日々の開発業務で培った技術的な知見や、よりよいプロダクト提供のための技術的な取り組みなどを積極的に紹介をしていきます。
データアナリティクス部の庄内です。
こんにちは！
前回の記事でWindows PowerToysをご紹介させていただき、個人的に一番使用頻度の高いKeyboard Managerをピックアップしました。今回はまた別のPowerToysユーティリティを紹介させていただきます。
前回の記事も合わせてお読みいただければと思います！
こんにちは！
JSTQB認定テスト技術者資格という資格をご存知でしょうか。
これはJSTQB（ソフトウェアテスト技術者資格認定の運営組織）が実施しているソフトウェアテストに関する資格です。
今回はFoundation Level（ソフトウェアテストに関する基本的な内容）試験に合格しましたので、
その勉強方法や感想などをブログにします。
※こちらに記載している内容はシラバス2018に準拠した内容になります。
2024/11からはシラバス2023が適用されるためご注意ください
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こんにちはデータアナリティクス部のフバチ(Robert Hubacz)です。このブログは、日本語ユーザーにOpenRecallを提供することです。
※OpenRecallについては「NPU不要で「ReCall」機能をWindows・Mac・Linuxで再現するツール「OpenRecall」が登場」などをご覧ください。
OpenRecallは、MicrosoftのWindows RecallやLimitlessのRewind.aiのような有料サービスの無料でプライバシー重視の代替品です。デジタル活動を見直すことで、記憶を助け、生産性を向上させながら、情報をプライベートに保ちます。
OpenRecallはコンピュータの活動のスクリーンショットを定期的にキャプチャします。これらのスクリーンショットを分析することで、テキストや画像を検索することができます。キーワードを入力するか、履歴を手動でスクロールすることで、必要なスクリーンショットを素早く見つけることができます。
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こんにちは！クラウドソリューション開発部の今野です。
VSCodeでCopilotを使う話、よく出てくると思います。
痒いところに手が届く。Copilotはもはや自分の手足となっている方も多いのではないでしょうか。
「これをXcodeでも使えたら…」
そんなもやもやを晴らし、そしてXcodeでより効率的な開発を行えるツールがあったのです。
その名も「Copilot for Xcode」です。
最近、私自身Copilot for Xcodeを使う機会があったため、紹介させていただきます。
こんにちは！デバイスソフトウェア開発部の本間です。
突然ですが、ソフトウェア開発者の皆さんは Unix 系の開発環境で仕事をされたことはありますでしょうか？
私は新卒から今日に至るまで、Linux や Unix 系OSを開発環境・ターゲットとするソフトウェア開発に携わらせて頂きました。おかげ私は Unix 系環境のシンプルさ・強力さにすっかり夢中になってしまいました。今でも Linux を使って仕事をしていますが、それだけでもとても嬉しく思います。
この Unix 系環境で使用されるソフトウェアは、それぞれが設定ファイルを持っています。また、設定ファイル以外に開発効率化のための独自ユーティリティも作成することもあるでしょう。
それらの設定ファイルやユーティリティを集約し、自分だけの Unix 系開発環境を構築する手法が、今回ご紹介したい dotfiles です！
こんにちは！エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルタントをしている本間です。
社内で情報収集、アイデア発想、知識共有をする際、多くの時間を費やしていませんか?
私は自社データアナリティクス部から AI 活用の社内アドバイザリーを受け、Googleが開発した革新的なAIノートツール「NotebookLM」を利用するようになりました。
これを使うようになってから、情報の整理や発想の仕方が一変し、以前の働き方を思い出せないほどです…
従来のノートアプリにはない高度な機能により、情報の整理、アイデア出し、知識の共有が格段に効率化できます。
この記事では、NotebookLMの機能と使い方、具体的な活用例をご紹介します。
お疲れ様です！
SJC共同開発推進室の境田です。
今回はAmazonが開発したAI搭載のコーディングサポートツールである、Amazon CodeWhispererをVSCodeで使ってみたのでご紹介します。
こんにちはデータアナリティクス部のフバチ(Robert Hubacz)です。以前、偏微分方程式（PDE）を解くための特別なツールである「物理情報ニューラルネットワーク（PINN）」について紹介しました。PDEは自然現象や科学的イベントを理解するのに役立ちます。PINNは少量のデータやデータがなくても機能するため、多くの研究者が関心を持っています。しかし、PINNは一度訓練されると、状況が変わった場合には再訓練が必要です。例えば、パイプ内の水の流れが少し変わるだけでも、PINNを再訓練しなければなりません。一方、未知の状況を予測することは、ニューラルネットワークが作られた主な理由の一つです。
そこで、このブログではPDEを解決するために設計された別のニューラルネットワークについて紹介したいと思います。これらのネットワークは、解決を目指すPDEの構造を反映するように設計されています（Sharma et al., 2023）。具体例として、PDEを保持したニューラルネットワーク（PPNN）というネットワークです（Liu et al., 2024）。
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こんにちは！エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルティング営業をしている本間です。
2024年5月28日に開催された「北海道IoTビジネス共創ラボ」の勉強会では、AIの最新動向と将来の産業応用について、ITの第一線で活躍する専門家の方々から大変有意義な情報を得ることができました。
AIの驚異的な進化により、産業のあり方が大きく変わろうとしていることは周知の事実です。
「どうやってAIをビジネスに統合すれば良いのか？」という疑問を持つ方も多かったことでしょう。
その答えは、最新のAI動向を理解し、それを自社に適用することにあると再認識しました。
この勉強会を通じて、AI技術の現状と将来の可能性を専門家の生の声から学ぶことができ、大変有意義な機会となりました。
参加者の皆さまからも「視野が広がった」「具体的な活用方法が分かった」などの感想が寄せられ、大変好評でした。
デバイスソフトウエア開発部の米森です。