AIの進化はソーシャルワーカーの仕事にどんな影響を与えるのか? パパゲーノ代表取締役の田中康雅氏が解説する。 ChatGPTなどのAIツールを活用することで、障害のある方が自分らしく働き、社会とつながる新たな可能性が開かれています。本稿では、書籍『生成AIで変わる障害者支援の新しい形 ソーシャルワーク4.0』より"AIによって変わるソーシャルワーカーの役割"について解説します。 従来のソーシャルワークとソーシャルワーク4.0の違い ※本稿は、田中康雅著『生成AIで変わる障害者支援の新しい形 ソーシャルワーク4.0』（総合法令出版）の一部を再編集したものです AIによって変わるソーシャルワーカーの役割生成AIを誰もが当たり前に使う社会において、ソーシャルワーカー（障害のある方を支援する方）の役割は、従来の「計画作成・紹介役」から、個々のニーズに応じた社会資源を共に開発し、行動に伴走する「プロ

樋口恭介 | Kyosuke Higuchi🇺🇦🇵🇸 @rrr_kgknk 生成AIの業務活用推進をしていると、「作業時間がどれだけ削減できるか」「作業がどれだけ代替できるか」「作業品質をどれだけ上げられるか」的な話になって、定量KPIができて大体泥沼化するんだけど、本質的には「認知負荷が下がる」以上の成果は確約できないので、まずはその前提を広く共有したい。 2025-05-29 23:39:09 樋口恭介 | Kyosuke Higuchi🇺🇦🇵🇸 @rrr_kgknk LLMはどれだけ精度が上がっても本質的な思考形式が確率的推論なので、ハルシネーションはゼロにはできないし完全に意図通り制御することはできない。それでも、概ね指示に沿った出力を24時間365日・高頻度・高速・大量に出力得ることができる。人間はそれを叩き台に、いきなり手を動かすことができる。 2025-05-

はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの藤田（@fujitargz）です。 昨今のLLM（大規模言語モデル）の急速な進化にともない、LLMを活用したサービスが多数登場しています。しかし、業務改善・ビジネス活用を狙ってLLMを触ってみたものの、モデルの知らない最新情報や自社固有の情報への対応、回答の正確性などに頭を悩ませた方もいらっしゃるのではないでしょうか？これらの問題に対する解決策として、LLMの知識や出力精度を向上させる技術であるRAG（Retrieval-Augmented Generation）が注目されています。 ところで、RAGの設計・実装について考えたことがあっても、セキュリティについては考えることが後回しになっていませんか？また、RAGセキュリティについて考えようにも「何に気を付けるべきか分からない」「どう気をつければ良い

どんな問題を解決したのか こんにちは、ダイニーの ogino です。 ダイニーでは、飲食店向けのクラウド POS レジを開発しています。その機能の一つとして、一ヶ月分の売上などの情報を印刷できる「月締伝票」があります。 月締伝票のサンプル 月締伝票に記載するデータは、Node.js バックエンドで集計をしています。この API はダイニーのバックエンド全体の中で最も重く、最近では一部店舗でレスポンスに 200 秒以上かかりタイムアウトエラーが発生していました。 その結果、月締伝票を発行することができないため顧客の業務に支障をきたし、複数の問い合わせが来ている状態でした。 プロファイラやログを手掛かりに調査したところ、ボトルネックを 2 行のコードだけに特定し、ほぼコストをかけずにレスポンス時間を 20 秒ほどに改善することができました。 改善リリース前後のレスポンス時間の変化 ボトルネック

tech.slashdot.org Duolingo の CEO が「AIファースト」の方針を打ち出し、AIで代替可能な業務委託を「段階的に廃止する」と宣言したことは日本でも伝えられたが、その後についての報道を日本のテックメディアで見ないので取り上げておく。 Fast Company の記事によると、件の宣言を受けて Duolingo の TikTok とInstagram アカウント（それぞれフォロワー670万人、410万人）にものすごい勢いで批判コメントが押し寄せたため、Duolingo はすべての投稿をいったん削除する羽目となった。 そして、しばしの沈黙の後、Duolingo は先週火曜にマスコットのマスクを被った男が画面に向かって主張する奇妙な投稿を行った。 Duolingo は過去にも公式キャラの死亡を宣言した後で復活させる一風変わった広報のやり方で話題となったが、今回の皮肉っぽ

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

本稿で扱うデータフェッチは高速なサーバー間通信を前提にしているため、バックエンドは細粒度なREST APIで設計することが最適だと考えます。 データフェッチの設計パターン 筆者の考えでは、データフェッチの設計は大きく2パターンに分けられます。データフェッチ層を設けるなどするような中央集権型の設計と、データフェッチコロケーションに代表される自律分散型の設計です。 中央集権型: 責務を集約し、一元管理を重視する 自律分散型: 責務を末端に分散し、自律性を重視する MetaやReactにおける自律分散型の設計の歴史については、筆者の前回の記事で詳細に解説しています。興味のある方はご参照ください。 解説 冒頭で触れたように、Metaでは自律分散型の設計が重視されており、特に大規模開発の保守性において重要だと考えられています。データフェッチ層を設けるような中央集権型の設計はなぜ好まれないのでしょう？

こんにちは。データエンジニアリングの支援を行っているstable株式会社の代表の宮﨑（@ikki_mz）です。近年、データ活用の重要性がますます高まる中、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールの選択は...

テーブルでセルをハイライトして目立たせるというのはよくあるテクニックですが、さらにそれ以外のセルはぼかしてより目立たせるCSSのテクニックを紹介します。 実装のポイントは、:focus-within疑似クラスと:not()否定疑似クラスです。 まずは、実際のデモをご覧ください。 上部でダーク・ライトモードにしたり、アクセントカラーを変更できます。 See the Pen Focus table rows with :not(:focus-within) by coliss (@coliss) on CodePen. HTMLは、普通のテーブルです。 <table role="grid"> <thead> <tr> <th></th> <th>Name</th> <th>Email</th> <th>Subscription</th> </tr> </thead> <tbody> <tr>

Devinにお願いしてソースコードからドキュメントを生成してもらえると面白そうなので実験してみた。Devin Wiki や Deep Wiki もあるんだけど、それとは別に自分で指示を出してコントロールできるのもいいかなという気持ち。 どうせ作るなら自分がドキュメントを読みたいやつがいいなぁと思って、ecspresso が好きだから、ecspressoのソースコードからドキュメントを生成してみることにした。 軽い気持ちでやってみたら、思ってたより苦戦した。すごくいい感じにできたわけじゃないので「この記事をめちゃ信じる！」んじゃなくて「へー、ちょっと参考にしとこっか」くらいが良いと思う。 勢いで書かないと書き終わらなさそうだったので、勢いでざーっと書いた。ので長い。 できあがったもの できあがったものを最初に書いておく。わりと気に入ってる。ただ、生成するたびに色々変わるので、雰囲気で参照する

3年前、趣味で開発するウェブアプリ向けの安価なAWSアーキテクチャについて記事を書きました。当時流行りの話題だった記憶です。 趣味Webサービスをサーバーレスで作る ― 格安編 - maybe daily dev notes 最近はAWSにも新たに色々なサービスが出てきて、以前とは一味違う構成を取れるようになっています。この記事では、アップデートされた格安かつスケーラブルなウェブアプリ向けAWSアーキテクチャを紹介します。 コード 本記事で紹介するアーキテクチャのリファレンス実装は、以前と同じリポジトリに公開しています。 github.com 主な機能は下記です: Next.js App RouterをAWS Lambda上にデプロイ CloudFront + Lambda関数URLによるレスポンスストリーミング対応 クライアントからサーバー、DBまでの型安全性 Aurora Server

はじめにChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの方が業務改善への活用に関心をお持ちのことと思います。 しかし、個人レベルでの活用は進んでも、チームや組織全体での業務改善となると、期待したほどの成果が得られていないケースも少なくないのではないでしょうか？ 本稿では、私自身が直近で携わった複数の生成AI活用プロジェクトの経験をもとに、業務改善を進める上でのポイントや注意点を備忘録としてまとめました。 基本的な内容も含まれますが、実践に基づいた観点から整理していますので、これから取り組む方、すでに取り組んでいるが課題を感じている方のご参考になれば幸いです。 生成AIを活用した業務改善にお困りの場合ぜひご連絡ください！ うめもと連絡先：こちらから ※クリックするとXのうめもとのアカウントに飛びます 実際のプロジェクトにおける成果事例1.採用活動におけるスカウト業務の改善 課題: 候

今年のスクラムフェス新潟にこういうプロポーザルを出した。 confengine.com が、残念ながら採択されず。 とはいえ我ながら面白いテーマだと思うので、いっちょブログにまとめてみようと思う。 ソース原理 ソース原理（Source Principle）とは、ピーター・カーニックという人が見出した、「人がビジョンを実現しようとするプロセス」を説明する原理・原則のことだ。 ソース原理では、すべての取り組み（用語として「イニシアチブ」と言う）には、「そのアイデアを実現するために、リスクを負って最初の一歩を踏み出した個人」がいる、とされている。 その個人のことを「ソース」と呼ぶのだが、それぞれのイニシアチブにおいて、ソースは必ず「一人」とされる。 「必ずしもそうではないのでは？」というケースとして、たとえば「共同創業」を思いつくが、そういったケースでも「リスクを負って最初に踏み出した人」は必ず

ritouです。今日はこの話です。 SSO=一度ログインしたら複数RPに一括でログイン可能みたいなイメージに対して、OIDCでの動きは個々のRPがそれぞれ自分達向けのIDTokenを受け取りそれを信用してログイン状態にするだけ。 https://t.co/R4qNOrcY8h— 👹秋田の猫🐱 (@ritou) 2025年5月9日 ここで扱うSSO（シングルサインオン）とは、一般的に「一度の認証処理で、複数の独立したシステムやサービスへアクセス可能になる仕組み」を指します。 本稿では、このSSOをID連携の主要な実現手段の一つであるOIDC (OpenID Connect) がどのように実現するのかについて解説します。 ID連携を用いないSSOの実現方法：単一セキュリティドメイン内でのアプローチ まずID連携について触れる前に、単一のセキュリティドメイン（ID管理が一元的に行われる範囲）

Slackに疲れた研究者のためのMatrix入門 分散型チャットプロトコルがもたらす柔軟で持続可能な研究コミュニケーション 複数の国際共同研究や学際的なプロジェクトに関わっていると、Slackのワークスペースが次第に増え、管理が煩雑になります。 誰かにDMを送ろうとしても、まずどのワークスペースかを思い出す必要があり、通知も分断されがちです。 こうした問題に対して、私は最近 Matrix + Element に移行しました。分散型プロトコルであるMatrixは、研究者のコラボレーションに非常に相性が良いと感じています。本記事ではその特徴と活用方法を紹介します。 始めるには？ https://element.io https://element.io/download ダウンロードページからクライアントアプリをダウンロードして起動、matrix.orgにアカウントを作る。もしくは、ダウンロー

Scrum Fest Niigata 2025にて発表した内容です。 https://confengine.com/conferences/scrum-fest-niigata-2025/proposal/21849/qa リンク ■ スタートアップ企業が実践する「身の丈スクラム」の現在地 …

うさぎでもわかるClaude 3.7システムプロンプト流出の解説と示唆 👇️ポッドキャストでも聴けます こんにちは、🐰です！最近、大きな話題となっているClaude 3.7のシステムプロンプト流出について解説します。みなさんご存知の通り、2025年5月にAnthropicのフラッグシップモデル「Claude 3.7 Sonnet」の完全なシステムプロンプトがGitHubで公開されるという事件が発生しました。 この記事では、システムプロンプトの基本概念から流出の詳細、そしてAI開発者や利用者にとっての示唆まで、幅広く解説していきます。ぴょんぴょん進めていきましょう！ 目次 システムプロンプトとは何か Claude 3.7のシステムプロンプト流出の概要 流出したプロンプトの重要ポイント セキュリティと倫理的影響 実務者への示唆 まとめ システムプロンプトとは何か システムプロンプトとは、A

3秒まとめ この記事の目的 みやっち氏作のAI PMワークフローの理解と社内プロジェクトへの応用可能性の探求 内容 AI PMの概要とコンセプト 「aipm_v0」の説明 「オンライン定性調査プラットフォーム構築」における活用シミュレーション。8年前に企画してローンチしたサービス。 考察や応用事例。示唆が多いので解説。 期待される効果 プロジェクト管理業務の効率化と質の向上 AI AgentやDigital Twin、ドキュメンテーションワークフローへの応用 AI PMとは？ AIを活用した、プロジェクトマネジメントの新しいアプローチです。 目的: プロジェクト計画の自動生成・最適化 タスクの割り当てと進捗管理の支援 リスク予測と早期警告 コミュニケーションの円滑化 期待されるメリット: プロジェクトマネージャー（PM）の負担軽減 意思決定の迅速化と精度向上 プロジェクト成功率の向上 知っ

はじめに データアナリストの現場の苦しみ 近年、ビジネスの意思決定にはデータの活用が重要だという認識が広まりつつあります。実際、データアナリストに関する求人やデータ分析の発表が増えているのを実感します。 しかし、現場では、異常かつ不十分なデータをデータアナリストが必死に処理しながら分析を試みている状況です。それによって、本来集中したいデータの分析に充分に取り組めていないのが現状だと思います。あっちこっちのシステムに散らばった中途半端なデータの数々を寄せ集め、微妙なフォーマットの違いに気を配りながら整形し、それぞれのデータの法的な契約状態に注意しながら分析を行うのは、非常に大変な作業です。データアナリストの方々は、データの収集と整形に多くの時間を費やしているのではないでしょうか。 現在、IT系の仕事の中でデータアナリストは高い人気を博している。大手を含めて日本企業の大多数は情報活用が出来てい

本エントリはUbie 生成AI Advent Calendar 2024の20日目、「社内用生成AI Webアプリケーションをどのように作っているか」の第7回です。 前回は、第6回 音声書き起こしとプロンプト処理を連携するについて説明しました。今回は、リアルタイム文字起こしに関して説明します。 録音後の文字起こしも悪くないが、リアルタイムの方が楽 当初、リアルタイム文字起こしのアイデアを見た時、あまりピンと来ていませんでした。音声の文字起こし機能はすでにあるし、そこまで重要だろうか？しかし、実際に作り、使ってみたところかなり便利である実感が湧きました。 リアルタイム文字起こしのファーストバージョンの作者は@ngsw_taroです。 リアルタイム文字起こしが良いと感じた点は以下の通りです。 録音が終わった時は文字起こしが終わっている 録音中に文字起こし結果が随時分かる 必要に応じてその場で編