「最近、自分の成長を感じられない…」 「部下やメンバーの成長の助けになりたいけれど、うまくいかない…」 そんな状況への対応として、仕事における人の成長に立ち返り、何をする必要があるかを整理します。 すべての上級者は同じ道の先にいる 何かの領域において習熟した上級者がいる場合、その人は魔法を使ったわけでもなければ、ショートカットをしたわけでもありません。 多くの知識を獲得し、多くの経験をし、課題を解決する。そんな積み重ねをしてきただけです。 中級者は初心者と同じ道を通って来たはずで、上級者も中級者と同じ道を通って来ています。 参考として、格ゲー界の王ことウメハラさんによるありがたいお言葉を添えておきます。 成長の仕組み 仕事における成長を要素分解すると、以下のようなになります。 新たな知識の獲得 新たなスキルの獲得 新たな経験 経験を通したノウハウの取得 経験済みの業務の熟練度の向上 課題の

粘土板からプロンプトへ 人間が「ことば」を記録するようになったのは、紀元前3300年頃のメソポタミアでのことだそうだ。シュメール人たちが、粘土板に楔型文字を使って文字を印した。この人間が「ことば」を記録するという営みが、いま生成AIによって大きく変化しはじめている。 生成AIで「ことば」を生み出すといえば、ChatGPTでメールの返事を書かせたり、人間が書いたとしか思えない小説ができたといった話題もある。それらはどちらかというと、何か小石のようなものをジャラジャラとシャッフルして自分の納得するパターンを見つける特別な仕掛けのようなものだ。 それに対して、自分の頭の中にあるものを言葉として表現して、相手に伝えるための手段として生成AIを使うことも始まっている。それをいまのところいちばん理想に近い形で実現していると見られているのが、コードエディタ「CURSOR」（カーソル、カーサー）のようだ。

「DuckDBの魅力解剖！〜現場から見る活用術とその可能性〜」の登壇資料です。 https://findy.connpass.com/event/343059/

2024年5月16日にリリースされた『学園アイドルマスター』（『学マス』）はまさに「新時代のアイマス」だった。 シリーズ初となる学園を舞台とし、Pライブに登場するのは「アイドルひとり」のみという試み。歴史ある「アイドルマスター」シリーズ6年ぶりの完全新作であることもあり、リリース前から注目を集めていた。 そして、その寄せられる期待を見事に超えて、『学マス』はスマッシュヒットを収める。リリースからわずか2週間足らずで100万ダウンロードを突破。「Google Play ベスト オブ 2024」において「ベストゲーム」を受賞した。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ Google Play ベストオブ 2024 🎊ベストゲームを受賞🎊 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ プロデューサーの皆様のおかげで、#学マス がベストゲームを受賞いたしました🏆 たくさんのプロデュース、 改めてありがとうございます

LLMにいかにデータを入力するか 「LLM活用していますか？」 LLMは文章の翻訳、資料のチェック、ソフトの修正など様々な活用の可能性があります。 その際、問題になってくるのがLLMにいかにデータを入力するか、出力したデータを活用するかです。画像、PDF、Office資料などを丸ごと入力できる便利なサービスやも出てきていますが、様々な事情により使用できるサービスが限られていて、資料をそのまま入力できずに困っている人も多いと思います。また、サービスは使用できるけど、同じデータを違うLLMに入力して結果を比較したいというニーズもあるかと思います。 そんなときに重要になってくるのがデータ変換です。この記事では、上記のような困りごとを持っている方に、データをLLMに入力しやすい形に変換する方法について紹介します。なお、本記事はLLMのAPIなどを使ってバリバリ開発している人ではなく、ChatGPT

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Hiroya Iizuka @0317_hiroya 最近やっている、第二の脳とAIを融合したワークフローの流れ - DeepResearch(Gemini, Genspark, ChatGPT)で、気になることを調べる - 出てきた資料を、全てNotebookLMへ移行 - よくある質問、ブリーフィングメモなどを作成 - Chat欄で壁打ち - Obsidianに、リンクを保存。 - 壁打ち内容で、Cornel Noteを作成 - 裏側に図解かく - Permanent Noteを切り分ける 順に説明します。 2025-02-17 09:10:24 Hiroya Iizuka @0317_hiroya Deep Research => 資料作成 Geminiは、Google Docが作成されるから、これをそのままNotebookLMが、読み込むことができる。 Gensparkは、Spar

リクルートには、展開する数多くのサービスを通して日々数百テラバイト以上のユーザーデータが蓄積されています。そうしたデータをもとに、リクルートのデータ組織ではユーザーによりよい選択肢を示す機械学習モデルを作成し、日々改善しています。 今回は、HR（人材）サービスの領域で機械学習エンジニアとして活躍してきた羽鳥冬星さんと、現在は不動産サービスの領域でデータサイエンティストとして働く池上顕真さんに、リクルートのデータ組織や各サービスから得られるデータの特性について語っていただきました。インタビュアーは、さまざまな企業でデータ組織のマネジメントや立ち上げに携わってきた“ばんくし”こと河合俊典さんです。 ※この記事は株式会社リクルートによるタイアップ広告です。 📢 記事の最後に Amazonギフトカードプレゼントの告知 があります。ぜひ最後までお読みください。👀✨ 全く違う部署から「相談させてほ

卒展巡りが面白い 武蔵野美術大学 月光の怪盗 平成37年 東京藝術大学 シンプルに上手い山か海 スタレの新キャラみたいなやつ 家にいるときの俺みたいな像 宝塚大学 Unityのシェーダー改善 会社ロゴ制作 アークナイツの新キャラみたいなやつ 卒展巡りが面白い 1月末頃から卒展巡りにハマって都内の美大・芸大を巡っていた。 補足573：美術大学と芸術大学の違いをよく知らなかったが、ざっくり言うと美術は芸術の部分集合で視覚芸術のみを扱うらしい（音楽も扱っていると芸術大学になるらしい）。ちなみに東京に芸術大学は東京藝術大学しかないので、関東で藝大と言うと芸術大学の略ではなく東京藝術大学を指す固有名詞になる。 稀にプロの美術展に行くこともあるが、一番面白いプロの美術展より一番面白くない卒展の方が面白い。 卒展の最も良いところはジャンルや作品数の圧倒的な豊富さだ。美術展と違って全体コンセプトが特に統一

主人公は運動が苦手なサイボーグ「体育ノ介」。オリンピックメダリストなど、毎回登場する一流アスリートによるお手本「できるポイント」によって、体育ができるようになっていきます。お手本となる映像は、ハイスピードカメラや多視点撮影システムなどの撮影技術を駆使し、体の動きのポイントを分かりやすく伝えるもの。番組ホームページには、そのポイントの一つ一つを印刷して使える「静止画」もあります。自分の動きと比べてみることで、子ども自身が自分の“ できないポイント”に気付くことができます。

はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 私たちはマネジメントとタスク管理を圧倒的にサポートするAIエージェントを開発しています。 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア（生成AIのない時代からコードを書いてきた方々）をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実装にフォーカスします！ （なお本記事は中級者以上向けのため、まだCursorに触れたことがない方はまず別の記事を参考にして、使ってみてください） なぜこの記事を書いたか 現職エンジニアが本当に使いこなす手法を共有したい すでに共有されてい

はじめに こんにちは、新卒3年目の佐藤です。 ちょうど1年半ほど前に生成AIのSlackbotを社内向けに導入したブログを書き、ありがたいことに多くの反響をいただきました。 tech-blog.monotaro.com このブログにあるようにMonotaROでは、2023年5月にGPT-3.5のSlackbot「MonoChat (β)」を全社員向けに開発・導入しました。 本ブログでは導入の"その後"の話として、実際にMonotaRO社内でどれだけSlackbotが活用されているかという話とその要因、そして社内での更なる生成AI活用に向けた直近の取り組みを紹介したいと思います！ はじめに 1. 全社員の"相棒"として定着したSlackbot 2. Slackbotのその先へ：より自由度の高い「LibreChat」の導入 3. SlackbotとLibreChatの使い分け 4. Libre

本記事はModernBERT[1]で採用された「モダンな」BERTの学習に関する技術についてまとめたものです。 調査した論文: Smarter, Better, Faster, Longer: A Modern Bidirectional Encoder for Fast, Memory Efficient, and Long Context Finetuning and Inference, Dec 2024 論文中に明記されていない情報は参考文献やソースコードの内容を元に記載（ソースコードの該当箇所はAppendix C参照）。 また、今回未調査だが個人的に気になった技術のリストはAppendix D参照。 ModernBERTとは？ 2018年のBERTのリリース以降、業界の興味がLLMに集中していく中でBERTと同規模の小さいパラメータのTransformerについては長らく記録更

「DeNAはAIにオールインします」 2025年2月5日に開催したイベント「DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025」のオープニングでDeNA代表取締役会長 南場 智子（なんば ともこ）はそう高らかに謳い、「1999年に創業したDeNAの第2の創業、チャプター2が始まる」と表明しました。 日々目まぐるしく発展するAIと、DeNAはどう向き合っていくのか。 そしてAIが導く未来に対し「やはり起点は人間である」と語った真意とは。 南場の講演内容をノーカットでお届けします！ AIのパワーで“楽”を手に入れる皆さんこんにちは。ご視聴ありがとうございます。まず私からは、「DeNAがAIとどう向き合っていくのか」についてお話したいと思います。 まず、経営者としてAIをどう見るかなんですけれども、現実、確かなものとして、劇的な経営の効率化があります。いろんな会社が「こうやって

新しく発表になった、GoogleのAIサービスである「Notebook」を使っているんですが、 - 本のPDFをアップロードする - すると中身が全部左側に出てくる - AIに色々質問ができる - 答えに出てきた部分を左側で読める - 回答をピン留めするとメモとして保存できる。メモを自分で書くこともできる… pic.twitter.com/ogaUG4bYvB — けんすう (@kensuu) June 7, 2024 【AI用に物語思考のPDFを公開します】 AIを使って読書をするとめちゃくちゃに捗るよ、、という話をよくしているんですが「本のPDFがない」という人が多くて。 で、ちょっと試すのにPDFを用意するのって手間だよねえ、と思っているので、、… — けんすう2 (@kensuu) June 10, 2024 AIと対話しながら、自分だけの読書体験を実現する方法があります！ Kin

生成AIを活用したプロダクト開発の実体験に関することを以下の勉強会で発表しました！ 【2/16開催！勉強会】ぼく・わたしのエンジニアとしての生成AI活用勉強会！ハンズオンあり！ https://aigeeks01.peatix.com/view

はじめに はじめまして、DMMで電子書籍のデータ分析をしている栃沢と申します。 日々、キャンペーン・クーポンの効果検証、UI改善、ABテスト設計などの仕事をしています。入社当初は「長くて複雑なSQLクエリを書く」ことに苦労しました。（もちろん今もですがw） データ分析の現場では、基本的なSQLの知識だけでは不十分だと感じています。 実務では、複数のテーブルを結合したり、サブクエリやウィンドウ関数を駆使したりと、より高度なSQLのスキルが求められます。しかし、これらを独学で習得するのは容易ではないと思います。 SQLを学べる書籍やオンラインサービスなどあることにはあるのですが、ほとんどがソフトウェアエンジニア向けであり、データアナリストが実際の業務で必要とするSQLを学べる場は少ないと感じています。 こうした背景から、データアナリストやビジネスアナリスト向けに、より実務に直結するSQL学習環

Web APIは外部連携のために公開するだけでなく、システム内部での利用も一般的になっており、重要性はますます高まっています。しかし、APIデザインについての知見はまだ広く浸透していません。書籍やオンライン情報はいろいろありますが、本セッションではその中から重要な要素をピックアップし、実際の著名なサービ…