https://speakerdeck.com/salt2 2026-05-12 01:13:16 -0400 「小さく作り、運用で人手を取られない」をコンセプトに、最小限の要素で構築された社内システムの開発実録です。Next.jsやSupabase、API Gatewayといった定番の技術や機能をあえて選ばず、素のHTML、S3、Lambda1本、DynamoDBという極小の5要素に絞り込む「引き算設計」の具体的な判断プロセスがまとめられています。1日数回・月1万円以内・ひとり運用という制約に対し、フロントから運用までの全フェーズで徹底的な割り切りを行った結果、インフラコスト月数百円、運用作業月30分未満という高い実績を達成しており、機能の豊富さではなく引き算の積み重ねがシステムの品質を支えることを証明した知見が詰まっています。 「小さく作り、運用で人手を取られない」をコンセプトに、最小限の要素で構築された社内システムの開発実録です。Next.jsやSupabase、API Gatewayといった定番の技術や機能をあえて選ばず、素のHTML、S3、Lambda1本、DynamoDBという極小の5要素に絞り込む「引き算設計」の具体的な判断プロセスがまとめられています。1日数回・月1万円以内・ひとり運用という制約に対し、フロントから運用までの全フェーズで徹底的な割り切りを行った結果、インフラコスト月数百円、運用作業月30分未満という高い実績を達成しており、機能の豊富さではなく引き算の積み重ねがシステムの品質を支えることを証明した知見が詰まっています。 Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/salt2/yin-kisuan-dezuo-rushe-nei-ipadshou-fu-sisutemu https://speakerdeck.com/salt2/yin-kisuan-dezuo-rushe-nei-ipadshou-fu-sisutemu 統計（ARIMA）・ML（GBDT）・DL（Prophet・N-HiTS・PatchTST・TimesNet）・Foundation Models（Chronos・Lag-Llama・TimeGPT）まで、時系列予測手法の系譜を「なぜその手法が生まれたか」という課題背景から整理します。「最新手法を使いこなすこと」が目的化してしまいがちな状況に対し、データの性質・ビジネス課題・実務制約から手法を選ぶフレームワークを提示します。Transformer よりシンプルな線形モデルが勝つケースなど「最新 ≠ 最良」となる条件も具体的に扱います。 取り上げる主なトピック： ・時系列予測が必要なビジネス課題の整理（需要予測・小売ECを軸に） ・統計 → ML → DL の系譜と、各手法が解いた課題の違い ・シンプルなモデルが最新手法に勝つ条件 ・Foundation Models のゼロショット予測は実務で使えるか ・実務での手法選択フレームワーク 統計（ARIMA）・ML（GBDT）・DL（Prophet・N-HiTS・PatchTST・TimesNet）・Foundation Models（Chronos・Lag-Llama・TimeGPT）まで、時系列予測手法の系譜を「なぜその手法が生まれたか」という課題背景から整理します。「最新手法を使いこなすこと」が目的化してしまいがちな状況に対し、データの性質・ビジネス課題・実務制約から手法を選ぶフレームワークを提示します。Transformer よりシンプルな線形モデルが勝つケースなど「最新 ≠ 最良」となる条件も具体的に扱います。 取り上げる主なトピック： ・時系列予測が必要なビジネス課題の整理（需要予測・小売ECを軸に） ・統計 → ML → DL の系譜と、各手法が解いた課題の違い ・シンプルなモデルが最新手法に勝つ条件 ・Foundation Models のゼロショット予測は実務で使えるか ・実務での手法選択フレームワーク Tue, 26 May 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/salt2/shi-xi-lie-yu-ce-nozui-qian-xian https://speakerdeck.com/salt2/shi-xi-lie-yu-ce-nozui-qian-xian 本資料は、GitHub Copilot訴訟を手がかりに、AIコーディングツールの普及によって顕在化したコードと著作権の基本論点を整理するものである。プログラムが著作物として保護される範囲、AI生成コードに著作権が発生するために必要な人間の創作的寄与、日本の著作権法30条の4におけるAI学習目的の利用、OSSライセンス表示や権利管理情報の除去に関する問題を概観する。あわせて、コードを公開する側・AIでコードを書かせる側の双方が注意すべき実務上のポイントとして、ライセンス表示の明確化、AI生成コードのレビュー、ライセンスチェック、人間による実質的な加筆修正の重要性を示している。 本資料は、GitHub Copilot訴訟を手がかりに、AIコーディングツールの普及によって顕在化したコードと著作権の基本論点を整理するものである。プログラムが著作物として保護される範囲、AI生成コードに著作権が発生するために必要な人間の創作的寄与、日本の著作権法30条の4におけるAI学習目的の利用、OSSライセンス表示や権利管理情報の除去に関する問題を概観する。あわせて、コードを公開する側・AIでコードを書かせる側の双方が注意すべき実務上のポイントとして、ライセンス表示の明確化、AI生成コードのレビュー、ライセンスチェック、人間による実質的な加筆修正の重要性を示している。 Mon, 18 May 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/salt2/github-copilot-su-song-dexue-bu-kodotozhu-zuo-quan-noji-chu https://speakerdeck.com/salt2/github-copilot-su-song-dexue-bu-kodotozhu-zuo-quan-noji-chu 本資料は、グラフ構造データを扱う深層学習モデルであるGNNについて、ノードとエッジによる関係性データの表現、メッセージパッシング、GCNの基本構造と分類タスクでの有効性、GraphSAGEやGATやMPNNによるモデル発展、Graph TransformerおよびGNNとLLMの融合といった近年の研究動向、さらに創薬、推薦システム、交通予測、金融不正検知などの産業応用までを、基礎から実務での活用イメージまで段階的に整理した入門資料です。 本資料は、グラフ構造データを扱う深層学習モデルであるGNNについて、ノードとエッジによる関係性データの表現、メッセージパッシング、GCNの基本構造と分類タスクでの有効性、GraphSAGEやGATやMPNNによるモデル発展、Graph TransformerおよびGNNとLLMの融合といった近年の研究動向、さらに創薬、推薦システム、交通予測、金融不正検知などの産業応用までを、基礎から実務での活用イメージまで段階的に整理した入門資料です。 Mon, 18 May 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/salt2/gnn-ru-men-karazui-qian-xian-made https://speakerdeck.com/salt2/gnn-ru-men-karazui-qian-xian-made POSデータでは、在庫切れやキャパシティの上限により、「売れた数」と「本当に欲しかった数」が一致しない場合があります。本資料では、令和の米騒動を題材に、需要予測における censoring（打ち切り）問題の基本的な構造を整理します。 全5回シリーズの概要として、POSデータの限界、OLSが生む構造的バイアス、Tobitモデルの考え方、EM Unconstraining、NumPyroによるベイズ推論、新商品・廃盤商品への応用上の論点までを概観します。 特に、打ち切られた観測を単に除外するのではなく、「閾値以上である」という部分情報として扱うことが、需要予測モデルを正しく設計するうえで重要であることを説明します。 2026年5月13日 | 崔 一航 POSデータでは、在庫切れやキャパシティの上限により、「売れた数」と「本当に欲しかった数」が一致しない場合があります。本資料では、令和の米騒動を題材に、需要予測における censoring（打ち切り）問題の基本的な構造を整理します。 全5回シリーズの概要として、POSデータの限界、OLSが生む構造的バイアス、Tobitモデルの考え方、EM Unconstraining、NumPyroによるベイズ推論、新商品・廃盤商品への応用上の論点までを概観します。 特に、打ち切られた観測を単に除外するのではなく、「閾値以上である」という部分情報として扱うことが、需要予測モデルを正しく設計するうえで重要であることを説明します。 2026年5月13日 | 崔 一航 Tue, 12 May 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/salt2/xu-yao-yu-ce-niokeruda-tiqie-riwen-ti-ling-he-nomi-sao-dong-karaxue-bu https://speakerdeck.com/salt2/xu-yao-yu-ce-niokeruda-tiqie-riwen-ti-ling-he-nomi-sao-dong-karaxue-bu