データエンジニアリングにおけるAI活用戦略:縦と横のハーネスエンジニアリング
AIの生産性を左右する「ハーネスエンジニアリング」を縦(データフロー全体へのAIアクセス拡大)と横(非エンジニアへの知識スケールアウト)の2軸で整理し、データエンジニアリングを労働集約から資本集約へ転換する戦略を論じている。
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AIの生産性を左右する「ハーネスエンジニアリング」を縦(データフロー全体へのAIアクセス拡大)と横(非エンジニアへの知識スケールアウト)の2軸で整理し、データエンジニアリングを労働集約から資本集約へ転換する戦略を論じている。
人間の育成は不確実性が高く成果に直結しないため、AIのハーネスエンジニアリングに投資し、再現性とスケーラビリティのある仕組みで成果を出すべきだと主張する記事。
自炊の「食材ロス」と「飽き」のリスク・トレードオフを、CosenseのSmart ContextでコンテキストをAIに渡しDeep Researchでレシピ生成することで打破する試み。フィードバックの蓄積でレシピの質は向上した。
Obsidianの日記をGemini CLIに読み込ませてAIカウンセリングを実現し、人間関係の労力なしに自己理解と対話を得る方法を紹介している。
Obsidianに移行した日記4ヶ月分を感情分析モデルで解析した結果、全体の半数がネガティブで日曜日だけ若干改善する傾向が判明した。
Notionに書き溜めた日記をjarvisx17/japanese-sentiment-analysisで感情分析した結果、日記を書き始めた月以降はポジティブな日が増加し、日記執筆がストレス低減(排泄行為)として機能するという仮説を提示している。