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足るを知る
足るを知る コミュニティ
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足るを知る
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よこけん|
@yokoken299
2026.08.30 21:55
おはようございます☀ 最後に幸せなのは、 たくさん持っている人じゃなくて 「これで十分」 と思える人なのかもしれない。 足りないものより、 今あるものを大切にしたい🌸 #
幸せ
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足るを知る
# #
人生哲学
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ゴロー@内向型HSPの鍼灸マッサージ師
@goro_naiko
2026.07.09 21:00
「もっと頑張らなきゃ」と思うほど疲れていく。 内向型は真面目だから、 足りないものばかり数えてしまう。 でも東洋医学では、"もっと"と過剰に求めることが 気のバランスを乱すと考える。 仏教には「足るを知る」という言葉がある。 もっともっとと求めるより今あるもので満足するほうが人生うまくいく。
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真島なおみ
@naomi_majima
2026.01.22 12:00
テーマ「推しと双眼鏡と、2階席」 人は欲深い生き物だ。 「足る」を知っていても、「欲」を捨てられない。 舞台は本来、全体を眺めてこそ成立する芸術で、 例え今夜のように急な2階席であっても、その構造や空気ごと味わうのが正解だと頭では分かっている。 それでも推しがいると、理性は簡単に負ける。 表情、視線、瞬き。 物語ではなく「存在」を見たくなって、双眼鏡に手が伸びる。 一度、個に焦点を合わせると、全体はもう戻らない。 終演後に残るのは、 「もっと引きで、ライブという体験を受け取るべきだった」という後悔。 だが、もし双眼鏡を持たなかったなら、 今度は「もっと近くで見たかった」という別の欠落が生まれる。 満足とは、常に選ばなかった可能性を引き連れてやってくる。 結論はひとつ。 良席を当てよ。 双眼鏡はほどほどに。 表情は配信に委ねよ。
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東李苑 Rion Azuma
@rion_azuma
2023.09.29 15:27
今月は、著なにおれさんの 「31歳、夫婦2人、月13万円で、自分らしく暮らす。」 一言で、節約の究極系。 私には真似できないけど 足るを知ったんだな~ と感じる本書は 自分自身が幸せと感じることや どうしていきたいか?を客観視する きっかけになりました。 生きづらい人は是非 #
おしゃシフォ
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一水会
@issuikai_jp
2026.07.22 02:01
リーダーの仕事は、適材適所の人材から信用に足るレクを受け、方針を示して差配するもの。一定以上の社会経験があれば常識だろうが、公邸で資料を読み込み…家事に追われ…と優先順位をわきまえない高市首相の愚痴は、どんな層に訴求したいのか不明ながら新入社員以下だ。国民に目が向くはずもない。
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タバタミツル Mitsuru Tabata
@Tabatamitsuru
2026.07.29 01:18
メルボルンのレコードフェア、お店出してる友人によると、一日で3ヶ月分の衣食住に足る儲けを得るとか凄いなー。東京でも下北沢でやってて、知り合いが何人か店を開いたりしてるじゃないですか。どのくらい儲かるのだろう?
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Taro Fukuyama
@taro_f
2026.06.25 03:44
SaaStr 「エンタープライズAIの現実」 ■ ダッシュボードの死とセルフサービス分析 全てのフォーチュン500企業がAI推進を命じた結果、トークン消費だけが肥大化し価値が見えないAIスプロールが起きている。これに伴い従来のBIダッシュボードは完全に死を迎え、自然言語で直接対話するセルフサービス型分析が台頭している。実際に大手自動車メーカーでは、7万人もの非技術職ユーザーを直接オンボーディングする大規模なデータ活用改革を断行した。彼らは社内データにプレーンテキストで直接クエリを投げ、データアナリストの承認を待つことなく即座に回答を得ている。組織内のデータ流通におけるボトルネックを取り除くことこそが、現場の意思決定スピードを数日から数分へと劇的に引き上げる。 ■ データではなくコンテキスト(セマンティックレイヤー)の壁 多くのエンタープライズ企業でAIエージェントが失敗に終わるのは、データやモデルの質ではなく、運用のためのコンテキスト(文脈)が足りないからだ。自社の地域定義や会計年度、売上計上ルールなどを体系化したセマンティックレイヤーがなければ、AIは正確な意思決定を行えない。膨大なデータが単にデータベースに蓄積されていることと、そのビジネス的な意味が機械可読な形で定義されていることは全く別物である。企業はビジネス用語の標準的な解釈を定義する「オントロジー」を、あらかじめ機械にインプットしておかなければならない。独自のセマンティックな語彙集を盤石に整備することだけが、AIが妄想することなく真に信頼に足る出力を返すための唯一の手段である。 ■ 30日以内のレガシーシステム移行革命 かつて数年がかりで巨額のコストを要した企業のレガシーシステム移行が、LLMの導入によって劇的に高速化している。Databricksでは、コードの解析やデータモデルの変換、さらには移行前後の完全な整合性検証にLLMを活用している。この仕組みにより、これまで数年を要したエンタープライズ規模 of システム移行をわずか30日以内で完了させる体制を構築した。従来支払われていた数年間の巨額なコンサル費用と時間ロスが、実質的にゼロに近い水準まで削減される。移行コストの劇的な低廉化は、企業の近代的なテクノロジースタックへの移行ハードルを完全に消し去っている。 ■ 24ヶ月以内に崩壊するソフトウェア独占 システム移行や開発のコストが極限まで低下したことにより、今後24ヶ月以内に既存のエンタープライズ向けソフトウェアの独占構造は崩壊する。巨額のサンクコストや移行障壁に守られていた業界の大手 incumbent も、安価なAIネイティブ競合の出現により強烈な価格破壊プレッシャーに晒される。ユーザー企業は特定の高価で不便なシステムを使い続ける客観的な理由を完全に失うことになる。これにより、自社のニーズに最も合致した最新の競合製品へ容易に乗り換える動きが世界的に加速する。自社独自の顧客データや固有のコンテキストで強固な差別化を構築できないSaaSは、この価格破壊の波を乗り越えられない。 ■ 危険な「曖昧な中間」を避ける予算選別 企業のIT予算は「純粋なAI予算」と「従来のソフトウェア予算」の二極化が進んでおり、自社製品がどちらの枠にいるかを見極める必要がある。ここで最も危険なのは、どちらの予算枠からも真っ先に削減される「曖昧な中間(マキシー・ミドル)」に位置する製品である。自社プロダクトが現場の作業を10倍自動化する本物のAI兵器なのか、それとも従来のワークフロー管理ツールに過ぎないのかを徹底的に峻別すべきだ。企業はただのAI機能のアドオンに留まらず、顧客に対して具体的かつ明確なコスト削減や業務時間の短縮といった実数値を証明しなければならない。顧客のAI予算を確実に獲得するためのポジショニングの再設計と、価値提案の刷新こそが全B2Bベンダーに今求められている。
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Nobu-Kobayashi : Generative AI Technology
@nyaa_toraneko
2026.06.21 22:10
実用に足るように作ってるからそれなりに時間かかってるけど、大分完成が見えてきたよ。 要するに、超使いやすいマッドムービー編集器。
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本屋B&B
@book_and_beer
2026.09.01 11:43
📚新入荷 バックパックブックス
@BackPackBooks29
『Small Book Talk 駒沢敏器『語るに足る、ささやかな人生』』🎒 『語るに足る、ささやかな人生』について語り合うZINEが当店にも入荷しました! オンラインショップはこちら🥾🥾→
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