させた。注

1953年（昭和28年）公開の日本映画『ひろしま』をAIでカラー化・高画質化しました。 監督　関川秀雄 出演　岡田英次、月丘夢路、加藤嘉 日教組プロ製作 1955年（昭和30年）に第5回ベルリン国際映画祭長編映画賞を受賞。 Hiroshima (ひろしま) is a 1953 Japanese docudrama film directed by Hideo Sekigawa about the atomic bombing of Hiroshima and its impact. Directed by Hideo Sekigawa Starring Yumeji Tsukioka, Eiji Okada, Yoshi Katô

オープンソースで開発される「audapolis」は書き起こし機能を備えたメディアエディターで、音声を自動的にテキストに書き起こすだけでなく、書き起こしたテキストを編集することで同時に音声も編集できるツールで、無料で使うことができます。 GitHub - bugbakery/audapolis: an editor for spoken-word audio with automatic transcription https://github.com/bugbakery/audapolis audapolisはオープンソースで開発されるフリーアプリで、AGPL-3.0ライセンスの下で配布されています。GitHubのページにアクセスし、「Release」にある最新バージョンをクリック。記事作成時点での最新バージョンはv0.3.0です。 audapolisはmacOS・Linux・Window

価値拡大のためには、リアルタイムの戦略的な行動を促進するためにデータ戦略を遂行し、適切な人材ミックス、業務運用モデル、ガバナンスフレームワークを確立して、実証段階から実用（生産）段階に移行するための手法を理解する必要があります。移行が成功すればAIの恩恵を受けることができますが、失敗すれば企業の存続を脅かすことになるかもしれません。アクセンチュアの調査では、日本企業の経営幹部の77％（グローバル全体では75%）が、「AIをビジネス全体に効果的に導入できなかった場合、今後5年以内に廃業に追い込まれるだろう」と回答しています。 もはやAIは「あった方が良いもの」や経営層の歓心を買うちょっとしたツールというだけの存在ではありません。AIもデータ戦略もビジネス基盤そのものになりつつあります。より簡単かつ低コストでテクノロジーが利用できるようになりつつある今こそ、企業は決断し行動に移すべき時です。

本記事では、最近よく聞くようになった「CRAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法として最近注目されている「Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG)」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー RAGの性能を高めるための新しい手法です。Googleなどの研究者によって2024年2月に提案されました。CRAG（日本語にすると「修正型検索拡張生成」）という手法を使うメリットは、ハルシネーション（幻覚）を減らせることです。CRAGが従来の「RAG」より

世界で初めて、AIで制御された自律型ロボットが人間の虫歯治療を行いました。ロボットの開発元企業は「人間の8倍速く処置を施せる」と伝えました。 Fully-automatic robot dentist performs world's first human procedure https://newatlas.com/health-wellbeing/robot-dentist-world-first/ Perceptive | Meet Modern Dentistry https://www.perceptive.io/ 一連の治療システムは歯科用ロボットを開発するPerceptiveが生み出したもので、治療はハンドヘルド型スキャナによる3Dスキャンと自律型ロボットによる治療の2工程に分かれています。 治療の際は、まずスキャナを使用して口腔内の状態をスキャンし、歯の3Dモデルを作成し

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