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はじめに 最近趣味で Python の Web フレームワーク(Django や Flask みたいなやつ)を開発しているのですが,その際 Cookie や CORS などのテストを行う必要が出てきました.その類のテストは Fetch API などのブラウザの JavaScript 用 API を使用したテストであるため,通常の Python を実行して行うユニットテストではなく,ブラウザに何らかの方法で JavaScript を実行させてテストする必要があります.このようなテスト方法は(おそらくあるとは思うのですが)ググってもあまり良い前例が見つからなかったので,色々試行錯誤してある程度形になったものをここにまとめたいと思います. 注意点 今回は Web フレームワークとして私が個人開発しているものを使用しますが,他のものを使用したとしても流れとしては同じですので,そこらへんは工夫してみ
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RPAにかかわって、ロボットで置き換えができる業務、置き換えられない業務、もしくはロボットに向く業務、向かない業務、適した業務、適さない業務について体系的に検証する機会を幸いにもいただくことができた。 せっかくなので、他の人たちがスムーズにRPAを導入できるよう、得られた知見をまとめていきたいと思う。 「適した業務」、「適さない業務」の概念の分類 まず、RPAに「適した業務」「適さない業務」というのはいくつかの基準で考えるべきであることがわかった。一番わかりやすいのは、「それはロボットに操作が可能なのか」といった基準であるが、実はそれだけではなく「操作は可能だけれども人間の補助なしで可能なのか」さらには「補助なしで操作は可能だが現実的に運用可能なのか」といった観点も必要である。 RPAロボットに操作が可能かどうか 物理的・ソフトウェア的に操作可能か 人間の判断なしで操作可能か 運用が現実的
RPA適用業務は半分近くがOCRと絡むともいわれており、帳票を読み取って電子化して自動化をしたいというニーズは多い。RPAソフトウェアの多くもOCR機能を標準で内蔵して、これに応えている。しかし、OCR関連のプロジェクトでPoCを実施する際には「はまりポイント」が存在し、検証段階で頓挫してしまうプロジェクトも結構あるという。筆者もいくつかのプロジェクトを見てきたが、このはまりポイントの事を「精度100%の壁」と仮に呼ぶことにした。OCRプロジェクトがはまってしまう理由を、OCRエンジンの現状を踏まえながら見ていき、対応策を考えてみることにする。 主なAI-OCRエンジンの種類とその精度 まず、日本市場でRPAソフトウェアと一緒に使われることが多い主なOCRを見てみよう。AI-OCRというのは、最近のOCRエンジンは従来の技術に加えてディープラーニングの技術を使って文字の認識や帳票レイアウト
はじめに(全体の流れ) どうも,授業が始まらず家でニートしている大学生です.今はニートで暇だし簡易的なサーバーでも作って見ようかなと思い,サーバー構築するまで寝れないという制限を自らに課し,1日で出来る範囲で実際に作ってみました.初心者なので1から作るとさすがに1日では出来そうになく,今回はPythonでsocketserverという標準のサーバー構築用ライブラリ(というかフレームワーク)を使って実装してみました.サーバー立ち上げまでの流れは以下のとおりです. どのようなデータを通信するか考える データ送受信のプロトコルを考える 考えたプロトコルのパーサーを作る リクエストハンドラを作る 実行ファイル(サーバーを立ち上げるファイル)を作る 記事を投稿した経緯 実際にこの「サーバー構築チャレンジ」を行っているときはこのような記事を書くことは考えていませんでした.しかし今回このように記事として
2019年の今年は「令和元年」であるわけだが、年初はまだ「平成31年」だったので、ギリギリまだ平成ともいえる。ところで、ITの世界にもいろいろな都市伝説や根拠は薄いけれどもかっちり守られているしきたり/習慣があり、少なくとも今の世界では通用しないため本当は改善したほうがいいのだが業界的にずるずるといってしまっていることが色々と存在する。年末の今、平成を思い返したときに元IT企業に勤めていた人間として「この習慣は平成のうちに終わらせておかねばならなかっただろうに!」と悔やまれることを7つ挙げてみた。 ※ちなみに、諸君のまわりでこれらをすべてやめられている人がいたならば本当に神である、というのが残念ながら今の現状だ。 【7位】 2要素認証でない「2段階認証」 これは令和元年にセブンペイサービスの停止でだいぶ話題になったので、認識されている諸君も多いかもしれない。話題になったのは大手企業のサービ
僕の場合は1章は知っていたので飛ばしました.2章,3章を合わせて1日で読んで,ほかは1章ずつ読みました.計6日で読んだ感じですね.コードはまずは自分でどう書くか考えてみて,3分くらい思いつかなかったら写経しました.内容はとてもわかりやすかったです.題名通りゼロからニューラルネットワークを作るもので,ライブラリは基本的には使わないで実装する構成です.ただし,途中著者の書いたコードをインポートするように促されることがあります.納得がいかない人はコードは公開されているのでそれを見ればいいです.それにしてもニューラルネットワークが思っていたより単純だったのが少し驚きでした. この本でニューラルネットワーク内の処理のフローをおおまかに理解できたかなと思います.個人的な見解ですが,なにかに入門する際には内容を1つ1つ深堀りするよりは,全体像を捉えるほうが頭に残ると思います.この本は程よく深堀りしないの
元某IT企業勤務。今は、とある業界の会社でIT系のお仕事をする身。最近はRPAプロジェクトにかかわっている。 Follow
ここ2~3年もてはやされているRPAであるが、いくつかのプロジェクトを見てきた経験でいうと、決して「魔法の杖」などではなく適用する業務と状況、体制を考えたうえで臨まないと、後で大きなコストを払うことになることは『RPAに適した業務、適さない業務』や『RPAの失敗事例よくある話とその対策』で述べた。自動化できそうな提携業務を選び、業務整理をしたうえで自動化するかどうかを決めるといった手順が重要である。 その際、業務の汎用性によって以下のようなレベルを定義して、それぞれのレベルで適切なソリューションを使用したほうがいいことも述べた。 業務汎用性 プレイヤーと提供/作業内容 この中で業務汎用性が低い「レベル1」で業務の現場メンバーによって自動化するか外注するかで仕分けする部分に「RPA」を位置づけているわけだが、同時に「iPaaS」も記載している。このiPaaSとは何か、RPAと何が違ってどう使
RPAは様々な業種の様々な業務に適用されているが、業種/業務の内容にかかわらず、RPAの事例をいろいろと聞いていると、適用した業務の種類には大きく2種類の性格があることがわかる。それは「効率化できた業務」「人手では無理だった業務」である。RPAを導入中のユーザーは、効果をどう測ろうか悩んでいる場合もあるだろう。その際に、適用しようとしている業務がどちらの性格のものかを考えて、それに応じたKPIを設定してみるとよい。 "効率化できた業務" おそらく読者の皆様が想像する多くの事例はこちらになるかもしれない。いわゆる、「●●時間かかっていた業務を削減できた」「●●人分の仕事を削減できた」というやつである。今までの仕事がどれくらいの人数と時間で行われていたかを測り、RPA適用前、適用後で比べてみることになる。 ただし、RPA適用のための業務整理の段階で、必要ない仕事だとわかってやらなくなるなどRP
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