「”100年後の世界を良くする会社”を増やす」をミッションに掲げるコンサルティング会社 リブ・コンサルティングが、「自社プロダクトがキャズムを超えるためのGPT活用方法」をテーマとしたイベントを開催。今回は、同社シニアコンサルタントの島孝行氏が登壇したセッション「GPTがもたらす影響」の模様をお届けします。ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷や、日本市場におけるGPT活用企業のカオスマップなどが紹介されました。 ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷 司会者：さっそく、弊社リブ・コンサルティングの島から、第2章「GPTがもたらす影響」についてお話ができればと思います。それでは島さん、よろしくお願いします。 島孝行氏（以下、島）：よろしくお願いいたします。私からはGPTの市場環境や、ベンチャー企業さんがどういったかたちでGPTをサービスに使っていけばいいかについて簡潔にお伝えさせて

「少し先の未来では、生成AIを導入したサービスでなければ使ってもらえないだろう」――。医療関連サービスを手掛けるメドレーの岸田将孝ジョブメドレーアカデミープロダクト責任者はこう語る。同社は2023年5月18日、介護事業所などを対象にしたオンライン動画研修サービス「ジョブメドレーアカデミー」に、米Microsoft（マイクロソフト）の「Azure OpenAI Service」を利用する機能を追加した。 メドレーが生成AI（人工知能）の検討に乗り出したのは2023年3月下旬ごろ。「何に使えそうか」を議論し始めた。「様々なアイデアがあったが、特に業務効率化など社内に閉じたものが多かった」と岸田プロダクト責任者は明かす。 しかし、結果的には社内利用よりもハードルが高い顧客向けサービスへの実装に踏み切った。理由はシンプル。提供中の現行サービスに課題があり、生成AIならば解決できる可能性があったから

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

AI白書によると、日本では平均して米国の7分の1程度しかAI導入の効果が出ていません。特に「製造工程、製造設備」、「データ分析の高度化」の売上向上効果は10分の1以下に留まっています。機械学習の活用に携わる身としては2022年最も衝撃的なデータでした。え、でもそれってほんとなの?なんでなの?という疑問を本記事で深掘りするとともに、解決策を考えてみたいと思います。 日本では平均して米国の7分の1程度しかAI導入の効果しか出ていないAI白書2022ではAI導入の効果を日米の企業にヒアリングをしています。AIの導入で「5%以上の売上増加」があったと回答した日本の企業数は米国の1/4~1/11になっています(下図左)。特に「製造工程、製造設備」では1/10、「データ分析の高度化」では1/11です。「10%以上のコスト削減効果」があったと回答した日本の企業数も同程度の差があります(下図右)。同じ「A

この記事は？ IT企業の業務形態には大きく分けて自社開発、受託企業、SES(ITエージェント)の三形態があり、それぞれが利益を上げるために日々企業として活動を行なっています。 自社開発: 自社プロダクトのグロースによって利益を上げていく企業。 受託企業: ITプロダクトの開発を請け負いそれによって利益を上げる企業。SESとの違いは請負契約が主体で、契約内容の完了によって利益を上げる仕組みになっている。 SES/ ITエージェント: 主に業務委託形式で各現場にエンジニアの労働力を提供し、そこから得られるマージンによって利益を上げていく企業。 本記事では、これらの企業が儲ける仕組みについてそれぞれ概観をしていきます。 著者は？ クライアントワークを中心とするソフトウェアエンジニアとして働き、エンジニアの採用活動に関わった経験と、正社員およびフリーランスエンジニアとしての経験がある。 対象読者

ダイキン工業では、2017年、「ダイキン情報技術大学」（以下、DICT）を立ち上げ年間100人超のDX人材育成を行うなど、DXを急速に推進してきた。大学設立から5年。年200件以上のテーマが立案され、常時100件以上のテーマが実行されるようになったダイキンの、デジタル利活用の取り組みや環境整備などについて、その変遷と現在地を紹介する。 情報技術大学、データ活用推進組織を設立し、データ利活用を推進 ダイキン工業株式会社 テクノロジー・イノベーションセンター　主任技師　藤本 正樹氏 最初の登壇者は、テクノロジー・イノベーションセンターの主任技師であり、現場のDXを推進する藤本正樹氏。まずは、ダイキン工業（以下、ダイキン）のデータ利活用、DXに関する取り組みの大枠を紹介した。 ダイキンは2015年、国内各地に点在していた研究開発拠点を統一し、全社的なR＆Dとして、テクノロジー・イノベーションセン

『CTO兼PMがぶつかった壁とその乗り越え方 vol.2』登壇資料 ▼イベント詳細はこちら https://cto-pm.connpass.com/event/245506/ ▼テックブログを始めました！ https://link-and-motivation.hatenablog.com/ ▼会社紹介はこちら！ https://speakerdeck.com/lmi/introduction-to-link-and-motivation-for-software-engineers

最近作った Slack Bot が好評だったのでまとめてみました！ どこの Slack ワークスペースでも導入できるように詳細に設定方法も記載しています。 🛠 作ったもの tell-me-bot（社内では tell-me-paccho）という、社内用語辞典をいい感じに管理してくれる Slack Bot を作りました。 社内ではもともと Spreadsheet で社内用語を管理していたのですが、メンテナンスする人が限られ、あまり積極的には利用されていない状況でした。 そんな時に@しかじろうさんのこちらの記事を発見して、これはおもしろいアイデアだと思い、Firebase + Bolt（TypeScript）にて作ってみました（アイデアをくれた@しかじろうさんに感謝🙏）。元記事の機能を参考に+αの機能も色々実装しています。 構成 Cloud Functions for Firebase で

みなさん、こんにちは。 こちらは「ABEJAアドベントカレンダー2020」の23日目の記事です。 はじめに 私は、弁護士として法律事務所に所属しつつ、ABEJAで法務のサポートなどをしています。 また、JDLAのE資格を取得したので、機械学習エンジニアを名乗って少しだけエンジニア的な活動をしたりもしています。 仕事柄、AIと法律の話をすることが多いのですが、その際に私がよく質問されるのが、 ①　所有権とか著作権とか特許権とか、権利がいろいろあってAIとの関係で何が問題になるかよくわからない ②　データの利用が法的にOK／NGってどういう観点から検討してるのかよくわからない ③　AI開発の委託・受託のときのモデルの権利問題がよくわからない といったものです。 そこで今日は、この3つの問題をできるだけわかりやすく、一気に解説してしまおう！という記事を書きました。 経産省の「AI・データの利用に

「日本企業のDX取り組み実態調査」結果発表 ～年間売上1,000億円以上の日本企業において DXに成功したと認識しているのはわずか約7%と判明～ アビームコンサルティング株式会社 アビームコンサルティング株式会社（代表取締役社長 鴨居　達哉、東京都千代田区、以下 アビームコンサルティング）は、日本におけるデジタル技術を活用した変革への取り組み（「デジタルトランスフォーメーション（以下DX）」）の実態を把握し、DXの成功と失敗の分岐点を明らかにすることを目的として、年間売上1,000億円以上の企業のDX推進の意思決定に関与する部長職以上の役職者(515名)を対象に、DXに関する最新調査を2020年10月～11月に実施しました。 ■TOPICS 多くの企業がDXに関連する取り組みを行っているが、成功に至っているのは約7%であることがわかった。企業における変革プロジェクト自体の難易度が高いうえ、

この記事は「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020」16日目の記事です。 15日目の記事はyurahunaさんの「木分解上の動的計画法」で、 17日目の記事はtsukasa__diaryさんの「Lawler の K-Best 列挙アルゴリズム」です。 この記事内で使用しているプログラムやそのテストプログラムは全て以下のGitHubリポジトリで閲覧可能です。プログラムの詳細に興味がある方はこちらをご覧ください（ついでにStarを押していってくれると喜びます🙂）。 Github: ashiba/Imprementation_of_IKERUKANA: Momotaro Dentetsu is a game. 変更履歴 2020/12/21に「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神持ちの場合～」, 「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神がついていない場合～

2020/03/03 に富士通本社で行われた、富士通TechLiveに発表資料です。 コロナウィルスの影響で、リモート発表になりましたが、当日は800人以上の方に同時視聴していただきましたRead less

こんにちは。皆様、夏はいかがお過ごしでしたか。 私は毎年実家に帰省し、そして毎年体調を崩すので、絶対風水的になんか合わないんだと思っています。コネクト支援チームのsakay_yです。 先日、2018年の新人研修資料を公開し、たくさんの反響をいただきました*1。ありがとうございました。 2019年もエンジニア新人研修を行いましたので、その紹介と講義資料を公開いたします。 2019年のエンジニア新人研修について 今年の研修は、組織運営チーム*2が取りまとめ、以下のような3構成となりました。 必修講義 誰に: 開発/運用本部に配属される新入社員​ 何を: どのチームに行っても必要となる基礎的な知識/技術/ツールを学び、体験できた 選択講義 誰に: 学びたい人が​（＝新入社員に限らず） 何を: 興味があることを学べた チーム体験（2週間 * 3チーム） 誰に: 開発/運用本部に配属される新入社員

はじめに 目標の設定と指標の決定 目標の設定 指標の決定 評価指標に対する最低限の知識 機械学習における知識（補足） ニューラルネットワークの学習 最初に使うニューラルネットワーク 時間的にも空間的にも独立である複数の特徴量を持つデータ 空間の局所的な構造に意味のある多次元配列データ（例えば画像） 時間的な変動に意味のあるデータ（例えば音声、自然言語） ニューラルネットワークの細かい設定 ユニットの数と層の数 正則化 活性化関数 ドロップアウト バッチ正規化 学習の早期終了 性能が出ない場合 データの追加収集 ニューラルネットの設定をいじる 用いるニューラルネット自体を変更する 新たなニューラルネットワークの考案 コードを書くにあたって データ成形 結果を記録するコード フレームワークの利用 フレームワークの選択 ChainerとPyTorch TensorFlow Keras 最後に は

Hadoopをバッチ処理の高速化に活用しているノーチラス・テクノロジーズは、ビッグデータのブームに真っ向から異論を唱える。「ビッグデータは中身のないバズワード」と断言する代表取締役社長 神林飛志氏に、その真意を聞いた。 Hadoop＝ビッグデータは大きな誤解 ノーチラス・テクノロジーズは、基幹系システム向けのミドルウェアを手がける国産ベンチャー。Webサービスのように決して派手ではないが、「そもそもダウンすると、飛行機が飛ばないとか、病院で人が死んでしまうとか、電車が動かないとか、生活に影響が出る分野」（神林氏）という、まさにミッションクリティカルな領域のITで、同社の製品は活用されている。 同社の「Asakusa Framework」は、Hadoopを活用した分散処理により、基幹系バッチの高速化を実現する。神林氏は、「Hadoopというと、WebやSNS系、BIやデータ解析での使い方がメ