マンスリーアーカイブ 5月, 2025

イスラエル ガザで作戦拡大決定か Source link

ベッセント財務長官との2回目となる関税交渉を終えた赤沢経済再生担当大臣が3日帰国し、合意に向けて「前進することができた」と成果を強調しました。 赤沢経済再生担当大臣「可能な限り早期に日米双方にとって利益となるような合意を実現できるよう率直かつ建設的な議論を行い、前進することができた」 赤沢大臣はその上で「両国間の貿易の拡大や、非関税措置、経済安全保障の協力について具体的な議論を深めることができた」と述べました。次の閣僚協議は5月中旬以降に行う見通しで、赤沢大臣は帰国後、総理公邸で、石破総理大臣や林官房長官らと面会し、今後の対応などについて意見を交わしたとみられます。 #赤沢経済再生担当大臣　#日米関税交渉　#アメリカ　#ベッセント財務長官　#貿易 仕事や投資に役立つ経済メディア『テレ東BIZ』。 WBSやモーサテほか、他では見られない記者解説やオリジナル番組が充実 ▼▼「テレ東BIZ」はこちら（無料でお試し）▼▼ https://txbiz.tv-tokyo.co.jp/lp/?utm_source=youtube&utm_medium=video source

「サンリオ×ピングー」新作コラボグッズが登場！ 本コラボでは、おうち時間を楽しくするルームウェアから便利な雑貨まで、幅広いアイテムがラインナップされています。     商品ラインナップ ・ルームワンピース：2,849円（税込）   ・ステテコ：2,189円（税込）   ・靴下：429円（税込）   ・シュシュ：979円（税込）   ・ヘアクリップ2点セット：979円（税込）   ・ファスナーチャーム各種：759円（税込）   ・トートバッグ：3,289円（税込）   ・2WAYバッグ：3,729円（税込）   ・収納ボックス：1,419円（税込）／1,089円（税込）     引用：『サンリオ』公式X   ・ムーンクッション：2,189円（税込）   ・シートクッション：1,419円（税込）   ・フリーシートクッション：3,069円（税込）   ・ダイカットクッション：1,969円（税込）   ・枕／パッド：1,089円（税込）   ・ケット：1,419円（税込）   ・敷きパッド：3,289円（税込）     販売概要 発売日：5月7日（水）〜 取り扱い：全国のシャンブル店舗・オンラインストア ※オンラインは同日9:00〜販売   詳しくは公式Xにて確認してください。   Source link

須田景凪によるスタジオライブ映像「"Fall Apart" Studio Reel」のダイジェストがYouTubeで公開された。 Source link

世界各国から次々と新人がデビューするVTuberは、その経歴も十人十色。エンジニア、医師、農家など、自分のキャリアを配信や動画に活かしています。そんな中話題になったのが、4月29日にXに投稿された「板前Vtuberってどんな配信してるんですか？と聞かれたんですがこんな配信してます」というポスト。画像が4枚添付され、なんとも本格的な料理が並んでいます。板前VTuber・酒輪おんさんの料理の腕前と活動形態に、多くの注目が集まりました。https://twitter.com/i/status/1917018730934206891VTuber・酒輪おん、魚捌きから春巻きまで美味しそうな料理の様子が話題に酒輪おんさんは、2020年7月から活動を開始したVTuber。実写映像を交えた料理配信・動画や、ゲーム『Escape From Tarkov』の実況などを中心に活動しています。話題となったXの投稿では、魚捌きから春巻きまで、美味しそうな調理の腕前を披露。かなり本格的に見えますが、その腕前はどのように身につけてきたのでしょうか。今回、その疑問を解消すべく酒輪おんさんに取材。普段の活動やポストへの反響はもちろん、おすすめの料理についてもうかがいました（書いてたらお腹空いてきた……）。銀座の日本料理店で修業を積んだVTuber・酒輪おん──改めて自己紹介をお願いします。酒輪おん　板前VTuberとして活動している酒輪おんです。普段は料理配信を中心に、コラボや晩酌などの配信をしています。──「お酒と料理のVTuber」というコンセプトで活動を始めたのは、どういった経緯だったのでしょうか？酒輪おん　楽しく料理をする場所がほしくて、そのためにはどうしたらいいかなと考えた結果ですね。自分が視聴者として見てみたいVTuberの形だったというのもあります。ゆっくりやVOICEROIDみたいにキャラクターが料理をする動画は既にいっぱいあったしよく見ていたんですが、ふと「こういう活動をするVTuberがいたらいいなぁ」と思ったのがきっかけだったかもしれません。家庭でつくりやすい料理のほかに、蒸籠を使った本格的なシュウマイづくりなども／画像は酒輪おんさんの配信から、ぼかしは編集部──Xには「コロナで店失ってSEに転職したけどなんとか料理続けたくて活動してる元板前」と投稿されていました。板前としてはどれくらいの期間修業をされ、なぜSEに転職されたのでしょうか？酒輪おん　実は板前として修業していたのは3年ほどなんです。学生時代からラーメン屋、蕎麦屋、レストラン、中華料理屋など色々な飲食店でバイトをしていまして。卒業後に老舗レストランへ就職して3年ほど働いた後、銀座の日本料理店で修業を積みました。そんな中、コロナ渦で店が閉店してしまい、警備員と蕎麦居酒屋と惣菜店のバイトを掛け持ちする生活を送っていました。最終的に知人の紹介でSEに転職し、といった感じです。飲食というくくりで言えば10年ほど学ばせてもらいました。 ...

他の植物に寄生して水分や栄養分を横取りしてしまう「寄生植物」の問題は、主に農家にとって避けられない問題であり、食糧難に苦しむ国々では国民の命に直結します。そんな寄生植物に「自殺」を促し、枯らす方法が研究されています。続きを読む... Source link

1本で通勤も週末も。そんな都合のいいパンツ、なかなか見つからないですよね。筆者自身、機能性重視のアウトドアウェアは便利だけど、TPOを考えるとちょっと…と考えていました。そんな悩みを解決してくれるかも？と期待したのが、ALLESTの「エアロファティーグパンツ」。ミリタリー由来のデザインなのに、どこか都会的。新素材っていうのも気になるポイントです。今回、「エアロティーグパンツ」を実際に穿いてみてので、率直な感想をお届けします。頼れるルーツと、頼もしいテクノロジー今回試してみて特にメリットを感じたのは、長時間座っていても、窮屈さがない点。まるで部屋着で過ごしているかのようなリラックス感でした。パンツの機能性も見た目も妥協したくない方や守備範囲の広さを求める方にピッタリ。1本持っておくと、日々のコーディネートや天気の悩みから解放されるかもしれませんよ。通勤から休日、ちょっとしたアウトドアまで、本当に幅広いシーンで活躍してくれるALLESTの「エアロファティーグパンツ」。「これは使えるかも！」と思った方は、ぜひ下のWebページを覗いてみてください。 【ALLEST】米軍由来の強靭さと極上の履き心地の究極のファティーグパンツ 15,136円 ...

この記事は2025年5月時点のSnowflake Cortexの最新状況を踏まえたCOMPLETE関数について私自身が学んだ結果をハンズオン形式でまとめた解説記事です。プログラミングに詳しくない方でもSQLの知識だけでLLM機能を活用する方法を学べるようになっています。 と偉そうな入り方をしましたが、私自身がそもそもプログラミングが苦手なデータエンジニアです。Python、TypeScript...そんな単語を聞くだけで緊張してしまう典型的なSQLエンジニアです。 最近のAIの流行に対して、概念的な事はある程度理解しつつも自分自身では手を動かして実装したことがなく、AIエンジニア、データサイエンティストにお任せするしかないと言った状況で、そういう自分自身をもどかしく思うようになってきました。 そんな時、SnowVillage unconference 第五回で、Snowflake Data Superheroesの喜田さんのLTでSnowflake CortexのCOMPLETE関数の存在を知りました。そのLTの内容や質疑応答を通じて、SQLだけでLLMが使える事の価値を改めて知り、「これなら私にもできるかも！」と一歩を踏み出しました。そんな私のチャレンジをまとめたこの記事は、同じく「AIは専門家の領域」と諦めかけていた方々への、小さな希望の灯火になれば幸いです。 SnowVillageのUnConference第五回イベント https://techplay.jp/event/976733 エクスチュア　喜田さんの最新ブログはこちら https://ex-ture.com/blog/2025/04/21/composablecdp-snowflakellm/ Snowflake Cortexとは：AIへの新しいアプローチ 改めて解説を始めますと、Snowflake Cortexは、SQLやPythonを通じて最先端の大規模言語モデル（LLM）やAI機能にアクセスできるフルマネージド型サービスです。これにより、データエンジニアやアナリストは複雑なインフラ構築やMLOpsの知識なしに、高度なAI機能を活用できるようになりました。 Cortexの最大の特徴は、データがSnowflake内に留まったまま処理されることで、セキュリティとレスポンス速度を両立している点です。従来のAI導入では、データを外部のAIサービスに送信する必要があり、セキュリティやレイテンシーの懸念がありましたが、Cortexではこれらの問題を解決しています。 なぜSQLでのLLM活用が重要か さて、多くのデータプロフェッショナルにとって、SQLは日常的に使用するツールです。一方、Python等のプログラミング言語の習得には時間がかかります。そんななか、Snowflake Cortexの素晴らしい点は、SQLの知識だけで最新のLLMを活用できることにあります。（今回の記事を書く動機もほぼその一点にあります！） SQLでのLLM活用には以下のメリットがあります 学習コストの低減（SQLを既に知っていれば、追加の言語学習不要） 既存のETLパイプラインへの統合が容易 チーム間のコラボレーションしやすい（SQLはデータチーム共通の言語） 本番環境への展開が迅速 そのSnowflake Cortexの中心となるのがCOMPLETE関数です。この関数を使うと、LLMにプロンプトを送信し、生成された回答を取得できます。 https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functions 基本的な使い方 最もシンプルな使い方は以下の通りです。 SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE('snowflake-arctic', 'データ分析の重要なトレンドを3つ教えてください'); この例では、'snowflake-arctic'というモデルを使用して、プロンプトに対する回答を生成しています。 基本的な権限周り これらのCortex関数を利用するためには以下のような権限設定が必要です。 GRANT EXECUTE FUNCTION ON FUNCTION SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(VARCHAR, VARCHAR)...

映画を先に楽しみたければ、引き返すこと 小説を先に楽しみたければ、引き返さないこと 小説で明かされる秘密を、決して他人には言わないこと Source link