おはよぉ〜 今日は日曜日だし、#りこプレ# ラストデイということでオフショット祭りを開催します！1時間毎に1投稿するね☺︎ いっしょに噛み締めて…🥹 #週プレ# #週刊プレイボーイ# さん #STU48# #工藤理子#

週プレ賞本日最終日です🏆リンク先からいいねよろしくお願いします！ 1番上に名前きてて嬉しい！このままずっと1番でいさせてください！そろそろほんとに勝ちに行きたいよ！最後までよろしくお願いします🙇

そしてプレデビュー曲 "Shining One" 8/16 リリース & MV公開 #THEFIRST# への想いや感謝はまた追って…今はBE:FIRSTと早速取材など取り組んでいます🔥

年内ラスト船プレイベント❕ きてくれたみんな、ありがとう～☺️✨ とっても幸せな気持ちになったよ💭💭 みんなと出会えて幸せです🫶 寒いからみんな暖かくして元気でいてね❕ また会いましょうね🤝

🌷お知らせ🌷 週プレさんから 瀬戸環奈デジタル写真集 【インモラル】が発売されましたっ📣 ちょっぴり大人な雰囲気のセトカンをたくさん詰め込んでいます🥺 🔗ご購入はこちらから

2013年、Wayfairのデータ分析はオンプレミスのSQL Serverに縛られ、データベースをまたぐ結合すらできませんでした。それから10年余り、クラウドデータウェアハウスとモダンデータスタックが次々と制約を取り払い、データサイエンティストは「レポーター」から「業務上の意思決定者」へと役割を変えてきました。 📈 そして今、AIによって分析そのものを作るコストはほぼゼロに近づきました。しかしIan Macomber氏はブログ「The Shape and Feel of the Post-AI Data Stack」で、「現実について合意することは安くならない」と指摘します。ダッシュボードが乱立するほど、同じ指標を聞いても答えが割れる「合意の分断」が起きやすくなるというのです。 🤖 記事が描く「ポストAIデータスタック」では、人間ではなくエージェントがダッシュボードを読み解き、意思決定のために情報を再構成します。そのために必要なのが、エージェントが読めるアーティファクト、APIで操作できるツール、ベンダーに縛られないコンテキスト、そして答えの一致率を測る「合意のテスト」という4つの要件です。Ramp社では、あらゆるインターフェースに同じ質問を投げて答えのズレを測定し、ゼロdivergenceを目指しているそうです。 ✍️ Macomber氏は、これからのデータサイエンティストの価値は個々の分析の巧拙ではなく、自分の判断をインフラに組み込み、未来のエージェントや従業員が「何が真実か」を引き継げるようにする力で測られると結んでいます。 URL: #データ基盤# #AIエージェント#