ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m

今日はフライパンひとつで作る、簡単めちゃウマなひき肉ときのこのラグーパスタをご紹介します(*･ᴗ･*)و！ ラグーパスタは煮込んだソースのパスタですが、今回はひき肉ときのこのソースにパスタも一緒に煮込むことで、パスタにしっかりとお肉のうま味が染み込みます♬ さらにきのこを加えることでコクとうま味が増してめちゃウマのラグーパスタに仕上がります( ´͈ ᗜ `͈ )♡ それでは作り方をご紹介します♬ ワンパンでうま味しみしみ♬ ひき肉ときのこのラグーパスタ♬ 【材料】２人分(たっぷりめ) ◎パスタ(乾燥)・・・２００g ◎ひき肉(合挽き)・・・２００g ◎舞茸(しめじでも)・・・１パック ◎玉ねぎ・・・１／２個 ◎にんにく・・・１片 ◎トマト缶(カット)・・・１缶 (下味) ◎塩こしょう・・・少々 (調味料) ◎水・・・４００ml ◎ケチャップ・・・大さじ２ ◎コンソメ(顆粒)・・・大さじ１

こんにちは、料理・食文化研究家の庭乃桃です。 本日ご紹介するのはそうめんを使った「葱油拌麺（ツォンヨウバンミィェン・台湾ねぎ油まぜそば）」です。 「葱油拌麺」というのは、台湾や上海で愛されているとてもシンプルな麺料理です。 作り方はとっても簡単で、まずは多めの油でねぎをじっくりと揚げ焼きにして香りを移し、そこに醤油と砂糖を混ぜ入れて食欲そそる味わいのたれを作ります。そのたれを、茹であげた麺にからめればできあがり。 ねぎ油で作ったたれは作り置きができるので、まとめて作っておくと、麺を茹でるだけでいつでも食べることができます。 ねぎの香ばしさと深いコクが食欲をそそる「ねぎ油だれ」は、大葉やミョウガ、ショウガなど、そうめんの定番の薬味や具材とも相性抜群。店によってはさらに調味料や具材がプラスされることもあり、アレンジはまさに無限大です！ 記事の後半では、おすすめの追加トッピングや味変調味料につい

みなさんこんにちは。 資料デザインのリサーチや分析に取り組むパワーポイントのスペシャリスト、パワポ研です。 いつも企業が出しているパワーポイントの分析結果などを紹介しているのですが、本日は良いパワーポイントが見れる場所とその理由を紹介します。 どこで見れるのかずばり、経産省のHPです。以下のURLより「委託調査報告書」を確認ください。ご存じの方も多いかもしれませんね。 トップはこんなページになっています。 トップ的なページこの中で、例えば「令和4年度分の掲載一覧（PDF形式：48KB）」を押してみましょう。 令和4年度分の掲載一覧こんな感じのリストがずらっと並べます。エクセルでも同じようなものがダウンロードできます。正直見づらいですが、このリンクの一つ一つが調査報告書になっています。 何ですごいのか数と質です。 数のすごさ 数については、パワーポイント形式以外（ワード）の報告書もかなり混じ

OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ

＜Ver.1.0＞ 社会の変化や、サステナビリティの観点で注目されている「行動変容」についてまとめています。 ＜シェア・共有歓迎です＞ ■解説＆ディスカッション会 こちらの資料をベースに、簡単な解説＆皆さんとのディスカッションをしました。 10/18(水) 上のイベントはすでに終了しましたが、今後も様々な形で機会を作っていきますので、 参加ご希望の方はこちらのフォームから登録をお願いします https://forms.gle/hE2TdftWWmYa2xa36

【至高のもやし炒め】 是非お試しください！ ★今回のレシピはこちら↓ ーーーーーーーーーーーーーー 【至高のもやし炒め】 もやし　　200g 豚バラ肉　80g （肉の下味で塩コショウ適量） ラード　　大さじ1と小さじ１ (サラダ油でもOK) 片栗粉　　小さじ1/2 塩　　　　小さじ1/3 醤油　　　小さじ1/2 黒胡椒　　適量 味の素　　6振り にんにく　2片 長ねぎ　　20g ★味変でラー油 至高のもやし炒め もやし200gをボウルに入れラード大さじ1(もしくはサラダ油)を入れラップし600w1分チン 片栗粉小さじ1/2をもみこみ、塩小さじ1/3、醤油小さじ1/2、黒胡椒、味の素6振り入れ混ぜておく塩コショウした豚バラ80g入れ油で炒め、にんにく2片、長ねぎ20gを炒め、モヤシを入れ炒め完成 ーーーーーーーーーーーーーー 動画を見ていただいて楽しんで頂けましたら 高評価＆チャンネル登

はじめに こんにちは！！@Sicut_studyです！ 先日出しました記事が多くの方に見ていだきました！ 今回はAWSのロードマップの紹介です。 AWSを勉強しようとしている人からよく聞くのが AWS勉強したいけど何からしたらよいかわからないから資格の勉強しています 資格を勉強するのもいいですが最速でAWSを実践的に使えるということを目的にするなら、その方法は個人的には微妙かなと思います。 私もこのロードマップを行ったあとに試しに資格をとってみましたが、あまり実務に速攻的に役立つという感じではありませんでした (高度なものなら違うかもしれません) 私も2年前はAWSについてまったく知りませんでした しかし、とあるタイミングで 先輩がやっているようなAWSの環境を作って管理するのを私もできるようにならないと高みにいくことはできない このように思うようになり、ロードマップに沿ってに1から学習を

こんにちは！　料理家の美窪たえです。 今回は、鶏むね肉をつるりとおいしく食べられる水晶鶏を紹介いたします。 水晶鶏は、鶏むね肉に片栗粉をまぶしてゆでる料理です。パサつきが心配な鶏むね肉も、片栗粉の保水効果でしっとりやわらかく加熱ができるので、ぷるりとなめらかな舌触りに仕上がります。 そのしっとりとした鶏むね肉にパンチのあるニラダレを組み合わせて、食欲の湧く一品にしていきます。ニラダレは、鶏むね肉以外の素材とも相性のいい万能ダレなので、いろいろな料理に使えて重宝するはずです。ぜひ試してみてくださいね。 材料（2人分） 鶏むね肉……1枚 片栗粉……適量（大さじ2程度） 酒……小さじ1 塩……小さじ1/2 〈ニラダレ〉 ニラ……50g（1/2束） しょうが……15g 醤油……大さじ1と1/2 ごま油……大さじ1/2 鷹の爪（輪切り）……お好みで適量 水晶鶏の作り方 1.ニラは洗ってから小口切りに

第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。

従業員の健康保持・増進には多くの企業が関心を持っており、今後何か取り組みを始めたいと考えている担当者もいるでしょう。 一方で「ウェルビーイング経営」も注目を集めており、ウェルビーイングを目標とする企業もあります。 一般的に、健康経営は企業の持続的な成長を目的とした従業員の健康施策を指します。 一方、ウェルビーイング経営は良好な健康状態のみに留まらない、個人の働きがいや自己実現に向けた取り組み全般を指します。 意味の違いはありますが、どちらも従業員のことを考えて企業が実施する取り組みといえます。 本記事では健康経営とウェルビーイング経営の違いを詳細に解説し、従業員の健康や幸福に注目が集まる背景、具体的な取り組み事例を紹介します。 自社が目指すべき方向性を見定め、具体的な施策を検討する材料にしてください。 健康経営とウェルビーイング経営の違い 「健康経営」も「ウェルビーイング経営」も、従業員の

多くの事業者が、安定して稼げるビジネスモデルの構築に課題を抱えています。安定した収益を継続して得られるようにするには、どのような段階を踏めばよいのでしょうか。ウェブコンサルタントとして様々な起業家をサポートしてきた草間淳哉氏の著書『集客で悩み続ける起業家のための安定して稼ぎ続ける「月100万レシピ」』（産学社）から一部抜粋してご紹介します。 【早見表】日本の部長・課長・係長の平均給与…年齢別・学歴別・企業規模別 ビジネスで安定した収益を得るために欠かせないのは、あなたの「ファン」を獲得することです。そして、ファンが自然に増えていくマーケティングモデルがあります。これを、「FFMBモデル」といいます。「FFMBモデル」では以下の4つの段階を踏んでいきます。 1. F:Free-end（フリーエンド） 2. F:Front-end（フロントエンド） 3. Middle-end（ミドルエンド）

高齢化になればそれだけ人口に占める高齢者の割合は増えるわけだが、こと経済を回すという意味での消費の観点からいえば好ましくない。なぜなら高齢者は消費しないからだ。 一時、高齢化に伴ってシルバーマーケティングなどが喧伝されたことがあったが、今やすっかりそんな言説は言われない。実際に、シルバー層を対象としてマーケティングしたところで儲からなかったからだ。 高齢者は消費をしなくなるのである。めちゃくちゃ貯金があるにも関わらず、だ。 とはいえ、貯金があるといっても、何歳まで生きるかわからない状況の中で、怖くて使えないという気持ちはわかるのだが、高齢化不可避の中でこれは実は由々しき問題なのである。 もちろん、高齢者となって会社を退職し、給料がなくなったら定期収入がないわけだから、現役と同じような消費はできないという物理的な問題もあるだろう。実際、年金だけになったとすれば、厚生年金がある人であっても月1

「図解」は資料作成やプレゼンスライドの制作に欠かせません。その一方で「図解を作成してみたいけれど、経験がない」「これから図解をどんどん取り入れていきたい」という方のために、図解作成のノウハウを基本中の基本からまとめてみました。 今回の記事はアドビ社のPR企画「みんなの資料作成」に参加して執筆しています。 1 | 図解の定義まずは「図解」の定義について考えてみましょう。 たとえば、書籍『たのしいインフォグラフィック入門』の中で著者の櫻田 潤さんは次のように定義されています。 図解とは、単純な図形と短い言葉で、物事を説明するグラフィック 非常に明快ですが、人によって定義が異なりますし、また時代によって移り変わっています。 類語から「図解」の定義を探る言葉の定義を考える際に有効なのが〈類語〉を集めてみること。 そこで、日本語／英語に分けて、2つのマンダラート（9マスのメモ）をつくり、「図解」の類

WebAPIとはソフトウェアの一部を公開し、Webサービスとして他のソフトウェアと機能を共有できるようにしたものです。通常HTTPプロトコルを用いて、データの送受信が行われます。 よってアプリケーションに必要とされる機能を、容易に組み込むことができます。自分たちでゼロから開発することなく、既存のものを活用して新しいサービスを提供することができるのです。 本記事では無料で使えるWebAPIとその概要を紹介します。また一部の制限があるAPIについても、他サービスや有料版と比較し併せて解説します。 初めて使う場合でもスムーズに導入できるよう、日本語参考記事のリンクを貼りました。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。

こんにちは。プロダクトデザイナーときどき料理人、ツジメシこと辻村哲也です。「ツジメシの日常メシと週末メシ」シリーズ、今回は日常メシ。ニラをたっぷり使った手軽な汁そばです。 スープは水に鶏ひき肉と煮干し、調味料を入れて5分煮るだけ。 たっぷりのニラはナンプラーで和えておいて、熱したごま油をジュっとかけるのがポイントです。これでニラはちょうどいい加減にしっとり半生に火が通り、丼の上で香り油も出来て、コクと香りが加わります。 ニラと生姜とナンプラーでちょっとエスニックな雰囲気もありつつ、煮干しの風味、みりんの甘みで町中華な中華そばらしさも。細めの中華麺がよく合いますよ。 ツジメシの「ニラそば」 材料（1食分） ニラ　50g（1/2束） ごま　小さじ１ ナンプラー　小さじ1 生姜　1かけ（5g) 赤唐辛子　1本 水　350ml 煮干し　5g（中5-6匹） ナンプラー　小さじ2 しょうゆ　小さじ2

1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン

目次 はじめに 今回作成するシステムの概要 Azure OpenAI セットアップ Azure DevOps の Azure Repos をセットアップ Next.js でフロントエンド構築 Azure Static Web Apps へ Pipelines を用いて Deploy 動作確認 お片付け はじめに 昨今ちまたで話題の OpenAI。chatGPT はさらっと触ったけど、API までは触ってないなぁ…という方向けのハンズオン 🖐️ となります。 この記事の目標としては、OpenAI を触ってみたい全てのアゲアゲエンジニアがハンズオン出来ることです。 セットアップで詰まるところはどんどんコメント欄に質問していただいたら、がんがん返していきますので、ご遠慮なく質問してください！ では、Let's ハンズオン！ 今回作成するシステムの概要 今回作成するシステムは Azure 上で作