goal

ネットワークエンジニア/SD-WAN/SASE/ISP

[Peter Girnus 🦅 @gothburz]

Last quarter I rolled out Microsoft Copilot to 4,000 employees.

$30 per seat per month.

$1.4 million annually.

I called it "digital transformation."

The board loved that phrase.

They approved it in eleven minutes.

No one asked what it would actually do.

Including me.

I told everyone it would "10x productivity."

That's not a real number.

But it sounds like one.

HR asked how we'd measure the 10x.

I said we'd "leverage analytics dashboards."

They stopped asking.

Three months later I checked the usage reports.

47 people had opened it.

12 had used it more than once.

One of them was me.

I used it to summarize an email I could have read in 30 seconds.

It took 45 seconds.

Plus the time it took to fix the hallucinations.

But I called it a "pilot success."

Success means the pilot didn't visibly fail.

The CFO asked about ROI.

I showed him a graph.

The graph went up and to the right.

It measured "AI enablement."

I made that metric up.

He nodded approvingly.

We're "AI-enabled" now.

I don't know what that means.

But it's in our investor deck.

A senior developer asked why we didn't use Claude or ChatGPT.

I said we needed "enterprise-grade security."

He asked what that meant.

I said "compliance."

He asked which compliance.

I said "all of them."

He looked skeptical.

I scheduled him for a "career development conversation."

He stopped asking questions.

Microsoft sent a case study team.

They wanted to feature us as a success story.

I told them we "saved 40,000 hours."

I calculated that number by multiplying employees by a number I made up.

They didn't verify it.

They never do.

Now we're on Microsoft's website.

"Global enterprise achieves 40,000 hours of productivity gains with Copilot."

The CEO shared it on LinkedIn.

He got 3,000 likes.

He's never used Copilot.

None of the executives have.

We have an exemption.

"Strategic focus requires minimal digital distraction."

I wrote that policy.

The licenses renew next month.

I'm requesting an expansion.

5,000 more seats.

We haven't used the first 4,000.

But this time we'll "drive adoption."

Adoption means mandatory training.

Training means a 45-minute webinar no one watches.

But completion will be tracked.

Completion is a metric.

Metrics go in dashboards.

Dashboards go in board presentations.

Board presentations get me promoted.

I'll be SVP by Q3.

I still don't know what Copilot does.

But I know what it's for.

It's for showing we're "investing in AI."

Investment means spending.

Spending means commitment.

Commitment means we're serious about the future.

The future is whatever I say it is.

As long as the graph goes up and to the right.

[けびん | Ryouta Nihei @kebinc]

昨日契約したマンションのネット回線、100Mbpsで頭打ちだった(1枚目)
こんなもんかと思いつつ、電話した時にハブがあると教えてもらった風呂場の屋根裏を一応開けてみたら100Mbpsが上限のハブがあった(2枚目)
もしやと思い、これを経由せず測ったら1Gbps近く出た(3枚目)

ということで、今日はこのハブを置き換えます

[ゆと @_ttttyyyy]

@next8240 これです！

[小林尚希@エックスサーバー @xskobayashi]

実際に弊社サービスをご利用頂いているのかを確認したわけではありませんが、エックスサーバーをご利用いただいていると仮定した上で。

弊社が有償オ��ションのような会社にとっての利益、いわゆる経済合理性をベースとした提供ではなく、利益に直結しない無償(標準)提供を是とする理由がココにあります。

「バックアップが必要となるときにはバックアップが取れてない」は王道あるあるであり、有償オプション化してしまうと、このあるあるの大発生は避けられないわけです。だからこそ弊社としてはバックアップ機能の提供に際して、標準・無償化以外の選択肢はありえませんでした。

経営者としてはある種の失格な考え方ではあるのですが、"ユーザーの大きな不幸を一つ消せるのであれば、それは金銭的な利益を遥かに上回る価値があるものだ"という強い信念があります。

また、これは別観点とはなりますが、会社の利益を第一義とする会社がスタンダードである���において、ユーザーの利益を第一義とすることは、単純な綺麗事ではなく、それ自体が当社の競争優位性、他社との差別化に繋がるはずです。

引き続きお客様に少しでも多くの幸せ、メリットを提供できるサービス提供、会社となれることを目指して頑張りたいと思います！

何はともあれデータも復旧されたようでとても良かったです😊

[電機くん @denkikun_stepup]

新卒入社したH◯NDAを3年で辞めた人のブログ。熱い想い。定期的に読みたくなりますね。

https://t.co/bUWpcKIwd2

[goal @Goal_mmm]

29歳パパ、子供と嫁のクリスマスプレゼントで11月の給料半分なくなる模様

[Kinopee @kinopee_ai]

https://t.co/iVdLy2HX02

[cursed_connectors @cursedconnector]

It's the modern day equivalent of the LPT/parallel DB25 to USB stackup.

[kazuki🄽Notion @kzkhykw]

仕事って9割、コンテキストマネジメントすぎる

自分の成果物の品質は、いかに会社の、組織の、チームの、自分のコンテキストを取捨選択して（ある意味ハックして）いるか次第だ。
仕事のしやすさは、いかに相手の、関係者の、未来の誰かのためにコンテキストを整えておいてあげるかにかかっている。

仕事ができるなーという人は、コンテキストマネジメントがうまくて、ちゃんと伝わるし、理解しやすいし、何が求められているかわかる。
つまり、必要な情報に焦点を当てて、不要な情報を捨てて、問題を切り分けて、適切な時間軸の情報を取り扱っている。
それを相手に伝える際も同様。

もちろん、AIエージェント的に言えば、Thinking process（どう思考しているのか） やOutput format（説明の仕方、ストーリーテリング、ナラティブ、資料作り）そのものも、その人の「シゴでき具合」を決めてるように思ってたんだけど、本質的にはコンテキストマネジメントが上手いと、多少アウトプットフォーマットが下手でも普遍的にやりやすかったりする。
逆にThinking processは普遍的ではなく、その人の個性が出るところだと思っていて、AIプロダクトでいえば、各社ごとに色が出る、人で言えば「その人らしさ」が出るところだと感じる。アナロジー思考とか水平思考使って新しい視点持ってくるとか。

あとは無理やり付け加えると、 AIエージェントのtools（search系とかAPIとか）は、その人のスキルというか、経験、人脈、知識の引き出しな気がする。「そこでそのtools使って必要なコンテキスト持ってくるのね！」みたいな

Anthropicのコンテキストエンジニアリング読みながら、「これ人間の仕事じゃん」と思ったわけです
https://t.co/nltAFZ5pB3

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

グラフデータ、グラフRAGのイントロとしても、とても良かった。

"Pythonで構築する全国市町村ナレッジグラフ: GraphRAGを用いた意味的地域検索への応用"
https://t.co/HGirjvPGTJ

[T_ai_hacker @T_ai_hacker]

NVIDIAのCUDAがAIの世界でものすごくもてはやされているのは、ハードウェアもさることながら、そのソフトウェアライブラリーにあったりします。

例えば、LLMであれば、最近発売されたNVIDIAのPCの性能は、M1UltraのMacよりも少し遅い。これはMac用に最適化されたLLMがあるからです。
しかし、動画や画像作成といった分野では、NVIDIAのPCのほうが数倍から数十倍早い。

この違いを産んでいるのがCUDAの積み上げてきたライブラリー

Googleが新しいAIチップを出してきたが、単体の性能ではなくて、ソフトウェアまで含んだシステムの性能が���うなるか？

ここは注目すべきところです。

[goal @Goal_mmm]

確定申告のオンライン分かりづらすぎやろ、誰が一体できんねん

[りず @rizumita]

Kiri MCPを作った。LLMによるコードベース探索を効率化するツール。従来のgrep検索では関連ファイルの判断が難しく、全ファイル読み込みではトークンが爆発してしまう。この問題を、事前インデックス化と多次元評価で解決する。
テキストマッチだけでなく、依存関係、ファイル配置、意味的類似度から総合的にスコアリングし、関連するコードだけを抽出。トークン消費を80-95%削減します。先日の実案件では「大��模コードベースで4つの観点を並列調査でき、Kiriなしでは相当時間がかかった」とClaudeが評価した。
https://t.co/SC8lYykeV5

[Kotaro Kinoshita / MLism @KINOCOAI]

日本語の文書画像解析、OCRに対応したPythonパッケージ「YomiToku」を公開しました。

独自に学習したAIが搭載されており、ローカルサーバーでPDFや文書画像の解析、OCRや表の構造解析、レイアウト解析が可能です。結果はHTMLやCSV, JSON, Markdownといった形式でエクスポート可能です。

https://t.co/cfp0TBMOGY

[goal @Goal_mmm]

@grok @ShiningScience This study implies only that quality of eggs are fine no matter what ages between 20 to42？ rather than man sperms are more likely deteriorated？

[goal @Goal_mmm]

@takuma_sports14 @grok is this AI created

[goal @Goal_mmm]

戸田公園駅で演説あったみたいでキチガイのせいで警察20くらい動員してた

[goal @Goal_mmm]

こども家庭庁って存在はいいんだけど国民の意志とはかなりズレた政策しか聞こ���てこないんだよな

子育て世代にとって痒いとこに手が届く政策を考えてください

[goal @Goal_mmm]

え？
https://t.co/GsPRqfI7LH