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\開催決定/ 🏝️Utsumi Art to Sea 2026 2年振り!海の街を舞台にしたアートイベント、今秋開催決定!今回はより大規模に!多くの企業や団体が関わるので全体像はまだ書けないのですが、ご期待ください!一生の思い出になります 7/18(土)から、フラッグ展示の作家募集開始!※データを送信するだけ

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欲しいソフトウェアを説明するだけで、夜のうちにコードとテストが生成され、翌朝には動くサービスが立ち上がる。リポジトリを巡回するエージェントがテストとコミットを回し、更新と運用を自律化する。そこまでいけば「開発を速くする道具」というより「会社そのものを自動化するOS」の胎動だ。 サム・アルトマン「最初のバージョンを作るときは、欲しいソフトウェアをただ説明するだけになると思います。そしておそらく、システムが一晩かけて考え、コードを書いてテストまでしてくれて、翌朝にはその『本の販売アプリ』のようなものができている、という感じになります。その後、システムが大きく複雑になるにつれて、リポジトリを巡回して作業してくれる、いわば『ソフトウェア工学エージェント』が動くようになります。 それらはテストを書き、コードをコミットし、会社運営に関わる多くの作業も、ソフトウェア開発に限らず自動化できると想像できます。ソフトウェア開発に関しては、『これがどう動くか』がはっきり見える道筋があると思います」 ダン・ボネ「つまり、開発者ははるかに生産的になる、ということですね。今日のように実際にコードを書くのではなく、欲しいものを説明するようになる、という見方ですね」 アルトマン「そう思います」

Tsubame

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📢\\ 重大告知 //📢 しまむらさんとのポップアップイベント開催決定!! -ˋˏ ༻ しまむら×くる実 ༺ ˎˊ- ・冬物アパレルetc… ・冬物ルームウェアetc… ♦︎先行公開♦︎ ご試着&ご予約イベント 〜秘密のノエルサロン〜 📍場所:池袋サンシャインシティアルタ 1F イベントスペース 🌟開催期間:7/23(水)〜7/29(火) この度なんと! ファッションセンターしまむらさんと私くる実の2025冬物コラボアパレルのポップアップイベントの開催が決定しました🎊 思い出の中のクリスマスをテーマにしたアパレルシリーズ etc... 「ノエル・ド・メモワール」 そして貴婦人のお部屋着をテーマにしたルームウェアシリーズ etc... 「マダムノクターン」 8/16(土)よりしまむらさんのオンラインストアで、一般販売が始まるくる実コラボの冬物新作を直接ご覧いただき、一足お先に予約ができちゃうポップアップイベントです✨ (来店いただいた方限定で先行予約専用のQRコードをお渡しします) 私のこだわりをギュギュッと詰め込んだアイテムをぜひお手に取って、ご試着下さい🎶 今回のアパレルのサイズ展開はSS〜6L! (ルームウェアのサイズ展開は異なります) 前回より更にたくさんの方にお召しいただける展開になりました(>_ _<) 行けるか分からないけどとりあえずチケット予約した!というような行為はお控え下さい。 定員数が決まっているイベントなのでなるべく多くの方に楽しんでいただきたいのです(>人<;) よろしくお願いいたします!!) 会期中、ぜひたくさんの方にご覧いただけたら嬉しいです♡ しまむらさんのオンラインストアでの一般公開は8/16(土)になります! 遠方の方や、足を運ぶのが難しい方は一般販売をお待ちいただけると幸いです🍀 先行予約で売り切れたりすることはないのでご安心下さい。 基本的には商品に関する質問などにお答えさせていただくのは8/16(土)の一般販売後になります。 ご了承下さい🙇‍♀️ ✼••┈┈┈┈••✼••┈┈┈┈••✼ 秘密のノエルサロンで、あなたにもあのメロディが聴こえてくるはず 追憶のクリスマス・キャロル ✼••┈┈┈┈••✼••┈┈┈┈••✼ #PR #しまむら #しまパト #コラボ商品 #コラボ #しま実

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3年間で何千回と聞かれた「AIって危険ですよね?」に関する回答です。 >説明 結論、AIが危険というより、何もルールを決めずに使うことが危険です。 論点は大きく2つあります。 ①データ学習 ②データの保管場所 ①データ学習について 法人プランやAPIでは、入力データがモデル学習に使われないのが基本です。OpenAI、Anthropic、Google、Microsoftなども、法人向け・API・業務利用では学習利用しない設計を明記しています。 一方で、個人向けプランはサービスや設定によって扱いが変わります。既定で学習利用がオンになっている場合もあるので、必ず設定を確認するべきです。 また、AIの学習は「入力した文章をそのまま丸ごと保存する」というより、大量のデータからパターンを学ぶ処理です。ただし、まれに学習データの一部が記憶・再現されるリスクはあるため、機密情報・個人情報・社外秘を安易に入れないルールは必須です。 ②データの保管場所について ここを気にする企業は多いですが、これはAIだけの話ではありません。SaaSやWebサービスを使う限り、運営企業側に何らかの形でデータを預けることになります。 Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Salesforce、Apple、LINEなど、私たちはすでに多くの外部プラットフォームに囲まれて仕事をしています。 つまり、GoogleやMicrosoftを使っている企業が、GeminiやCopilotだけを極端に怖がるのは、少し基準が曖昧です。OpenAIやAnthropicを信じるかという話もありますが、管理体制が不明なSaaSを使うなら、本質的には同じ論点です。 もちろん、金融機関・官公庁・医療などで、完全にネットにつながない端末やオンプレミスだけで運用している企業なら、慎重になるのは理解できます。 ただ、多くの企業はすでにクラウドやSaaSを使っています。であれば、AIだけを禁止するのではなく、基準を明確にするべきです。 ・入力してよい情報 ・入力してはいけない情報 ・利用してよいAIサービス ・法人プラン/APIの利用 ・ログ管理 ・権限管理 ・データ保管場所 ・社内教育 このあたりを決めれば、多くのリスクは現実的にコントロールできます。 また、データの保管場所によって、法規制、管轄、政府による開示請求リスク、レイテンシー、運用効率は変わります。日本企業、特に大企業・金融・医療・自治体であれば、日本リージョンにデータを置ける構成が理想です。 Google CloudやMicrosoft Azureには日本リージョンがあり、国内にデータを置く選択肢もあります。ここまで含めて設計するのが、AI導入の正しい進め方です。 結論、AIは「怖いから禁止」ではなく、「正しく設計して使う」ものです。 AIを使わないリスクも、すでにかなり大きくなっています。

チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

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