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【Google Analyticsでは難しかったデータ活用を、BigQueryで自社データ基盤に移行】 #BigQuery# #findy_tools# 🔗
SNS分析ツール「Tofu Analytics」、AIが自社の過去投稿から学習して投稿文を書く機能を公開。Instagram・X・Thread...
これな。Conversational Analytics、便利だけど解決領域がけっこう限定的なのだよな。 > 月に十数件あったデータ抽出の依頼はほぼなくなりました。代わりに届くのは、会話分析だけでは解けないより高度な分析を要する相談が中心です。
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ブルーグース、Amazon運用判断ツール「Blue Goose Analytics」が出品パートナーアプリストアに掲載
Google Firebaseが壊滅、スマホアプリの異常終了が続出中 → Analytics機能で不具合か、原因は不明 NewsDigestのiOSアプリでも同様の現象が起きています。
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SNSテキストマイニングがAIで進化、生成AIでの自社の言及も計測。「Tofu Analytics」新機能
「強い力士」は勝ち星の数では測れません。グラフアルゴリズムを連鎖させて“真の支配力”を炙り出す分析が面白いです🥋 タイトル: SumoDB in Neo4j: Chaining Multiple Graph Algorithms in Snowflake — Part 3 URL: 🥋 概要 Neo4j Graph AnalyticsとSnowflake SQLを組み合わせ、大相撲データから「勝利数では見えない支配力」を測る記事です。複数のグラフアルゴリズムを連鎖させ、合成指標「Chaos Score」を構築します。 ❓ 解決する課題 勝ち星の数だけで強さを測ると、弱い相手に勝っただけの力士を過大評価してしまいます。どちらか一方のツールでは見えない競争構造を、Neo4jとSnowflakeの組み合わせで浮かび上がらせます。 💡 方法論と提案手法 「勝者→敗者」の重み付き有向エッジを作り、3つのアルゴリズムを連鎖させます。 ・PageRank:強い相手に勝つほど高評価し、勝利の質を測る ・媒介中心性:上位陣と中位陣をつなぐ橋渡し力士を特定 ・3サイクル検出:A→B→C→Aのような三すくみを可視化 減衰係数0.85、エッジ逆転で威信を勝者に向け、20反復で収束させます。 🌍 ユースケース ・才能評価:水増し勝利と本物の支配力を区別 ・構造分析:取り除くと階層が分断される重要人物を発見 ・競争バランス:三すくみの密度でエコシステムの健全さを測定 #GraphDataScience# #Neo4j#
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# ADKの便利で実践的な使い方 ## 🔌 全エージェントに一括適用!ADKのPlugins機能 個別のエージェントにコールバックを設定するのは面倒…ADKの **Plugins** なら、Runnerレベルで全エージェント・全ツール・全LLM呼び出しに横断的な制御を一括適用できます!🎯 ## 📌 タイトル Plugins(プラグイン) ## 🔗 URL ## 🧩 概要 Pluginsは、Runnerレベルで動作するクロスエージェントモジュールです。エージェント個別のCallbacksとは異なり、**一度登録するだけで全エージェント・全ツール・全LLM呼び出しに適用**されます。セキュリティガードレール、ロギング、レート制限などの横断的関心事に最適です。 プラグインはエージェントレベルのコールバックよりも**先に実行される**ため、グローバルポリシーの適用に適しています。 ADKには組み込みプラグインも用意されています:Reflect and Retry Tools、BigQuery Analytics、Context Filter、Global Instruction、Logging Pluginなど。 ## 🛠 使い方 `BasePlugin` を `google.adk.plugins.base_plugin` からインポートし、`InMemoryRunner` を `google.adk.runners` からインポートします。`SecurityGuardPlugin` クラスを `BasePlugin` のサブクラスとして定義し、`__init__` で `super().__init__(name="security_guard")` を呼びます。`before_model_callback` メソッドでは `llm_request.contents[-1].parts[0].text` からユーザー入力を取得し、`detect_injection()` でインジェクションを検出した場合に拒否メッセージ入りの `LlmResponse` を返します。`before_tool_callback` メソッドでは `is_authorized( で権限チェックを行い、未認可ならエラー辞書を返します。いずれも問題なければ `None` を返して通常続行します。最後に `InMemoryRunner` を作成し、`plugins=[SecurityGuardPlugin()]` を渡すだけで全エージェントにこのセキュリティガードが適用されます。 ## 🏗 実践的な使い方 **「Gemini as a Judge」パターンでのインジェクション検出:** `InjectionDetectorPlugin` は `BasePlugin` を継承し、`name="injection_detector"` で初期化します。`self.judge_model = "gemini-flash-lite"` をジャッジモデルとして保持し、`before_model_callback` で `llm_request.contents[-1].parts[0].text` からユーザー入力を取得して `judge_with_flash_lite()` に渡します。判定結果が `"INJECTION"` であれば `audit_log()` で記録し、拒否メッセージ入りの `LlmResponse` を返してブロックします。問題なければ `None` を返します。 `RateLimitPlugin` は `BasePlugin` を継承し、`max_calls_per_minute` パラメータ(デフォルト60)で初期化します。` リストで呼び出し履歴を管理し、`before_model_callback` で直近60秒間の呼び出し回数をカウントします。上限に達していればレート制限メッセージ入りの `LlmResponse` を返し、そうでなければ現在時刻を `call_log` に追加して `None` を返します。 最後に `InMemoryRunner` の `plugins` パラメータに `InjectionDetectorPlugin()` と `RateLimitPlugin(max_calls_per_minute=30)` を渡して、複数プラグインを組み合わせて登録します。 ## 💡 ユースケース - 🛡️ **セキュリティガードレール**:全エージェントに対するインジェクション検出・PII保護を一元管理 - 📊 **統合ロギング**:BigQuery Analyticsプラグインで全エージェントの実行ログを集約 - ⏱️ **レート制限**:API呼び出し回数を制御してコスト爆発を防止 - 🔄 **自動リトライ**:Reflect and Retry Toolsプラグインでツール失敗時のインテリジェントなリトライ - 📝 **グローバルインストラクション**:全エージェントに共通のポリシーや指示を注入 ## ⚠️ 注意点 - プラグインはエージェントレベルのコールバックより**先に**実行されます(優先順位に注意) - プラグインで値を返すと、対応するエージェントレベルのコールバックも含めてスキップされます - 全エージェントに適用されるため、特定エージェントだけに適用したいロジックはCallbacksを使ってください - `on_model_error_callback` / `on_tool_error_callback` フックでエラーハンドリングも可能です - Python v1.7.0+、TypeScript v0.2.5+、Go v0.4.0+、Java v0.3.0+ で利用可能です ## ✨ まとめ Pluginsは「一度書けば全エージェントに適用」を実現する強力な仕組みです。セキュリティ、ロギング、レート制限などの横断的関心事はPluginsに任せ、エージェント固有のロジックはCallbacksに集中させましょう。この分離により、保守性とセキュリティの両方が向上します! #ADK# #AIAgent#
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【朗報】めっちゃカメレオン、2026年の世界1位に ・「めっちゃカメレオン」が大記録を樹立 ・2026年のSteam売上本数1位に ・開発者はわずか2人 ・制作期間は約2カ月 ・ペイント式かくれんぼゲームとして話題 ・収益は約110億円に到達(Alinea Analytics調べ) ・低価格で遊びやすいことが人気を後押し ・配信映えするゲーム性で口コミが拡大 ・AAAタイトルを上回る販売本数を記録 ・インディーゲームの大成功例として注目🎮
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# Learning Palantir Foundry 🚀 "How many screens do I need to open just to understand one customer?" Object Views answer that pain by bundling everything about a single object into one screen. 📌 Title and Feature URL Title: オブジェクトビュー URL: 📝 Overview Object Views act as the central hub for everything related to a specific object. They consolidate properties, linked objects, metrics and analytics, dashboards, and operational applications into a single unified interface. For example, an Airport object view can integrate flight timelines, delay-handling workflows, and location data in one place. In practice, an Object View becomes the daily "home screen" that frontline users open to start their work. 🔧 How It Works Object Views are highly configurable by builders: - They support multiple formats and sizes, so appearance and interaction patterns can be tailored to the task. - They combine properties (attributes), linked objects, metrics, analytics, and dashboards into one display. - They can be embedded throughout the platform wherever the object appears. - Configuration happens in the Ontology Manager under the "Object views" tab, and version tabs at the top let you switch between format variations. - Selecting "Edit views" opens the configuration editor or the underlying Workshop module. - The system also supports version management, panel variations, commenting, and Marketplace product integration. 🛠 Practical Usage - In Ontology Manager, select the target object type and use the "Object views" tab to preview and configure. - Lay out core information, related objects, operation history, and embedded dashboards so everything the team needs is on one screen. - Beyond viewing, embed action types so users can trigger status changes or assignments directly from the view. - Create multiple formats to show different layouts per role (for example, sales view vs. maintenance view). 🎯 Use Cases - Customer 360: one launchpad combining transaction history, inquiries, related orders, and account owners for sales. - Equipment record: a maintenance home screen with sensor values, service history, related parts, and open tickets. - Case management: a single view of stakeholders, due dates, approval status, and next actions on a case object. ⚠️ Caveats - Views depend on the quality of the underlying ontology modeling (object types and link types); a weak foundation limits view quality. - Overloading a view confuses users, so design role-specific layouts that show only what each role needs. - Editing requires appropriate permissions to the Ontology Manager and the underlying Workshop module. #PalantirFoundry# #DataPlatform#
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