定期的に見かけるSAPを入れても碌なことがないみたいなやつ。現場の人や中間管理職の感想としては全く正しいが、本当にERPがゴミならば（主にグローバル大企業で）これだけ普及しているわけもないわけで、なにかしら使う側に問題があるのかもしれません。 マジレスするとSAPというかERPは給料の高い人の生産性を上げるもので、給料の安い人の使い勝手とか優先度低いし、末端にたくさんのデータの入力を要求するから。別になんの矛盾もない。 https://t.co/F2J5TdeWXw — (っ╹◡╹c) (@Heehoo_kun) March 21, 2024 私が新卒入社した会社でも当時のメインフレームをSAPに置き換えるみたいな話があって、コスト削減で大変な工場でそんなものは入れられないみたいな議論があったのは覚えています。その時のラインマネージャーの一人が、「ERPは給料が安い人を大量に使って給料が高
コンサル大解剖 「勝ち組」としてバブルを謳歌するコンサルティング業界。市場の急膨張を背景に、業界の序列を巡って多種多様なプレイヤーがバトルを繰り広げている。アクセンチュアやBIG4、戦略系ファーム、国内コンサル、ITベンダーから総合商社に広告代理店……。各社の成長戦略や人材戦略に加え、コンサルを活用する事業会社側の思惑まで、大乱戦期を迎えたコンサルビジネスの最前線を追う。 バックナンバー一覧 食品大手、江崎グリコで起きた大規模システム障害で、原因となったシステム刷新のプロジェクトを手掛けた主幹ベンダーがデロイト トーマツ コンサルティングであることが分かった。復旧には時間がかかる見通しで、主力商品の「プッチンプリン」などが出荷できず、小売店の棚から消えている。長期連載『コンサル大解剖』内で配信している特集『デロイト内部崩壊』の第10回では、プロジェクトの詳細や大幅遅延など混乱の様子に加え、
なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
鈴木亮平「韓国に20年くらい差をあけられた」の衝撃 関係者が明かした、日本のドラマ現場の惨状とカネの問題 | デイリー新潮
賀来賢人との対談で 俳優の鈴木亮平が日本のドラマの現状について「韓国に20年くらい差をあけられた」と発言し波紋を広げている。これは3月31日に放送されたフジテレビ系「だれかtoなかい」での出来事。Netflixで世界的ヒットとなったドラマ「忍びの家 House of Ninjas」を企画し主演した俳優の賀来賢人と対談した鈴木は、司会の中居正広から「（日本のドラマは）監督業、脚本業、プロデュース業と分けて……」と振られると「それで今まではこれた んですけど。我々は日本国内だけに向けて作品を作っていたけど、気がついたら海外、例えばお隣の韓国に20年くらい差をあけられちゃったっていう危機感がある」と打ち明けたのだ。... 記事全文を読む
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
多分今回のポストは多くの人には参考にならないだろう。相当ニッチなので。でもこれは自分にとってはとても大きなことだったので、忘れないように記録しておきます。 生産性の悩み あまりこの世界では生産性とはあいまいな言葉で、何をもって生産性が高いとは言いにくい。速いのが良いのではない。ただ、自分の実感として自分は生産性が良くないといつも感じていた。だからいろいろ努力したり、考え方をできる人を観察して真似してみたり、直接本人に聞いたりして工夫をしてきた。 実は自分はめっちゃコーディングが早い人になりたいわけではない。そうではなくて、「平均的」になりたいだけだ。それぐらいいければ「Strategy」でカバーできるどころかもっと上に行けると確信があったから。でもそうではなくて明らかに遅いのでそれが自分の足を引っ張っていた 努力の方向性 様々な努力をして、特に有効だったことを自分の本に書いたつもりではある
デジタル庁のAI担当の大杉直也です。この記事では、生成AIによる業務改善の一助になればと思い、実際の行政業務で生成AIの利活用を検討する際に得られた知見を共有します。 本記事は、「デジタル庁2023年度事業 行政での生成AI利活用検証の結果報告（以降、報告書とよびます）」で得られた知見を、よりわかりやすく具体的に示すために、「10の学び」の形式にまとめたものです。 その検証ではデジタル庁を中心とした行政職員を対象に、実際に複数種類のテキスト生成AIを取り扱える環境＋ユースケースごとの独自開発を含むサポート体制を作り、(1)どの行政業務に対し、(2)どのようにテキスト生成AIを使えば、(3)どのくらい改善効果がありそうか、を調べました。また、報告書には含まれていなかった個別ヒアリング等による知見も反映させています。 文量が少し多くなってしまったため、全3回の構成で紹介いたします。第1回の本記
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
BlueskyやThreadsに受け継がれたネット原住民の叡智 2024.04.15 Updated by yomoyomo on April 15, 2024, 14:17 pm JST 旧聞に属しますが、少し前にBlueskyを眺めていて、マイク・マズニックが「ガチギレしてごめん。我慢ならなかった」とTechdirtの記事を告知する投稿をみて、相変わらず意気盛んだなと微笑ましく思った話から今回は始めたいと思います。 マズニックがガチギレしたのは、「バーチャルリアリティーの父」ジャロン・ラニアーと政治学者でミドルベリー大学教授のアリソン・スタンガーがWIREDに寄稿した「すべてを救えるインターネット・ハック」という記事で、これは前回の文章でも触れた、ユーザー生成コンテンツに対するプラットフォーム企業の免責条項を定めたとも言われる通信品位法230条の撤廃、つまりは「インターネットを生み出し
LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
経済分析レポート 日本、米国、欧州、アジア、新興国経済に関する様々な分析レポート 経済指標レポート 世界各国の経済指標に関するタイムリーな情報、解説レポート 経済見通しレポート 日本、米国、欧州、アジア経済に関する今後の見通しレポート 金融市場レポート 株価・金利・為替マーケットおよび金融政策に関するレポート ライフデザインレポート 主に生活に関連した研究レポート、調査結果のプレスリリース 第一生命経済研レポート 経済・金融市場に加え,様々な話題を取り上げた月次レポート ビジネス環境レポート 労働、環境、技術、外交などビジネス・社会環境に関する研究レポート 1分でわかるトレンド解説 注目のトレンドワードについて、わかりやすく1分で解説したレポート
タイトルの通りですが、このブログでは長年 Google AdSense を使った広告掲載を行っていましたが、今日から全て止めることにしました。止めるに至った理由はいくつかあるのですが、最近の無茶苦茶な広告の出し方に嫌気が差したのが一番大きいです。 正直これまで自分がブログに AdSense で広告を載せているのだから、広告ブロッカーは使わないようにしていたのですが、最近遭遇したページで以下のような広告を食らったので使用を決意しました。いったい何のサイトを開いたのかもわからないぐらいなので酷いですね。 広告ブロッカーのインストールを決意した瞬間であった… pic.twitter.com/tE39ZMxEd2— Tatsuro Shibamura (@shibayan) 2024年5月1日 元々、このブログでお金を稼ぐことは全く考えておらず「はてなブログ Pro 代が出ればいいなー」ぐらいの考
N予備校のインフラを Amazon EKS に移行した話 はじめまして。ドワンゴの教育事業で SRE エンジニアをしている西永です。 N予備校 では Kubernetes を採用しています。 これまでは Control Planes 含めすべての構成要素を自前で構築し運用していましたが、様々な問題が発生してきたことから Amazon EKS に移行をおこないました。 この記事では、Amazon EKS への移行に取り組んだ事例にについて紹介します。 なぜ移行したのか Kubernetes のバージョンが古い これまでの構成では Kubernetes のバージョンアップが考慮されておらず、Kubernetes を利用した N予備校の提供開始以降バージョンアップができていない状態でした。 そのためバージョン 1.7 を利用し続けていました。 バージョン 1.7 は 2017 年にリリースされ、
10周年を迎えたGoogle Homeスマートホーム、現在の立ち位置を考える（Google Tales） | テクノエッジ TechnoEdge
IT系海外速報を書いたり、翻訳を請け負ったりしています。初めてのスマートフォンはHTC Desire。その後はNexus 5からずっとGoogleさんオリジナルモデルを使っています。 Gmailが先日、20周年を迎えました。今見たら、私の最初のメールは2006年3月27日。Gmailアカウントの招待状をくださった松尾公也さん（現在の担当編集）宛てのお礼メールでした。今では約10GBのメールが溜まっています。 Googleフォトは立ち上げ当初から使っているので、10年分の思い出（約55GB）が詰まった大事なアルバムになっています。 Googleには「Google Cemetery」とか「Killed by Google」とか、ネット上に複数の「墓場」があるくらい、サービスを打ち切ることで知られています（他の企業だって結構打ち切ったり企業自体がなくなったりしてますが）。 企業にとって、新しいサ
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
SAPは何故使いにくいのに、世界中で愛されているのか｜ヒーホーくん
【独自】プッチンプリン出荷停止の「主犯」はデロイト！グリコのシステム刷新で1年遅延の末に障害発生“ボロボロ案件”の実態
今のチームに来てから最も生産性が上がった考え方｜牛尾 剛
デジタル庁2023年度事業 行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び (1/3)｜デジタル庁
まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性 (1/5)
BlueskyやThreadsに受け継がれたネット原住民の叡智
賃金と物価の好循環の幻想 ～実質賃金プラスのみで個人消費の活性化は困難～ | 永濱 利廣 | 第一生命経済研究所
Google AdSense の広告掲載を全て止めることにしました - しばやん雑記
N予備校のインフラを Amazon EKS に移行した話 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ