こんにちは！デバイスソフトウエア開発部の山内です。
私は現在建設DXを担うiPadアプリの開発を担当しているのですが、その中で、最近Swift Testingフレームワークでテストの自動化に取り組んでいます。 しかしこれがなかなか大変というか面倒というか…。
そこで思いました。GitHub Copilot の /tests コマンド でテストを自動生成すれば、工数を大幅に減らせるのでは…?
今回はそれを実際に試してみました。
こんにちは！
最近は夕飯の献立もAI頼り、SJC共同開発推進室の坂根です。
気づけば毎日AIに相談しています。
生成AI、便利ですよね。
ちょっとした調べ物から、文章作成、コード生成まで、私生活や日々の業務で手放せない存在になってきました。
私自身もかなり活用していて、「とりあえず聞く」という使い方が増えてきています。
ただ、そんな使い方を続けているうちに、ふと違和感を覚えました。
「あれ、なんか思考力落ちてないか…？」 自分で考える前にAIに聞くことが増えたせいか、考えを整理する力や、説明する力が少し鈍っている気がします。
そこで、AIを使って思考を鍛えるトレーニングをやってみることにしました。
通勤時間などのちょっとした隙間時間を使って、2週間ほど続けてみた中での気づきをお話しします。 続きを読む
2025年12月5日（金）、北海道 AI×IoTビジネス共創ラボ主催のイベント「革新の力で、ビジネスを次のステージへ」が開催されます。
このイベントでは、東京エレクトロン デバイス株式会社 バイスプレジデントの西脇 章彦氏をお迎えし、ドイツメッセ社がドイツ国際見本市会場にて開催した世界最大の製造業イベント「ハノーバーメッセ2025（HANNOVER MESSE 2025）」の最新動向についてご紹介いただく特別セッションが予定されています。
ところで、この「ハノーバーメッセ」というイベント、ご存じでしょうか？
お恥ずかしながら、私はこのイベントのことを知りませんでした。
名前は聞いたことがあっても「具体的にどんなイベントなんだろう」と思っている方も多いのではないでしょうか。
今回は、そんなハノーバーメッセの魅力をわかりやすくご紹介します！
こんにちは！クラウドソリューション開発部の西谷です。普段生成AIを使っていて私が気を付けていることを3つにまとめて紹介します！
続きを読む
こんにちはデータアナリティクス部のロベルト・フバチです。少し前に、「物理情報ニューラルネットワーク（PINN）」物理情報ニューラルネットワーク）について書きました。このネットワークは、自然界や工業で起きる現象を記述する偏微分方程式を解くために使われます。しかし、このネットワークの欠点は、一度学習させると、その特定の条件に対してのみ解を提供し、新しい条件下での予測には使えないという点です。PINNの学習には、よく数値計算のコンピュータシミュレーション結果 が使われます。これはPINNの可能性を示すためには有用ですが、実用的な観点から見ると、それほどでもありません。既に数値解が得られているので、新しい計算を行う必要がないからです。新しい条件下での予測にも使えるより実用的な方法として、実験や測定結果と組み合わせたPINNが提案されています。そこで、今回はこの活用例を2つ紹介したいと思います。
続きを読む
