この30年近く、欧米の一部の論者やメディア言説において、日本はしばしば「反面教師」として扱われてきました。停滞と衰退を語る際の象徴的な存在として、日本が引き合いに出されてきたのです。巨額の債務、終わらないデフレ、そして何より、出生数が大きく落ち込んだ国。「限界集落」や「大人用おむつの売上がベビー用を上回った」といった刺激的な見出しが繰り返される中で、日本はやがて緩やかで静かな衰退へ向かう──そんな物語が、長らく語られてきました。 しかしこの物語は、単に一面的というだけではありません。21世紀という時代そのものを読み違えています。この議論が前提にしているのは、人口規模こそが成長の原動力だと考える、20世紀型の経済モデルです。そこでは、自動化やAI、そして寿命そのものを延ばす技術がもたらす地殻変動が、ほとんど考慮されていません。 日本は衰退に向かっているのではなく、変化の最中にあるのです。欧米

ホーム資料Japan Dashboard（ジャパン・ダッシュボード）の一覧経済・財政・人口と暮らし（市区町村ごと）に関するダッシュボードとデータカタログ 経済・財政・人口と暮らし（市区町村ごと）に関するダッシュボードとデータカタログ 内閣府は、関係府省庁の連携体制のもと、経済・財政・人口と暮らしに関係する指標を収集しています。2016年より、整備した各種データを見える化し、さらに詳細な分析・検証等に活用できるようにするため、データをダウンロードできる「経済・財政と暮らしの指標「見える化」データベース（内閣府） 」を運営しています。 データに基づく政策立案をさらに推進するため、内閣府とデジタル庁は協力し、新しく「経済・財政・人口と暮らし（市区町村ごと）に関するダッシュボードとデータカタログ」を整備しました。「見える化」データベースの利用者の要望に基づき、リニューアル方針を定め、操作性・検索性

この記事は GMOインターネットグループ Advent Calendar 2025 5日目の記事です。 こんにちは！ GMOインターネット株式会社の杉浦巧です。 今回は最近触って感動したmarimoに関して紹介します！ はじめに Python で分析や可視化をするとき、セルごとに実行できる Notebook 形式は本当に便利ですよね。 みなさんは普段、どの Notebook を使っていますか？ 多くの方は Jupyter や Google Colab を使っているのではないでしょうか。 そんな中、最近 “次世代ノートブック” と呼ばれる marimo を触ってみたところ、あまりにも快適で驚きました。 「え、もう Jupyter に戻れない…」と本気で感じるレベルです。 marimoとは何か？ marimo は オープンソースの Python ノートブック で、 従来のノートブックが抱えてい

ホーム資料Japan Dashboard（ジャパン・ダッシュボード）の一覧 Japan Dashboard（ジャパン・ダッシュボード）の一覧 デジタル庁は、日本のデジタル社会実現の司令塔として、政府内でデータと根拠に基づいた政策判断・効果の可視化の推進を先導する役割を担っています。その一環として、日本政府の公的統計データを「Japan Dashboard（ジャパン・ダッシュボード）」として公開します。これは、デジタル庁のデータに基づいたオープンな政策立案・実施を目指す取組みの一部です。 お知らせ2025年12月19日 経済・財政・人口と暮らしに関する統計の市区町村データを公開しました経済・財政・人口と暮らしに関する統計内閣府は、関係府省庁の連携体制のもと、経済・財政・人口と暮らしに関係する指標を収集しています。デジタル庁は内閣府と協力し、データを可視化しています。

生成 AI を検索体験に組み込みたい──そう考えたとき、RAGをゼロから実装するのは意外と骨が折れます。 埋め込みモデルの選定や大量ドキュメントのベクトル化バッチ、スケーリングするベクトル DB の運用、生成モデルへ渡すコンテキストの最適化など、工程が多岐にわたり運用負荷も高くなるためです。 Google Cloud が提供する Vertex AI Search を使えば、データの取り込みからインデックス生成、質問応答までをフルマネージドで任せられるため、開発者はフロントエンド設計やドメイン知識の整理に集中できます。 この記事では実際に触ってみて感じた便利さを軸に Vertex AI Search について語っていきます。 Vertex AI Search とは？ Vertex AI Search は、Google Cloud が提供する構造化／非構造化データを横断して検索・要約・質問応答

国土交通省道路局では、道路を「安全(Safe)」に「賢く(Smart)」使い、「持続可能(Sustainable)」なものにする、3つのSの実現のために、道路のシステム、すなわち「管理」「利用状況の把握」「調査・計画」「整備・機能強化」そして「利活用の促進」というサイクル全体について、DX（デジタルトランスフォーメーション）の取組を総称して「xROAD(クロスロード)」と名付け推進しています。 この中で、AIやICT等の新技術の導入による維持管理作業や調査の省力化・高度化、行政手続きのデジタル化、ETCの利用促進等による道路利用者の利便性の向上などに取り組んでいます。 そうしたxROADの一環として、各道路管理者や各部門でバラバラに管理され、データの様式等の統一ルールも整備されていなかった道路に関する様々なデータを円滑に利活用するため、データ連携の基盤として道路データプラットフォーム（道路

⚠️注意今回公開するのはLoRAを用いて作成したLLaMAの日本語化Adapterでありモデル自体ではありません。 LoRAをマージするベースのLLaMAは商用不可であり、今回公開するAdapterで日本語化したモデルも商用利用はできません。 OpneAIの利用規約で、OpenAIサービス、ChatGPTの出力結果を競合モデル開発用途に利用することはできません コンテンツ生成者はできません。 詳細は記事後半で述べていますが利用規約が適用されるのはコンテンツ生成者までです。 概要2022年の11月末にOpenAIからChatGPTが発表されてから、それに追随するようにGoogleからBard、MetaからLLaMAなど大規模言語モデル（LLM）が発表されました。さらにLLaMA 7Bを「text-davinci-003」を用いて「Self-Instruct」で作成された52Kのデータセット（

操作方法 ドラッグ/上下左右矢印キー: 移動 マウスホイール/+-キー: ズーム 右マウス/Ctrl + ドラッグ: 方角/傾き 2本指ピンチ: 方角/ズーム 2本指ドラッグ: 傾き Shift + 左右矢印キー: 方角 Shift + 上下矢印キー: 傾き このデータビジュアライゼーションは 草薙 昭彦 により作成されました。本アプリケーションが利用する地震データは、気象庁の 地震情報 および 地震月報(カタログ編) において提供されるものです。 ソースコードは GitHub リポジトリ にて公開されています。

2022年8月に一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」を二次元イラスト490万枚以上のデータセットでチューニングした画像生成AIが「Waifu-Diffusion」です。このWaifu-DiffusionをローカルのWindows環境で実行するために、実際にモデルデータをダウンロードして導入してみました。 GitHub - harubaru/waifu-diffusion: stable diffusion finetuned on danbooru https://github.com/harubaru/waifu-diffusion ◆Waifu Diffusionでの生成例 実際に、プロンプト・Sampling Steps・Sampling method・CFG Scale・シード値をまったく同じに設定して、Stable Diffusion(左)とWaifu-

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明

A lot happened in 2021. So much in fact that the survey was pushed back all the way to 2022! Between a slew of faster build tools and a new crop of back-end frameworks, the JavaScript world kept evolving. And we did our best to keep up, giving this survey a couple new power-ups (read more about what's new) such as new question types, the ability to cross-reference two datapoints (such as yearly sa

本稿は MSW（Mock Service Worker）エコシステムのうちの一つ mswjs/data を試してみた記事です。記事中のサンプルコードは以下で公開しています。 mswjs/data とは 仮想 DB をブラウザ（インメモリ）に展開する、データモデリング・リレーションライブラリです。MSW 単体ではハードコードされたフィクスチャのみの定義となりますが、mswjs/data を併用することで、データ駆動型 API モックを作成することが可能になります。使い始めは簡単で、以下の様にスキーマを定義しfactory関数で DB インスタンスを生成します。 import { factory, primaryKey } from '@mswjs/data' const db = factory({ user: { id: primaryKey(String), firstName: Str

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

ピックアップチャート！ 国内向け物価指数の推移 輸入物価指数の推移 企業向けサービス価格指数の推移 消費者物価指数の推移 年次更新グラフ Annual Update! 2026/01/19 全国都道府県や市区町村等の要介護(要支援)者数予測(2025年～2050年 2025/12/12/h6> 全国都道府県の県民経済計算(2022年度版) 2025/11/14 小学5年生と中学2年生の体力運動能力 ～全国各都道府県の全国と比較した地域の特徴(2024年)～ 2025/11/07 日本人の体力・運動能力(2024年) 2025/08/15 全国都道府県と市区町村の人口・高齢化率・人口ピラミッド・就業者の産業構成・世帯数・出生数 2025/05/16 全国都道府県と市区町村の住民1人当たり個人所得(2023年度) 2025/04/09 都道府県及び市区町村別の製造業の動向(工業統計 地域別統計

こんにちは。なんの因果かNTTコミュニケーションズのエバンジェリストをやっている西塚です。 この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2021 22日目の記事です。 5分でわかる「Trino」 「Trino」は、異なるデータソースに対しても高速でインタラクティブに分析ができる高性能分散SQLエンジンです。 以下の特徴を持っており、ビッグデータ分析を支える重要なOSS(オープンソースソフトウェア)の1つです。 SQL-on-Anything: Hadoopだけでなく従来のRDBMS(リレーショナルデータベース)やNoSQLまで、標準SQL(ANSI SQL)に準拠したアクセスをワンストップに提供 並列処理でビッグデータに対して容易にスケールアップ しかも高速(hiveの数十倍) Netflix, LinkedIn, Salesforce, Shopif

2021/11/24 「イミュータブルでゆこう」イベントの資料です。 データをリソースとイベントに場合分けして考えようという至極単純な話を1時間ほどしました。

goversion: 1.17.1 goos: darwin goarch: amd64 cpu: Intel(R) Core(TM) i9-9880H CPU @ 2.30GHz BenchmarkEncoder_Generic_Sonic-16 32393 ns/op 402.40 MB/s 11965 B/op 4 allocs/op BenchmarkEncoder_Generic_Sonic_Fast-16 21668 ns/op 601.57 MB/s 10940 B/op 4 allocs/op BenchmarkEncoder_Generic_JsonIter-16 42168 ns/op 309.12 MB/s 14345 B/op 115 allocs/op BenchmarkEncoder_Generic_GoJson-16 65189 ns/op 199.96 MB

はじめに Modern Data Stack ? Modern Data Stack の特徴やメリット、関連するトレンド データインフラのクラウドサービス化 / Data infrastructure as a service データ連携サービスの発展 ELT! ELT! ELT! Reverse ETL テンプレート化された SQL and YAML などによるデータの管理 セマンティックレイヤーの凋落と Headless BI 計算フレームワーク (Computation Frameworks) 分析プロセスの民主化、データガバナンスとデータメッシュの試み プロダクト組み込み用データサービス リアルタイム Analytics Engineer の登場 各社ファウンダーが考える Modern Data Stack さいごに Further Readings はじめに Modern Dat

OpenTelemetry-Native Logs, Metrics and Traces in a single paneSigNoz is an open-source Datadog or New Relic alternative. Get APM, logs, traces, metrics, exceptions, & alerts in a single tool.