GovTech東京や、こども家庭庁が目指す「社会保障制度の診断」や『制度のプッシュ通知』は今のデータ構造じゃ実現できなさそうというメモ tldr: 社会保障制度のデータ設計してるやつはヤバい アルゴリズム見えてなさすぎ・未来見えてなさすぎ やれるやつおんのにそれ活かせてないのヤバすぎ そもそも制度を複雑にしすぎ。自然言語で制度の利用条件書いて、但し書き増やしまくって申請主義産んでるのって結局なにがしたいの？ お金を刷って複雑性を増して結局使われないけど制度作ることで人気を取っての構造は批判されるべきだよね。本来配れるお金よりも制度増やして窓口増やして書類増やしてるオーバーヘッドの方が高くない？ 「OpenFiscaのコードなんて書けるわけない！」とか言っても、制度の複雑性は自然言語でも変わらないのだから、本質的に複雑なものをコーディングするしかないものを、向き合うことから逃げて煩雑にするな
カケハシの AI 在庫管理でソフトウェアエンジニアをしている鳥海 (@toripeeeeee) です。こちらの記事は 生成AI研究会 での取り組み記事になります。 カケハシでは、エンジニア個々のコーディング支援に留まらず、AI技術を活用して開発プロセス全体の生産性と品質を向上させることを組織的な目標としています。そこで今回は、こちらの記事で紹介した Slack のワークフローに Devin を用いて開発プロセスにAIを載せることで、リリース前の外部仕様書のチェックをAIにサポートしてもらう取り組みにトライしましたので、ご紹介したいと思います。 なぜ外部仕様書のレビューが重要なのか そもそも外部仕様書って何？ ここで「外部仕様書」と呼んでいるのは、開発するシステムが外部からどのように見えるか、どのように動作するかを定義し、まとめています。具体的には、以下のような情報が含まれています。 機能の
生成AIが直のMarkdownを読み込みやすいという話から、にわかにObdisianが注目を集めているようです。そしてObsidianが注目を集めるにあたり、Zettelkastenという手法にも同時にスポットライトが当たり始めているように見受けられます。実は両者をそれなりに使ってきたので、どう使っているかやどう思っているかについて簡単にまとめてみたいと思います。なお、勢いで書いたので事実誤認（AIでいうならハルシネーション）を含む可能性があります。厳密に見ると間違いがあるかもしれません。ご了承ください。 Zettelkasten 元々Obsidianを使い始めたのは、前職にてローカルで自分のメモ書き等を管理したいためでした。というのも前職では最初の方、いい感じに使えるドキュメント管理ツールがなく、自分のメモ書きを残す場所を探していたという事情がありました（のちにConfluenceが導入
新教皇のレオ14世は5月10日（中央ヨーロッパ時間）、教皇選出後初の枢機卿団への公式演説で、自らが選んだ教皇名の由来を明らかにした。産業革命時代のレオ13世を想起し、教会が「新たな産業革命と人工知能（AI）の発展に対応」することを望んでいると語った。 「レオ13世教皇は、第一次大産業革命という文脈の中で社会問題に言及されました。今日、教会は、新たな産業革命と人工知能（AI）の発展に対応し、社会教義という宝をすべての人に提供しています」（レオ14世） 先代のフランシスコ教皇もかつて、AIに言及した。昨年1月に公開されたメッセージで前教皇は「倫理的規制モデルを提案することにより、AIの使用による有害で差別的、かつ社会的に不公正な影響を未然に防ぎ、多元主義を弱め、世論を二極化させ、あるいは集団思考を生み出す目的でのAIの誤用と闘うための予防的な行動をとる必要がある」と警告している。
背景 最近はコードの修正内容からcommit logの自動生成(github.copilot.chat.commitMessageGeneration.instructions)などが簡単にできるようになってきました 一方、レビュアーは以下のような情報が欲しくなる場合が多いです 修正の背景 なぜその実装方法を取ったのか 他にはどういう選択肢が考えられ、なぜそれは選ばなかったのか しかし、この辺の情報を丁寧に書いていくのはそれなりに時間がかかります Agentと相談しながら実装する場合、チャットログにそういった情報が含まれることがあります そういった前提を揃えたほうがAgentもうまく実装できることが多いです チャットログの内容を元に、背景やWhyをdescriptionに反映させることまで自動でやらせたいなと思いました 規模が大きい修正はADR(Architectural Decision
教育の未来は、1日2時間の学習だけでどこまで到達できるかにかかっているのかもしれない。テキサス州オースティンの私立アルファスクールは、AIチューターを活用し、生徒を全国上位1～2％の学力レベルに導いている。従来の6～8時間の授業を2時間に凝縮し、午後は実社会のスキルを磨くこのモデルは、教育の常識を覆している。教室には伝統的な教師はおらず、AIが個別指導を行い、「ガイド」と呼ばれるスタッフが生徒の意欲を支える。 アルファスクールは、テキサス州（オースティン、ブラウンズビル）とフロリダ州（マイアミ）にキャンパスを持つ私立校だ。2025年時点で、ヒューストン、フォートワース、タンパ、パームビーチ、オーランド、フェニックス、ニューヨーク市への拡大を計画している。生徒数はオースティン本校で約150人（幼稚園～8年生、9～12年生）、ブラウンズビル校で約60人、マイアミ校は10年生まで対応し、少人数制
復旦大学の高分子化学の彭慧勝教授のチームが、劣化したリチウムイオン電池を復活させる技術を開発した。1824回充放電をし、85%にまで劣化したリチウムイオン電池を処理し、1万1818回まで使っても96%を維持した。この成果は「ネイチャー」に発表されたと上観新聞が報じた。 劣化したリチウム電池を蘇らせて30年使う 一般的なリチウムイオン電池は1000回から1500回充放電を繰り返すと、容量が80%を切り、自動車やスマートフォンに使うには使い勝手が悪くなる。いわゆるバッテリーの寿命で、新しいバッテリーに交換するしかない。自動車の場合、8年から12年、スマホの場合3年から4年ほどでバッテリー交換が必要になる。 しかし、復旦大学で開発された技術を使うと、このような劣化したバッテリーを復活させることができ、さらに延命をして1万回以上充放電を繰り返すことができるようになる。これは自動車の場合、123年使
Automatically generate accurate llms.txt file so AI search engines can discover your store quickly. LLMS.txt Generator helps merchants easily create an llms.txt file that defines how AI search engines interact with their Shopify store. The app simplifies accessibility to AI bots that can improve discoverability in LLM-based answer engines like ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini and more. LLMS.txt
本noteは分析するためのデータ加工や仮説検証のプロセスのTipsを書いたものです。分析には課題設定と仮説が大事ですがここではそれについて言及しません。 データを加工するのって面倒だよねこんにちは。LayerXでバクラクビジネスカードのPdMをしている原山です。 プロダクトマネージャーをやっていると自社プロダクトのデータを分析することがあるかと思います。分析するときはSQLを書いたり、GoogleAnalyticsから必要なデータ出したりするわけですが、面倒なのがデータの加工です。 Geminiで作ってもらったダミーデータ1,000行です。このようなECサイトの購入履歴データがあったとします。購入回数ごとのユーザー数が知りたいときに、データを加工する必要があります。方法はいくつかあります。ぱっと思いつくのはExcelやGoogleスプレッドシートに落として、関数を組んで、ピボットを組むでし
最近、「DeepWiki」が注目されているという話をよく聞きます。 DeepWikiはGithubリポジトリのコードを解析し、自動的にWikiを作成してくれるサービスなのですが、無料プランではプライベートリポジトリに対応していないなど、利用できる機能に制限があります。 そこで、DeepWikiの機能をOSSで実現し、さらに機能が追加されたものがないか探してみたところ、ぴったりのプロジェクトが見つかりました。 OSSで実現したものががありました。その名も 「Open DeepWiki」 です。 そこで今回は、セルフホスト環境でOpen DeepWikiを使用してみました。 概要 Open DeepWikiは以下の技術を使用しているようです。(本家DeepWiki 調査) フロントエンド React Next.js ReactMarkdown Mermaid.js Tailwind CSS バ
Yaml2Table Preview This VSCode extension helps to preview the documents written in YAML format to be previewed in real time on VS Code as a table. Download Extension Download here: Yaml2Table Preview - Visual Studio | Marketplace Sample Screenshot How to use Open any YAML file. Type CTRL+SHIFT+P and search for 'Yaml2Table'. Choose either Yaml2Table:Open preview or Yaml2Table:Open preview to the si
はじめに こんにちは株式会社キカガクの @tetsuro_b です。 株式会社キカガクでは 2025 年 4 月に全エンジニアへ Cursor を導入しました。（約 15 名） メンバーの中にはこれまで Cursor を半年以上使い続けている熟練者から、これを機に Cursor を触り始めた方まで様々です。 そこで組織全体として Cursor を最大限効果的に活用するために「全員の知識の底上げ」 + 「Cursor Rules の運用方針」を定めるべく、本来は社内向けの情報としてカジュアルに用意するつもりだったのですが、せっかくならということで本ブログを執筆することにしました！ 小手先のテクニック論ではなく、LLM の進化によってなるべく陳腐化しないような情報でまとめたつもりなのでぜひ最後までご覧ください！ 対象読者 Cursor を組織に導入したは良いものの Rules をどう運用してい
更新 2024-3-5 ランタノイドとアクチノイド（Lanthanoid and Actinoid） 「化学」の教科書には必ず周期表が載っています．周期表は、人間の見出したすべての元素を一定の法則に従って並べた表であり、元素の性質を理解する上で欠かすことのできないものです． 水素や鉄など、身近な元素は化学の授業で習います．アルカリ金属や遷移金属、ハロゲンなども知っているでしょう．しかし、一般的な化学の授業では全ての元素を扱うわけではありません． 聞いたことのない元素もあるけど、そのうち授業で習うんだろうなと思っていたら、一切触れられることなく終わって肩透かしを食らった人もいるでしょう． その筆頭は、周期表の最下部に佇む謎の元素たちです．ランタノイドとアクチノイドと書かれてはいますが、それ以上の説明はなく、そのまま化学の授業は終わります．わざわざ教えるほどの価値もないから教えられない？ そん
こんにちは！タレントマネジメントプロダクト開発本部の horiyu です。 SmartHRでは、Cursor、Visual Studio CodeのAgent Mode、Clineなど様々なAI開発支援ツールの活用に積極的に取り組んでいます。 本記事では、社内で開催したCursor勉強会の内容を紹介します。 Cursorの活用については下記の記事でも紹介していますので、ぜひご覧ください。 tech.smarthr.jp 資料 以下の資料は、主に社内のエンジニア数名と新卒の方々、希望してくださった方々向けに開催したCurosr勉強会のものです。 フィードバックをいただいたのち、社内のエンジニア全体向けに実施させていただく予定です。 実際のハンズオンの内容も盛り込んでいますので、ぜひお手元で試しながら読み進めてください。 補足説明 実際のハンズオンでは社外に公開できない画面共有のデモがいくつか
はじめに 2025/4/9-11 の 3日間の日程で Google Cloud Next '25 がラスベガスで開催されています！ 開催に先駆けて 4/7(GMT-7)に Identity-Aware Proxy(IAP) for Cloud Run がプレビューでリリース(Google Cloud Next でのリリースというわけではありませんが、、、)されていたので、早速触ってみました。 Identity-Aware Proxy(IAP) とは Identity-Aware Proxy(IAP) とは、HTTPS によってアクセスするアプリケーションに対し、IAM(Identity & Access Management) によるアクセス制御を提供できるサービスです。 ユーザがインターネット経由で Cloud Run や Compute Engine にホストされるアプリケーションに対
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