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「売れるサービスづくり」を目指しているDAAE(ダーエ)統括部。 デザイン( Design )、迅速性( Agility )、組みあわせ ( Assembly )、経済品質( Economic quality )に由来した部署名にある通り、スピーディーに事業を創造する専門部隊として、サービスデザインからプロダクト開発までさまざま手掛けています。
「売れるサービスづくり」を目指しているDAAE統括部。 デザイン( Design )、迅速性( Agility )、組みあわせ ( Assembly )、経済品質( Economic quality )に由来した部署名にある通り、スピーディーに事業を創造する専門部隊として、サービスデザインからプロダクト開発までさまざま手掛けています。
こんにちは。 株式会社SHIFTの能力開発部で検定や教育制度を開発をしている林 稔明(りんりん)です! 日々、社員のみなさんの能力・スキルをどう伸ばせば現場で活躍できる人材になるのか、業務や作業を分解したり、人の行動について考えたりしています。
目次 はじめに ゾーン分散導入の背景 Podゾーン分散実現のために行ったこと 効果 まとめ この記事 ...
最近、ふとした気づきがありました。 それは、「同じものを見ていても、過去と現在の自分では見えている世界がまったく違っている」ということです。 みなさんには、このコードからどんな世界が見えますか? async function getUserName(userId) { const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`); const user = await response.json(); return user
こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋( @Taka-bow )です。 前回の記事 では、全体の44.3%が開発生産性に前向きという結果をご紹介しました。今回は開発手法別に深掘りすると、予想外の事実が浮かび上がってきました。 開発生産性への印象は多様 ── 約半数が中立的立場も抵抗感は少数派 意外な結果 ── アジャイル実践者の59.6%が開発生産性に前向き なぜアジャイル実践者は開発生産性に前向きなのか アジャイルの価値観と生産性改善の親和性 Kent Beck氏が語る測定の本質 ──
Neural Machine Translation – NLP White Paper Part 2 2025.8.21 Laboro.AI Inc. Lead ML Researcher Zhao Xinyi 日本語版(Japanese version)は こちら Here is NLP White Paper – Part1: Overview Introduction Since 2017, the Transformer architecture has dominated Neural Mac
Neural Machine Translation – NLP White Paper Part 2 2025.8.21 Laboro.AI Inc. Lead ML Researcher Zhao Xinyi Introduction 日本語版(Japanese version)は こちら Since 2017, the Transformer architecture has dominated Neural Machine Translation (NMT), powering influenti
こんにちは。株式会社SHIFT ヒンシツ大学 講師の柳澤です。
こんにちは😸 カスタマーサクセス部の山本です。 Step Functions の監視について考えてみました。 ログ監視について AWS Step Functionsの各ログレベルで記録されるイベントまとめ ALL ERROR FATAL OFF 実際にログ出力してみる 必要な IAM ポリシー 設定 確認 メトリクスによる監視 ステートマシンのメトリクス アクティビティのメトリクス Lambda関数のメトリクス サービス統合のメトリクス メトリクスを確認してみる ExecutionsStarted Exe
Introduction Hi, I'm Alex from the AI First Group. As AI technology rapidly advances, demand for agent development is growing fast. However, getting started with efficient agent development can be challenging. Information about the latest tools is fra
生成AIの導入から活用への移行に伴い、企業が直面する課題とチャンスを解説します。普及フェーズでの生産性向上と、活用フェーズでなぜ独自性が差別化要因となるのかを具体的事例とともに提示。多様性と独自性の違い、そしてAI進化による価値の変化について深掘りします。 ▼前回記事
企業が生成AIを積極的に活用し、ビジネス価値を創出し始めています。SAP システムを利用している方で、どこから始めればよいのか、アイデアを探している方も多いのではないでしょうか。このブログでは、SAP データに関する一般的なビジネスユースケースと、AWS の GenAI サービスを使用した様々なアプローチについて説明します。 生成AIを活用するERP データ分析には、複数のアプローチがあります。 SAP Joule などのソフトウェアに組み込まれた AI Anthropic Claude や Amazon