物流大手の日本通運が「新・国際航空貨物基幹システム」の開発失敗を巡り、ベンダーのアクセンチュアを訴えた裁判。名門企業同士の訴訟、さらには約124億9100万円という賠償請求額の大きさは衝撃的だった。 裁判資料を読んでいると胃がキリキリした。筆者は2年ほど前までシステムエンジニアとして働いていた。その分、記されていた当事者の発言やチャットが、あまりにも生々しく映った。 訴状によると、開発プロジェクトはテスト工程から遅延し始めた。当初2020年12月の予定だった結合テストの後半過程「ITb」の終了は2021年11月にずれ込んだ。アクセンチュアがITbの「成果物」を共有サーバーにアップロードしたのは2021年11月30日。しかし、日本通運は先立って実施していた「打鍵テスト」で大量の指摘事項が挙がっていたことなどから、この品質を問題視した。以降、これら成果物の検収を巡り、両者の主張は至るところで対

henrich @henrich ᓚᘏᗢ Praise be to the Cat Gods. Meow / 所属組織？そんなところに私の発言権はない / 💉💉 💉💉 💉💉 henrich.github.io/blog/ henrich @henrich マンション理事会で光ファイバ通せるようにしましょう、という話ししたら「必要な人だけ負担すればいい、今は色々回線もある」とか言ってポケットWifi出された。 いや、その言で言えば私は運転免許持ってないので駐車場の補修とかに費用が払われるの納得いかない、とか言えばいいのか？ henrich @henrich こんなにかかる、と言われても、その後30年も40年も使えるんだけど。渋ってるうちにどんどん投資と回収が遅くなる。 マンションの資産価値にもなりますよ、と言ったら鼻で笑われたし、次世代に向けて、と言ったら独り者だからよくわからな

物流大手の日本通運が、航空輸送事業におけるグローバル共通基盤の構築を目的に進めていた「新・国際航空貨物基幹システム」の開発失敗を巡り、開発ベンダーであるアクセンチュアを訴えていたことが日経クロステックの取材で分かった。以下ではアクセンチュアが提出した第1準備書面を基に、日本通運の主張に対する同社の反論を読み解く。 アクセンチュアが最重要争点として挙げるのは、結合テストの後半フェーズ「ITb」に関する債務の履行を完了したことだ。日本通運は訴状で「アプリケーション開発業務」など4件の個別契約が債務不履行になった結果、システムは完成せず基本契約書で締結した「システムの完成義務」に違反すると主張していた。 アクセンチュアは請負で締結された上記4件の個別契約について、債務を履行していると反論する。同社の主張によれば、請負契約において求められるのは「仕事の完成」だ。検収は「仕事の完成」とは独立した手続

OpenAI社のChatGPTに搭載された｢高度な音声モード｣という機能で、有料プランに加入しているユーザーが利用できるのだそう

アメリカのIT大手メタは25日、開発者向けのイベントを開きました。この中で自然な会話ができる生成AIの基盤技術の最新モデルを発表したほか、メガネ型の端末の試作機も披露され、AIを搭載する方針も明らかにしました。 IT大手・メタは、西部カリフォルニア州にある本社で、25日から2日間の日程で開発者向けのイベントを開いています。 初日、マーク・ザッカーバーグCEOは、生成AIの基盤技術「Llama」の最新モデルを発表しました。 この生成AIは画像認識に対応し自然な会話もできるのが特徴で、会場ではスクリーンに登場するアバターがザッカーバーグCEOと表情豊かに会話するデモンストレーションが披露されました。 メタではこの技術を活用して、音声で会話できる機能を一般向けにSNSのフェイスブックやインスタグラムなどにも導入することにしています。 また、イベントではメガネ型のAR＝拡張現実の端末の試作機も披露

三菱UFJ銀行は、地方銀行20行弱が顧客の口座管理などの銀行業務の中核に使う基幹系システムを保有する新会社をつくった。日本IBMやインターネットイニシアティブ（IIJ）と連携して運用を一括で受託する。2025年以降に老朽化した多くの基幹システムが更新時期を迎える「2025年の崖」問題が指摘されており、技術者不足が大幅に強まる可能性が高い。このため基幹系システムの共同利用を一段と進めて人手不足を

楽天銀行は24日、午前９時半ごろから午後１時54分ごろまで取引ができない状況が発生していたが、解消したと発表した。資料では原因を開示していない。

さまざまなデータベースをもとに、自然言語の使用頻度を調べるためのPythonライブラリが「wordfreq」です。そんなwordfreqが、「AIで汚染され更新不可能となってしまった」と開発者のRobyn Speer氏が報告しています。 wordfreq/SUNSET.md at master · rspeer/wordfreq · GitHub https://github.com/rspeer/wordfreq/blob/master/SUNSET.md wordfreqがデータベースとして利用しているのは、2021年までにオンライン上で公開されていた自然言語のスナップショットです。しかし、「2021年以降、人間の使用言語に関する信頼できる情報を持っている人がいなくなった」ことを理由にwordfreqを更新することができなくなったとSpeer氏が報告しました。 記事作成時点で、インター

上原 哲太郎/Tetsu. Uehara @tetsutalow ソフトハウスバイト→同経営→京大助手→和歌山大講師→京大助教授→同准教授→総務省で役人→立命館大学教授。その間NPOやってたり。得意分野はシステム管理とか情報セキュリティとかデジタルフォレンジックとか情報教育とかですがICTだいたいどこにでも突っ込みます。でも私のつぶやきは組織の公式見解とは無関係です。 uehara.tetsutaro.jp 上原 哲太郎/Tetsu. Uehara @tetsutalow 当研究室では2038年問題を追いかけていますが、この度論文が出ました。 doi.org/10.20729/00239… 「32bitを超えるtime_t型を持つ環境における2038年問題とその検出」 関連して本研究で開発したツールを含むDockerイメージを配布開始しました。合わせてご活用下さい。 github.com/

報道などでの翻訳テロップに対して、「誤訳ではないか」との反応が相次いでいる。つい先日は、米トランプ前大統領の2度目の暗殺未遂事件を受けて、ハリス氏がXに投稿した「I am glad he is safe. Violence has no place in America.」との文言が、ニュース番組で「彼が無事でよかった。アメリカに暴力は存在しない」と訳され、内容の誤りを指摘する声があがった。（「アメリカでは暴力は許されない／暴力が入り込む余地はない」などの訳が正しいとされる） 【映像】「Violence has no place in America.」AIによる翻訳の違い 小さな訳の違いが、大きなイメージの違いを生むこともある。ある日本メディアが、日本語版で「福島第1原発処理水」だった記事タイトルを、英語版では「Fukushima water」と表記した。これには「他のメディアと同じよう

米Microsoftは、復活するスリーマイル島原子力発電所1号機の電力を独占購入する20年契約を、同発電所を保有する米Constellation Energyと結んだ。Constellationが9月20日（現地時間）に発表した。 規制当局の承認が得られれば、1号機は2028年に再稼働する。 米ペンシルベニア州にあるスリーマイル島原発は、1979年のメルトダウン事故で知られるが、事故を起こしたのは2号機で、1号機は経済的な理由で廃止される2019年まで稼働していた。 Constellationは1号機の改修に16億ドル投じる計画だ。1号機は、80万世帯以上に電力を供給するのに十分な837メガワットのエネルギーを生成できる。 Microsoftは米OpenAIに出資し始めたころからAIにシフトしている。AIのトレーニングと実行には膨大なエネルギーが必要だ。 Microsoftは2020年、2

どんな人向けの記事？ 医薬品のような難しい検索ニーズにこたえるためにベクトル検索を利用する知見を見てみたい MySQLの全文検索と、ベクトル検索の精度や速度を比較してみたい ベクトルDBとEmbeddingモデルを利用した簡単なベクトル検索の実装方法を知りたい 医薬品の検索ニーズは多様なので、ベクトル検索で解決できるか試したい 1つの医薬品を指す名称は、複数存在するため医薬品検索は意外と面倒な問題です。 例えば、日本人なら頭痛や生理痛、発熱したときに「ロキソニン」を飲んだことがあるかもしれません。この名称は商品の名称ですが、成分の名称は「ロキソプロフェンナトリウム水和物」です。 さらに、ロキソプロフェンには錠剤以外にもテープやパップといった剤形の違いがあります。 そして最後に、ロキソプロフェンを作っている会社は複数あるので、末尾に「トーワ」や「ファイザー」などの組み合わせが存在します。ロキ

スタジオジブリの映画音楽で知られる作曲家の久石譲さんが、公演で訪れた米サンフランシスコで日本経済新聞の取材に応じた。AI（人工知能）がコンテンツを量産する近未来に、人は芸術の分野で価値を示し続けることができるのか。久石さんは「生成AIに新しい曲は生み出せない」と断言する。AIは模倣しかつくれないという主張だ。――エンターテインメント業界では、AIの普及により、人間がつくるものの価値が毀損すると

🦄けい©︎：プログラマーアイドル🦄 @k1_c_ 放浪のWebアプリケーション武士 / Integritis Inc. 取締役CTO / 傭兵業と流しの組織コンサル・情報アーキテクト github.com/k1-c 🦄けい©︎：プログラマーアイドル🦄 @k1_c_ よくある話だけど、50万円で雇える人4人よりも、200万円のスーパーエンジニア1人で開発した方が生産性 (?) が高いというやつ 実際そうだと思うんだけど、スーパーエンジニアを屏風から出せない人が多い印象

およそ10年前に将棋のトップ棋士を下す将棋AI（人工知能）が登場し、7～8年前からは正確な翻訳や文章執筆をするAI、写真のような画像を描画するAI、さらには材料開発をするAI（マテリアル・インフォマティクス、MI）が登場してきた。3年前からは、人間と自然に会話するようにやり取りして、さまざまなコンテンツを自在に生成する生成AIが世界の大きな話題になってきた。 そしてここにきて、天気予報を高い精度で出せるAIが登場してきた。近い将来、世界の天気予報はAIベースが主流となり、パソコン1台でいつでもどこでも1分以下で予報が得られ、これまで数十分～数時間もかかっていたスーパーコンピューターによる現行の数値計算はほぼ不要になるかもしれない。天気予報の計算に必要な電力量は、10万～数百万分の1へと激減した。 さらには、まだ緒についたばかりのようだが、地震の発生やその強さをAIで予測する研究も始まってい

企画を考えたり、問題解決の方法を模索したり、ビジネスの場面では、アイデアを考えることが多くあります。しかし、なかなかいいアイデアが浮かばない……ということも多いですよね。 そんなときは、生成AIにアイデア出しを手伝ってもらうのはどうでしょうか。 本記事では、ビジネスでよく使われるアイデア出しの基本技術をAIに適用させ、それを使って実際にアイデアを出すプロセスをご紹介します。今回は、多くの人にとって身近な「オフィスの生産性向上」をテーマにアイデア出しを試してみました。 生成AIはアイデア出しの強い味方になる！ まずは簡単な準備から。使うAIを選ぼう 1. アイデア出しの基本「逆算法」 2. アイデアを広げるなら「SCAMPER法」 3. 異なる視点を得るなら「ペルソナ法」 AIはアイデア出しの強い味方になる！ 実践してわかった、生成AIでアイデアを出すコツ 生成AIはアイデア出しの強い味方に

アメリカのIT大手アップルは生成AIの機能を搭載した最新のスマートフォンを発表しました。IT大手のあいだでは生成AIをスマホに導入する動きが加速しており、スマホの買い替え需要を喚起できるのか注目されます。 アメリカのアップルは、9日、西部カリフォルニア州にある本社で、最新のiPhone16の4機種を発表しました。 独自の生成AIのシステム、「アップルインテリジェンス」が導入されるということです。 メール内容を要約したり写真から絵文字を生成したりできるほか、音声アシスタントの「Siri」の機能を向上させることで、言い間違いをしてもやりとりがスムーズに行えるようになるとしています。 生成AIの機能については、10月から英語に対応して徐々に機能を拡大し、2025年以降、日本語への対応を予定しているということです。日本での価格は、最も安いもので税込み12万4800円からで、9月20日から販売を開始

sinomori_sou @snmr_s TypeAならまだしもTypeCと変換する必要あるんかいって、最近は全部TypeCだもんな あのTypeCしか付いてないノートPCは発売禁止じゃあ！ sinomori_sou @snmr_s よく見たらこれTypeCで出せる速度帯域よりはるかに遅いじゃあないか！w 1Mbps出てないじゃん、まあ使う先のこと考えたら速度いらないだろうけど

リソース不足によるデスマーチは珍しくもありませんが、そうしたプロジェクトが真に崩壊する時は目標の達成の見込みが無くなった時です。 具体例として名前を出して申し訳ありませんが、過去の特許庁や京都市のシステム更改案件などが典型です。 デスマーチに陥ったプロジェクトにおいて、出来ることと出来ない事を整理し、優先順位をつけて対応するのは重要な事です。しかし、その結果目標達成の見込みや効果が見いだせなくなった時、モラルハザードに陥りプロジェクトは急速に崩壊に向かいます。 その意味で、全国のシステム標準化プロジェクトは今極めて危うい状況です。 "全国のシステム標準化事務に従事する自治体職員に伝えたい事"にも書きましたが、システム標準化の表向きの目標は標準化基準への適合ですが、真の目的は国の重点計画にあるトータルデザインの実現です。 言い換えれば、今多大な労力をかけてこのシステム標準化を遂行し、標準化基

政府が情報管理の効率化のために整備する「ガバメントクラウド」。省庁、自治体が個別運用してきた管理システムを、クラウド上の共通サービスに移し2025年度までに運用経費を20年度比で3割減らす目標だ。しかし、これがなかなかうまくいってない。なぜなのか。関係者を徹底取材した、元経済誌プレジデント編集長と作家の小倉健一氏が解説する。全３回の第２回目。 目次 デジタル庁の目論見が失敗に終わった３つの主因メンツを優先する岸田政権ならではの政策なぜクラウドへの移行は難しい？３つの理由デジタル庁の「大本営発表」の怖さ人口比にすると50%を超える、「約10%が困難はミスリードではないか」ガバクラ移行事業者「実際には、もう期限内に移行を完了させるのは無理だと分かっているんですが…」絶対に守れない納期を守れというのは、もはや地方自治体へのパワハラ デジタル庁の目論見が失敗に終わった３つの主因　自治体の業務をクラ