実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
画像生成AIに“照明”革命 ControlNet開発者が作った「IC-Light」
画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel（イリヤスフィール）氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light（Imposing Consistent Light）」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像（人物やオブジェクトなど）を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル（text-conditioned relighting model）」と「背景条件付きモデル（background-conditioned model）」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ
ビジネス用生成AIアシスタント「Amazon Q」公開 自然言語でアプリ作れる「Amazon Q Apps」も
米Amazon傘下のAmazon Web Services（AWS）は4月30日（現地時間）、ソフトウェア開発や社内データの参照など、ビジネス利用に特化した生成AIアシスタント「Amazon Q」の一般提供を始めた。 2023年11月に発表したサービスを一般向けにリリースした。料金は1ユーザー当たり20ドルから。英語版のみ。 ユーザーは、チャットUIを通じて、コード生成やテスト・デバッグ、計画・推論、生成したコードの変換、新たなコードの実装など、ソフトウェア開発を効率化できる。 企業のデータベース基盤に接続すれば、コードベースや製品情報、業績、人材などの質問に回答させることができる他、データの要約やトレンド解析なども可能だ。 社内データから生成AIアプリを構築できる新機能「Amazon Q Apps」のプレビューも発表した。自然言語でアプリの説明を記述するだけで、求める業務を遂行するアプリ
PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
初心者が無料で勉強できる良教材いろいろまとめ - orangeitems’s diary
はじめに インターネット、Webの世界には大変有用な資料がたくさんあるのですが、情報がたくさんあってたどりつくのがいよいよ大変になってきた印象です。 読みごたえがあって、わかりやすく、一通りマスターすれば業務でも使えそうなのに、無料で読める。そんな良教材のリンクを集めてみました。 私も時間を見つけてトライする予定です。 ジャンルは様々ですので、ご興味に合わせてご利用ください。 教材集 色と配色 baigie.me このエントリーでは、デザイナー以外の方が読むことを想定し、最低限知っておくといい色と配色の基本をまとめました。基本なので、細かいことは端折って簡単にまとめています。しかし、駆け出しのデザイナーでも十分参考にできる骨太な内容ではないかとも思います。 プレゼンテーション liginc.co.jp ・なるべく時間をかけず、スライド作成よりも内容に時間を割きたい ・見栄えはできるだけ綺麗
もう人間がクエリを書く時代じゃない！SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal
こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する
そのデータ活用は「人と組織の成長」につながっているか──ANA野村氏が部門横断で取り組む「顧客ファーストなデータ活用組織」の作り方 - Darsana
データ活用が企業の未来を左右する──。デジタル化が加速し、膨大なデータが取得できるようになった昨今、多くの企業が、この「宝の山」をいかにビジネスに活用できるかを試し続けている。 しかし、部門を横断するからこそ発見できるような「本質的なビジネス課題」の解決に取り組んでいる企業は、まだ少ないのが実情だ。データやシステム、組織のサイロ化に足をすくわれ、思うようなデータ活用ができていないという話は枚挙にいとまがない。 このデータ活用の差は、いったいどこから生まれるのか──。 Darsanaでは、その差が生まれる原因の一つを「データを使って課題を解決する人と組織のあり方」によるものと仮定し、データ活用を成功させるためのプロセスとデータ人材の発掘・育成について考えるイベントを開催した。 本イベントには、データ人材の発掘と教育、組織設計、システム基盤の構築を積極的に行ってきた全日本空輸株式会社（以下、A
『みんなで小さく区切ってやる』ガイド｜kawanotron
『みんなで小さく区切ってやる』とは『みんなで小さく区切ってやる』は複雑な問題を解決するためにみんな（チーム）で一緒になって改善していくためのやり方です。 『みんなで小さく区切ってやる』で大事な考え方は『経験から学ぶ』と『ちょっとずつ進める』です。小さく区切ることで、ちょっとやってみて、それから学び、またちょっとやってみる。それを繰り返しながら進みます。 『みんなで小さく区切ってやる』を上手にするには『見える化』『チェック』『改善』の3つが重要です。これにより『経験から学ぶ』効果を高めます。 機会を作る『見える化』『チェック』『改善』を取り入れるために5つの機会を設けましょう。これらの機会は毎回同じ時間に行うことでリズムが生まれいい感じになります。 『区切り』があることで立ち止まれます。立ち止まることで落ち着いて『チェック』し『改善』することができます。この『区切り』は1週間もしくは2週間に
「Wikipediaっぽい記事」を自動生成できるAIシステム「STORM」 米スタンフォード大学が開発【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
米スタンフォード大学に所属する研究者らが発表した論文「Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models」は、AIモデルを使い、Wikipedia風の記事を生成するシステムの開発に関する研究報告である。GitHubのリポジトリはこちら。 ▲STORMは、記事にしたいワードから網羅的かつ深い内容の記事を生成することができる。 近年、大規模言語モデル（LLM）は文章生成タスクにおいて目覚ましい性能を示している。しかし、Wikipediaのような網羅的かつ内容の深さを備えた記事を一から生成することは、依然として挑戦的な課題である。記事の生成には、事前の調査やアウトラインの作成など、執筆前の段階における準備が重要な役割を果たすが、従来の研究ではこの点に着目したものは少ない。 この研
GitLab、AIチャットで開発支援「GitLab Duo Chat」正式リリース。GitHub Copilot対抗へ
GitLab、AIチャットで開発支援「GitLab Duo Chat」正式リリース。GitHub Copilot対抗へ GitLabはAIとのチャットを通じてソフトウェアの開発を支援する新機能「GitLab Duo Chat」の正式リリースを発表しました。 GitLabは昨年（2023年）末から、AIによるコード生成とコード補完を提供するGitLab Duoを提供開始しています。今回正式リリースとなったGitLab Duo Chatは、このGitLab Duoの機能をさらに強化したものと位置づけられます。 と同時に、GitHubが提供するGitHub Copilotの競合とも位置づけられるでしょう。 上記がGitLab Duo Chatのチャット機能を用いたデモ画面のキャプチャ画像です。AIとのチャットによって、自然言語によるコードの説明、自然言語によるコードの生成などを行うことができます
愛されて23万View！新卒向け研修資料「テスト文字列に”うんこ”と入れるな（2024年版）」を公開しました｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
ホーム 技術ブログ 愛されて23万View！新卒向け研修資料「テスト文字列に”うんこ”と入れるな（2024年版）」を公開しました 愛されて23万View！新卒向け研修資料「テスト文字列に”うんこ”と入れるな（2024年版）」を公開しました こんにちは松井です。今は会長になりました。 遡ること3年前、2021年の新卒研修向けに「テスト文字列に”うんこ”と入れるな」という資料を作成しました。 おかげさまで多くの方に読んでいただいたようで、SlideShareのView数は「23.6万View（2024年4月現在）」にまで達しました。 わたし的にはもうこれで満足していたのですが、 「会長、今年も例のうんこの話をしていただけませんか」 というオファーがあり、またこのクソみたいな話をすることになったという次第です。 せっかく話をするならばということで、事例やTIPSのページを新たに加え、「2024年
新入社員に向けて私が3年間で読んだ技術書を紹介する - Qiita
はじめに 今回は私が3年間で読んだ技術書をひたすら紹介します。 私は2021年4月に新卒でSIerに就職し、2024年4月でエンジニア4年目となりました。 そんな私の入社時のスキル感はどうだったかというと... 非情報系学部卒の理系 学部4年生の時に研究室で少しPythonを触ったことがある程度 HTTP?なにそれ？ でした。 こんな感じでほぼゼロからのスタートでしたが、3年間でどのくらいのスキル感になったかというと、ざっくりと 基本的に一人称で開発業務ができる 小規模のシステム開発なら技術選定やアーキテクチャの検討も可能 某(若手向け)技術コンテストで入賞経験あり OSSコントリビューション経験あり IT関連の資格7つ取得 くらいには成長することができました。 これから紹介する技術書を読むだけでこのくらいのスキル感になれますという話ではなく、当然日々の業務であったり、その他のインプット/
Cloudflare、ヘッドレスブラウザ「Browser Rendering API」正式リリース。Puppeteerライブラリも提供開始
Cloudflare、ヘッドレスブラウザ「Browser Rendering API」正式リリース。Puppeteerライブラリも提供開始 Cloudflareは、同社のサーバレス基盤であるCloudflare Workersを通じてヘッドレスブラウザを操作できる「Browser Rendering API」の正式サービス化を発表しました。 これまではBrowser Rendering APIはオープンベータとして提供されていました。 Good morning! We'll keep it short: Browser Rendering API is now available to all paid Workers customers with improved session management. https://t.co/TP2W2KtgOx #DeveloperWeek — C
日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡が示された分布図が話題となる→可視化されたことで地域的な差異などが一目瞭然に、分類毎の分布図も公開される
かぬそぬ @omisoi 🖥Simulation考古学者/📝専門は歴史地理情報処理，Agent-based model，人口動態推定等/🗾GIS開発者/📷LiDAR/⛰古墳/🎨創作/🏳️⚧️Nonbinary Gender/🏛歴史地図アプリ開発中： github.com/AsPJT/PAX_SAPI… github.com/AsPJT かぬそぬ @omisoi 日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡の分布図が完成しました〜😆 ほとんどのデータは「日本列島出土鏡集成(2016年)」です。盾形銅鏡など2017年以降の出土鏡も一部入れています。 データ内部に遺跡時期や鏡式の情報があるので、条件付きの結果も出すことができます☺️ 大きさの比較も簡単♪ pic.twitter.com/RmYCuzl5cx 2024-04-01 22:01:40
数学的性能で世界１位の評価を記録した、数学特化の生成AIモデル「MathGPT」においてMathpresso, Inc.が日本語完全対応版の開発着手を発表
数学的性能で世界１位の評価を記録した、数学特化の生成AIモデル「MathGPT」において、Mathpresso, Inc.が日本語完全対応版の開発着手を発表 2024年3月29日、アジア最大のAIベース学習プラットフォームQANDAの運営会社であるMathpresso社は、数学的性能で世界１位の評価を記録した、数学特化の生成AIモデル「MathGPT」において、日本語完全対応版の開発着手を発表した。Mathpresso社は、Google、TikTok、ソフトバンクベンチャーズアジアとの資本提携を結び、50カ国以上で9000万人以上の登録ユーザーを集めるグローバルEdTech企業である。日本では、Mathpresso社の運営する質問応対サービス「QANDA」がアプリダウンロード数で学習アプリ部門、第1位を獲得するなど、中学・高校生の学習アプリとして定着している。今後、既に提携を進めている日本
上下関係を大切にする官公庁内でアジャイルを浸透させるために 「改善の繰り返しを許容する組織」を作る上で工夫したこと
GovTech東京 エキスパートの杉井正克氏と東京都デジタルサービス局の下家昌美氏が、東京都庁でアジャイルを実践するための「都庁アジャイルプレイブック」を紹介しました。前回はこちら。 体験してもらえないとアジャイルの良さはわからない 杉井正克氏（以下、杉井）：最後にご紹介させていただくのは体験からの反応です。2022年にプロジェクトを4つやったのですが、プレイブックには参加されたみなさんのインタビューが載っています。（スライドを示して）こういうかたちで気づきや学び、「こういうのが楽しかったです」みたいなところとか、満足度を掲載しています。 これを抽出すると、「やってみたらわかりました」とか「実際に開発を進めてみて」とか「実際の会議の中で意見交換をして」みたいなことがけっこうコメントとして上がってきたのがおもしろくて、気づきだったなと思っています。 良さを体験してもらえてよかったなというとこ
データ分析開発合宿を開催しました～自社サービス改善のためのデータ分析事例紹介～ - NTT Communications Engineers' Blog
この記事では、社内部署横断で開催したデータ分析開発合宿について紹介します。 自社サービスが持つ課題に対して、社員がデータ分析と課題解決のための施策提案に取り組み、サービス側へのフィードバックと改善へつなげることができました。 目次 目次 はじめに 各サービスでの分析内容と施策提案 NeWork 課題と提供データの簡単な説明 バブル滞在時間と画面共有時間の傾向分析 通話あたりの画面共有率の傾向分析 Node-AI 課題と提供データの簡単な説明 1日でやめてしまったユーザーの傾向分析 SDPF 課題と提供データの簡単な説明 日時当たりの送信元IPアドレスのユニーク数を使った分析 報告を受けての各サービスでの施策状況 終わりに はじめに 皆さんこんにちは、ソリューションサービス部の小関と是松です。 今回はこちらの記事の続編です。 データ分析開発合宿を開催しました～自社サービスのデータ利活用を促進
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要件定義に関わる人は３億回くらい読んでほしい−−−−−−−−−−「IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 超上流から攻める IT 化の原理原則 17ヶ条」
みずほ銀行のシステム開発裏話、なんかもう俺らからすると当たり前すぎて、逆に何言ってるか解らなくなるまである→「これはひどい」
テキスト生成AI『Claude』が提供する60以上の「プロンプト集」が使える！すぐに苦手な仕事を自動化せよ | ライフハッカー・ジャパン
