はじめに こんにちは！ 株式会社ココナラの募集部のマーシャです。７年くらい前に日本に来て、６年間日本で働いています。私はコミュニケーションの専門家ではありませんが、西洋文化圏から来ており、内向的で、見た目も異なるため、コミュニケーションの違いに気付きやすく、それがなぜそうなるのか、どうすればより効率的にできるのかを考える傾向があります。今までの経験を通じて、以下で具体的にお話ししますが、いくつかの一般的なコミュニケーションパターンに気づきました。これらの一部は文化に起因し、効果を発揮しています。しかし、そ

前書き デジタルテクノロジー統括部アナリストの安藤です。 最近マーケティングに関するプロジェクトに携わることになり、Marketing Mix Modeling(以下MMM)の門を叩くことになりました。 MMMでは、広告メディアがどれだけKPIに貢献したのかを回帰モデルによって推定し、それを元に予算の最適化を行います。 変数の値をそのまま使うのではなく、全体的なトレンドや季節性、繰越効果や飽和効果といった要因を扱っていることが特徴です。 MMMの代表的なOSSとしてGoogleの LightweightM

はじめに

時系列データ分析ツール「Node-AI」を開発するスクラムチームは、LeSS（Large-Scale Scrum）を参考にした開発プロセスを採用しました。 本記事では、その背景や数か月試した結果について紹介します！ 目次 目次 はじめに Node-AIについて フロントエンドのリプレイスを終えて チーム分割に対する勘所 コンポーネントチームとフィーチャーチーム 実際の運用 チームへの愛着 2チーム体制を続けてきて おわりに 追記 (2025/01/20) はじめに はじめまして、イノベーションセンター N

導入 本記事について 注意事項 実装 全体の流れ 前提条件 On Your Dataからサンプルアプリをデプロイ （参考）サンプルアプリのカスタマイズについて Prompt Flowからフローを推論エンドポイントとしてデプロイ/サンプルアプリの設定変更 Azure AI Studioの評価機能を使用したプロンプトチューニング 回答精度向上に向けた指針について 最後に 導入 本記事について 「Prompt Flow（Azure AI Studio）を使用したRAG入門　第１回 」の続きです。 まだお読みでな

はじめに

グループ経営ソリューション事業部で、会計プロダクト「 Ci*X Financials 」の製品開発を担当している高崎です。 唐突ですが、皆さんは自身の スキルアップ のために、どのようなことに取り組んでいますか？ 例えば、書籍を購入して自己学習をしたり、社内外の勉強会や研修に参加したり、自身が学んだことを誰かに教えたりなど様々なことに取り組んでいるかと思います。 これらの方法でも スキルアップ は可能ですが、コンフォートゾーンを抜け出すということを意識して行動することで、より効果的に スキルアップ が可能

はじめに 接続会員向けアプリ「マイ ニフティ」のスクラムマスターをしている西野です。 私は2024年時点でスクラムマスター4年目になりますが、どのチームでも前回とは異なるレトロスペクティブをやるように取り組んできました。 いろいろなレトロスペクティブを実施する中で、ある程度レトロスペクティブの手法（アクティビティ）のカテゴリーが見えてきたので、テーマ選びと振り返り方のコツをまとめてみました。 スクラム以外のスタイルでも参考になる部分があると思うので、ぜひ活用してみてください。 なぜレトロスペクティブをする

【写真】瀬山（せやま）2022年入社　クラウド戦略チーム   キャリアは監視オペレーターからスタートし、SIerにてオンプレミスのインフラエンジニアとして運用保守、設計構築業務に従事しました。クラウドに関してはAWSを中心に提案、設計構築、運用を経験しています。その後、 2022年に入社し、「クラウドを安全に、楽に、使いこなすための施策を考えて実行する」ことを意識し業務を推進しています。   こんにちは。採用担当です。   2024年6月20日にJapan AWS All Certificati

チームの紹介 チームのミッション チーム体制と役割 チームの文化 取り組み事例 オブジェクトストレージのリプレイス 楽楽精算のインターネット通信で利用される帯域の増加対策 今後の展望 はじめまして。楽楽精算のインフラのマネージャーを務めている永易です。 楽楽精算のインフラチームの組織体系について、現在までと今後についてをお話させていただきます。 チームの紹介 チームのミッション 楽楽精算のインフラを適切なコストで安定させる お客様に楽楽精算を安心して利用していただくために、インフラチームとして安定したサー

みなさんこんにちは！ワンキャリアでデータエンジニアをやっている野田（Github： tsugumi-sys ）です！ 社会人になってからお酒にハマっております。最近はめっきり暑くなってきて、ビールの美味しい季節ですね。弊社のデータだけでなく、私の体重データもエンジニアリングする必要がありそうです。さて、私のわがままボディの話はこれくらいにして本題に入っていきましょう。 はじめに

はじめに

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  導入 本記事について 皆様は、Prompt Flowをご存知でしょうか。Prompt Flowとは、Microsoftが提供するLLM開発のためのOSSのツールです。Azure Machine LearningやAzure AI Studio上でも提供されており、それらをバックエンドとして動作させることができます。加えて、VS Code（Visual Studio Code）の拡張機能も提供されています。一方で、公式ドキュメント以外の情報が少なく、実際に活用するにあたって個人的にハードルを感じていまし

はじめに 2024年6月21日に、Anthropicの新モデル「Claude 3.5 Sonnet」がリリースされました。 Claudeの最新バージョンということで、とても注目を集めています。 Claudeシリーズは他の生成AIと比較しても引け目を取らない回答精度や速度を出していますが、 3.5になりさらに回答精度や速度が向上したようです。 引用元: https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet また、同時にArtifactsという機能も追加されました。