面白い。現場に分け入って生データを見てデータを腑分けする作業が当面のIT技術者の仕事になる
事実、マジでただの用語の焼き直し感しかないんだよなー。目まぐるしく新語っぽいのが散見されるからコンサル一族がハイエナのように集ってるけど、前見たやつと同じやねんけど、を繰り返していて、仕事なくならない
AIの精度の問題じゃなくて単に用語の定義が決まってない社内政治の問題なのほんとあるあるだな
AIでPG/SEは要らなくなるとか言ってる人達はこの辺の問題(人間の指示はAIを正しく動作させるには曖昧過ぎる)が見えてない。
面白い話。セマンティックレイヤー。/概念としては循環に入ってる気はする。
DBからデータを取り出す際の条件の定義が違った、だけのことをよくこれだけ長くできるものだ。AI 100%の文章すぎて長いだけでなく個人的には読みづらい。
PGであればこのあたりの問題って感覚的にわかるからやっぱコード書ける人間は必要だと思うんだよな
こんな雑な使い方してんの? まずAIに うちの部署のアクティブ顧客数を出したいんだけども、何決めなきゃいけないかな？とか質問すればいいんじゃないの？
法令も、役所が出す要綱も、言葉の定義を最初に置きますし。
ブレさせたくないところはn8n使うといいよ。世界では当たり前に使われてるのに日本だと一部しか使われてない。
AIの回答精度を上げる話かと思ったら、その前段にある「そもそも言葉の意味を定義できているか」という話だった。AI時代のデータ整備は、実は組織の曖昧さをあぶり出す作業なのかもしれない。
「オントロジー」の再ブームでIBM のWatson 思い出した。 https://william0105.hatenablog.com/entry/2019/06/02/%E7%AC%AC5%E5%9B%9E_IBM_Watson%E3%81%A8%E3%82%AA%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%81%AE%E9%96%A2%E4%BF%82 第５回 IBM Watsonとオントロジの関係
部署や業界を跨ぐと、同じ言葉でも専門用語になってたりで意味が全く違ったりするから、すり合わせって大事だよな。
実際、毎週のようにクライアントが異口同音なこれ貼ってくる。へいへい、いつも通り解決しますだ。
僕は、ユビキタス言語ちゃん！
要件を聞き出して矛盾や過不足なく整理する。あとはAIがやる。つまり要求工学の話だな／最初はポジショントークかと思ったが言ってることは正しい。今をときめくパランティアの背景
あいまいだとAIが間違えるという話ですけど、実は人間も間違えるというのは覚えておくべきですね。補完できると書かれていますが、せいぜい「補完できることもある」くらいが正確です
カラム✖️定義✖️部署って感じかパターン数は。とんでもないな。簡単なクエリは人力でやらせたほうが相互理解深まってコスト面で良さそうな気もする。会社規模によるだろうけど。
XMLスキーマ再びってやつだな。HTMLやJSONが流行しているのを見てもスキーマ派が勝ったことがないが、生成AIで再び脚光を浴びた。そして歴史は繰り返す気がする。いい加減な人間が見る以上、スキーマは勝てない
AI口調が気になりすぎる。「扱うのはその手前」「置いています」とか。内容も陳腐で、結局オントロジーって名寄せとしてみんなやってたことに名前付けてDDDと混ぜただけなんだよね。AI以前から問題としてあったよ。
翻訳かと思うような酷い文章だな
なんでここらへんを「オントロジー」って呼んでるの？（まぁAIに聞いてみよか……トム・グローバーって人が使い出したと。あーそういえばなんかオントロジー工学とかいう単語見ましたはあの時期
20年前に言葉の正確な定義をしようと思い授業を取り超期待外れだったけど、恣意的超離散的な貧しいそれより無限に豊かなLLМという、人の言語世界の正確なそれを持つモノを使って改めてオントロジーやってるんですね
「AIの結果を鵜呑みにしている会社」の話をしているだけ。そんな馬鹿な会社はないだろう。
今のAIでも既にコンテキスト汲んでこの辺曖昧だけどどうなん？て聞いてくると思うけど。未来のAIなら況や
AIがもっと賢くなっていい感じに会社の全データ漁って意味付けも整理してくれるようにならんかな(投げやり
参照できるデータが違うならそりゃ結果が違うしAI以前の話でしょとなって読むのをやめた
なんか変な言葉遣い多すぎてイヤ。特にartifactは最悪。こっちはその言葉はネガティブな意識が強すぎて敏感に反応しちゃうんだよ。(ontologyは由来経緯を理解したら少なくとももとはうまい使い方だったとも思えてきた)
全く意味わかってなくて笑った。業務上同じデータでも意味が違うっていうレイヤーでセマンティックなデータがぁーって話とも違う。 ＞DBからデータを取り出す際の条件の定義が違った、だけのこと
セマンティックなデータにしましょうとか、自己説明的なデータにしましょうとか。もう何周目の議論なんだろう。最直近だとビックデータ分析ブームでデータ基盤を作ろうという話。昔だとHTMLとか。
オントロジー!! お前、生きていたのか...! 粒度の話はマジ同意。やり過ぎればやり過ぎるほどあらゆる物事が重くなる(処理もそうだし、しばらく放置した時の思い出し、引き継ぎも困難...
部署内部限定『ベテラン補助AI』でいいよ！！属人化したノウハウ·対応履歴·QAを「部署AI」に蓄積⇒『①判断は人·対応も人·AIは表に出さない②AIは補助·裏方』。違ってもいいのよ、まずこれで今すぐ実装して欲しいのです
オントロジーとグラフDBの違い、あまりよくわかっていなかったが整理できた。有用。
オントロジーというのは共通認識のことでそこが違うが為にAIの動きが変わる。要は人間における認識の相違。事例ではデータクレンジング不足が挙げられている
オンドゥル？
最初のAIへの指示、「先月の～」と指示しているのに「 >= '2026-07-01'」って今月も入ってるので両部署とも誤った数字が出ると思う。終了日の指定はしないんか？
アレやっといてみたいなプロンプトで何もかも出来ると思ってる人いるのかな、怖いんだけど
今をときめくって？パランティアは女子小学生150人爆殺したり https://x.gd/UWdTO 、弱小国の人間を殺して大儲けしてる会社で、唾棄すべき連中と思うが／これもAIが書き、人間の仕事は頼んだり謝ったり人のお守りになりそう
部署で数字が違うなんてボク困っちゃうにゃ。みんなで仲良く揃えるにゃ！
トントロ美味しいからね
カーゴカルトプログラミングを再発明されつつある。
重要な話。サイロ状態のデータを放置している企業は多いのに、AIを入れたから何でもできると思わないように。一番コストも時間もかかるところ。パッケージを導入してもそれまでのデータはどう移行されるんですか
会社の中で「そのデータが何を意味するのか」を、AIが参照可能な形にする必要がある。
各部署に慣れ親しんでいくAIかわいい、そのうち営業と制作でケンカするようになる「結論からいいますね、」。議論とDCは過熱し周囲は干上がる。そうなる前に人間が運動し汗をかくやっぱ暑熱順化って大事だわ
客先に随意契約で入って現状調査と要件定義するSESのSIerみたいだなと前から思ってるけどどうなんかね
とは言え、同じAIに同じ音声データの文字起こしをさせると、全く同じにはならない事をどう説明するのだろうか。
どっちが正しいってなると一次情報に近い方がより疎結合
「同じ会社が別のIDで管理されている」って、それ会社マスターとか無いんかい、AI以前の問題だろって突っ込まざるを得ない。後はお察し。
DDDで境界付けられたコンテキストで意図的に疎結合にした部分が、データレイヤーだとずれてしまう可能性があるという話。直感UIDは何度も失敗してるのでコンテキストは分けてドメイン間でマッピングしたほうが筋いい
チャッピー構文だらけだ！
まあ、文脈に依存するような質問文、出力を確認せずに使う気はしないけどなあ。/確認したり修正したりするような過程が入るような開発は保守・修正が大変そうだけど。
そういうクソ怠くてクソ面白くない仕事は引き続き人間がやるから大丈夫だよ
アクティブ顧客とは何かも定義せずにAIをこんなプリミティブなことに使うのも間違いな気がする。いくら電力があっても足りないだろ。
流石に雑に読みすぎてた。内容はちゃんとしてそう
高級AIなら定義を聞いてくるのでは？
AIに同じ質問をしたら、部署ごとに違う数字が返ってきた ― いま「オントロジー」と呼ばれているもの ― - Qiita
面白い。現場に分け入って生データを見てデータを腑分けする作業が当面のIT技術者の仕事になる
事実、マジでただの用語の焼き直し感しかないんだよなー。目まぐるしく新語っぽいのが散見されるからコンサル一族がハイエナのように集ってるけど、前見たやつと同じやねんけど、を繰り返していて、仕事なくならない
AIの精度の問題じゃなくて単に用語の定義が決まってない社内政治の問題なのほんとあるあるだな
AIでPG/SEは要らなくなるとか言ってる人達はこの辺の問題(人間の指示はAIを正しく動作させるには曖昧過ぎる)が見えてない。
面白い話。セマンティックレイヤー。/概念としては循環に入ってる気はする。
DBからデータを取り出す際の条件の定義が違った、だけのことをよくこれだけ長くできるものだ。AI 100%の文章すぎて長いだけでなく個人的には読みづらい。
PGであればこのあたりの問題って感覚的にわかるからやっぱコード書ける人間は必要だと思うんだよな
こんな雑な使い方してんの? まずAIに うちの部署のアクティブ顧客数を出したいんだけども、何決めなきゃいけないかな？とか質問すればいいんじゃないの？
法令も、役所が出す要綱も、言葉の定義を最初に置きますし。
ブレさせたくないところはn8n使うといいよ。世界では当たり前に使われてるのに日本だと一部しか使われてない。
AIの回答精度を上げる話かと思ったら、その前段にある「そもそも言葉の意味を定義できているか」という話だった。AI時代のデータ整備は、実は組織の曖昧さをあぶり出す作業なのかもしれない。
「オントロジー」の再ブームでIBM のWatson 思い出した。 https://william0105.hatenablog.com/entry/2019/06/02/%E7%AC%AC5%E5%9B%9E_IBM_Watson%E3%81%A8%E3%82%AA%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%81%AE%E9%96%A2%E4%BF%82 第５回 IBM Watsonとオントロジの関係
部署や業界を跨ぐと、同じ言葉でも専門用語になってたりで意味が全く違ったりするから、すり合わせって大事だよな。
実際、毎週のようにクライアントが異口同音なこれ貼ってくる。へいへい、いつも通り解決しますだ。
僕は、ユビキタス言語ちゃん！
要件を聞き出して矛盾や過不足なく整理する。あとはAIがやる。つまり要求工学の話だな／最初はポジショントークかと思ったが言ってることは正しい。今をときめくパランティアの背景
あいまいだとAIが間違えるという話ですけど、実は人間も間違えるというのは覚えておくべきですね。補完できると書かれていますが、せいぜい「補完できることもある」くらいが正確です
カラム✖️定義✖️部署って感じかパターン数は。とんでもないな。簡単なクエリは人力でやらせたほうが相互理解深まってコスト面で良さそうな気もする。会社規模によるだろうけど。
XMLスキーマ再びってやつだな。HTMLやJSONが流行しているのを見てもスキーマ派が勝ったことがないが、生成AIで再び脚光を浴びた。そして歴史は繰り返す気がする。いい加減な人間が見る以上、スキーマは勝てない
AI口調が気になりすぎる。「扱うのはその手前」「置いています」とか。内容も陳腐で、結局オントロジーって名寄せとしてみんなやってたことに名前付けてDDDと混ぜただけなんだよね。AI以前から問題としてあったよ。
翻訳かと思うような酷い文章だな
なんでここらへんを「オントロジー」って呼んでるの？（まぁAIに聞いてみよか……トム・グローバーって人が使い出したと。あーそういえばなんかオントロジー工学とかいう単語見ましたはあの時期
20年前に言葉の正確な定義をしようと思い授業を取り超期待外れだったけど、恣意的超離散的な貧しいそれより無限に豊かなLLМという、人の言語世界の正確なそれを持つモノを使って改めてオントロジーやってるんですね
「AIの結果を鵜呑みにしている会社」の話をしているだけ。そんな馬鹿な会社はないだろう。
今のAIでも既にコンテキスト汲んでこの辺曖昧だけどどうなん？て聞いてくると思うけど。未来のAIなら況や
AIがもっと賢くなっていい感じに会社の全データ漁って意味付けも整理してくれるようにならんかな(投げやり
参照できるデータが違うならそりゃ結果が違うしAI以前の話でしょとなって読むのをやめた
なんか変な言葉遣い多すぎてイヤ。特にartifactは最悪。こっちはその言葉はネガティブな意識が強すぎて敏感に反応しちゃうんだよ。(ontologyは由来経緯を理解したら少なくとももとはうまい使い方だったとも思えてきた)
全く意味わかってなくて笑った。業務上同じデータでも意味が違うっていうレイヤーでセマンティックなデータがぁーって話とも違う。 ＞DBからデータを取り出す際の条件の定義が違った、だけのこと
セマンティックなデータにしましょうとか、自己説明的なデータにしましょうとか。もう何周目の議論なんだろう。最直近だとビックデータ分析ブームでデータ基盤を作ろうという話。昔だとHTMLとか。
オントロジー!! お前、生きていたのか...! 粒度の話はマジ同意。やり過ぎればやり過ぎるほどあらゆる物事が重くなる(処理もそうだし、しばらく放置した時の思い出し、引き継ぎも困難...
部署内部限定『ベテラン補助AI』でいいよ！！属人化したノウハウ·対応履歴·QAを「部署AI」に蓄積⇒『①判断は人·対応も人·AIは表に出さない②AIは補助·裏方』。違ってもいいのよ、まずこれで今すぐ実装して欲しいのです
オントロジーとグラフDBの違い、あまりよくわかっていなかったが整理できた。有用。
オントロジーというのは共通認識のことでそこが違うが為にAIの動きが変わる。要は人間における認識の相違。事例ではデータクレンジング不足が挙げられている
オンドゥル？
最初のAIへの指示、「先月の～」と指示しているのに「 >= '2026-07-01'」って今月も入ってるので両部署とも誤った数字が出ると思う。終了日の指定はしないんか？
アレやっといてみたいなプロンプトで何もかも出来ると思ってる人いるのかな、怖いんだけど
今をときめくって？パランティアは女子小学生150人爆殺したり https://x.gd/UWdTO 、弱小国の人間を殺して大儲けしてる会社で、唾棄すべき連中と思うが／これもAIが書き、人間の仕事は頼んだり謝ったり人のお守りになりそう
部署で数字が違うなんてボク困っちゃうにゃ。みんなで仲良く揃えるにゃ！
トントロ美味しいからね
カーゴカルトプログラミングを再発明されつつある。
重要な話。サイロ状態のデータを放置している企業は多いのに、AIを入れたから何でもできると思わないように。一番コストも時間もかかるところ。パッケージを導入してもそれまでのデータはどう移行されるんですか
会社の中で「そのデータが何を意味するのか」を、AIが参照可能な形にする必要がある。
各部署に慣れ親しんでいくAIかわいい、そのうち営業と制作でケンカするようになる「結論からいいますね、」。議論とDCは過熱し周囲は干上がる。そうなる前に人間が運動し汗をかくやっぱ暑熱順化って大事だわ
客先に随意契約で入って現状調査と要件定義するSESのSIerみたいだなと前から思ってるけどどうなんかね
とは言え、同じAIに同じ音声データの文字起こしをさせると、全く同じにはならない事をどう説明するのだろうか。
どっちが正しいってなると一次情報に近い方がより疎結合
「同じ会社が別のIDで管理されている」って、それ会社マスターとか無いんかい、AI以前の問題だろって突っ込まざるを得ない。後はお察し。
DDDで境界付けられたコンテキストで意図的に疎結合にした部分が、データレイヤーだとずれてしまう可能性があるという話。直感UIDは何度も失敗してるのでコンテキストは分けてドメイン間でマッピングしたほうが筋いい
チャッピー構文だらけだ！
まあ、文脈に依存するような質問文、出力を確認せずに使う気はしないけどなあ。/確認したり修正したりするような過程が入るような開発は保守・修正が大変そうだけど。
そういうクソ怠くてクソ面白くない仕事は引き続き人間がやるから大丈夫だよ
アクティブ顧客とは何かも定義せずにAIをこんなプリミティブなことに使うのも間違いな気がする。いくら電力があっても足りないだろ。
流石に雑に読みすぎてた。内容はちゃんとしてそう
高級AIなら定義を聞いてくるのでは？