#ワークフローの自動化

[bearbench]

#AI活用 #テキスト生成AI #Claude #プロンプト #自動化 #AIワークハック #プロンプトライブラリー #自然な会話 #テキスト処理 #ユーザーの問いに対する答え #ワークフローの自動化 #会議の書記 #Excel数式エキスパート #面接の質問作成者 #モチベーションを高めるミューズ #キャリアコーチ #マインドフルネスメンター

[kennak]

ServiceNOW は、イスラエルの Atrinet からテクノロジーの一部を取得し、通信分野への成長に向けた取り組みを強化しています。 ワークフロー ベンダーは 、今週バルセロナで開催された MWC ジャンボリーで、 Atrinet の NetACE 技術により「単一の AI ファースト デジタル ワークフロー プラットフォーム上で通信会社向けの包括的なエンドツーエンドのネットワーク ライフサイクル管理が可能になる」と述べました。 ServiceNOW は、通信事業と AI に対して真剣であることを示すために、サービス エクスペリエンスを「向上させる」「通信事業者固有の AI ソリューション」で Nvidia との提携を拡大したことも発表しました。 アトリネットとの契約は、イスラエル企業の NetACE ネットワーク管理および自動化テクノロジーをカバーしており、ServiceNOW のアーキテクチャに「再プラットフォーム化」される予定です。 この発表では、Atrinet の「検出およびアクティベーション機能」が特に強調されました。 この新機能により、通信ネットワーク インベントリと通信製品の注文管理をサポートする通信会社向け ServiceNOW のロードマップが加速されます。 ServiceNOW によると、通信会社は「オープン ネットワーク、統合管理システムの下で通信会社のすべての検出、プロビジョニング、およびネットワーク管理プロセスを自動化する」という「ローコード」アプローチの恩恵を受けることになります。 ほとんどの企業は、最適なタイミングでの検出、プロビジョニング、ネットワーク管理が課題であると感じています。 通信会社にとって、複数の地域や地域に分散した複数世代のネットワーク、そして通常はレガシーな独自のソフトウェア スタックに取り組むため、課題はまったく新しいレベルに移行します。 オープン性や機敏性などの概念は彼らにとって憧れかもしれませんが、達成するのは困難です。 これにより必然的にライフサイクル管理が困難になり、顧客エクスペリエンスがあまり優れたものとは言えなくなります。 両社は以前からパートナー関係にあり、 2022 年 11 月 にNetACE Autodiscover と Reconciliation、NetACE Fault Management (FM) と NetACE Performance Management (PM)、NetACE Unified Service Activation & Fulfilment に関する一連の統合契約を発表しました。 本日の契約の対象となるテクノロジーの移転後、アトリネットは認定 ServiceNOW コンサルティングおよび実装パートナーになります。 同様に、Nvidia との本日の発表は、以前の発表に基づいています。 両社は昨年 5 月、よりインテリジェントなワークフロー自動化を実現する Gen AI 機能を開発するための提携を発表しました。 この取引の最初の成果の 1 つは、「Nvidia AI を使用してエージェントの生産性を向上させる」Now Assist for Telecommunications Service Management です。 実際には、これは「GenAI を活用したチャット要約機能とエージェント支援機能が生産性を向上させ、通話の回避において極めて重要な役割を果たす」ことを意味します。 これは理論的には、実際のライブ エージェントが「個人的な注意を必要とする複雑なクエリ」に集中できることを意味します。 同時に、サービス保証チームは、GenAI が複雑な情報を抽出して要約することで、ファイバー切断などの「インシデントを迅速に理解」する必要があります。 BT は、このテクノロジーの早期導入者として指名されています。

ServiceNOW、きしむ通信会社をターゲットに NetACE の買収を発表

[memork]

GitHub Codespacesがnpmレジストリサービスの開発プロセスを改善

本記事では、npmエンジニアリングチームがnpmレジストリサービスのローカル開発にGitHub Codespacesを導入したことで、開発ループの摩擦が大幅に減り、開発者の生産性が向上したことが述べられている。Codespacesを活用することで複数のサービスの同時テストが可能になり、デバッグの効率化も図られた。さらに、Codespacesの機能を活用することで開発環境の自動セットアップが可能となり、外部からのコントリビューションも容易になったとしている。

GitHub Codespacesの導入は、npmレジストリサービスの開発プロセスを大幅に改善したといえる。複雑な開発環境の管理や、ステージング環境への依存といった課題を解決し、開発者の生産性向上に寄与したことは評価できる。今後はさらに自動化を進め、開発者のワークフローをより向上させていくことが期待される。ただし、自動化には一定の労力も必要であり、そのバランスを取ることが重要だと考えられる。

#GitHub Codespaces #開発プロセス改善 #開発生産性向上 #自動化

[takahashicleaning]

ＴＥＤにて

ビラワル・シドゥ：あなたの想像力をスーパーチャージするAI搭載ツール

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

チャットGPTなどのAGIは、人工知能時代には、セレンディピティ的な人生を良くしてくれるメッセージを伝えてくれることの他に貨幣を事前分配、再分配して生活を下支えする役割に徹するべき。

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

AIは人間の想像力と創造性の本質をどのように変えようとしているのか？

クリエイティブ・テクノロジストであるビラワル・シドゥが、彼が取り組んでいる新しいテクニックの数々を紹介しながら、AIを搭載したツール。

たとえば、物理的な世界をリアルタイムでデザインし直すことができる3Dスキャンなどを使うことで、誰でも芸術表現の可能性を広げることができることをわずか数分のうちに紹介します。

やあ。こんにちは、皆さん。現実と想像の融合についてお話ししましょう。

その前に、2001年にタイムスリップしてみましょう。インドで11歳だった私は、コンピューターグラフィックスと視覚効果に夢中になった。もちろん、その年齢では、このような安っぽいビデオを作ることを意味していた。

しかし、そこから私の人生の基礎となるテーマ、現実と想像力の融合の探求が始まった。そして、その探求は、私の10年にわたるハイテク業界でのキャリア。

Googleのような企業でのプロダクトマネージャーとしての仕事、YouTubeやTikTokのようなプラットフォームでのコンテンツクリエイターとしての仕事を通して私の中に残り浸透していった。

そこで今日は、現実とイマジネーションを融合させるというこの探求を分解し、それが人工知能によってどのように超強化されつつあるのかを探ってみよう。

まずは現実の話から始めよう。

写真測量について聞いたことがあるだろうか。写真やその他のセンサーを使って現実世界のものを計測する技術と科学だ。

2000年代には大規模なデータセンターと専門家チームが必要だったものが、2010年代には民主化が進んだ。

そして、もちろん、機械学習が登場し、ニューラル放射輝度フィールド（NeRF）のような技術によって、まったく新しいレベルに到達した。

ここでご覧いただいているのは、AIモデルが2D画像だけを使って地上のボリューム3D表現を作成したものです。

しかし、現実を捉えるための旧来の技術とは異なり、NeRFは現実の複雑さやニュアンスを実にうまく表現している。

言ってみれば、雰囲気だ。

それから12ヵ月後、Lumaのようなアプリを使えば、ポケットの中のiPhoneでこうしたことがすべてできるようになった。

現実世界の3Dスクリーンショットのようなものだ。どんなものでも一度キャプチャすれば、ポストプロダクションで無限にリフレーミングすることができる。

そうすれば、あなたが本当に大切に思っている空間、場所、オブジェクトのコレクションを作り始め、それらを未来の創作物へ思い起こさせることができる。

これが現実なんだ。

昨年、NeRFが飛び出すと同時に、AIの夏も到来し、Midjourney、DALL-E 2、Stable Diffusionが同じ時期に市場に出回りました。

しかし、私が惚れ込んだのはインペインティングだった。インペインティングとは、既存のイメージを好きなもので補強する技術で、その結果は写実的で素晴らしいものだった。従来のワークフローでは3時間かかっていたものが、たった3分でできてしまうのですから。

しかし、私はもっと欲しかった。スタンフォード大学の研究者たちによるControlNetの登場だ。

ControlNetは、さまざまな入力条件を使ってAIの画像生成プロセスをガイドし、コントロールすることを可能にする画期的な技術である。

つまり、私の場合、3Dスキャンから深度情報とテクスチャーのディテールを取り出し、それを使って文字通り現実をリスキンすることができたのだ。

さて、これは単なるクールなビデオではない。便利な使用例もたくさんある。例えば、このケースでは、母が好んで呼ぶ両親の居間の3Dスキャンを取り込み、さまざまなスタイルのインドの内装にリスキンしています。

目を細めれば、これが建築とインテリアデザインを永遠に変えることになるのがおわかりいただけると思います。

2016年にスキャンした仏像を、金色に輝くようにリスキンし、他の方法では不可能なカメラの動きを実現することもできる。あるいは、東京に旅行したときの休暇映像を、まったく新しい方法で桜に命を吹き込むこともできる。日中の桜もいいが、夜桜はもっといい。なんてことだ。確かに輝いている。

AIを使って現実世界の良い面を際立たせることができるなんて、まるで夢のようだ。自然の風景も同じように美しく見える。別の惑星にありそうなこの滝のように。でももちろん、丘を越えてはるか彼方のフレンチアルプスまで、別の次元から行くこともできる。

しかし、静的なシーンだけではない。ビデオでもこのようなことができる。この技術が1秒間に30フレームで動くようになるのが待ちきれない。つまり、現実世界の上にチャンネルサーフィンのような現実を重ねるのはいつになるのかということだ。

もちろん、リアリティ・キャプチャーが民主化されたように、昨年からあるツールはすべて、さらに簡単になっている。

私が何時間もかけてさまざまなツールを組み合わせる代わりに、RunwayやKaiberのようなツールを使えば、2、3回クリックするだけで、まったく同じことができる。

昼から夜にしたい？問題ありません。フルハウスのレトロな90年代の美学を手に入れたい？それも可能だ。

しかし、それはリアリティ・キャプチャーの域を超えている。ワンダー・ダイナミクスのような企業は、ビデオをこの完璧なパフォーマンス・キャプチャーに変えようとしている。

これはジェームズ・キャメロンが2000年代に夢見たことだ。

今、それがiPhoneでできるなんて！

私にとってはまったくもってワイルドなことだ。だから、この20年間を振り返り、私が学ばなければならなかったこの仕立ての悪いツールのタペストリーを見るとき、私は次世代のクリエイターの先にあるものに対する楽観的な感覚を感じる。

今の11歳の子どもたちは、そんなくだらないことを心配する必要はない。彼らに必要なのは、創造的なビジョンと、こうしたAIモデル。

つまり、人間の知識と創造性を真に凝縮したAIモデルと協調するコツだけだ。

信頼できるAIモデルのcopilot(コパイロット)と現実と想像力を融合させることができる未来だ。

ありがとうございました。

(個人的なアイデア)

イリヤ・サツキバーの数式をMMT(現代貨幣理論)とマクロ経済学からの視点で解釈してみると・・・

ある仮説に辿り着いた！

数式は「y=a/(2040-x)」でyはGNP。xは西暦の年数。ジェレーティブ人工知能が登場した2020年代から次第に急勾配になり

この先も数式どおりにGNPが成長すれば、2040年には無限大に到達する。

これまで人工知能時代に関したうっすらイメージ位のインスピレーションだったが、この数式が「様々な国家のGNPの推移」に当てはまる

という情報から確信に変わった！

この数式を根拠にすれば、基本的人権を貨幣数で表現できるかもしれない。ダニエル・カーネマンによると幸せを感じる年収は600万円あたり。

時給にすると時給3000円あたりと計算できるからこのあたりになるまで行政府は毎月の給付金をプラスして下支えをしていく基準にする。

資本主義なので競争はしてもらうけど、景気が冷えて時給が低くなりがちな時期は毎月の給付金を手厚く。

景気が加熱したら(中央銀行が金利を上げる前に)時給が上がりがちになるため毎月の給付金は年収に応じて減らしていく。

付加価値は、人と人にしか発生しないので対価としての貨幣は低収入者になればなるほど、多くの貨幣を国家が与える根拠にもなる。

サミュエルソンも「事前分配、再分配の給付金の支給」のアイデア以外は似たような事を言ってるけど最新の金融工学のテクノロジーは織り込まれていない。

このますます加速する人工知能時代とバランス、折り合いをとって同時に達成させていくことで・・・

このまま巡航速度で経済を成長させつつ、最新の金融工学のテクノロジーとインターネットをもってすれば・・・

働きながらも給付金を与える基本的人権的なベーシックインカム型も導入できるし、軽犯罪を急激に減少させる効果も確認されている。

参考までに

GDP（Gross Domestic Product）＝「国内」総生産。GNP（Gross National Product）＝「国民」総生産。1993SNAの導入に伴い、GNPの概念はなくなり、同様の概念として「GNI（Gross National Income）＝国民総所得」が新たに導入された。

GDPは国内で一定期間内に生産されたモノやサービスの付加価値の合計額。 「国内」のため、日本企業が海外支店等で生産したモノやサービスの付加価値は含まない。

一方GNPは「国民」のため、国内に限らず、日本企業の海外支店等の所得も含んでいる。

以前は日本の景気を測る指標として、主としてGNPが用いられていたが、現在は国内の景気をより正確に反映する指標としてGDPが重視されている。

そして

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

その後、西洋占星術でいう風の時代が到来。

２０２０年から新型コロナウイルスのパンデミック。

２０２２年から続いて、ロシアのウクライナ侵攻。

２０２３年では、幼稚ではあるが人工的な神のような回答するチャットGPTが登場。

「エピソード7意識��マップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？」でも指摘しているように

兆候が顕在化してきています。

エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく

カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。

よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。

ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。

Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…

２０２２年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードな しの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・

…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…

高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・

…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…

イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・

By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…

スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで

It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.

単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズできるようにできるかもしれない。

In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.

かつて、OpenDoc（オープンドック）は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが

Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?

これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか？

If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合

It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.

大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で！！という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。

Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.

ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張

Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!

シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で３６０度どこにでも置いて作業できるようになります！！

For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…

例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも

It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・

It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)

特殊なメガネを通して、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう（イメージは、Macのジニーエフェクト）

警察比例の原則。

警察比例の原則。

警察比例の原則。

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア（画像・映像など）が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている（オープンAIなど10社が自主ガイドラインに署名した）

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権���者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

チャットGPTは、大規模言語モデル。

懸念されることとして、アメリカ政府が諜報に使用するエシュロンやPRISMに近い可能性もある。

Google検索データは、広告に使われるが、オープンAIはMicrosoftと資本提携で入力データが何に使用されるか？

これを明示していないという危険性がある可能性があります。

続いて

Could it be that Apple is developing its own search engine to compete with Google, which has reinvented semantic web search based on chat GPT and entered the market?

Appleが独自の検索エンジンを開発しているのは、もしかしてチャットGPTを基盤にしてセマンティックウェブ検索を再発明し参入Googleに対抗するため？

In the past, Linux made the OS open source and extinguished Microsoft’s monopolistic Wintel-closed dominance.

かつて、LinuxはOSをオープンソース化してMicrosoftの独占的なウィンテルクローズの優位性を消滅させた。

In 2023, AMD and Apple Silicon are in the midst of blowing the wind out of the last Intel monopoly from the consumer market sector.

AMDとAppleシリコンが、最後のIntelの独占体制にコンシュマー市場分野から風穴を開けている最中の2023年。

Google has opened up the search engine market for a new industry by putting all of its machine learning research results to work to break Microsoft’s Internet Explorer monopoly.

Googleは、機械学習の研究成果をすべてぶちこみ新産業の検索エンジンの市場を切り開いてMicrosoftのインターネットエクスプローラの独占的な体制に風穴を開けた。

And now, right now, open-source AI is taking over Google’s monopoly on the search engine market with chat GPTs. It may be about to wind down with the reinvention of the semantic search engine proposed by Tim Berners-Lee.

そして、今まさにオープンソースAIが、チャットGPTでGoogleの独占している検索エンジン市場をティム・バーナーズ・リーが提唱したセマンティック検索エンジンという再発明で風穴を開けようとしているのかもしれません。

Is Twitter, which Eron Musk went to the trouble of investing a huge amount of money to acquire, comparable to Google and Facebook in terms of data accumulation?

イーロンマスクがわざわざ巨額の資金を投じてまで買収したTwitterもデータの蓄積から見るとGoogle、Facebookに匹敵している？

Is it possible that Eron Musk, a founding member of Open AI, is trying to reinvent Twitter based on chat GPT?

これを立ち上げてるオープンAI設立メンバーのイーロンマスクは、可能性を見越していてチャットGPTを基盤にTwitterを再発明しようとしている？

Open AI, a San Francisco-based nonprofit organization, is dedicated to being the first to develop a “general-purpose artificial intelligence” (AGI) with human learning and reasoning capabilities, so that all people can benefit from it.

サンフランシスコを拠点とする非営利団体のオープンAIは、人間の学習能力と推論能力を持つ「汎用人工知能（AGI）」を最初に開発し、すべての人にその恩恵が及ぶようにすることを目的として設立されています。

Deep Mind,“ which has similar goals, is building a system similar to the chat GPT.

同様の目的を掲げてる「ディープマインド」もチャットGPTと同じようなシステムを構築しています。

As for other derivative…

他の派生的なこととして・・・

As for the use of deep fakes, if they are built into the algorithm for all surveillance cameras, they can be removed only with the person’s permission.

ディープフェイクの活用としては、すべての監視カメラ用のアルゴリズムに組み込んでおけば、外すには本人の許可を得てからにすることもできる。

This would also deter voyeurism by the mass media and police who would abuse the system without the person’s permission.

こうすれば本人の許可なく悪用するマスメディアや警察の覗き見行為も抑止できる。

To temporarily deter misuse, a comprehensive mechanism could be created to protect videos with NFT and a two-factor authentication passkey, and to confirm one by one whether or not the user has permission to disseminate the videos.

一時的な悪用抑止には、NFTと二要素認証によるパスキーで動画を保護し拡散の許可の有無を一つ一つ

If a comprehensive mechanism can be created to confirm whether or not the user has permission to spread the video, it may be possible to create time for the spread of quantum encryption and the commercialization of quantum computers.

本人に確認できるような総合的な仕組みを創れば、量子暗号化や量子コンピューター商用化普及までの時間をつくれるかもしれない。

Released in November 2022. Almost a few months later. A search engine like this appeared.

2022年11月にリリース。そのほぼ数ヶ月後。こんな検索エンジンが登場しました。

perplexity

この回答がどこの記事から引用されたかも表示されはじめた！数字に対応して引用元が表示される。

Next, why? What if the chat GPT could explain how it might have come to this explanation? Perhaps we are getting closer and closer to an explainable AI?

次は、なぜ？この説明に至ったのかもチャットGPTが説明できたら？もしかして、説明可能なAIにもどんどん近づいてきてる？

In about a few months, this threatening? No, an astounding achievement.

数ヶ月位でこの脅威的な？いや、驚異的な成果。

And the Schrödinger equation?

シュレーディンガー方程式も？

For explanations other than equations, it could be comparable to Wolfram Alpha, which is similar to semantic web search.

数式以外の説明に関しては、セマンティックウェブ検索に近いウルフラムアルファにも匹敵する可能性もある。

そして

チャットGPTの人気と爆発的な成長に乗りMicrosoftが先行してチャットGPT 搭載 Bingをリリースするも登録しないと検索結果は会話調で返ってこない？インターフェイスがわかりずらい。

一方、Googleも億人単位規模ネット情報サービスにも関わらず、わずか一日位で対応すると言う離れ技を繰り出すが、検索エンジンの検索結果は、まだ会話調で返ってこない��

両者共に、まだまだ時間がかかりそうだ。

このチャットGPTタイプの新型検索エンジンperplexityのほうに分はあります。

巨大な権力を持つに至ったGAFAMの検索エンジン開発競争が加速。日本のネット情報サービス人口以上で、その規模が人間の限界を遥かに超えた別次元。

権力者処世術は悪性だが、カントの言うように、権力者を完全リアルタイムで行動を透明化する条件限定なら善性に転化する。

同じ権力者のTV局やマスメディア、行政府、警察は、透明化を高くガラス張りにしないから悪性だけど、GAFAMが最善の手本を示してます。

＜おすすめサイト＞

J・J・エイブラムス： 謎の箱

ロブ・レガート：迫真の映像の作り方

ドン・レヴィ：視覚効果から見る映画史

アムジャド・マサド：AIがアイデアを次の素晴らしいアプリに変えるのにどのように役立つか

エリック・トポル：AIは医師が見逃しているものをキャッチできますか？

シェーン・レッグとクリス・アンダーソン ：AGI（汎用人工知能）のトランスフォーマーアルゴリズムな可能性 - そしてそれがいつ到達するか

リフィク・アナドル：AIアートが人類の集団的記憶を高める方法

キャシー・ウッド：AIが指数関数的な経済成長を引き起こす理由

ウォルター・デ・ブラウワー：AIが人間であることの意味をどのように学んでいるか？

エリエザー・ユドコフスキー：超知能AIは人類を滅亡させるだろうか？

スティーブン・ウルフラム：AI、宇宙、そしてすべてについて計算的に考える方法

リヴ・ボーリー ：AIにおける競争のダークサイド

ゲイリー・マーカス：暴走するAIの緊急のリスクと、それらについて何をすべきか？

マックス・テグマーク：AIをコントロール下に置く方法

マックス・テグマーク: AIに圧倒されるのではなく、AIからパワーを得る方法

イリヤ・サツキバー：AGIへのエキサイティングで危険な旅

グレッグ・ブロックマン：ChatGPTの驚くべき可能性の裏話

アロナ・フィッシュ：人工知能は本当に私たちを理解しているのでしょうか？

エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？2023

エピソード7 Episode7 - テーラワーダ仏教の「結び」と意識のマップ、マクロ経済学について（パワーか、フォースか 改訂版―人間のレベルを測る科学 - デヴィッド・R・ホーキンズ Amazon）

Apple Vision Pro 2023

ケイド・クロックフォード：顔認証による大衆監視について知る必要のあること！

ルトハー・ブレフマン：貧困は「人格の欠如」ではなく「金銭の欠乏」である！

個人賃金→年収保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ？2022（人間の限界を遥かに超えることが前提条件）

世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収６万ドルに到達しているのか？2017

＜提供＞

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[tumnikkeimatome]

AI企業が直面する本質的な課題：価値創出の必要性

AI技術が急速に進化している現代において、多くのAI企業は画像、音楽、長文などのコンテンツを短時間で生成する能力を持っています。しかし、これだけでは社会や産業、経済において大きな変革をもたらすことは困難です。重要なのは、これらの技術がどのようにワークフローやロジスティクスを変え、既存ビジネスにインパクトを与えるかを理解し、提案することです。 AI技術の単なる存在では不十分 多くのAI企業が赤字に苦しんでいる一因は、顧客のビジネスを推進する具体的な提案が不足しているためかもしれません。AIの技術的な進歩は素晴らしいですが、それだけではビジネスの収益化は難しいです。顧客にとっての具体的な価値提案が必要で、それがなければ、彼らは解決策を提供できる他の企業に向かってしまいます。 具体的なビジネスへの応用が重要 たとえば、EC業界にAIを提案する場合、「バナー作成の自動化」などの小さなコス…

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[log2]

『丸紅アークログ マンスリートピックス』231025

「Arch-LOG」、BIMを積極活用する各地の企業を支援

～日本都市設計（北海道）、遊友建築工房（兵庫県）と業務提携契約を締結～

＜今月のハイライト＞ ■日本都市設計株式会社、および有限会社遊友建築工房と業務提携契約を締結 　当社は新たに、日本都市設計株式会社（北海道）、並びに有限会社遊友建築工房（兵庫県）と業務提携契約を締結しました。当社は今後も、建設・建築・不動産業界の全ての関係者が利用できる業務のDＸ化ツールとして、「Arch-LOG」の導入拡大に向けて注力してまいります。

①北海道では初となる日本都市設計株式会社と業務提携を締結 　1969年に東京で創設された日本都市設計株式会社は、1975年に札幌市に本社を移転して以来、道内の自治体庁舎、医療施設や教育施設、観光施設やスポーツ施設などの公共建築の設計を主体に、正確さに重点を置いた、堅実な建築設計・総合コンサルティング事務所として活動しています。 　受注の約7割を占める公共建築案件を手掛ける中で、業務上の手戻りが多く、その原因の図面不整合を改善しようと2014年にBIMを導入しました。国内では設計段階や施工段階それぞれでBIMの導入が広がっているものの、設計者が作成したBIMデータを、次工程の施工者が引き継ぎ活用するケースはほとんどありません。設計から施工へとBIMデータがシームレスにつながれば、プロジェクト関係者間でBIMの恩恵を最大限に享受できると考え、今後を見据えたフルBIM活用のトライアルプロジェクトとして位置付けたのが、今年3月に竣工したＳ造３階建て延べ約1,000平方メートル規模になる自社の新社屋の建て替えでした。設計BIM データを施工・設備の会社に引き継ぎ、施工段階でもBIM をフル活用してもらい、BIMデータ連携の有効性を検証するとともに、設計・施工・設備が連携してBIMをフル活用する「札幌モデル」の完成形を目指しました。 　このたびの業務提携は、今後当社のArch-LOGを活用し、ワークフローのDXを推進することで、生産性とサービスのさらなる向上を目指すものです。

【日本都市設計株式会社のコメント】 　BIMによる設計を進めていく中で、よりリアリティのあるモデルをできる限りストレスなく作成していけることが、クライアントや設計者、施工者の意思の疎通をさらに深めていけると思います。その上で「Arch-LOG」の持つポテンシャルは期待できるものと考えています。また社内のデータベースとして「Arch-LOG」を使い、BIMによるモデル作成をより効率的に行うことに挑戦していきたいと思います。

＜日本都市設計株式会社　会社概要＞ 代表者　武部 幸紀（代表取締役） 所在地　〒064-0809 北海道札幌市中央区南九条西6丁目1番37号 設　立　1969年1月31日 U R L 　http://www.nihontoshi.co.jp/

②有限会社遊友建築工房と業務提携を締結 　有限会社遊友建築工房は、兵庫県尼崎市を施工エリアとする注文住宅の設計工務店です。同社は施主である“家族の感動” の場面に立ち会いたいという想いから、家づくりのすべてにこだわります。そしてそのすべての過程において、施主であるご家族に楽しんでもらい、喜んでもらうことにこだわって、日々家づくりを学び、人を磨き、住まいのプロであり続けることを目指しています。 　今後、Arch-LOGを活用してワークフローのDXを推進することで、更なるサービスの向上を目指し業務提携を締結いたしました。

＜有限会社遊友建築工房　会社概要＞ 代表者　福永 健志（代表取締役） 所在地　〒661-0035兵庫県尼崎市武庫之荘一丁目20番13号 YUYU PARK 3F 創　業　2004年7月 U R L 　http://yuyukenchiku.com/

＜今月のトピックス＞ ■「Arch-LOG」に、「USM U.シェアラー・ソンズ株式会社」「積水ホームテクノ株式会社」「髙田織物株式会社」をはじめとする27社＊、約2,067点＊の建材が新たに登録されました。＊2023年9月26日～10月23日の登録数 　今回新たに、高品質で普遍的なデザインの製品を、ニーズに合わせて提案・販売する、スイスに拠点を置く家具メーカーUSMの日本法人「USM U.シェアラー・ソンズ株式会社」や、ユニットバスの製造販売から住宅設備機器、内外装の販売までを手掛けるユニットバスメーカー「積水ホームテクノ株式会社」、畳縁やデザインテープ、雑貨など細幅織物製造・販売を手掛ける企業で、畳縁ではシェア日本一を誇る「髙田織物株式会社」など、さまざまな建材メーカーの製品が加わりました。

プレスリリース【丸紅アークログ】231025「マンスリートピックス」

[cadenas-jp]

建築設計者はどのBIMフォーマットを好むか？

1982年、ガーボル・ボヤール（Gábor Bojár）は、1975年のビルディング・ディスクリプション・システムと同様の技術を用いた建築情報ソフトウェアの開発を開始しました。

当時共産主義だったハンガリーに住んでいたボヤールは、自分のコンセプトを開発するために、妻の宝石を質に入れてApple Macintoshコンピュータを秘密裏に輸入しました。その後1984年、ボヤールはApple Lisa向けに「Graphisoft Radar CH」をリリース。このソフトウェア技術は1987年にArchiCADとして再スタートし、パーソナルコンピュータ上で動作する初のビルディング・インフォメーション・モデリング・ソフトウェアとなりました。

ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）は、建築エンジニアが建物やその他の構造物の設計に使用する3Dモデリングプロセスの一種です。BIMソフトウェアは、時間、コスト、材料特性、ジオメトリ、建設スケジュール、熱特性など、多くの種類の情報を含む3Dモデルを含むファイル形式のモデルベースのプロセスを提供します。

BIMは、AEC（建築、エンジニアリング、建設）コミュニティにおいて、プロジェクト内のすべての情報のビューを提供することで、単なる3Dを超えた大きな役割を果たしています。BIMには、建築や建設で一般的に使用されるCADソフトウェア製品が含まれ、機械、電気、配管の詳細を含むツールやライブラリを提供しています。

BIMは、建築物やインフラプロジェクトの計画、設計、施工、工程管理を効率的に行うためのインテリジェントな3Dモデリングプロセスを包含しています。BIMの共有リソースを活用することで、プロジェクトデータの設計者、開発者、請負業者、その他すべての利害関係者は、正確性と可触性を保証する手順と平等な条件で作業することができます。

Zion Market Researchの調査によると、世界のBIM市場は2021年に約147億2000万ドルと評価され、2022年から2030年までの年平均成長率は約13.9%で、2030年までに約525億ドルに成長すると予測されています。

BIMの活用

建築エンジニアは、建築物やその他の構造物の設計において、建築要素だけでなく、応用的・理論的な情報を活用します。彼らは、居住者の持続可能性、回復力、快適性、人間工学的生産性のために、経済的で安全かつ効率的な建築システムを設計しなければなりま��ん。

優れた建築物は、仕様作成者、建築家、エンジニア、設計者、請負業者が同じゴールを目指して協力し合って作り上げるものです。BIMソフトウェアは、すべての関係者間のオープンなコラボレーションを効果的に促進し、XLS、DWG、SAF、RVT、DXF、EDF、SKP、PDFなどの複数のファイル形式や、業界標準のBCF、IFC、メーカーに依存しない形式のインポートおよびエクスポートを可能にします。

BIMソフトウェアは、多数の種類の情報を含む3Dモデルを含むファイル形式のモデルベースのプロセスを提供します：

時間

コスト

形状

材料特性

施工スケジュール

熱特性

BIMはAECコミュニティで大きな役割を果たしています。BIMファイルによってAE達は、プロジェクト内のすべての情報のビューを提供することで、単なる3Dを超えることができます。実際、AE達は3D BIMモデル要素を時間的要素にリンクさせることで、4Dモデルを作成することができ、建設プロジェクトの活動の進行をより幅広く視覚化し、分析することができます。

BIMフォーマットの中でも、Autodesk独自のRevit用フォーマットである「.RVT」は、間違いなく最も人気のあるフォーマットの1つです。しかし、Revitファイルだけでは、重要なリードと販売の提供をサポートすることはできません。

では、建築エンジニアはどのBIMフォーマットを好むのだろうか？それは多くの場合、好み、現在のソフトウェアとの互換性、またはターゲットとする業種に最も適しているかということになります。

優先したいBIMソリューション

建築エンジニアとAE企業は、BIMフォーマットを選択する際に、以下のような複数の要素を考慮します：

BIMソフトウェアプロバイダーと協調しやすいかどうか

ソフトウェアがわかりやすいシーケンス・ステップに従っているかどうか

ソフトウェアが動的な更新と編集機能を提供しているかどうか

これらはすべて、潜在的なユーザーの満足度を決定づけるために役立ちます。これらの属性に基づき、以下に示す5つのBIMソフトウェアプラットフォームが、ユーザーが好むものであることがわかります。

１．Autodesk®「Revit®」

Autodesk Revit の機能は、建築家、設計者、請負業者、プロジェクト マネージャなど、すべてのプロジェクト パートナーを効果的に調整します。Revit モデルで行われた設計変更は、プロジェクト全体を通して調整された信頼性の高い設計を維持・確保するために、すべてのユーザーに対して自動的に更新されます。

Revit は、独自コンテンツを開発、あるいは、既存のデータを修正の場面において多くのユーザーが必要とする柔軟性を提供します。「Dynamo」と呼ばれる堅牢なグラフィカルプログラミングツールを組み込むことができるため、経験の浅いエンジニアや非技術的なユーザーでも複雑なジオメトリを簡単に開発し、データの分析結果を元に意思決定を行う「データドリブン」タスクを実行できます。

Autodesk Revit ソフトウェアは、建築家、エンジニア、建設会社がリアルタイムで効率的に共同作業を行い、設計・開発プロセスの初期段階から全体にわたって正確な意思決定を行えるよう、情報豊富なモデルを作成できます。

２．Tekla®「Structures」

業界をリードするTrimble Inc.によって開発されたTeklaは、生産性を向上させ、複数の専門分野にわたるコラボレーションを促進し、モデルデータのエラーを最小限に抑える、データリッチな建築モデルを提供します。鉄骨構造モデリングソフトウェアXsteelをベースとしたTekla Structuresは、土木および構造工学に広く利用されています。

Tekla Structuresは、鉄骨および建築設計に重点を置き、木材、コンクリートなど、建物や構造物の外皮全体に使用されるその他の建築材料を組み込んでいます。

Tekla Structuresは、空港、橋梁、大型ショッピングモール、スポーツスタジアムなどの大規模プロジェクトにおける設計および開発において、原材料、建設資材、および追加リソースの管理にBIMを利用する場合に非常に適しています。

３．「ArchiCAD®」

「BIMソフトウェアのスイスアーミーナイフ」と呼ばれることもあるArchiCADの機能的でわかりやすいユーザーインターフェースは、その包括的なプロジェクト設計機能により、建築家、デザイナー、エンジニア、都市計画家の間で絶大な人気を誇っています。

MacintoshおよびWindowsユーザー向けに提供されており、初心者にとって扱いやすいBIMソフトウェアプラットフォームの1つでもある。1980年代後半に発売されたArchiCADは、BIMソフトウェアの元祖の1つでもあり、長い歴史に裏打ちされた革新性を備えています。

ArchiCADは、AECコミュニティで高い評価を得ているプロフェッショナルなBIMソフトウェアソリューションとして、正確な建築情報管理と、オープンソースのドキュメンテーションを自動化する直感的でオープンかつコラボレーション可能な設計環境を提供します。ArchiCADは、建築家、エンジニア、その他の関係者を共有モデルで統合し、コラボレーションを強化した統合設計ワークフローを提供します。

４．Vectorworks「Architect®」

Vectorworks Architectは、設計コンセプトの構築とテストを簡単かつ効率的に行えるオールインワンプログラムです。建築エンジニアの設計プロセスを念頭に構築された、業界トップクラスのBIMソフトウェアプログラムです。Vectorworks Architectを使用することで、ユーザーはプロジェクトを構想・編集しながら、リアルタイムで図面を生成し、プロジェクトコンポーネントをスケジュールすることができ、データ管理とアルゴリズムベースのワークフローソリューションを提供します。

Vectorworks ArchitectのBIMソフトウェアには、最高の作図、モデリング、ドキュメンテーション機能が組み込まれており、建築家や設計チームに既成概念にとらわれない発想と作業を可能にするツールを提供します。

オールインワンの建設・プロジェクト管理ソフトウェアであるVectorworksにはない機能もあるが、産業用照明、建設現場のマッピング、エンターテインメント施設など、BIMプラットフォームとシームレスに動作する他の多くの製品を提供しています。

５．ALLPLAN

ALLPLANの3D BIMデザインプラットフォームは、デザインビルドプロセス全体に焦点を当てています。

建築家とエンジニアはALLPLANを使用して、設計と建設プロセスのすべてのプロジェクトフェーズを統合することができます。そのため、コンセプトから最終設計、プレハブ、建設までの建築プロセス全体をマッピングするための優れたソフトウェアとなります。

また、ALLPLANは、2Dと3Dの作業方法を素早く切り替えるための使いやすいデータ交換を提供し、手順通りの正確さで質の高い情報を提供します。

さらに、ALLPLANは、現実に建物を建てる前に、まずバーチャルに建物を建てる機能により、デザインビルドのワークフローの効率を高めます。これにより、設計/建設コミュニティは設計段階の早い段階で矛盾やエラーの兆候を確認することができ、コストのかかる建設の遅れや超過を回避することができます。

BIMをサポートするために一般的に使用されるその他の関連プラットフォームとして「SketchUp」「AutoCAD®」「Autodesk® BIM 360™」「BIMcollab」「Rhino」があります。

まとめ

ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）ソリューションは、AECコミュニティが今日の建設業界で効果的に活動するために必要なものです。BIMは、プロジェクトのライフサイクル全体にわたる情報の作成と管理のためにテクノロジーを活用することで、設計チームと建設チームのコラボレーションを促進します。BIMは、他のチーム・メンバー、請負業者、建設会社がアクセスし、使用することができる集合的なデータセットに、すべての多分野の文書を関連付けます。

ソース

BuildCentral, Inc.

ConstructionPlacements

Frontiers Media S.A.

G2.com, Inc. #1

G2.com, Inc. #2

MarketsandMarkets

ParametricArchitecture

Penn State College of Engineering

Plannerly

PR Newswire

UNIFI Labs

— CADENAS 公式サイト —

PARTsolutionsユーザ事例や最新ソリューション、PARTcommunity新規参加サプライヤ/既存サプライヤ3Dデータ追加情報など、CADENASの最新情報をお届けする公式WEBサイトです。

#海外ニュース #bimcatalog.net #bim #revit #3dfindit.com #3d cadデータ

[academypediajp]

マーケティング自動化の定義-利点、タイプ、実装、一般的な問題とソリューション、ベストプラクティス

マーケティングオートメーションとは何ですか ?マーケティングの自動化は、ソフトウェアを使用してマーケティングタスクとワークフローを自動化するプロセスです。これにより、企業はパーソナライズされたコンテンツでリードを育み、ブランドとの相互作用を追跡し、興味と関与に基づいてスコアを付けることができます。効果的に使用すると、マーケティングオートメーションは、より少ない時間でより多くの取引を成立させ、パイプラインを拡大し、顧客のライフタイムバリューを高めるのに役立ちます。それではどのように機能しますか ? マーケティングオートメーションソフトウェアは、マーケティングタスクを自動化するプラットフォームを [...] https://academypedia.info/jp/glossary/%e3%83%9e%e3%83%bc%e3%82%b1%e3%83%86%e3%82%a3%e3%83%b3%e3%82%b0%e8%87%aa%e5%8b%95%e5%8c%96%e3%81%ae%e5%ae%9a%e7%be%a9-%e5%88%a9%e7%82%b9%e3%80%81%e3%82%bf%e3%82%a4%e3%83%97%e3%80%81%e5%ae%9f%e8%a3%85/

#business #communication #data #education #ict #information #intelligence #technology - Created by David Donisa from Academypedia.info

#Array

[iyoopon]

[tsubakicraft]

Flet〜PythonでGUIを作るフレームワーク

モノづくり塾での学習過程で手早く実験プログラムを作る必要に迫られると思っていて、そのための良い道具を検討中です。AI学習でPythonを多用することになるのでPythonで使えるものです。 これはどうかな？ CustomTkinterをしばらく使ってみましたが、ウィジットの階層関係がわかりにくくて使いにくい印象でした。とても人気のあるフレームワークなので参考資料に事欠かないのは利点ですが、どうも美しくない感じがします。あくまでも個人的な印象ですが。 その点、Fletはコードの見通しが良いと思います。 実は、僕が会社勤めをしていた期間の大部分がフレームワークの設計・実装が主な仕事でした。データベースアクセスやワークフロー自動化をするフレームワークを作っていた期間が長かったので、こういうウィジットフレームワークを作るのはあまり得意ではありません。 フレームワークは「考え方の枠組み」…

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#フレームワーク #モノづくり塾 #CustomTkinter #Flet #Python #Tkinter #ZIKUU

[kenmei-work]

特定の仮想マシンへの vSphere UI リンクの生成

一部の組織では、VM がプロビジョニングされた後、vSphere UI の URL を含むログイン認証情報を含む通知 (電子メール、Slack など) をエンド ユーザーに送信するのが一般的です。

通常、提供される URL は単なる vCenter Server のベース URL であり、エンド ユーザーはログインして、vSphere インベントリ内の特定の VM に移動する必要があります。より良いエンド ユーザー エクスペリエンスを社内ユーザーに提供できないかという質問が提起されました。彼らは、エンド ユーザーに VM に直接アクセスできる特定の URL リンクを提供し、将来の使用のためにブックマークすることもできるようにしたいと考えていました。

さらに、顧客は、既存のプロビジョニング ワークフローに組み込めるように、プログラムで URL を生成することにも興味を持っていました。

vSphere UI の各インベントリ オブジェクトには一意の URL があるため、これは簡単に実現できます。このブログ投稿では、主に VM インベントリ オブジェクトに焦点を当てます。このオブジェクトは、[ホスト/クラスタ]ビューまたは[VM/VM テンプレート]ビューに存在しますが、この概念は他の vSphere インベントリ オブジェクトにも当てはまります。

[ホスト/クラスター] ビューでは、VM の URL は次のようになります:  https://vcsa.primp-industries.local/ui/app/vm;nav=h/urn:vmomi:VirtualMachine:vm-40043:056a402b-2b3d-4f74-93f7-fa818adff697/summary

「VM/VM テンプレート」ビューでは、VM の URL は次のようになります:  https://vcsa.primp-industries.local/ui/app/vm;nav=v/urn:vmomi:VirtualMachine:vm-40043:056a402b-2b3d-4f74-93f7-fa818adff697/summary

上記の両方の URL からわかるように、唯一の違いは、ビューがホスト/クラスター ( h ) にあるか、VM/VM テンプレート ( v ) にあるかを指定する「 nav= 」キーであり、URL の残りの部分は同じです。これには、青色のVM 管理オブジェクト参照 (MoRef) IDとオレンジ色のvCenter Server インスタンス UUIDが含まれます。

これらすべての情報を使用すると、vSphere UI 内で特定の VM の URL の生成を簡単に自動化できます。これを実証するために、vSphere API を使用し、次のスニペットを使用して PowerCLI を通じてそれを利用します。

$vmName = "Rocky-Linux-9"

$uiView = "v"

$vcHostname = $global :DefaultVIServer.name

$vcInstanceUUID = $global :DefaultVIServer.InstanceUuid

$vmId = (( Get-VM $vmName ) .id ) 。replace ( "VirtualMachine-" , "VirtualMachine:" )

書き込みホスト「https://${vcHostname}/ui/app/vm;nav=${uiView}/urn:vmomi:${vmId}:${vcInstanceUUID}/summary」

注: VM への直接リンクを使用している場合でも、ユーザーは vCenter Server にログインする必要があり、適切な権限を持っていない場合は、表示したり何も実行したりすることはできません。

#vmwarecolumn #vsphere

[kennak]

Elastic には、新しいクエリ言語 ES|QL と新しいクエリ エンジンが搭載されています。 同社の検索分析ソフトウェアは 40 億件ダウンロードされ、20,000 人以上のサブスクリプション顧客を抱えているため、可観測性とセキュリティの要件が増大するチームにとって変革となる可能性があります。 Elastic は、20,000 を超える企業顧客によって使用されている検索分析プロバイダーとして、資本市場から e コマース、電気通信、テクノロジー企業に至るまでのユースケースにわたる検索において高い評価を得ています。 その強力な検索 API は統合が簡単で、驚くほど高速です。 Elasticは、その点 (「クラス最高」、「わかりやすい価格設定」) でマジック クアドラントの「 リーダー 」として認められていますが、前四半期に 3 億 2,800 万ドルの収益を報告したばかりの Elastic は、それだけではありません。ただし、検索してください。 に関するマジック クアドラントの「 ビジョナリー 」 Elastic は、アプリケーション パフォーマンスの監視と可観測性 でもあります (「データを所有しながら、ますます複雑になる異種データセットを変換、分析、視覚化して洞察を得ることができます」)。CISA は 表現しています 可視性の「高度な」プロバイダーと プラットフォームを介した、脅威ハンティング、自動検出、セキュリティ オペレーション センター (SOC) ワークフロー 。 、人気が高まっているElastic SIEM 。 どれも非常にポジティブなものばかり。 とのインタビューで率直に認めているように しかし、最高製品責任者 (CPO) の Ken Exner 氏がThe Stack 、この機能の拡張により、次善の設計選択が行われることになりました。クエリ、それはすべて元の検索 API にボルトオンでした。 「私たちはクエリ DSL を作成しました。これは、検索 API に入力される複雑なクエリの JSON 表現です。 その後、顧客が言語の表現力の向上を望んでいたため、いくつかのサードパーティのクエリ言語のサポートを開始しました。 EQL、KQL、およびいくつかの限定された形式の SQL があり、これらはクエリ DSL に変換され、さらに検索 API に変換されました。 それは見事に機能しました。 でも、飛び抜けて速いわけではなかった」と彼は認めた。 「メトリクス、トレース、ログにまたがるクエリを作成しようとすると、別のクエリ言語を使用する必要がありました。これは Elastic だけでなく、Grafana など、ほとんどどこにでも当てはまります。メトリクスにもクエリ言語があり、ログにもクエリ言語があります…」 新しい Elastic クエリ言語: ゼロから再構築 Elastic CPO の Ken Exner 氏は、AWS で 16 年間勤務し、そのうち 3 年間は AWS 開発者ツールのゼネラルマネージャーを務めた後、2022 年に同社に入社しましたが、Elastic の新しいクエリ言語と新しいクエリエンジンについて「分散データセット間で作業するための非常に優れた基盤テクノロジー」と述べています。 彼は次のように説明しています。「[私たちは、さまざまなデータセットにまたがって動作する非常に高速なクエリ言語とクエリ エンジンを最初から作成するつもりかどうか自問しました。それはどのように機能するでしょうか? 「ES|QL を使用すると、構造化データか非構造化データかに関係なく、さまざまなデータセットを取得し、データセットに対して結合やユニオンを実行できます。 「これは重要です。SQL や他の多くのアナリスト言語を見ると、それらは構造化データのみを処理します。 しかし、私たちはログのような非構造化データにも対応できるものを作成したいと考えていました。 さまざまなデータセットを取得したり、それらのデータセットに対して集計を実行したり、その場で新しいフィールドを作成したり、数学演算を実行したり、異種のデータセット全体でさまざまな機能を超高速で実行したりできるようになります。 それが私たちが提供したものでした！」 エクスナー氏は次のように付け加えています。「これが重要である理由はたくさんあります。 例を示します。あなたがセキュリティ アナリストで、脅威ハンティングを行っている場合、通常はさまざまなデータセットから取得して、「過去 3 時間のすべてのログイン試行を探しています」のような複雑なクエリを作成します。過去 2 日間に作成されたアカウントからの特定の IP 範囲…' 「その例では、さまざまなデータセットにわたる作業のコレクションが必要になります。ログ、メトリクス、ビジネス システムなどのデータセットが含まれる場合があります。 これをオンザフライで実行し、結果のセットをミリ秒で生成できるようにすることが、ES|QL で目指してきたことです。 だからこそ、可観測性とセキュリティのお客様は新しいクエリ言語を気に入っており、私たちはこの言語に本当に興奮しています。」 新しい Elastic クエリ言語 ES|QL は、2023 年 11 月にテクニカル プレビューとしてリリースされました。一般提供 (GA) は、顧客との継続的な協力関係を条件として、2024 年第 2 四半期後半に予定されています。

Elastic の最新のクエリ言語は注目に値します

[gu4]

顧問とかコンサルティングというのをそのイメージだけで誤解している人は多い。 当たり前だが、何か問題を解決するには解決策を提示するよりもまずは問題を理解する方が大事で、外の人間が内側の人間の問題を理解するのは正直、かなり難しい。 外の人間としてやるのは、問題の理解の手助けをすること もちろん、その結果理解できた相手の問題がジェネラルなこと··· 例えばデプロイのワークフローってどういうふうに作るのが定番なんですかね、みたいな質問に「前はこうやってました」と解決策が提示できることもゼロではないが、少なくとも自分の場合、そこは本懐ではなかった 会社の経営には多様性とガバナンスが有効だというのは経験的に多くの人が知っていることで、技術顧問というのはある意味、内側に篭りがちな開発組織にガバナンスをもたらす役割として、外の人がそこにいるみたいな、そんな感じだと思います。 内側だけで十分に多様性やガバナナンスが確保されていて、内部の人間だけで健全な議論や改善が回っているなら、必要ないとも言える。 大体私が過去呼ばれたケースでは、そういうストレートな議論を経験が浅く、うまく回せなくて困っているという企業が多かったです。 昔と違って健全な開発組織の作り方とか、プロセスをどうマネジメントすればいいかとかは、割と世の中に色々知識化されてきているし、身近なところにそういう事例は見つかるようになってきていると思う。そういう意味では経験を伝えるだけの役割としては、もうあまり役に立たないんじゃないかと思う。 具体例を話すと、自分がまだ一休のCTOではなく顧問だった時にあった相談の一例として「積み重なった運用の仕事が多くて新規開発に時間が割けない」みたいな話があった。 中の人はどう自動化すればいいかとか、どう組織化すればいいかを聞いてきたんだけど、当然中にいない私にはさっぱりわからない わからないので、その積み重なった運用というものを例えばどんなものがあるか一覧にして教えてもらえますか、という話をした。 次のミーティングでは、彼らが自分たちの運用仕事をエクセルに一覧化してきた。 一覧を見ても、私にはわからない言葉がたくさん使われていたのでこれはどういうことですか、これは何をやっているんですかと、質問を繰り返す。 そうこうしているうちに、相談者本人たちも、自分たちの運用仕事がどんなことから生み出されているかを徐々に理解��ていったようです。 でまあ、色々見てなるほどねえと思ったところで「私が前にいた会社では、あんまりこれとこれとこの類の運用はなかったんですけどなんででしょうね?」みたいな話をする。私にとっても純粋な疑問である。 その質問を投げられた側はそこで初めて「え、こういうことやらないんだ」ということに気づく これでいくつかの運用仕事は無くなった。当然他にもたくさんの運用は残ったけれども、いつかそのほとんどは なくすことができるはずだ、という基本方針が立った。 その後、私がCTOになって以降特に運用改善みたいなプロジェクトはやらなかったが、色々やってるうちに気づけば当時整理した運用仕事はほぼなくなった。今思えば当時なんであんなに運用がいっぱいあると言って悩んでいたのかも思い出せない。 その運用仕事は自動化したり組織を作って当たったりしなくてもそもそもそれをやらないみたいな方向性に意識がいったから、結果そこに辿り着いたみたいなことなんじゃないかなと思っている 多くの運用仕事は、その運用を生み出す側のプロセスが最適でないために発生していた。例えば死活監視の項目が十分でないために人手での点検がいるとか、デリバリーが自動化されてないが故にデプロイ回数が少ないが故に事故った時のリスクが高すぎて、手動テストに手をかけすぎているとか。 問題を解決したのは、運用を自動化するとか運用のための組織を形成するとかではなく、運用仕事が発生している源になっているプロセスの最適化だった、と後になって思うけれども、その当時は私も、みんなもそういうことには気づいてなかった。 ただ、なんだか世間様と自分たちの間には差があって、なんかおかしいねということに気づ区ことができた、というのが指針になった、ということなんだと思います。

naoyaさんはTwitterを使っています: 「顧問とかコンサルティングというのをそのイメージだけで誤解している人は多い。 当たり前だが、何か問題を解決するには解決策を提示するよりもまずは問題を理解する方が大事で、外の人間が内側の人間の問題を理解するのは正直、かなり難しい。 外の人間としてやるのは、問題の理解の手助けをすること」 / Twitter

[tumnikkeimatome]

WandB：機械学習の実験管理と可視化の強力なツール

WandB、またはWeights & Biasesは、機械学習の実験管理と可視化を支援する包括的なツールキットです。このツールは、データサイエンティストやML開発者が実験をより効果的に管理し、その成果を分析し、共有するための重要な手段を提供します。 主な機能と利点 WandBの提供する主な機能には以下のものがあります。 実験の記録と閲覧 ログ記録: WandBは実験のログを詳細に記録し、その進行状況をリアルタイムで追跡できます。 Webベースの閲覧: 記録された実験はWeb上で簡単に閲覧や比較が可能で、効率的な分析を実現します。 データセットとモデルの管理 バージョン管理: WandBはデータセットやモデルのバージョン管理を支援し、再現性と整合性を高めます。 ハイパーパラメータの最適化 自動化されたMLワークフロー:…

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[log2]

『丸紅アークログ マンスリートピックス』230726

大林組と丸紅グループ、建設DXの深化目指し連携強化

～BIMシフトで開ける業界の未来像をオンラインセミナーで提示～

＜今月のハイライト＞ ■当社主催でBIM（Building Information Modeling）を焦点に建設・不動産領域のDXを語るオンラインセミナーを開催。業務フローや調達工程がどう変わるのかを具体的に提示 　当社は７月20日（火）、『大林組と丸紅グループが取り��む建設DX　「SBS（Smart BIM Standard）」×「Arch-LOG」が実現する建設ワークフローの変化と未来 ～現在とあるべき未来をDXでつなぐ～ 』と題して、建設・不動産業界の皆さまを対象に無料のオンラインセミナーを開催いたしました。今回のセミナーでは、大林組 DX本部 iPDセンター 所長の飯田邦博様をお招きし、弊社代表取締役社長 井谷嘉宏とパネルディスカッションを実施いたしました。大林組、丸紅グループの双方が建設・不動産領域のDXを進める上で目指していることを、建設領域の一大トピックであるBIMにフォーカスを当てながら対談いたしました。BIMの活用によって業務フローや調達工程がどう変わるのか、そもそも今後BIMは普及していくのかなど、建設業界のDXの未来像について、率直な意見を交わしました。

▲オンラインセミナーの様子

　またセミナーでは、「デジタル仕上表」の8月公開を発表。Arch-LOGの「デジタル仕上表」は従来のような表計算ソフトよりも早く、かつ簡単にWEB上で「仕上表」を作成することができます。基本設計段階から、実施設計、生産設計、その後のファシリティマネジメントに至るまで同一フォーマットで、一気通貫してご活用いただけるサービスになります。Arch-LOGの建材製品情報と連携しているため、具体的なメーカーの「製品」に落とし込むことができ、それにより、「仕上表」がそのまま「仕様書」にもなり、さらに現場で使用する「材料リスト」にもなります。データはクラウド上で一元管理されるため、複数の書類やカタログの整合性をとる必要性がなくなりますので、現場で製品番号が違うなどというミスも防げます。建設ワークフローを一変させる業界で類を見ない新しいサービスになっています。

▲8月正式公開予定のArch-LOGの「仕上表」機能

　大林組と丸紅グループの当社は2019年10月にアライアンスを締結し、デジタルデータプラットフォーム「Arch-LOG」の活用を通じて、BIMオブジェクトの拡充とともに、建設業界のDX推進に努めてまいりました。大林組は、設計・施工を通したBIMの一貫した利用に向けて、プロジェクト関係者が等しく理解できるBIMモデルをつくるための基準として2018年に「SBS」を策定し、社内ルールとして多くのプロジェクトに利用してきました。今年1月には、業界全体で標準化されたルール作りに向けた議論を活発にするために、自社のルールである「SBS」を特設サイト＊2にて期間限定で一般公開しました。当社の「Arch-LOG」は、同特設サイトのファミリやテンプレート、マニュアルなどの「ダウンロードページ」に採用されています。大林組では「SBS」の公開をはじめとしたBIMモデル標準化への動きをより一層加速し、事業者間の壁を越えたBIMの一貫利用を強力に推進しており、当社はその取り組みをデジタルプラットフォームとしてより一層支援していきます。 ＊1 ファミリ…構造材、壁、屋根、窓、ドアから、製図に使用する記号など、BIMソフト「Revit」のプロジェクトに追加する全ての要素の総称です。 ＊2 「Smart BIM Standard®」特設サイト　https://smartbimstandard.com/

＜今月のトピックス＞ ■「Arch-LOG」に、「有限会社セイコーステンレス」「株式会社ペース・エレクトロニクス・グループ」「株式会社本宏製作所」をはじめとする建材約1,900点＊が新たに登録されました。＊2023年6月27日～7月24日の登録数 　今回新たに、各種ステンレス手摺などの規格ステンレス製品は勿論、ちょっとしたサイズ変更にも対応したカスタムオーダーや、お客様のニーズに合ったオーダーメイドのステンレス製品も製造する「有限会社セイコーステンレス」や、既存住宅に薄くて発熱効率が良く、簡単に設置・施工ができる床暖房「暖どりーむ」の製造を手掛ける床暖房メーカー「株式会社ペース・エレクトロニクス・グループ」、開発から製造に至るまですべてを自社で行う一貫システムを確立、品質の安定・向上、短納期対応、生産リードタイムの短縮などに努め、お客様の望むものづくりを行う金属製品メーカー「株式会社本宏製作所」など、さまざまな建材メーカーの製品が加わりました。

プレスリリース「丸紅アークログ マンスリートピックス23年7月」230726

[yuusukewada]

YEY Business 20220925 1分メッセ ワークフローの自動化

#youtube