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

日経BOOKプラスに掲載されている記事、本、著者を任意のキーワードで検索することができます。 ※ISBNも検索にご利用いただけます。ISBNとは出版物固有の13桁の番号で、裏表紙に記載されています。本サイトでISBNを使って書籍を検索する際は、ハイフン（-）を省略し、13桁の数字のみを半角文字で入力してください。

Generate cute illustrations that can be used for presentation materials, public relations, and posters. プレゼン資料や広報、ポスターに利用可能な、かわいいイラストを生成します。※英語・日本語文字のオーバーレイにも対応しました。画像生成後「文字を入れて」と指示してください。フォントも複数あります。Text overlay is also supported. After generating the image, please instruct "insert text".

Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし

これは全社会人が読んで得をする書籍ですが、特に「パソコンが得意ではない社会人の方」が読むと一番効用が大きいように思いました。 また、私自身IT業界で働いていて世間一般的には「パソコンが得意な人」だと思いますが、それでも知らなかった使い方もたくさんあり学びが多かったです。 この書籍の推しポイントやりたいことベースで書いてある 日常のあらゆる面倒なことに手が届く パソコン触りたての人がつまづきそうなポイントへのフォローが丁寧 （例：ChatGPTはShift Enterで改行できる、など） 試行錯誤のうえのプロンプト（＝AIに対しての指示）が載っているので出力が安定している （※ ChatGPTをはじめとしたLLMは同じ入力でも毎回出力変わります。また、ちょっと言葉が足りなかったりするだけで意図しない出力が返ってきますがそのあたりへの気配りが非常に丁寧です） 著書の専門性が高い（Kaggle

「チームトポロジー」や「エンジニアリングマネージャーのしごと」「スクラム実践者が知るべき97のこと」の著者や翻訳者などで知られる吉羽龍太郎氏が、「ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション）」という興味深いポストをX（旧Twitter）で公開しています。 ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション） コンウェイの法則 パレートの法則 グッドハートの法則 パーキンソンの法則 ブルックスの法則 リトルの法則 ピーターの法則 ハインリッヒの法則 ピーク・エンドの法則 ホフスタッターの法則 — Ryutaro YOSHIBA (@ryuzee) January 23, 2024 これらの法則の多くは経験則だったりもしますが、いずれにせよ知っておくと上司の説得に役立ったり、ソフトウェアの開発現場でチームの運営に役立ったり、物

リンク WLUCK PARK -ワラックパーク- | ワラパー | 芸人が集まるWEBメディア NTRの快楽に変換して乗り越えよう《春とヒコーキ「VIP ROOM HARUHIKO ～秘め問い～」第二十回》 | ワラパー | 芸人が集まるWEBメディア 『VIP ROOM HARUHIKO』は、春とヒコーキが読者から寄せられたお悩みに回答する場所。恋愛や仕事など、あらゆるお悩みに対し二人の視点でアドバイスします。 お悩みは、随時募集中。ジャンルは問いません。恋愛、夢、仕事、家電選び、おすすめのラーメン屋……。重すぎて誰にも言えないお悩みでも、「こんなこと聞いて良いの？」と思うようなくだらないお悩みでも、春とヒコーキが真剣に回答します。 バーのVI 13 users 1

どうも、よー清水です。 新年明けましておめでとうございます。本年もどうぞよろしくお願いします。 2024年になりましたので、生成AIを取り巻く状況と今後についてまた語っていきたいと思います。 2023年の3月に書いた記事はこちら↓ 以前の記事でも冒頭に書きましたが、僕の画像生成AIに対するスタンスはほぼ変わりません。 僕は画像生成AIについては「権利者に許諾なしで作品を使う」という1点が気に入りません。AIや技術の進歩は歓迎しますが、著作権など既存の権利を蔑ろにする進歩はおかしいと思っています。 AIの学習に使用するのはよいですが、それは事前に学習に使用することに同意した人だけに限るべきです。 現状でも本やWeb掲載など、公的または商業利用の場合は事前に編集者やライターさんから連絡をいただき、使用用途を確認の上で許諾を出します。 場合によっては掲載料を提示します。これがAI学習とAIの商用

マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ

AIイラストでマンガを作る方法のマンガです。 ①～④まであります。総計64ページです。 全部読んでもらえると、うれしいです！ キャラに表情をつけていくプロンプトとは？ ②に続きます！

人はミスをする。これは当たり前のことだ。 だからミスしないように準備をするし、仮にミスしたとしても、トラブルにならないように防護策を立てておく。人命に関わるような重大なトラブルになるのであれば、対策は何重にもなるだろう。 個人的なミスが、ただ一つの「原因→結果」として重大な事故に直結したなら分かりやすいが、現実としてありえない。ミスを事故に至らしめた連鎖や、それを生み出した背景を無視して、「個人」を糾弾することは公正なのか？ 例えば、米国における医療ミスによる死亡者数は、年間40万人以上と推計されている（※1）。イギリスでは年間3万4千人もの患者がヒューマンエラーによって死亡している(※2）。 回避できたにもかかわらず死亡させた原因として、誤診や投薬ミス、手術中の外傷、手術部位の取り違え、輸血ミス、術後合併症など多岐にわたる。数字だけで見るならば、米国の三大死因は、「心疾患」「がん」そして

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実

👑 はてなブックマークで多くのブックマークを集めた記事による「はてなブックマーク年間ランキング」2023年版を発表します。 集計期間は例年通り12月10日区切り（2022年12月11日から2023年12月10日まで）で、はてなブックマーク数の上位100記事をピックアップしました。あなたがブックマークした記事はいくつ入っていたでしょうか？ 2024年もよろしくお願いいたします。 順位 タイトル 1位 新NISAは庶民に十分すぎるほどの制度 - 銀行員のための教科書 2位 保存版！使っている専門通販サイト 3位 とにかく日本の住所のヤバさをもっと知るべきだと思います｜inuro 4位 若手のうちに絶対身に着けたい「ビジネス会食完全攻略マニュアル」｜yuuu 5位 SNSで大炎上の土佐市移住者カフェ、現地で起こっている事の総括と問題点（ヨッピー） - エキスパート - Yahoo!ニュース 6

この記事は リクルート ICT統括室 Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 こんにちは、ICT統括室の別府(@tky_bpp)です。この記事は、社内の情報流通を社内プロダクト起点で改善しようとしている取り組みの紹介です。 具体的には「社内・社外に分散している情報」を集約することで「各従業員がこれまでどのような仕事をしてきたのか」を可視化しようとしている取り組みです。その中でも、主にプロセス、工夫した点について書いています。そのため、特定の技術スタック、ツールの紹介といった技術的な内容にはあまり触れません。 同じような課題に取り組んでいる方にとって、少しでも参考になれば幸いです。 はじめに 私は現在、リクルートの社内で利用されている従業員検索システムのプロダクトマネージャーをしています。 このシステムには、従業員毎の個人ページがあり、連絡先や所属部署、使用しているパ

[2024年1月10日、19日追記] GmailとYahoo!側のアップデートに合わせていくつか細かい説明を追加しています（大筋は変わっていません）。変更点だけ知りたい方は「追記」でページ内検索してください。 2023年10月3日、Googleはスパム対策強化のため、Gmailへ送るメールが満たすべき条件を2024年2月から厳しくすると発表しました。また米国Yahoo!も、2024年2月 第一四半期[1] から同様の対策を行うと発表しています。端的に言えば、この条件を満たさないと宛先にメールが届かなくなるという影響の大きな変更です。 この記事では、Gmailや米国Yahoo!の規制強化への対応方法を解説します。ただし米国Yahoo!にメールを送る人は多くないと思うので、フォーカスはGmail寄りです。また、メール配信サービス（海外だとSendGridやAmazon SES、国産だとblas

資料作成代行サービス「c-slide」を運営する中で蓄積したナレッジから、デザインをパターン化しました。 資料作成時にパワーポイントと一緒に開いてアイデアの種にして役立ててもらえると嬉しいです。 詳しく解説している記事はこちら https://cone-c-slide.com/see-sla/blog/design-pattern/ また、本スライドの①デザインパターンに加え、②スライドマスターのテンプレートや、③営業資料などの資料テンプレートを含んだ「デザインパターンデータ（pptx）316 P」を販売しています。 → PPTテンプレート購入はこちら： https://formwrk.jp/workflows/createProject/?id=U2FsdGVkX19Y0oVcOUXL%2Bb0dSjC5Fi2MlB9whoscExA%3D&btnText=%E5%AE%8C%E4%BA

妊娠、出産、育児をきっかけに夫・妻とのけんかやすれ違いが増えていませんか。 いわゆる「産後クライシス」。「離婚」を考えているわけではないけれど、ぶつかり合うたびに消耗し、モヤモヤ。でも仕事や育児で余裕がなくて関係性を改善できないまま、またぶつかり合ってしまう……。 そんな悩みを抱えている人に向けて、これまで2,000組以上の夫婦の関係を改善してきたカウンセラー・安東秀海さんに、夫婦関係がこじれてしまう原因と関係改善のためのステップについて伺いました。 お話を伺った方：安東秀海（あんどう・ひでみ）さん 夫婦カウンセラー。妻とともに夫婦専門のカウンセリングオフィス「LifeDesignLabo」を主宰。東京渋谷のカウンセリングルームには不倫やセックスレス等さまざまな問題を抱える夫婦が日々訪れ、2023年7月現在サポートしてきた夫婦は2000組に上る。機能不全に陥った夫婦の関係性を読み解き、健全

前提として、私は営業組織でも開発組織でも働いた経験があります。 営業組織で学んだこと私は新卒でリクルートに入社し、キャリアの最初は「カーセンサー」という中古車メディア（当時からWEBが中心）の広告営業でした。 新規顧客開拓では都内の中古車店にひたすら飛び込む中で辛い経験も味わいながらも、噂に聞いていたリクルートの営業部隊を現場で体感できたのは非常に学びが多かったです。 私が働いていた当時、大規模な顧客向けシステムのリプレイスがありました。当時はシステムのことなど何もわからず、営業の立場として聞いたときには、「なんでこれまで慣れてきた画面を変えるんだ！」と思いましたし、リリース後にバグがあると「なんでこんな品質のものを開発部隊は当たり前に提供するんだ！」と激怒していたものです。「せっかく俺たちが（売上を）作っているのに・・・」と飲みながら話すことがよくありました。 何よりも、今動いているシス

ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ