はじめに技術書典16に出る準備がひと段落しました。 次の回に出たいと思う人の参考になればと、準備の流れをログとして残しておきます。 技術書典16に来る方は是非手に取っていただければ。
東京・お台場のランドマークだった球形展望室の「はちたま」が、夜目には場末のキャバレーのミラーボールに見える。1997年にオープンして四半世紀、フジサンケイグループの牙城がすっかり色あせた。君臨するのは相変わらず“天皇”日枝久代表。すでに86歳、老害天国と言われて久しい。視聴率低下で株価も見放されて民放キー局ではどん尻、アクティビストが株主に登場したうえ、足元では「クリエーターの乱」に火がついた。それでも、経営陣は責任棚上げで「キシダる」ばかり。明日はあるのか。=同時進行連載、初回は全文無料 クリエーターの乱 1 その訴状は3月27日、東京地裁民事部が受理した。被告になったのは、フジテレビなどを傘下に持つフジ・メディア・ホールディングス(FMH)の100%子会社で、大手映像・音楽メーカーの「ポニーキャニオン」とその社長である吉村隆氏である。会社には4月8日に送達された。 原告は同社元経営本部
対談記事の作成作成手順以下の1~5の流れで対談記事の作成を行いました。意外と大変なのが「4」で、元のやりとりは会話なのでそのまま文字起こししたものは使えません。 読み手側にわかるように前提条件などを付加していき、読み物として成立するように編集する必要があります。 テーマと内容を決める 対談を行う 文字起こしを行う 編集を行う 本としてまとめる 1.テーマと内容を決めるテーマは「法務側とビジネス側はどのように協業するとデータ利活用とリスクのバランスを取って進められるか」というので決まっていたので、内容を詰めていきます。 対談時間は30分を考えていたのでテーマに沿って、以下の4つについて世古先生と話すことにしました。 法務側から見る協業の壁 ビジネス側に対する要望 法務側とビジネス側の信頼関係構築するためには 法務側と上手く進められないときに上手く進めるコツ 2.対談を行う対談はビデオ会議で行
事業成長のためのデータマネジメント ~戦略データマネジメントを通した事業成長へのアプローチとは~事業成長のためのデータマネジメントという事で、データマネジメントをどうやって事業成長に活かしたのかが聞けるのかなと。 GENDAさんの話を聞きに来たというのがメインで、アミューズメント施設のデータ利活用ってどんなことやっているんだろうという興味があったので来ました。 概要GENDAの会社紹介エンターテインメント分野を幅広く展開している会社。 GENDAのテック組織は持ち株会社のGENDAに所属して各社に横断的に展開している。 日々様々な会社がM&Aによってグループして来て、事業によってデータ活用のレベルも大きく違う。 オフラインはデータがとりにくくて苦戦している。 GENDAのデータ基盤各グループ会社ごとにデータ基盤を構築。 (セキュリティ、コンプライアンス的な事情) Snowflake→dbt
a03🌗痩せろ @a03 「上手くいかなかったのはなんでだと思う?」 みたいに聞くと 「私が悪かったんです…私の能力不足です…」 みたいになっちゃうやつ これの対処法 is 何 質問がアカンのかね? パーソナリティを責める気はサラサラ無く、仕事の話、仕事の進め方の話をしたいんよ ってのが共有できてない? 2024-04-16 17:34:57 鳥清あぎまる@てふまる @tehuyuka @a03 F外からすいません… 純粋に自分がマトモに出来てないんだ…申し訳ないなって思ってしまって「すいません…」ってめっちゃ言うタイプなんですが… 逆にこういう場合はどう返してほしいんですかね…? 責められてるとかとは考えてないんですが…スムーズに行かなくて申し訳ないやら情けないやらで… 2024-04-17 08:31:30
データ組織立ち上げ編 AI事務員宮西さん 著者のデータ組織の立ち上げ経験をマンガ+コメントでまとめてみました。 無料公開のため0円となります。こちらもkindle本になります。 戦略って何ゴールに向けてどうやって登っていくのかというロードマップのことです。 ゴールの大きさによって抽象度は変わります。 ゴールと登り方がわかるものが戦略だと考えてます。 ビジョン(ゴール像)戦略を立てるためにはビジョン(ゴール)が必要です。 MVVとかで語られるビジョンですが、ビジョンは目指している方向のある地点でのゴール像です。 想像できる未来には限りがあるので一旦3年後くらいにある地点を置くのがおすすめです。 ソフトバンクの孫さんは300年後のゴール像を想像しているので、見えている未来が違うんでしょうね。それが未来の可能性に投資される投資の世界とあっているので投資がうまくいくのかなと。 データ戦略の作り方い
みなさんこんにちは、イノベーションセンターの益本(@masaomi346)です。 Network Analytics for Security (以下、NA4Sec) プロジェクトのメンバーとして、脅威インテリジェンス(潜在的な脅威について収集されたデータを収集・分析したもの)の分析をしています。 最近、広告から偽のセキュリティ警告画面に飛ばされる事例が目立っています。 本記事では、偽のセキュリティ警告画面が表示される仕組みについて、実際に使われているツールを使って紹介していきます。 ぜひ最後まで読んでみてください。 NA4Secについて 「NTTはインターネットを安心・安全にする社会的責務がある」を理念として、インターネットにおける攻撃インフラの解明・撲滅を目指した活動をしているプロジェクトです。 NTT Comグループにおける脅威インテリジェンスチームとしての側面も持ち合わせており、有
ktgohan @ktgohan 学校行事で「菓子類一切持ち込み禁止」という謎ルールが施行理由もわからず長年染み付いていて、ふとしたきっかけに「菓子くらいは…」と解禁されたのだけれど、解禁直後にサイコロキャラメルの箱使ったチンチロリンが光の速さで流行して「なるほどこれか」と理解するに至った事故ならあった。つらい。 2024-03-29 20:12:12 ktgohan @ktgohan 流行初期それを冷ややかに見ていて距離を置いていた俺氏であったが、確かその翌週には財布の中身がすっからかんでござった。おれこういうの向いてないわーとよく理解できた。いやーその。 2024-03-29 20:16:15
メタデータの価値と意義データ基盤作ってもメタデータがないと必要なデータを発見するのは難しい。 テーブルの物理名とデータの中身だけでは想像はできるけど、意外とわからない。 また、データ自体の意味以外にも制約条件とか利用者情報などがあり、そういうメタデータを整備することでデータ活用ができる。 メタデータの種類システム基礎系:DDLとか ビジネス系:活用方法 関連性:リネージやER図 統制系:品質情報 セキュリティ情報:アクセス権限情報 システム運用系:ジョブ実行ログ ソーシャル系:利用者のレビューやアクセス頻度 メタデータの管理とデータカタログメタデータを管理するためのツールとしてはデータカタログがある。 データカタログは銀の弾丸だと思われがちで、いいデータカタログがあればだれもが使ってデータ利活用が進むと思われがちだが… 実際データカタログを入れたところで、メタデータは入力されずカタログ・ゴ
はじめにクレディセゾンに来てちょうど5年が経ったので、これまでの取り組みをまとめてみようかと思う。書き進めていくうちにとても長くなってしまったので、1年につき3トピックに絞ってあとはカットした。それでも5年分なこともありかなり長くなったので、目次から各トピックに飛んでもらえればと思う。社内の関係者も読むかもしれず、「自分のやったことが載ってない!」と思うこともあるかもしれないが、内製開発案件だけでも53案件あり全部載せるととんでもない量になるので許してほしい。それから、振り返ってまとめると退職すると勘違いされるかもしれないけれど、退職するわけではありません! 2019年:ゼロからのスタート1-1. 内製開発エンジニア募集を始める「日本のそれなりの規模の事業会社の中に、内製開発チームを立ち上げることはできるのだろうか?」 2019年3月、クレディセゾンに来たばかりの私にとってはこの質問への答
前書き本記事では、2/27に開催されたGPTsハッカソン @GMO Yours で優勝した社内ナレッジ共有GPT『Share Knowledge In Your Company』と『FAQ collector』の作り方をご紹介します。 ※本記事は、本GPT作成者のArai Motokiさんに寄稿していただきました 2024/02/27 に行われたGPTsハッカソン@GMO Yoursの最優秀賞作品です。 私(製作者自身)が動画で解説し、作り方も全文公開します。できる限りみなさまのお役に立てるように解説をいたします。 長文なので大変だと思いますが、解説動画までを見るだけでも学びはあると思います! 想定している読者申し訳ございませんが、すべてを説明するにはかなりの長文になってしまうため、想定している読者は何度かGPTsを作ったことがあり、より深くGPTsを理解したい人、GPTsの精度を上げてい
データ組織立ち上げ編 AI事務員宮西さん 著者のデータ組織の立ち上げ経験をマンガ+コメントでまとめてみました。 無料公開のため0円となります。こちらもkindle本になります。 データマネジメントの進め方2023年1月〜3月年始のタイミングで入社して6ヶ月がたち、試用期間も終わって本格参加といいつつ、業務が確立できてきた。 会社の人員構成的にスペシャリストが多いので、(おっさんビジネス用語的には)三遊間が広い状態だった。 今までコード書く以外の事全てを担当していたので、うまく守備職人になることができて、自分が間を埋めてくみたいな事をしていた。 大企業のE-ラーニングとか、金融の内部監査対応とかやっているときは面倒くさいとしか思わない事も、結構知識として身になっていて、このあたりは抑えておくかといった考えが自然とできるようになっていた。 デートマネジメントってこういうセキュリティやガバナンス
オンラインゲームを作ろう!と思ったことがある方は、 こちらの講演記事を1度は見たことがあるのではないでしょうか。 www.4gamer.net こちらの講演は、具体例を交えながら非常に分かりやすくオンラインゲームの主な同期方式が説明してあり、 2024年現在でもオンラインゲームの基礎を学ぶ資料として真っ先に名前を上げる最高の資料です。 しかしながら講演は2010年のものであり、オンラインゲームはこの10年余りで進化しています。 この辺りの進化の話を簡単にまとめつつ、オンラインゲームの同期方式の選び方を紹介します。 (上記講演記事の知識/用語を前提としているため、先に上記記事をお読みください。) オンラインゲームの民主化について 技術の話をする前に。 近年、「マルチプレイヤーゲーム」と聞いてオフラインの画面分割ゲームを想像する人はいないと言って良いほど オンラインゲームは民主化されてきました
米Microsoftは2月20日(現地時間)、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIを同社のクラウド上で使える「Azure OpenAI Service」の外部データ連携機能「On Your Data」を正式リリースした。これまではパブリックプレビュー版として提供していた。 On Your Dataはいわゆる「RAG」(大規模言語モデルに外部データベースの情報を参照させ、機密情報を基にした回答などを可能にする仕組み)の構築に向けた機能。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でGPT-4などに参照させられる。 参照できるのはクラウド型検索サービス「Azure Cognitive Search」のインデックス(検索対象)にインポートしたデータや、Azureのストレージ「Blob Storage」に格納したデータなど
1984年生まれ。2008年にJAXAに入社し、約9年半勤務した後、2017年にカラーへ入社。有限会社ゼクシズに出向し、『あさがおと加瀬さん。』に制作進行として携わった後、カラーに復帰。『シン・エヴァンゲリオン劇場版』の制作進行を担当。2023年7月にプロジェクトとしての『シン・エヴァ』映画制作を振り返る公式報告書籍『プロジェクト・シン・エヴァンゲリオン』を上梓。2023年11月下旬に株式会社カラーを退社、以降フリーランスとなる。 SNSアカウント:@Narita_Kazumasa 書籍公式サイト: https://www.khara.co.jp/project-eva/ 電子版詳細:https://www.khara.co.jp/2023/07/10/2023071018/ ニコニコ動画開発者がシステムを再設計 まずビジョンから アニメ制作のデジタル化は1990年代ごろから急速に進んでお
オフイベントにおいて重要な役割を果たすのが名刺だ。参加者の人数が多く、かつ初対面同士が多いとなれば、参加者の顔と名前を一度に覚えるのも、また相手に覚えてもらうのも至難の業。うまくポイントを絞った名刺があれば、オフイベント中はもちろんのこと、その後の付き合いを深めるのにも有用というわけだ。 オフ会に適した名刺のあり方を考えるX名刺づくりのポイントが書かれているので、いい感じに取り入れる。 Twitterで使っているアイコンを入れる Twitterの「ユーザー名」と「名称」は両方を分かりやすく表記する 自分のページにすぐにアクセスしてもらえるQRコードを入れる 顔写真を入れる QRコードや顔写真はシールに別刷りして名刺に貼る 自己紹介文、ホームページやブログURLなどはどうか おまけ:オフ会では名札にして胸につける 同人の場では共通の趣味を持った人と交友関係を広げることが目的です。そして、自身
はじめにSNS(twitter)でPCゲームについて追えるタイムラインを構築するとSteamレビューに関する話題が目につくことが非常に多く感じます。 「日本人の不評レビュー比率が高い!」「ウケ狙いで不評レビューを書くやつがいる!」「圧倒的好評を開発者は目指している!」等々…。 私もゲームをSteamで販売している身ですが、こういった話題は統計データの好評/不評の比率だけを見て話をしているケースやそもそもデータに基づかず感情論のみで議論されているケースが多いように感じていました。 せっかく議論するならSNSのマウンティングの道具としてではなく、より良いゲームを作るためにユーザーがどういった点を不満に思っているのか吸い上げを行ったほうがゲーム品質向上の役に立つのではないかなと考えました。 そこで私がゲームを出している周辺環境に絞って「何故その人は不評レビューを書くに至ったか」を調べて見ると面白
ディメンショナルモデリングに入門しよう!Snowflakeとdbt Cloudで「Building a Kimball dimensional model with dbt」をやってみた さがらです。 ここ2年ほどの間にdbtが日本でも急速に拡大し、様々な情報が日本語の記事でも見かけられるようになってきました。 dbtを採用してある程度活用を進めていくと、「より効率よくガバナンスを持ってデータを管理するにはどうすればいいんだろうか」といったデータの管理方法に悩む場面が出てくると思います。 そんなときに色々調べていくと、データを効率よく管理する手法として「データモデリング」が必要だとわかり、ディメンショナルモデリングやData Vaultなどの手法に行き着くのではないでしょうか。 そしてこれらのデータモデリングの手法の内、ディメンショナルモデリングについてdbtを用いて実践された記事がありま
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く