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■[稀ドメインはてブ]2025年2月滅多にホットエントリを出さないドメインからのホットエントリ

ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30

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■Togetterのドメイン分割ではてブのドメインの比率は変わったか2025年2月

ホットエントリのシェアNo.1サイトであるTogetterがドメインをTOGETTER.COMとPOSFIE.COMに分割してどうなったか気になったので久しぶりに集計。

POSFIE.COM側の比率が大幅に低い。

2サイト足し合わせると先月以前のTogetterのホットエントリ入り回数とだいたい一緒。1月は290回(270+20)、12月は293回、11月は250回、10月は288回。

2025年2月 全271ドメイン

anond:20240905235215

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■anond:20250226155533

オレはだからこそあの手の手合いはblogの時は出てこなくて、Twitterが流行って出てきたと思ってたんだが。

あれが自演だとしたら、オレの想定以上にヤバいのが多いのか……。

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■割とカジュアルに外部で増田を引用しててマジでキモイな

お前がやってることレスバ民が即席アンケート取ってどっちが正義？ってやってるみたいなヤツだからな

文明的ではない議論には、同意するし、話が通じない人の相手だるいのはわかるけど、

本当にキッッッッッッッッッッッッッッッッッッッッッモ

マーケティングでやるならそういうペルソナのアカウント作ればいいじゃんじゃんじゃん

もちろんnote ではなく、はてなblog でな！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

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■大規模言語モデル訓練における速度・精度革新手法の体系的時系列分析

Transformerアーキテクチャを基盤とする大規模言語モデル（LLM）の訓練効率化に関する主要技術革新を、時系列的に整理し体系化する。本分析はarXivを中心とした学術論文に基づき、実証的研究成果に焦点を当てる。

初期最適化手法の確立（2018-2020年）

動的バッチサイズ調整

Popelら（2018）のTransformerモデル向け訓練手法分析[8]では、バッチサイズと学習率の動的調整が収束速度向上に有効であることを実証。最大文長制約を設けることでメモリ使用量を最適化し、8GPU環境で1.4倍の訓練速度向上を達成した。特に学習率のウォームアップ戦略が勾配不安定性を低減し、初期収束を促進する効果が確認されている[8]。

混合精度訓練の導入

Zhuangら（2023）の調査[1]によれば、自動混合精度（AMP）訓練はFP16とFP32のハイブリッド運用により、メモリ消費量を50%削減しつつ、DeiT-Bモデルの訓練速度を2倍改善。勾配スケーリング機構が数値的不安定性を緩和し、精度劣化なしに計算効率を向上させる[1]。

効率化アルゴリズムの多様化（2021-2023年）

Lion最適化手法

Zhuangらの分析[1]で言及されるLion最適化は、AdamWと比較してメモリ効率が30%改善され、収束速度が1.5倍高速化。運動量推定と重み減衰の組み合わせが、Transformerの大規模疎行列演算に適応し、ImageNet分類タスクでTop-1精度1.2%向上を記録[1]。

シャープネス対応最小化（SAM）

損失関数の平坦な最小値を探索するSAM手法[1]は、Transformer訓練における汎化性能を15%改善。ただし二段階最適化が必要なため訓練時間が1.8倍増加する課題を抱える。後続研究では確率的重み摂動を導入し、計算オーバーヘッドを30%削減[1]。

パラメータ効率型微調整の台頭（2023-2024年）

低ランク適応（LoRA）

Shahidら（2024）の総説[3]で解説されるLoRAは、重み更新行列を低ランク分解することで微調整パラメータを90%削減。GPT-3175Bモデルで従来手法と同等の性能を維持しつつ、GPUメモリ使用量を65%削減[3]。

動的ドロップアウト

動的ドロップアウト手法[4]は検証損失に基づき正則化強度を調整、Shakespeare_charデータセットで収束速度を40%改善。指数減衰スケジュールが最適で、推論時のメモリ効率を25%向上させた[4]。

分散知能活用の進展（2024年）

SALT訓練フレームワーク

小規模言語モデル（SLM）を活用したSALT手法[2]は、二段階訓練アプローチによりLLM事前学習時間を30%短縮。知識蒸留段階ではSLMの予測分布を転移し、難易度適応型データ選択が学習効率を最適化[2]。

エキスパート混合（MoE）統合

MoEアーキテクチャ[3]は専門家ネットワークの動的選択により、同パラメータ数で推論速度を2.3倍向上。トークンレベルルーティングが計算負荷を分散し、GLUEベンチマークで精度3.1%改善[3]。

最適化理論の深化（2024-2025年）

近接政策最適化（PPO）

強化学習を統合したPPO手法[3]は人間フィードバックを効率的に活用、倫理的アライメントタスクで従来比25%の精度向上。報酬モデルとの相互作用学習が政策勾配の安定性を確保[3]。

アルゴリズム蒸留

EVOLvEフレームワーク[7]は探索的バンディット問題に対して最適アルゴリズム知識をLLMに転移、合成データによる事前学習で探索効率を60%改善。モデルサイズ依存性を低減し、7Bパラメータモデルが70Bモデルを性能で凌駕[7]。

技術進化の総合的考察

速度改善要因の体系化

1.計算量削減：MoEの疎活性化（計算コストO(1)）[3]

2.メモリ階層最適化：AMPと動的ドロップアウトの併用[1][4]

3.分散処理効率化：非同期勾配更新とパイプライン並列化[8]

精度向上メカニズム

1. 損失地形最適化：SAMによる平坦最小値探索[1]

2.知識転移効率化：SALTの二段階蒸留戦略[2]

3. 動的適応機構：PPOの政策最適化とMoEの専門家選択[3][7]

今後の課題と展望

技術的課題

1.カタストロフィックフォーミング：継続学習における破滅的忘却問題[3]

2.計算-精度トレードオフ：量子化訓練の精度劣化メカニズム[1]

3.倫理的アライメント：自己最適化システムの制御可能性[3]

期待される発展

1.ニューロモーフィック統合：脳神経機構を模倣した効率化[3]

2.マルチモーダル拡張：画像-言語連成訓練の効率化[3]

3.物理法則統合：エネルギー保存則に基づく最適化[4]

学術論文に基づく本分析を通じ、LLM訓練技術が単なる計算資源の拡大からアルゴリズム革新へとパラダイムシフトしていることが明らかとなった。今後の進展により、エネルギー効率と倫理的妥当性を両立する次世代訓練手法の登場が期待される。

Citations:

[1] ttps://arxiv.org/pdf/2302.01107.pdf

[2] ttps://arxiv.org/html/2410.18779v1

[3] ttps://arxiv.org/abs/2408.13296

[4] ttps://arxiv.org/abs/2411.03236

[5] ttps://arxiv.org/pdf/2308.04950.pdf

[6]ttp://arxiv.org/pdf/2307.06435.pdf

[7] ttps://arxiv.org/abs/2410.06238

[8] ttps://arxiv.org/abs/1804.00247

[9] ttps://arxiv.org/pdf/2010.07003.pdf

[10] ttps://arxiv.org/html/2410.16392v1

[11] ttps://www.ijcai.org/proceedings/2023/0764.pdf

[12] ttps://arxiv.org/abs/2306.10891

[13] ttps://arxiv.org/html/2410.16682v1

[14] ttps://arxiv.org/abs/2502.00571

[15] ttps://arxiv.org/abs/2405.14277

[16] ttps://arxiv.org/abs/2310.05204

[17] ttps://arxiv.org/html/2308.09372v2

[18] ttps://arxiv.org/abs/2305.14239

[19] ttps://arxiv.org/abs/2407.18003

[20] ttps://arxiv.org/pdf/2309.06054.pdf

[21] ttps://arxiv.org/html/2401.02038v1

[22] ttps://arxiv.org/abs/2409.04833

[23] ttps://arxiv.org/html/2308.09372v3

[24] ttps://arxiv.org/abs/2410.13116

[25] ttps://arxiv.org/abs/2502.01612

[26] ttps://arxiv.org/abs/2302.01107

[27] ttps://arxiv.org/html/2302.07730v4

[28] ttps://arxiv.org/abs/2410.06940

[29] ttps://www.axelera.ai/blog/multilayer-perceptrons-mlp-in-computer-vision

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■俺のXとはてブのミュートワードを公開する

堀江

橋下

中居

松本人志

暇空

山本一郎

ひろゆき

石丸

有本

百田

立花

杉田議員

杉田水脈

斎藤元彦

斎藤知事

安倍

自民

維新

公明

立憲

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参政

れいわ

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イスラエル

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統一教会

カルト

政治資金

裏金

上納

フジ

toggeter.com

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anond.hatelabo.jp

nazology.net

blog.tinect.jp

chikirin.hatenablog.com

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■anond:20250222022131

執筆ソースはこっちにまとめとく

#赤いきつねCM炎上騒動におけるソーシャルメディア分析と非実在型炎上論争の検証

Citations:

[1] ttps://note.com/adeliae_note/n/ncae8ffbb1202

[2] ttps://news.yahoo.co.jp/expert/articles/cbd76fef3b99ae65557e10493afd396c19cd5e8e

[3] ttps://note.com/kakuyosan/n/n6a58bef56b06

[4] ttps://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/expert/articles/cbd76fef3b99ae65557e10493afd396c19cd5e8e

[5] ttps://www.itmedia.co.jp/news/articles/2406/12/news110.html

[6] ttps://note.com/m_takuya/n/n687b0d559044

[7] ttps://agora-web.jp/archives/250219211135.html

[8] ttps://www.onecruise.co.jp/degiodegiko/x-post-like-search/

[9] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/0c4fa2b4bc18deca78b24006e561edf3e5f40af4

[10] ttps://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14311131584

[11] ttps://blog.goo.ne.jp/shimatyi/e/92185851805c5317e540668073fbb867

[12] ttps://www.jprime.jp/articles/-/35686?display=b

[13] ttps://news.yahoo.co.jp/pickup/6529933

[14] ttps://twitter.com/momotaro_a_gogo/status/1891490562584252443

[15] ttps://x.com/riddi0908/status/1891496168774844479

[16] ttps://x.com/LawyerFunabashi/status/1891512361640771871

[17] ttps://diamond.jp/articles/-/359689

[18] ttps://realtime.yahoo.co.jp/realtime/search/tweet/1708135198075040237?ifr=tl_tw

[19] ttps://x.com/2jisoko/status/1891596121820078270

[20] ttps://search.yahoo.co.jp/web/savepref?ei=UTF-8&pref_done=https%3A%2F%2Fsearch.yahoo.co.jp%2Frealtime%2Fsearch%3Fp%3D%25E8%25B5%25A4%25E3%2581%2584%25E3%2581%258D%25E3%2581%25A4%25E3%2581%25AD%26ei%3DUTF-8&rtsrch_img=1

[21] ttps://x.com/joymanjoyman/status/1590633588198113283

[22] ttps://shueisha.online/articles/-/253129

#赤いきつねCM炎上を契機とした法制度的対応の動向分析

Citations:

[1] ttps://www.corporate-legal.jp/news/6013

[2] ttps://www.soumu.go.jp/main_content/000981130.pdf

[3] ttps://news.yahoo.co.jp/expert/articles/cbd76fef3b99ae65557e10493afd396c19cd5e8e

[4] ttps://news.livedoor.com/article/detail/28188001/

[5] ttps://finance.yahoo.co.jp/news/detail/ac7596aa9c5fdd983a645bed70a63642effbc4a9

[6] ttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A3%E3%83%AB%E3%83%A1%E3%83%83%E3%82%BB%E3%83%BC%E3%82%B8

[7] ttps://toyokeizai.net/articles/-/859513?display=b

[8] ttps://coki.jp/article/news/46917/

[9] ttps://toyokeizai.net/articles/-/731031

[10] ttps://www.caa.go.jp/policies/policy/representation/meeting_materials/assets/representation_cms216_221006_02.pdf

[11] ttps://diamond.jp/list/feature/p-civilservant2024

[12] ttps://www.mipro.or.jp/Document/hti0re0000000vi2-att/pdf_publications_115_1103p.pdf

[13] ttps://note.com/advertising/n/n62fec38116cc

[14] ttps://toyokeizai.net/articles/-/115663

[15] ttps://toyokeizai.net/articles/-/706257

[16] ttps://toyokeizai.net/articles/-/847673

[17] ttps://toyokeizai.net/articles/-/284560?display=b

[18] ttps://toyokeizai.net/articles/-/633037

[19] ttps://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/d_syohi/shohi.htm

[20] ttps://note.com/m_takuya/n/n687b0d559044

[21] ttps://toyokeizai.net/articles/-/741042

[22] ttps://news.biglobe.ne.jp/economy/0221/prt_250221_2709893155.html

[23] ttps://www.risktaisaku.com/articles/-/100063

[24] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/be6fa9e15eb3b41706c7ddf32a75f9b540b9d603

[25] ttps://note.com/megamarsun/n/n393c1cd2a963

[26] ttps://finance.yahoo.co.jp/news/detail/d7e35e4d6fda4d5f1abc4cdb00c54fc5e9cb9f25

[27] ttps://diamond.jp/articles/-/359689

[28] ttps://www.nissin.com/jp/about/history/columns/1875

[29] ttps://www.risktaisaku.com/articles/-/100054

[30] ttps://coki.jp/article/column/47374/

[31] ttps://diamond.jp/articles/-/359836

[32] ttps://www.dentsu.co.jp/knowledge/ad_nenpyo.html

[33] ttps://www.excite.co.jp/news/article/Joshispa_1345764/

[34] ttps://news.livedoor.com/article/detail/28200079/

[35] ttps://diamond.jp/articles/-/195239

[36] ttps://www.jiaa.org/katudo/gdl/keisaikijun/

[37] ttps://diamond.jp/articles/-/359689?page=3

[38] ttps://news.yahoo.co.jp/pickup/6530095

[39] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/9d5995f5b75d24cc9abd677a8370151cfef6d6af

[40] ttps://news.biglobe.ne.jp/economy/0217/prt_250217_1740866668.html

[41] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/4da3dbd95e212a0aa6adefafe24ca756df7a2347

[42] ttps://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.itmedia.co.jp/news/articles/2502/19/news071.html

[43] ttps://www.iza.ne.jp/article/20250221-OIO2FRQSEZEVZIJNTW4ZIBZ5PM/

[44] ttps://news.livedoor.com/article/detail/28196062/

[45] ttps://toyokeizai.net/articles/-/218155

[46] ttps://www.city.inabe.mie.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/002/463/71-01-20.pdf

[47] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/9c4cbac087e8e5798e6fc386b4f6b7d5fcfa4731

[48] ttps://toyokeizai.net/articles/-/857193?display=b

[49] ttps://diamond.jp/articles/-/359671

[50] ttps://news.livedoor.com/topics/detail/28198614/

[51] ttps://www.iwate-np.co.jp/article/oricon/2369494

[52] ttps://toyokeizai.net/articles/-/854772?display=b

[53] ttps://www.soumu.go.jp/menu_hourei/s_houritsu.html

[54] ttps://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q13311248908

[55] ttps://news.yahoo.co.jp/pickup/6529966

[56] ttps://www.sankei.com/article/20250221-5QUZLINU2VJALN2RLTVDTSA7XU/

[57] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/ebbf096ddbe442d079c6e0104511a798fcc541e7

[58] ttps://www.chunichi.co.jp/article/571017

Permalink |記事への反応(0) | 02:24

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■anond:20250220124939

アドバイスは要らないって言っても聞いてくれないのはリアルなら気の毒だな

ネットなら、blogでコメント欄閉じればいいし、引用すら嫌なら、オフラインの日記に書けだけど

Permalink |記事への反応(0) | 12:53

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■anond:20250219201312

再放送

ブクマカが大幅にはてなの想定と外れてるだけで、はてなblog民と増田民はあんま変わらん

　

あと歴史捏造創造は良くないので書いておくと、エロゲネタとか技術ネタが投稿されていた頃の増田にも、

非モテに謎アイディンティを持ってるヤツ・あからさまにそういう層をターゲットにした『あっそう』みたいな投稿や

それに対する田舎の仲人サービスのオッサンオバサンのお寒いコメ・トラバはあったし、

婚活ガーもあったよ

　

ただここまで劣化したのは10年くらい時間をかけて徐々にじゃないかな？

5chまとめみたいなユーザー層をゆるしたせいじゃないかな？

元からTogetterみてーな民度のサービスなのに5chまとめも加えればそらこういう民度になるわな

いくらでも過去の増田見れるのでご覧になって

https://anond.hatelabo.jp/20200219

　　　　　　　　　　　　　↑ ここに好きな日付を入れると好きな日の増田が見れるやで　　

Permalink |記事への反応(1) | 20:22

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■anond:20250219020956

はてブの有用性を感じたことが一度もないし、

はてなblog（に限らずなんらかのblogで)記名で書きたいこと何もない

Permalink |記事への反応(0) | 02:11

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■anond:20250216020355

いや、それは別にいいんじゃないの。どのような目的を持つかは自由だし、

ラズパイで DeepSeekR1 で遊んでみた動画や記事やblogはたくさん上がってるよね。楽しそう

Running DeepSeekR1 Locallyon aRaspberry Pi - DEV Community

https://dev.to/jeremycmorgan/running-deepseek-r1-locally-on-a-raspberry-pi-1gh8

ただ、CPUのみでも画像生成できるみたいよってだけよ。時間かかるみたいだが

フワッとでも開発するアプリイメージがない場合は、画像生成や文章生成が目的、

それを商用AIでやらないのNSFWフラグ気にしてるのかな？って勝手に思っただけや

Permalink |記事への反応(1) | 02:17

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■AI生成記事

九州大学病院オブジェクト指向システム導入の記録

序章：革新的システムへの期待

1990年代半ば、九州大学病院（九大病院）は病院情報システムの全面刷新を計画していた。従来の断片化したシステムを統合し、最先端のオブジェクト指向技術を全面採用した次世代システムに生まれ変わらせるという大胆な構想である​

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。入札条件にも「純粋なオブジェクト指向技術で実現すること」を掲げ、業界内でも前例の少ない大規模プロジェクトに挑むことになった​

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。この計画に応札した日本IBMは、開発言語にSmalltalkを採用し、社内外からオブジェクト指向開発の専門家を総動員する。日本IBM自身のチームに加え、Smalltalkの豊富な経験を持つ多数のシステムインテグレータ各社が協力企業として参画し、一時期は約200名もの技術者が開発に従事する巨大プロジェクトとなった​

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。医療現場からは「21世紀を先取りするシステムになる」という期待の声が上がり、IBM側も「国内最高峰の病院に最新技術を投入できる」と意気込んでいた。誰もが、この試みに大きな希望を抱いていたのである。

1996年：プロジェクト始動と曖昧な要件定義

プロジェクトは1996年、本格的に動き始めた。九大病院の情報システム担当者たちは、院内各部門から新システムへの要望をヒアリングし、「新システムへの要望リスト」を作成して日本IBMに提示した。しかし、その内容は具体性に欠けていたと言われる。「実現したい業務の全体像がはっきりしていなかった」のだ。病院側は約1,400床を擁するマンモス病院ゆえ、部門ごとの意見をまとめ上げ全体方針を打ち出すことが難しく、提出された要件定義書は「中身はほとんどなかった」と関係者は振り返る。一方の日本IBMも、その不十分な要件定義を十分詰め直すことなく開発を進めようとし、この問題を放置してしまった。プロジェクト序盤から、実は大きな不安の種が芽生えていたのである。

それでも当初の計画は極めて野心的だった。フェーズごとに順次システムを稼働させる計画で、第1次カットオーバー（最初の稼働開始）は1997年1月と定められていた​

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。限られた時間の中、日本IBMと協力各社の開発チームはオブジェクト指向の新手法に挑みつつ、多数のサブシステムを並行開発するという難事業に取り組み始めた。しかし要件の曖昧さは各所で影響を及ぼす。開発メンバーの一人は後に「実際にはオブジェクト指向の入り口にさえたどり着けなかった」と語っており、肝心の新技術を活かす以前に基本事項の詰め直しに追われる状況だったという。

1997年初頭：見えてきた遅れとすれ違う思惑

年が明けて1997年になると、第1次稼働予定の目前になっても開発は難航していた。結局、日本IBMは1996年10月末になって九大病院側に「当初予定の1997年1月にはシステム稼働が間に合わない」と突然伝えることになる。これは病院側にとって青天の霹靂であった。代替策として「一部機能に範囲を絞れば1月稼働も可能」といった提案すら無く、一方的に延期が告げられたことに、病院担当者たちは強い不信感を抱いたという。プロジェクト・マネージャー同士の密なコミュニケーションも欠如しており、延期決定前から両者の意思疎通は十分でなかったようだ。これが最初の綻びとなった。第1次稼働時期は当初計画より9カ月遅れの1997年10月へと大幅に後退する​

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。

この延期表明を境に、現場は混乱に陥る。病院側は日本IBMだけに任せておけないとの思いから、一部の協力会社と直接組んで独自にプロトタイプ開発に乗り出すなど、プロジェクト体制は分裂気味になった。一方、日本IBM側の士気も下がり始める。ある協力会社メンバーは「これほど求心力のないプロジェクトも珍しい」と当時を振り返り、リーダーシップ不足だったIBMの姿勢に驚いている。複数の外部企業（延べ10社以上）が関与する巨大プロジェクトでありながら、日本IBMは1997年10月頃まで一貫して主導権を握れずにいた、と多くの関係者が指摘する。誰がハンドルを取っているのかわからないまま巨艦だけが突き進む――そんな不安定な状況であった。

事態を重く見た九大病院と日本IBMは、1997年2月から6月にかけて要件定義のやり直しに着手する。一度作成した要件定義書を更地に戻し、業務フローも含めてゼロから整理し直す作業だ。しかしこのリカバリーにも時間を要し、プロジェクトの遅延はさらに広がっていった。「ようやく問題点に光を当て始めたかに見えたが、時すでに遅し。気づけば頭上に厚い雲が垂れ込めていた」と語る関係者もいる​

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。プロジェクトは先の見えないトンネルに入り込み、関係者の心にも次第に不安が募っていった。

1997年春：一筋の光明 –オブジェクト指向データベースの導入

混迷を極めるプロジェクトに光が差し込んだのは、1997年春のことである。要件定義の立て直しと並行して、日本IBMはシステムの技術基盤を強化すべく重大な決断を下した。従来のリレーショナルDBではなく、米国GemStone Systems社のオブジェクト指向データベース（ODB）「GemStone」を採用する方針を固めたのだ​

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。GemStoneはSmalltalkとの相性が良いことで知られ、オブジェクト指向開発との親和性が高い製品である​

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。この採用決定に伴い、GemStone社から複数名のコンサルタントが来日しプロジェクトに参加。停滞していた開発体制の再整備が行われた​

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。経験豊富な専門家の助言により設計も見直され、チームはようやく開発の目処を掴み始めたのである​

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。

病院側もこの動きを歓迎した。長引く遅延に業を煮やしていたものの、最新のODB導入で性能や拡張性の課題が解決されるならばと期待を寄せた。協力各社の技術者たちも「ようやくトンネルの先に光が見えた」と胸をなでおろした​

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。現場には久々に前向きな空気が漂う。遅れを取り戻すべく、再結集した開発チームはスパートをかけた。システム全体のアーキテクチャをGemStone前提に再設計し、失われた時間を埋めるため懸命な努力が続けられる。巨大プロジェクトは今、再び軌道に乗ろうとしていたかに見えた。

1997年夏：GemStone契約交渉の決裂、暗雲の再来

しかし、その光は長くは続かなかった。1997年7月初旬、プロジェクトに再び試練が訪れる。日本IBMとGemStone社との契約交渉が突如決裂し、参画していたGemStone社コンサルタント陣が全員帰国してしまったのだ。肝心のGemStone製品も利用不能となり、頼みの綱を断たれた開発チームは一瞬にして暗闇に放り込まれた。まさに「悪夢のような出来事」であった。

7月20日になって、日本IBMはようやく協力各社を集め緊急説明会を開いた。日本IBM側の説明によれば、「GemStoneとの交渉決裂は企業（日本IBM）の根幹に関わる問題による」という。詳しい理由として、契約書の条項に**「システムのユーザー等が何らかの理由でGemStone社を訴えた場合、メイン・コントラクタである日本IBMが全ての法的対応を負わねばならない」といった内容が盛り込まれており、日本IBMはこの重い責任リスクを受け入れられなかったのだという。さらに料金面でも折り合わず、3カ月間におよぶコンサルタント8名の派遣とソフトライセンス料などに数億円近い費用**を要求されたことも判明した。法的リスクとコスト高騰――企業として譲れぬ一線を越える契約条件に、日本IBMは最終的に「ノー」を突きつけた形だ。だが、それは即ちプロジェクトの生命線を断つことを意味していた。

この報に接した開発現場は騒然となった。GemStoneを中核に据えて進めてきたアーキテクチャ設計を一から練り直す必要が生じたためである。ある協力会社の関係者は「この時点でプロジェクトの失敗を覚悟した」とまで語っている。大黒柱を失ったチームには動揺と失望が広がった。折しも夏本番を迎え、福岡の空は照りつける日差しに覆われていたが、プロジェクトには再び厚い雲が垂れ込め始めた。

1997年8～9月：代替案への賭けと懸命の設計変更

GemStone脱落という非常事態に対し、日本IBMと九大病院は必死のリカバリーを図る。1997年8月上旬、急遽代替のODB製品としてフランスA.D.B社の「Matisse」を採用する決断が下された。Matisseは国内では知名度の低いODBだが、日本でも過去にSmalltalkアプリケーションのデータベースに採用された実績があり、「何とか使えるめどは立つ」と判断されたのである。

しかし代替品とはいえGemStoneとMatisseでは機能に大きな違いがあった。GemStoneで可能だったサーバ側でのSmalltalk処理実行がMatisseではできず、セキュリティ機能も貧弱だったため、開発チームは不足分を自前で作り込む必要に迫られた。この結果、システム全体の設計をクライアント中心処理へ大幅に変更せざるを得なくなり、再び設計の手戻り作業が発生した。炎天下での再出発である。エンジニアたちは寝食を忘れ、懸命にコードを書き直した。

その甲斐あってか、1997年9月末の時点で第1次開発の主要部分を年内に実現できる見通しが立ったという。一度は暗転したプロジェクトにも、わずかながら光明が見えた。病院側も「何としても年内稼働を」という思いで支援を続ける。だが、このとき水面下では別の動きが進んでいたことを、現場の多くは知らなかった。

1997年10月：小さな後退、大きな決断

1997年10月9日、事態は最終局面を迎えた。この日開かれた会議で、日本IBMはSmalltalkによる開発断念と、マイクロソフト社のVisual Basic（VB）への全面的な方針転換を突如宣言したのである。晴天の霹靂とも言えるこの決断に、現場は凍りついた。幾多の苦難を乗り越えようやく目指してきた最先端技術での構築を諦め、当時広く普及していたVBという「オブジェクト指向ではない」開発ツールで作り直すというのだ。九大病院が当初求めた**「純粋なオブジェクト指向」**という条件にVBが合致するかは議論の分かれるところだが​

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、病院側ももはや背に腹は代えられない。最優先すべきはシステム稼働そのもの――この苦渋の転換を受け入れる以外になかった。

実はこの決断に至る伏線は存在した。日本IBMは1997年4月頃から密かにVB採用の可能性を九大病院に打診しており、さらに8月頃からは段階的にSmalltalk担当エンジニアを現場から引き上げ始めていたという。ある協力会社のメンバーは「裏ではVBによる開発をすでに進めていたようだ」と振り返っている。つまりGemStone交渉決裂後、表向きはMatisseによる巻き返しを図る一方で、日本IBM本体は別動隊でVB版システムの構築に乗り出していた可能性が高い。振り返れば、日本IBMにはSmalltalkに固執しない理由もあった。同社は翌98年2月の長野冬季オリンピック向けシステムをSmalltalkで構築しようとして失敗し、結局VBで作り直したという“前歴”もあったと伝えられる。アトランタ五輪（1996年）では自社Smalltalkツール（VisualAge）を投入したものの、国内の大型案件では苦戦が続いた経緯があった＊4。豊富な人材がいるVBなら「最後は人海戦術で何とかできる」という計算も働いたようだ。GemStoneとの契約不成立も、IBMにとっては結果的にSmalltalkを断念する良い口実になったのではないか――協力会社メンバーの一人はそんな憶測さえ口にする。

方針転換の発表とほぼ同時に、Smalltalkで開発を担っていた協力会社の大部分はプロジェクトから撤退することになった​

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。10月中旬には、多くの外部技術者が病院を後にしている。自ら招いた転換とはいえ、日本IBMにとっても苦渋の決断であった。投入したリソース・費用は莫大で、一からVBで開発し直すのは会社としても大きな後退だ。しかし背に腹は代えられない状況まで追い詰められていたことも事実であろう。IBMの現場責任者は病院側に深々と頭を下げ、「必ずや残された方法で間に合わせます」と約束したという。九大病院の担当者も沈痛な面持ちで頷き、「形はどうあれ、患者さんに影響を及ぼす前にシステムを動かしてほしい」と絞り出すように告げた。

以降、日本IBMは自社内のVB技術者や、自社が持つ病院向けオーダリングシステムのパッケージ製品＊5などを総動員してシステム構築を続行した​

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。データベースも、当初IBMが提案していながら見送っていた自社のリレーショナルDB「DB2」を採用する公算が高まった​

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。目標は「年度内（1998年3月まで）の第1次稼働」​

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。もはやオブジェクト指向の夢を追う余裕はない。現実的かつ確実に動く仕組みを、一刻も早く届ける――プロジェクトはその一点に向け再編成された。かつて200名近くいた開発陣は大幅に縮小され、構成メンバーも一変する。病院の看護師スケジュール管理など一部のサブシステムは、撤退しなかった協力会社が細々とSmalltalk開発を続けていたが、その姿はもはや主流から外れた存在となっていった​

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。ある古参の協力技術者は去り際に「全力を出して戦う前に、白旗を上げてしまったという感じがする」と寂しげに語ったという。こうして九大病院プロジェクトの第1フェーズ――オブジェクト指向技術による野心的挑戦のフェーズは幕を下ろしたのであった。

1997年末：現場への波紋と社会的注目

VBへの方針転換後、九大病院の現場には複雑な空気が流れていた。病院スタッフにとってシステム刷新は長らく待ち望んだ悲願だったが、その中身は当初聞いていた「最新技術の結晶」から一転して、従来型の技術で作られるものになってしまった。「結局、夢物語に終わったのか」という落胆の声も一部にはあった。しかし同時に、「多少古くてもいい、とにかく業務を改善する仕組みを早く動かしてほしい」という切実な声も強まっていた。目指すゴールは変われど、一日でも早く新システムを稼働させ、慢性的な業務負荷を軽減することが現場の切実な願いとなったのだ。プロジェクトチームは日夜作業を続け、簡易な操作研修なども始めながら、年明けまでの稼働に向け突き進んだ。

そんな中、1997年11月3日付の西日本新聞朝刊一面にこのプロジェクトに関する記事が掲載される。タイトルは「九大病院システム未完　巨額費用に批判」。内容は「九大病院はシステムが未完成にもかかわらず日本IBMに月額4,250万円を支払い続けており、税金の無駄遣いとの指摘が出ている」という衝撃的なものだった。同日、このニュースは地元RKB毎日放送（東京ではTBS）のテレビニュースでも報じられ、九大病院プロジェクトは社会問題として一気に世間の注目を浴びることとなった。院内では「患者そっちのけで何をしているのか」といった批判も耳に入るようになり、大学本部や所管官庁からの問い合わせも相次いだ。追い打ちをかけるように外部からの視線が厳しくなる中、病院とIBMはただひたすら開発を前に進めるしかなかった。

結末：プロジェクトの結末と残された教訓

1998年初頭、紆余曲折を経た九大病院の新システムは、当初の構想とは似ても似つかない形でようやく一部稼働に漕ぎつけた。日本IBMは多数のVBプログラマを投入して力技でシステムを完成させ、旧来システムの置き換えを順次進めていった。最終的に納入されたのはSmalltalkでもオブジェクト指向DBでもなく、Visual BasicとリレーショナルDBによるシステムだった。かくして九大病院の「純粋オブジェクト指向システム」への挑戦は事実上の敗北に終わった。現場の医師や職員は、当初期待された華々しい先端技術の恩恵を受けることはなかったが、ひとまず業務に支障のない情報システムが手に入ったことで安堵するより他なかった。プロジェクトは当初の理念を捨てて現実路線へ舵を切ることで、なんとか沈没だけは免れたと言えるだろう。

振り返れば、この失敗の背景には最新技術への挑戦ゆえの困難もあったが、それ以上に古典的とも言えるプロジェクト運営上のPermalink |記事への反応(0) | 21:29

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■ttps://www.publickey1.jp/blog/25/ai_1.html

対応すべく新たなスキルを身につけることが、この先生き残るために求められることなのでしょう。

やっぱり、先生は避けられないのか…😟

Permalink |記事への反応(0) | 08:06

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■https://anond.hatelabo.jp/20250210161229

　　　１６時５３分に、祝田Blog橋のところに停車し、北上し、一ツ橋エントランスから、池袋５号線にのり、板橋署で降りて、そのまま、志村に帰るのか、６０分で。

Permalink |記事への反応(0) | 16:14

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■

　　８時　　　　　　　　　　　　　９時５分　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　９時４５分

　　志村　→　板橋　→　王子　→　駒込　→　いわいだ　Blog　→　大手町　→　東京地検　→　護送口

　　　　１０時　　　検事調べ開始

　　　　１１時２４分現在　　　　　　　検事調べ中

Permalink |記事への反応(0) | 11:25

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■anond:20250209053203

元増田です。

deep researchを使うと必ず一回はリサーチの方針を固めるための質問を聞き返してくるので、「具体的には～」の手前で区切って2回に分けて投稿した。この聞き返してくる質問（具体的に調べることの例示）によって「ああそういうのを調べるのもいいね」ってヒントになったりするので、自分で直接使うと使い勝手もちょっと変わるかもしれない。

ちなみに

シェアしたページからは見れないけど、どういうふうに調べていってるのか推論過程が表示されている。ChatGPTの言語設定によってその言語も変わるものの、それが結果に影響するのかは不明瞭だ（使っている印象ではただの飾りっぽくも見える）。仮に影響するとしたら、少なくともdeep research用のモデル（OpenAIはこれ専用のモデルがあると述べている）だと日本語の拙さが若干漏れ出ているので、言語設定は英語のままでいいや…という気持ちになった。

1.日本語で指示（ChatGPTの言語設定:英語）:ChatGPT - アンチAI現象分析

2.日本語で指示（ChatGPTの言語設定:日本語）:ChatGPT - アンチAI多角的分析

3.英語で指示:ChatGPT - Anti-AI Resistance Analysis

1番目は言語設定が英語だったけど、日本語のソース多めだった

生成AIとアンチAI運動の多角的分析

ChatGPT

Piecingtogether a comprehensive analysison cancel culture against generativeAI or anti-AIresistance, covering social, economic, cultural, ethical, political,international, and historical perspectives.

Examining past and present anti-tech movements, suchas the Luddite movement and earlyinternetresistance, todrawparallels with current debateson generativeAI.

Tracing how companies resisteddigitalization,likenewspapers andNapster, and their strategic shifts. Consideringresistance to computing, including debatesonuniversal adoption and regulatory responses.

Searched forAI technologyimpacton unemployment

ChatGPT

I'm capturing insightsoninternationalAI'sworkplaceimpact andEU job concerns. Progressissteady, yet data comparison remains elusive.

Favicon

Readjbpress.ismedia.jp

ChatGPT

In theEU, a survey fromIE University shows 68%desire regulation to prevent job instability due to ChatGPT, up 18% from 2022.

Searched for technophobia and social anxiety examples

ChatGPT

I’m thinking about the implications of technologyon social anxiety. This topic involves gathering insights and unpacking the interplaybetween tech and psychologicalimpacts.

Searched for social anxiety about new technology

Searched for social anxiety and technology criticism

Favicon

Readrieti.go.jp

ChatGPT

Tracking public anxiety about job loss due to new tech. Comparing US andJapan, Americans are notablymore anxious, which might hinder tech adoption.

Searched for examples ofneo-Luddite movement

ChatGPT

I’m piecingtogether historical context withWikipedia, examining modernneo-Luddite movements inWiredJP andnews posts, and exploring cultural perspectives in Mainichinewsand ablog.

Favicon

Readja.wikipedia.org

以下略

2番目は言語設定が日本語だったけど、英語のソース多めだった

生成AIへの抵抗運動と社会・政治的影響の分析

ChatGPT

生成AIに対する抵抗運動とキャンセルカルチャーの関連を探りながら、社会、経済、文化、倫理、政治の各側面から現状を分析し、将来の技術と社会の共存を展望。

生成AIの影響範囲をさらに掘り下げるため、Ludditeの歴史的背景、デジタル技術の社会的動向、地域差異、そして未来の展望について詳細な分析を実施中。

社会、経済、文化、倫理、政治の視点から、生成AIに対する反発の要因を詳しく見ている。各国のアプローチも取り入れて、地域差異を掘り下げている。

生成AIの影響を社会、経済、文化、倫理、政治の観点から詳述し、各国のアプローチを線ずれしながら地域差異を明らかにしている。

Searched for Luddite movementhistory

ChatGPT

ラダイト運動や新ラダイト運動の文献が豊富だね。

Favicon

en.wikipedia.org を読み込みました

ChatGPT

主な内容に「ネオラダイト」が見当たらない。

Searched forNeo-Ludditeresistance to technology

ChatGPT

アトランティック誌の「新しいラディテスは引かない」とは、スマホなどを拒否する現代の若者について触れている。

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theatlantic.com を読み込みました

ChatGPT

このアトランティックの記事はモリー・クラベイブルの活動を扱っている。

Favicon

theatlantic.comからさらに読み込みました

ChatGPT

ラッダイト運動を現代の動きと結びつけ、AIやテクノロジーの影響を懸念する新たなラッダイトと同様の活動を示す。

Searched for protests againstautomationhistory

ChatGPT

ロボットが職を奪う未来、アカデミックな歴史と現代的な抗議のつながりを模索している。

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smithsonianmag.com を読み込みました

ChatGPT

工業資本主義の新ロジックが、技術革新の利益を所有者に集中させ、労働者との分配を阻んでいる。AIの生産性向上が収益を所有者に集中させ、労働者のリストラを招く可能性が示唆されている。

Searched forresistance to surveillancecapitalism

ChatGPT

ユーザーが「プライバシー活動デジタル権利運動」と検索している。進展を確認し、重要な点をリストアップする。

Searched fordigital privacy movementhistory

ChatGPT

個人情報保護運動やPRISMプログラムに対する抗議、GDPR導入から始まり、Cambridge Analyticaスキャンダルが引き起こした#DeleteFacebook運動、Mark Zuckerbergの証言など、幅広い活動がある。

Searched for techlash and privacy backlash

ChatGPT

ケンブリッジ・アナリティカの事件が2018年の技術の逆風の象徴であったことを確認している。公衆の怒りと規制需要が高まっているのが見て取れるね。

Searched for generativeAI protests and lawsuits

ChatGPT

現在進行中の生成AI反発の動きとして、抗議活動、市場介入が挙げられる。イタリアがChatGPTを一時的に禁止し、EUのAI法案が2024年に施行予定。芸術コミュニティの規制、ボイコット運動が見られる。

Searched for 2023 writers strikeAIagreement

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wired.com を読み込みました

ChatGPT

契約はAI使用制限や透明性を求め、創作者を保護している。これは職業の未来に対する警戒心を示している。

Searched forEUAIAct regulations 2023

ChatGPT

EUのAI規制案、米国の競争政策、中国の使用と規制の摩擦を分析している。

Searched forChina generativeAI regulation 2023

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reuters.com を読み込みました

ChatGPT

中国はAIの支援と制御をバランスよく進め、内容は社会主義の核心価値に合致しなければならないとしています。また、知的財産侵害を防ぎ、合法的なデータ源を使用する必要があります。2030年までに米国と競い、規制の先を進むためのガイドラインを設けています。

Searched forAIimpacton developing countries

以下略

Permalink |記事への反応(0) | 06:37

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■[稀ドメインはてブ]2025年1月滅多にホットエントリを出さないドメインからのホットエントリ

ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30

Permalink |記事への反応(0) | 02:10

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■anond:20250205212716

クラウドGPUは割と好調みたいよ。さくらでもGPUクラウドサービスが大幅成長を牽引してる模様

2025年3月期 第3四半期　決算説明資料

https://www.sakura.ad.jp/corporate/wp-content/uploads/2025/01/250131-ir_2.pdf

経済安全保障推進法に基づくクラウドプログラムの安定供給確保に係る供給確保計画の認定等について｜経済産業省

https://www.meti.go.jp/press/2024/04/20240419002/20240419002.html　　←さくら、GMO、KDDIなど７社

特別な事情がなきゃクラウドGPUでいいと思うよ。どうしてもローカルで構築したかったら、

はてなblog に自宅用に鯖買ってマルチGPU構成している人がいるので検索してみたらええんやないかな

ちなみに、個人でちょっと遊ぶだけなら、鯖では無い通常のPCのGPU1台（4000番台、3000番台)で特に問題無いと思うよ

ガチ目にやりたくなったら、学習ならColabやクラウドGPUを使う、 それ以外の目的なら商用AIのAPI利用検討するとかで

ええと思うで

ずっと昔からAIで遊んでいる詳しそうな増田たちもいるけど、なぜかどの増田もこの手の話題はフォローせんのよね

たぶん面倒なんだろうね、ITネタに変な絡み方する子おるからなぁ

Permalink |記事への反応(1) | 00:04

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■anond:20250116090053

権限が集中してなくて分散してればblogじゃなくてもいいんじゃね？

だからBlueskyやMastodonでいいじゃん

本当に独自サーバーしか信用できないなら独自のBlueskyやMastodonのサーバーを運用すればいい

Permalink |記事への反応(0) | 16:52

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■anond:20250112205702

自称ソフトウェア開発者の中には、特にSIer（システムインテグレーター）に従事している人々が多く、自社開発の概念を理解できていない場合があります。彼らは「案件！案件！」と叫び、受託開発に固執する傾向があります。これは、彼らがクライアントからの依頼に基づいてシステムを開発する受託型ビジネスモデルに慣れているためです[1][6]。

受託開発と自社開発の違い

• 受託開発: 他社からの要望を受けてシステムを構築し、納期までに納品します。このモデルでは、顧客のニーズに応じたソリューションを提供することが重視されます[2][6]。
• 自社開発: 自社のビジネスニーズに基づいてサービスを開発し、ユーザーへの提供を行います。市場のニーズを捉えたアイデア出しからリリース後のブラッシュアップまで、より柔軟なアプローチが可能です[2][6]。

SIerタイプの問題点

SIerタイプのエンジニアは、多くの場合、受託開発での経験が豊富であることから「経験豊富なプログラマー」と見なされます。しかし、彼らは継続的な運用や保守についての知識が不足していることが多いです。これは、受託開発では納品後に自主的な改修を行うことが少ないためです[3][4][7]。

収入と求人について

一般的に、「案件」という言葉が求人情報に含まれている場合、それは低収入である可能性が高いとされています。これは、受託型ビジネスモデルが多くの場合、コスト削減を重視するためです[4][6]。

このように、自称ソフトウェア開発者の中には、特定のビジネスモデルに偏った考え方を持つ人々が多く、その結果として業界全体の理解や進化に影響を与えていると言えます。

Citations:

[1] ttps://business.ntt-east.co.jp/content/cloudsolution/column-426.html

[2] ttps://paiza.hatenablog.com/entry/2019/06/07/%E5%8F%97%E8%A8%97%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%A8%E8%87%AA%E7%A4%BE%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%80%81%E4%B8%A1%E6%96%B9%E7%B5%8C%E9%A8%93%E3%81%97%E3%81%A6%E5%88%86%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%9F%E8%87%AA%E7%A4%BE

[3] ttps://products.sint.co.jp/ober/blog/operation-maintenance

[4] ttps://zenn.dev/sta/articles/2024-08-10-sat-what_is_si

[5] ttps://mid-works.com/columns/engineer/system/1139597

[6] ttps://ic-solution.jp/blog/development-difference

[7] ttps://librus.co.jp/it_career/new/tech-explain/1192

[8] ttps://qiita.com/Sicut_study/items/56b9933ca4a780f89fba

[9] ttps://www.geekly.co.jp/column/cat-technology/1908_008/

[10 ttps://gizumo-inc.jp/media/maintenance-operation/

[11] ttps://www.youtube.com/watch?v=iy4nnAI9og4

[12] ttps://nabutan.com/system-development-maintenance-operation/

[13] ttps://www.softbanktech.co.jp/corp/hr/recruit/articles/134/

Permalink |記事への反応(0) | 21:00

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