政府統計

・職業情報ダウンロード　https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download　職業情報データアーカイブ | 職業情報提供サイト（job tag）

💻AIのはなし

【AIとずっと対話する研究者】ハーバード大×NTTリサーチで新たな学問「知性の物理学」を作る田中秀宣／パーソナル哲学を探究する時代に【CROSS DIG 1on1】	AI・ヒト ＝ 経験(データ) × 神経ネットワーク × コンテクスト(状況・環境) 人間はコンテクストを共有して、APIのみで会話している ⇒認知レベルのつながり
Comparison of AI Models across Intelligence, Performance, Price | Artificial Analysis	AI 比較サイト
ベクトル検索とはなにか？RAGの精度向上になぜ必須か？｜Data Science Career Note	・ベクトル化と精度向上のアルゴリズムを組み合わせる（リランカーなど） ・高精度の検索アルゴリズムの採用によって計算コストは高くなる
日本の生成AI利用率が低かったので状況をまとめてみた - YouTube	商用利用も可能な情報が置かれている 総務省｜情報通信統計データベース (総務省｜白書) 総務省｜令和6年版 情報通信白書｜PDF版 ・日本の社会人は勉強していない
Claudeの仕事への影響調査！Anthropicの最新レポートを解説してみた	・Anthropic社のデータ分析における匿名性を上げる方法について ・■Anthropic公式ページ https://www.anthropic.com/research/clio
グラフRAG	何が凄いのか？最新の技術GraphRAGについて解説してみた GraphRAG｜生成AIと知識グラフの鮮やかな接続
AIの情報を収集するやり方が良さそうだったので解説してみた	論文サイト：arXiv.org e-Print archive
【youtube】RAGでできること・できないこと 【youtube】RAGの精度を上げる6つのポイント 【youtube】RAGプロジェクトの成否を分けるポイント	RAGの使いかたに対するよい説明 ・教育につかう（テストを自動生成する）
【youtube】生成AIによる非構造化データ分析の実践	・大量のデータを生成AIで分類する方法について言及

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落雷から身を守る

建物、乗り物に入れば大丈夫。

 木の頂上から45度の範囲は安全領域。近くても遠くてもダメ。

電線の下は安全領域。

避雷針がなにもないときは、両足をそろえてつま先立ちになりしゃがむ。鼓膜を守るために耳をふさぐ。

【危険！】木の下への避難はダメ？正しく知らないと危ない雷対策 | ライフレンジャー トピックス

📖 人を選ぶ技術

 人を選ぶ技術

(1F) 知識・経験・スキル
これはさほど

(B1) コンピテンシー
①成果思考：目標達成欲が強い
②戦略思考：そもそも論
③戦略思考：現状維持を変えたい
④顧客志向：

(B2) ポテンシャル
①好奇心：何でも知りたい、古いマインドを捨てられる
②洞察力：情報を整理して理解したがる
③共鳴力：相手に共感をする、よく笑う
④胆力：逆境に強い

(B3) ソースオブエナジー：圧倒的なエネルギーの源泉
①使命感：経験から使命感を得た、才能を世の中に生かす
②劣等感：見返したい過去を持っている

頭が良くて悪い心を持つ人はやばい（サイコパス、まばたきが少ない）
遠い質問でデキる人を見抜こう！

生成AIと労働

【仕事の質を上げる生成AIの使い方】第一人者・深津貴之がゼロから解説／「AIに雑用をさせるな」／英会話の生成AI勉強法／DeepResearchの衝撃【CROSS DIG 1on1】

・AIは後ろに続く文章を考えるので、前に何を置くかが大事

・単純作業をさせるのではなく、自分が成長する使い方をする

・「良い結果を出すために何が足りないか教えてください」

　「あなたはプロンプトの精度を上げるプロンプトコンバーターです」

・AIは一般論を答える。情報を与えてセグメントを切って特別な一般論を得る

・唯一無二のアイデアを出すには、「個性的な設定」を与えるしかない（確率で答えるから）

・「〇〇をしたいので、わたしに命令してください」

📖人生の経営戦略 by山口周

【人生の経営戦略】能力よりポジショニング／アリストテレス的人生を目指せ／人的資本→社会資本→金融資本／人生ゲームの構造／絶好調な30代は危険／就活ゲームの落とし穴／経験の 

https://www.youtube.com/watch?v=eTMUWy9OG9Y

 

【中年の人生戦略】「短期的に非合理で長期的に合理」を狙え／最悪な40代／度胸より「思考の累積量」／中年の危機はなぜ起きる？／40代半ばは転換点／美味しい立地の賞味期限は10年

https://www.youtube.com/watch?v=Rw24yKMoSog

・チャレンジして失敗した人の人事評価が高いGoogle

・早いうちにチャレンジする　失敗も含めて

・長期的な視点で人生の価値を向上させる

使いそうな技術

分類	技術	説明	サンプルコード
形態素解析	mecab	辞書ベースの日本語形態素解析ツール	import MeCab; mecab = MeCab.Tagger()
形態素解析	SudachiPy (spacy ginza)	モードA（厳密分割）、B（中間）、C（広義分割）を選択可能	from sudachipy import tokenizer; tokenizer_obj = tokenizer.Tokenizer()
形態素解析	SentencePiece	統計的手法を用いたトークン化ツール	import sentencepiece as sp; sp.SentencePieceTrainer.train('--input=text.txt --model_prefix=m')
正規化	unicodedata.normalize('NFKC', text)	文字列を正規化し、全角と半角や濁音・半濁音を統一	import unicodedata; text = unicodedata.normalize('NFKC', text)
同義語辞書	WordNet	英語の同義語・対義語辞書	from nltk.corpus import wordnet; synonyms = wordnet.synsets('word')
同義語辞書	Chikkarpy	Sudachi 同義語辞書を基に作られたPythonライブラリ。CLIやPythonとして利用可能。	from chikkarpy import synonym; synonym = synonym.search("単語")
同義語辞書	Sudachi 同義語辞書	日本語に特化した同義語辞書。CSV形式で記述し、Sudachi辞書に組み込むことで利用可能。	準備中。具体的な技術が必要に応じて記載します。
不要語	SlothLib	日本語ストップワードリスト	from slothlib import STOPWORDS
分散表現	SentenceTransformer	文や単語を多言語でベクトル化	from sentence_transformers import SentenceTransformer; model = SentenceTransformer('intfloat/multilingual-e5-large')
ベクトルDB	chromadb	高速ベクトル類似度検索	import chromadb
編集距離	rapidfuzz	文字列間の編集距離を計算	from rapidfuzz import fuzz; similarity = fuzz.ratio("string1", "string2")
クラスタリング	階層クラスタリング	SciPyを用いた階層クラスタリング	from scipy.cluster.hierarchy import linkage
全文検索	Whoosh	Python用全文検索エンジン	from whoosh.index import create_in; ix = create_in("indexdir")
全文検索	ElasticSearch	高機能な全文検索プラットフォーム	from elasticsearch import Elasticsearch; es = Elasticsearch()
全文検索	DoqueDB	SQLベースの日本語に強い全文検索エンジン。Sudachi辞書と組み合わせて利用可能。	SQL構文を使用した検索で同義語展開を適用できます。
検索	正規表現	テキスト検索や文字列操作	import re; result = re.search(pattern, text)
文字列抽出	tika	ファイルから文字列を抽出	from tika import parser; text = parser.from_file('file.pdf')
PDF解析	PyMuPDF（fitz）	PDFファイルを解析する軽量ツール	import fitz; doc = fitz.open("file.pdf")
PDF解析	PDFMiner	詳細なPDF解析ツール	from pdfminer.high_level import extract_text; text = extract_text('file.pdf')
表認識	Camelot（OCRベース）	PDF表からデータを抽出	import camelot; tables = camelot.read_pdf("file.pdf")
表認識	Azure AI Document Intelligence	MicrosoftのAIツールで表を認識し、様々なドキュメント分析が可能。	from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient