AI推進は難しいAI推進がうまくいかない理由を挙げだしたらキリがない。 領域選定のミス、経営陣のリテラシー不足、社内政治（既存部署の抵抗）、推進体制が適切でない、既存業務の再定義が困難　など無限に出てくる。 その中でも今回はKPI設計に焦点を当ててみる。 なぜAI推進においては適切なKPI設計が特に大事なのか そもそも目標設定が大事なのはいうまでもない。 目標がなければ、プロジェクトの成功・失敗の判断を下すことも、関係者間で認識を合わせることもできない。 そんな当たり前の話をしたいわけではなくて、 KPI設計が特に大事な理由は、AI系プロジェクトはAIの性質上、正しくKPI設計をしないと確実に失敗するからだ。 なぜか？ AIは短期では「先行指標」にのみしか寄与できないケースが多いからだ。 先行指標と結果指標について先行指標とは、最終的な成果（例: 売上）につながる「原因」や「プロセス」に関

AIセーフティに関する評価観点ガイドに基づき、AIシステムのAIセーフティ評価を行うための評価ツールをオープンソースソフトウェア（OSS）として公開しました。 https://github.com/Japan-AISI/aisev AI の急速な普及に伴い、多様なリスクが顕在化しています。これらのリスクに対応するためには、適切なAIセーフティ評価を実施することが必要になります。 AIセーフティ・インスティテュート（AISI）は、AIシステムの開発者や提供者がAIセーフティ評価を実施する際に参照できる基本的な考え方を提示するため、「AIセーフティに関する評価観点ガイド」（注釈１）を公開しています。 ガイドに基づくAIセーフティ評価を実施するためには、評価観点からより具体的な評価項目を設定し、評価対象となるAIシステムのAIセーフティの水準を評価することが必要になります。本評価ツール（注釈２）

ヤオコー、ライオン、カプコン、トリドール（丸亀製麺）、ニッスイなど2500社への導入実績を持つ経費精算SaaSのTOKIUM（東京・中央）が、事業モデルの根本的転換を宣言した。 【画像】ニッコリ微笑む社長 同社の黒崎賢一社長は従来のSaaS企業から「経理AIエージェント企業」への完全移行を発表。社長自らCPO（Chief Product Officer、最高製品責任者）に就任し、既存事業を単一のAIエージェント事業に統合する徹底ぶりである。 「SaaSはもう限界」　経営者が下した決断の理由　「SaaSは良いという去年までの発想は、変えなければいけない」 経費精算サービスを手掛けるTOKIUMの黒崎社長は、13年間築き上げてきたSaaS事業の根本的な転換を宣言した。20歳で創業し、10年以上にわたって経理業務特化のSaaSを手掛け、8000人規模のオペレーター体制を構築してきた経営者の決断は

映画「火垂るの墓」をめぐって 「清太と節子の見た“八月十五日”の空と海はこの上なくきれいだった」 8月15日、映画「火垂るの墓」が金曜ロードショー（日本テレビ系）で放送されます。 野坂昭如が自身の体験をもとに書いた原作を、高畑勲が圧倒的な描写力と迫真の時代再現力によって映画化した本作は、多くの人たちに「戦争」について考えさせてきました。 この特集では、原作者と監督の対談を再録し、合わせて、世代の異なる四人による「火垂るの墓」についての文章を掲載します。 この夏に、見てほしい、読んでほしい名作への思いが詰まっています。 『火垂るの墓』をいま、 あえて映画化することの意味 ――最初に、この作品をいま、 なぜ映画化するのか、高畑監督、話していただけますか？ 高畑　小説を初めて読んだとき、主人公の清太が、戦時中の中学三年生としては、随分感じが違うなあと思った。そこがすごく面白かった。あの時代の少年

2005年8月19日に正式リリースした「はてなブックマーク」は、おかげさまで20周年を迎えました。これまでご利用いただいた全てのユーザーの皆様に感謝申し上げます。 20周年を記念して、20年間の「はてなブックマーク」を振り返っていただけるような企画を準備しました。はてなブログでは、Amazonギフトカードと20周年グッズが当たるお題キャンペーンも開催中です。ぜひご参加ください。

総合コンサルに入社したねこ @MOJITOmojo1 コンサル転職して1-2ヶ月頃に書いていたメモ(上司からの指摘一覧)が出てきた。笑 とにかくこのときが1番しんどかったな… pic.x.com/kLtP9h8cpg 2025-07-22 20:37:37

いや、選挙特番に限らず、あらゆる生配信の番組としても史上最高かもしれない。とにかく面白かった。 その番組がこちら。無料でアーカイブ視聴が可能なのでぜひ見てほしい。 確実に歴史に残る番組であるこの番組は思想家の東浩紀さんが、7/20(日)に行われた参院選の開票速報を観ながら雑談をするという内容である。 最終的に9時間に渡るこの番組は間違いなく歴史に残るものだと確信している。 なぜか。 政治への思い、そして選挙とは、ある意味その人のこれまでの人生を映す鏡だが、 それがこんなにも多様で、かつその多様な人同士が敬意を持ちながらコミュニケーションできることを体現するコンテンツは、(ぼくの知る限り)他に存在しないからだ。 日本だけでなく、世界で見てもきわめて稀有なコンテンツだと思う。 開票雑談から劇的な展開へ番組前半は選挙結果に対する東さんの1人語りで進む。これも充分に面白いのだが、劇的に変わるのは約

2025/6/24に開催された「AI駆動開発、そのやり方で合ってる？PMとエンジニアで語る AI駆動開発に求められる品質とは」の登壇資料です。 https://offers-jp.connpass.com/event/356194/

はじめに 昨今、AI の進化により、様々な分野での応用が進んでいます。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、RAG( Retrieval-Augmented Generation)が注目されています。RAG は、情報検索と生成を組み合わせた手法であり、特に大規模言語モデル(LLM)と組み合わせることで、その性能を大幅に向上させることができます。 また、NativeRAG や GraphRAG, AgentRAG などさまざまな RAG のバリエーションが登場しており、これらは特定のユースケースやデータセットに対して最適化されています。 今回は、RAG の基本的な概念から、RAG のプロジェクトの進め方、精度向上の方法に至るまで詳しく解説します。 みなさんの GenAI Application の開発に役立てていただければ幸いです。 本記事は 5 万文字を超える大作となっております。 お時

透明性を高める公開ロードマップ 利用者との信頼構築のためにも、現在運営として何を考えているかわかるよう、機能ロードマップもSlackのリスト機能を活用して公開しています。 v0 (Vercel社が提供する生成AIによって画像・自然言語からUIコードを生成するツール)を使ったプロトタイプなどを使い、ここでやり取りすることにより、各部署/グループ会社のAI活用推進者とも連携をとりつつ、個々のステークホルダーとのやり取りが断片化しないように合意形成を進められます。 OpenView Partners （PLGの提唱企業）によるNotionなどの事例 継続的なカスタマイズ開発 私たちのプロジェクトでは、Difyをシングルテナントのまま、全ユーザーが自由な相手を選べるReBAC（関係ベースのアクセス制御）のアプリ共有機能を独自に実装しました。これにより、利用者ごとの組織・利用形態に合わせた柔軟にアプ

連休に生成AIを一気に勉強しようと思っている人向けに、「これを上から順番に読み切ったら生成AIにめちゃくちゃ詳しくなれる」というリーディングガイドを作りました。 14のステップごとに記事を紹介しており、上から読んでいくことで、生成AIの基本から具体的な活用テクニックまで押さえられるようになっています。 ぜひこの連休中に生成AIを一気に学ぼうと思っていた方はご活用ください。 1. 入社一年目の生成AIの教科書生成AIを効果的に活用するための基本的な8つの考え方/心構えを学べる記事です。テクニックの前に身につけておきたいマインドセットを詳しく解説しています。 2. プロンプトテクニック完全ガイド | 基本から上級テクニックまで15分でマスター生成AIを使いこなすための「プロンプト」の書き方を体系的に学べる記事です。初級から上級まで段階的に解説

2025.04.28 ITニュース 生成AIAI AI業界の競争は激しく、昨日まで最先端だった技術が、今日には陳腐化してしまうことも珍しくない。その開発の“ど真ん中”にいるエンジニアにとって、この状況は大きなジレンマだろう――。 そんなリアルを感じさせられたのが、2025年4月21日に開かれたAIベンチャー・PKSHA Technology（以下、パークシャ）による『PKSHA AI Agents』のメディア向けローンチ発表会だ。 国内ではまだバズワード感が拭えない「AIエージェント」という言葉だが、同社はすでに7000体ものAIエージェントを社会実装済みという実績を明らかにし、会場からも驚きの声があがった。 本記事では、改めて抑えたい「AIエージェントの技術的な深掘り」をはじめ、7000体投入の裏側で見えてきたAI活用におけるリアルな課題、そして「AI社員」がもたらすであろう衝撃、さらに

Model Context Protocol（MCP） MCP 概要 MCP はオープンプロトコルであり、アプリケーションが大規模言語モデル（LLMs）にコンテキストを提供する方法を標準化することを目的としています。AI アプリケーションの「USB-C ポート」に例えられ、AI モデルが異なるデータソースやツールに接続するための標準化された経路を提供します。 MCP の役割 LLM をベースにしたエージェントや複雑なワークフローの構築を支援します。LLM は多くの場合、データやツールの統合が必要ですが、MCP はあらかじめ構築された統合リストを提供し、LLM が直接アクセスできるようにします。異なる LLM プロバイダー間の柔軟な切り替えをサポートし、インフラストラクチャ内でデータセキュリティを確保するためのベストプラクティスを提供します。 MCP アーキテクチャ クライアント - サーバ

4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/

Unlock the opportunities of the AI era by equipping yourself with the knowledge and skills to harness artificial intelligence effectively.

著名エンジニアの中島聡氏が、オープンソースの各種AIモデルをローカル環境（MacBook Pro）でテストしその実力を評価。それらが私たちのビジネスにどのような変化を起こすかを予測する。中島氏によれば、MicrosoftのPhi-4に代表されるSLM（小規模言語モデル）の能力がLLM（大規模言語モデル）並みに上昇することで、法人向けエンタープライズ市場では近い将来、クラウド上のAIサービスではなく、個人のパソコンや社内のAIサーバーでオープンソースなSLMを走らせるのが主流になるという。（メルマガ『週刊 Life is beautiful』より） ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マ

・AIエージェントとはなにか？ ・AIエージェントの現在地はどこか？ ・AIエージェントに関連した注目技術トレンド ・AIエージェントの課題と今後

この記事を読むたびに学びがあるなぁと感じていたが読むたびに忘れている気がするので現時点での理解を書き留めることで今後の学びの糧にしたい。本記事は元記事の全体を和訳する事や内容の全てを解説する事を目的としておらず、僕自身の学んだ事や振り返った事や噛み砕いた解釈を大いに含むので、本記事に書かれている内容は元記事の主張と一致している保証は全くない事を念頭においてほしい。 apenwarr.ca To paraphrase the book, the job of an executive is: to define and enforce culture and values for their whole organization, and to ratify good decisions. この本を言い換えると、幹部の仕事とは文化と価値を定義して強制し、良い決定を承認する事です。 元記事で言