【追記】この記事をきっかけに、名著「ノンデザイナーズ・デザインブック」の20周年記念特典eBookの制作に協力させていただきました。詳しくはこちらを御覧ください。 ノンデザイナーズ・デザインブック20周年記念の特典に寄稿しました デザイナーである・なしに関わらず、仕事の中で伝えたいことを「図」で説明する機会は多々あります。提案書で事業内容を説明することもあるでしょうし、具体的な数値をグラフで説明することもあるでしょう。そんな中でこんな指摘を受けたことはありませんか？ ・最終的に何を言いたいのか結論が見えないよ。 ・関係性が複雑すぎて理解しずらいんだけど。 ・要素が多すぎて全てを把握するのが大変。 ・何をどこから見れば良いの？ ・結局一番言いたいことはなんなの？ ・文字サイズがたくさんありすぎてまとまりがないね。 ・安っぽいチラシみたいでダサイなぁ。 ・全体的にバランスが偏ってて不安定。 ・

毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級＆中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる＆僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると

このnoteのターゲットChatGPTを使ってるけど、イマイチ使いこなせていない人 ChatGPTにどんな指示をしていいか迷っている人 このnoteで得られることゴールシークプロンプトの概要を理解できる ゴールシークプロントの使い方が分かる ゴールシークプロンプトとは聞き慣れない単語だと思うので、まずはそれぞれの言葉を説明しますね。 ■ ゴール：AIを使ってユーザーが達成したい目標 ■ シーク：探す, 探し求める ■ プロンプト：AIに指示するために入力する文章 つまり、ゴールシークプロンプトとは「ゴールを自ら探しに行ってくれるプロンプト」のことです。 ゴールシークプロンプトがすごい理由ゴールシークプロンプトがすごい理由は、以下の３点。 1. 曖昧なゴール設定でも、AIが明確なゴールを探してくれる 2. AIと対話しながらゴールを探せる 3. 汎用性のある形に変更もできる ChatGPTに

これは全社会人が読んで得をする書籍ですが、特に「パソコンが得意ではない社会人の方」が読むと一番効用が大きいように思いました。 また、私自身IT業界で働いていて世間一般的には「パソコンが得意な人」だと思いますが、それでも知らなかった使い方もたくさんあり学びが多かったです。 この書籍の推しポイントやりたいことベースで書いてある 日常のあらゆる面倒なことに手が届く パソコン触りたての人がつまづきそうなポイントへのフォローが丁寧 （例：ChatGPTはShift Enterで改行できる、など） 試行錯誤のうえのプロンプト（＝AIに対しての指示）が載っているので出力が安定している （※ ChatGPTをはじめとしたLLMは同じ入力でも毎回出力変わります。また、ちょっと言葉が足りなかったりするだけで意図しない出力が返ってきますがそのあたりへの気配りが非常に丁寧です） 著書の専門性が高い（Kaggle

SNSには"給料が安い、という不満があふれていますが、実際のところ、自分の給料はどのように決められているのでしょうか？ 転職屋さんは「市場価値を高めなさい」と言います。 しかし本当のところ、給料を上げるために必要な要因は、一体何なのでしょうか。 よく言われるような、ビジネススキルでしょうか？資格でしょうか？それともトークの能力でしょうか？ いいえ、それらも重要ですが、決定打にはなりません。 実はほとんどの場合、給与は〇〇から決まっています。 ＊ 給与を上げたいと願い、キャリアの相談をするとき、一般的には「頑張って出世してください」か「もっと給与の良い会社に転職してください」というアドバイスが与えられることでしょう。 しかし、実際にはそれだけでは不十分、というよりもあまりアドバイスになっていない、と言うのが実態です。 出世によって給料を大きく上げるのにはかなり時間がかかるし、「給与のいい会社

この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉

このNOTEの使い方◯ビジネス観点でGenerative AIの考え方を養うため ◯ファクト集・投資動向・インプリケーション ✗生成AIとは・技術解説・技術動向など 注：サマリーはすべて生成AIで要約し翻訳したものです。 とりあえずこれを読め

2024年9月13日、「普通の人が資産運用で99点をとる方法とその考え方」が日経BPから出版されました。詳しくはこちら。 はじめに 資産運用で 99 点をとる方法とその考え方について説明します。この記事の対象はいわゆる「普通の人」です。 資産運用は趣味ではない。 資産運用を始めてみたいが何をしてよいのかわからない。 資産運用をすでに行っているが毎年ころころと方針を変えてしまっている。 資産運用に無駄に時間ばかり費やしている。 今のところ資産はすべて銀行の普通口座や定期預金にいれている。このまますべて現金でおいておくのも何か損しているみたいでモヤモヤする。だけど難しいことは勉強したくないし時間も使いたくない。 といった人たちです。 記事では最初に結論、すなわち「やるべきこと」を述べます。資産運用で 99 点の投資効率を達成するためにはこの結論部分だけを実行するだけでよいです。 次に、それだけ

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Kaggleアドベントカレンダー2023の19日目の記事です． TL;DR データ分析未経験からkaggleでどんなことを学んだか 想像していたデータ分析と実業務とのGap kaggleやっていて良かったこと、kaggleでは学ばなかったこと はじめに 趣味でkaggleを始めたことをきっかけに、現在はデータ分析の仕事をしています。 Muj!rush!というアカウントでKaggleをしています。Kaggle expertです。 kaggleを始めてから3年程度経過したので(この3年間は、地球の公転が早まってんのかってくらい時間が経つのが早かったです)、これまでを振り返ることで、今後kaggleを始めてデータサイエンティストを目指すような方への参考になれば幸いです。 Kaggleと出会ったことで仕事への向き合い方や、今後のキャリアの考え方が変わったので、 僭越ながら一言だけ言わせてもらうと、

ビッグモーター事件の「真の被害者」は誰なのか 9月、損保ジャパンが騒動後初の記者会見を開いた。白川儀一社長は深々と頭を下げ、ビッグモーターで不正請求が発生している可能性を認識しながら同社との取引を再開したことを謝罪。「大きな経営判断ミスをした」として引責辞任することを発表した。 この日の午後、関東地方には台風13号が上陸し、いたるところで線状降水帯が発生していた。奇しくも会見の時間帯には、千葉県や茨城県が記録的な大雨によって大規模な洪水被害に見舞われ、多くの家屋や車が水没。JR外房線では線路の土台が崩れ、列車が運休になるなどの混乱も起こっていた。 火災保険や自動車保険を取り扱っている損保会社からすれば、まさに多くの契約者（お客様）がリアルタイムで過酷な災害に見舞われていたわけだが、よりにもよってなぜこんな日に会見をセッティングしたのか……。 私は、台風関連の警報が社長の頭上に映し出されるた

こんにちは、越川です。 皆さんは構成図を描く機会ありますか？ 僕の場合、内部のメンバーやお客様との議論の場で、構成図を描いて図解ベースで説明することが多いです。実際に描いてみると色々と考慮すべき点が多く、今回は自分なりに普段意識している点を言語化してみようと思います。 なぜ構成図を描くのか 構成図を描く際に意識している３つのこと 1. 導線 2. 引き算思考 1. 主役を決める 2. 読者を想定する 3. 高さや大きさを揃える さいごに なぜ構成図を描くのか 構成図のメリットは相手に伝えたいことをシンプルに伝えられる点だと思います。文章で書くと沢山書かなければいけないことが構成図を使うとスムーズに相手に伝わります。例えば、以下の文章を読んでみて下さい。 ユーザーはDNS登録されたFQDNへHTTPSアクセスする CloudFrontはBehaviorに指定されたALBにHTTPSリクエスト

1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の

Google Cloud Professional DevOps Enginnerの学習にあたり、SRE周りの基礎知識について学習しました。おおよそのターゲットとして初心者の方向けの記事にしており、一部噛み砕いた表現がありますのでご了承ください。 SREとは Site Reliability Engineering（以下SRE）とはGoogle社が提唱するいわばサービスを提供する上でのルールを定義した説明書のようなものです。 開発〜運用までの中で、どのように進めて行けば最もユーザーや開発者にとって有益となるかをまとめた原則とも言い換えられるかもしれません。 またSREと言われるように、Reliability＝信頼性こそがサービスを提供する上で最も重要な視点だと考えられています。 また、SREはお客さまへ提供するサービスの品質（全てひっくるめて）の向上を目的とするものであり、かつ提供する側（

※タイトルの元ネタは以下の作品です。 はじめに この記事は、公開鍵暗号の全体感を正しく理解するためのものです。数学的な部分や具体的なアルゴリズムは説明しません。気になる方は最後に紹介するオススメ書籍をご覧ください。 少し長いですが、図が多いだけで文字数はそこまで多くありません。また、専門的な言葉はなるべく使わないようにしています。 ただしSSHやTLSといった通信プロトコルの名称が登場します。知らない方は、通信内容の暗号化や通信相手の認証（本人確認）をするためのプロトコルだと理解して読み進めてください。 公開鍵暗号の前に：暗号技術とは 公開鍵暗号は暗号技術の一部です。暗号と聞くと、以下のようなものを想像するかもしれません。 これは情報の機密性を守るための「暗号化」という技術ですが、実は「暗号技術」と言った場合にはもっと広い意味を持ちます。まずはこれを受けて入れてください。 念のため補足して

ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 オハイオ州クリーブランドのメディア企業Futuriが、ラジオ放送用コンテンツ自動生成AI「RadioGPT」を開発、発表しました。 FutiriはRadioGPTを「世界初のAI駆動型ローカライズラジオコンテンツソリューション、RafioGPTの立ち上げにより、オーディオ業界に革命を起こしている」と鼻息も荒く紹介しています。 それがどんなものか、をざっくりと言えば「GPT-3技術とAI駆動型ターゲットストーリー発見およびソーシャルコンテンツ生成技術 TopicPulse 、AI音声技術を組み合わせ、あらゆる市場やあらゆるフォーマットに合わせこんだラジオ放送エクスペリエンスを提供する」一連のシステムとのこと。

国土交通省が日本全国の3D都市モデルのアセットをUnity Asset Storeで配信。価格は無料 編集部：杉浦 諒 ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンは本日（2023年2月28日），同社が展開するアセット販売ページ“Unity Asset Store”で，国土交通省とシナスタジアによる「PLATEAU SDK for Unity」が出品されたことを明らかにした。価格は無料。 「PLATEAU SDK for Unity」は，国土交通省が主導する日本全国の3D都市モデルの整備およびオープンデータ化を目指すプロジェクト“PLATEAU”のもと，シナスタジアが開発したオープンソースのツールキットだ。 配信されたアセットには，家屋やビルなどの建築物だけでなく，都市計画区域などの都市計画決定情報，土地の用途を示す土地利用，都市のインフラを示す道路や橋梁などのデータも含まれる。これらのデータは，U

抵抗の値を変えたら、なんか動いた（その1） 電子工作をしていると「理屈はともかく、こうしておけ」と説明されるものがけっこうあります。とりあえず動くものをつくる分にはあまり困らないことが多いですが、「なんで？」とモヤモヤする方も多いかと思います。あるいはうまく動かないとき、闇雲に適当に手を入れて、とりあえず動いたからまあいいか、としている場合もあるのではないでしょうか。より踏み込んだ電子回路をつくるようになると、それらの「理屈」がけっこう効いてくる場面もあります。 このシリーズでは、そんな場面のいくつかについて、背景の理論を知り、深く理解していこうと思います。 目次 ①はじめに 電子工作をしていると、抵抗を使う場面がたくさんあります。一番身近なのは、LEDにつなぐ電流制限抵抗でしょうか。「とりあえず1kΩをつなげばOK」と言われた経験がある方も多いかと思います。理屈はよくわからなくても「そう