📊 新着アプリ紹介 - データ処理・変換 「Oracle2PostgreSQL — Oracle→PostgreSQL移行アセスメント」by 金田一竣亮さん Oracle SQL / PL/SQL → PostgreSQL 移行のアセスメントツールです。80以上の変換ルール、HTML/CSVのリスクレポート、工数見積もりに対応。GUI / CLI / Docker。ソースはGitLabで公開しています。 気になった方はぜひチェックしてみてください #Tsukutta#

# Palantir Foundryを学ぶ 🚀 「閉域網のオンプレOracleやSAPに、ファイアウォールに穴を開けずどう繋ぐ？」エンタープライズ導入の最初の関門を突破するのがData Connectionです。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Data Connection URL: 📝 概要 Data Connectionは、外部システムのデータをFoundryに同期し、データ統合・モデリング・オントロジーの各レイヤーで利用できるようにするアプリケーションです。Webhookやデータエクスポートによる外部システムへの書き戻し（アウトバウンド）にも対応します。多数のソースタイプに対応し、認証・スケジュール・監視といった煩雑な部分を抽象化して、シンプルな画面からパイプラインを構成できます。 🔧 機能の説明 Foundryのデータ接続は、3つの原則に沿って標準化されています。 ・堅牢性: 自動リトライ、小さなバッチ単位での処理、ヘルス監視による障害警告を備えます。データは「最も原始的なソースからそのまま（as-is）」取り込み、Foundryのバージョン管理されたパイプラインを唯一の正（single source of truth）とすることで、外部前処理に依存しません ・拡張性: データベース、FTPS、HDFS、S3、SFTPなどの標準連携に加え、新しいソースタイプにも対応できます。スケジューリングやオーケストレーションといった中核機能は標準化されているため、接続固有の調整だけで済みます ・使いやすさ: 複雑さを抽象化し、認証・スケジュール・監視を手作業で管理する代わりに、シンプルなインターフェースで構成できます ・主要な構成要素として、エージェントのセットアップ、ソース構成、バッチ／ストリーミングの同期、Webhook、エクスポートを備えます 🛠 実践的な使い方 ・ワークスペースのナビゲーションまたはアプリケーションポータルからData Connectionにアクセスします ・接続先（ソース）を構成し、バッチまたはストリーミングの同期（sync）を設定して、データを「そのまま」取り込みます ・取り込み後の変換はFoundry側のパイプラインに集約し、ソース側では前処理を行わないようにします ・書き戻しが必要な場合は、Webhookやエクスポートでアウトバウンド連携を構成します 🎯 ユースケース ・閉域網のオンプレOracle/SAPを、エージェント方式（アウトバウンドのみで成立）でFW穴あけなしに接続 ・データベース・SFTP・S3など多様なソースからの定期バッチ取り込み ・処理結果を外部システムへ書き戻すアウトバウンド連携 ⚠️ 注意点 ・データはソースから「as-is」で取り込み、変換はFoundryのパイプラインに寄せる設計が前提です。ソース側で加工すると追跡性が損なわれます ・エージェントやソースの構成には、ネットワーク・認証の適切な準備が必要です ・X APIなど外部サービスの上限や規約は仮定せず、接続先ごとの制約を事前に確認してください #PalantirFoundry# #DataIntegration#

⬜ 7/31（金）15:00-15:30 🟩 ゼロバンク・デザインファクトリー 「みんなの銀行が実践する 　Oracle AI Database@Google Cloud の取り組み」 ✏️ オンプレミス上のサーバーをクラウドリフトするにあたり導入した自律型 AI データベースをご紹介します！ #GoogleCloudNext🗼#

Bloodborneやエルデンリングのコンセプトアーティストをされているgehnさんの初の画集『ORACLE』を献本いただきました！！ ただの画集じゃなくて物語形式になっていいて、読み終えた後はゲームを1本プレイしたような気分になりました。 そして何よりフロムのオタク大歓喜の内容...！！⚔️⚔️⚔️ 物語の中に吸い込まれ、１枚１枚重厚な額縁に入れて飾っておきたい衝動に駆られる素晴らしい作品ばかりです。 フロム信者必見の一冊ですが、そうじゃない方にも見応え読み応えの有る内容なので皆買って欲しい... 私は保存用に自分でも買います！！👾 ▼Amazon ORACLE gehn/ハイファンタジー物語画集

⚙️NVIDIAのチップを積んだサーバーが15%超上がり、幅は世代とメモリで変わる | 宛先はMicrosoft、Google、Oracleに納めるサーバーだ $NVDA 値上げ幅が一律ではない。チップの世代と、メモリをどれだけ積むかで変わる。 Bloombergが8月22日に伝えたのは、NVIDIAのAIチップを積んだサーバーの価格が、多くの場合15%を超えて上がるという通知だ。対象は来年初めに出荷されるシステムで、主力のVera RubinとGrace Blackwellを含む。顧客に伝えたのはNVIDIAではない。MicrosoftやAlphabet傘下のGoogle、Oracleといった大規模データセンター運営者向けに受託でサーバーを組む会社が、それぞれの顧客に通知した。翌23日にはThe Informationが「約17%」と報じ、Rubin NVL72ラック1台が800万ドルになるとした。NVIDIAはコメント要請に応じていない。 一律の定価改定なら、ここで話は終わる。終わらないのは、上げ幅が積むメモリでも変わるからだ。 NVIDIAはDRAMもHBMも作らない。買い手から見れば、支払う額が他社の商品市況に連動し始める。積むメモリを削れば請求は軽くなるが、それは推論に回せる容量を削るのと同じだ。この値上がりのどこまでがメモリの原価で、どこからが誰かの利幅なのかは外から見えない。通知したのは受託でサーバーを組む会社であって、NVIDIA自身は価格改定を認めていない。 規模を置いておく。5月に発表された2027年度第1四半期で、NVIDIAのData Center売上は過去最高の752億ドル、全社売上816億1,500万ドルの92.1%を占めた。GAAP粗利率は74.9%で、直近2四半期の実績と今期の見通しはいずれも74.9%と75.0%の間にある。 通知の宛先を見る。値上げを伝えられたのはNVIDIAの最大級の顧客たちで、納め先として挙がったのはMicrosoft、Google、Oracleのデータセンターだ。その発注書に来年初めから、同じ箱が高くなっただけの分が乗る。 だから来年、ハイパースケーラーの設備投資が増えたとき、その増分の何割が台数で何割が値札なのかは、総額を見ても分からない。設備投資の総額は「どれだけ計算能力を据えたか」の代わりとして読まれてきた。その代わりは成立しなくなる。 8月26日にNVIDIAが2027年度第2四半期を発表する。ただし答え合わせにはならない。締めたのは7月26日で、値上げが乗るのは来年初めの出荷分だ。その日に手に入るのは、原価と値付けについて会社自身が選ぶ言葉だけになる。 見るものは2つだ。来年初めの出荷までのメモリ契約価格と、買い手が来年の設備投資を説明する言葉。契約価格が先に反転すれば、通知された値上げは請求書に残らず、設備投資の増分は台数の話へ戻る。買い手が台数でなく価格を理由に挙げ始めたら、答え合わせはそこで済む。 メモリの値上がりそのものを持ちたいなら、売っているのはMicronや韓国勢だ。NVIDIAを見る理由は別にある。AIサーバーの値札が、NVIDIAが作っていない部品の相場に連動し始めたことだ。 これまでAI相場は、据えたGPUの枚数を追ってきた。来年からは、同じ枚数にいくら払ったかを分けないと、需要と値札の区別がつかない。 🤘情報提供 Stock Slayer :

今週のナイトスクープ1本目は… 「伝説のJavaリングを復活させて」 茨城県の男子大学生（１８）から。私はJavaというコンピューターに関しての技術が好きで、趣味が高じて中学生の頃にOracle Certified Java Programmer、GoldというJava最高難度の資格を取った。そして、様々なJavaに関するグッズを収集する中で、Javaリングなる大変興味深いものを発見し、即メルカリで購入。Javaリングは１９９８年に開かれた技術サミットで配布されたもので、指輪の中に小型のコンピューターが入っている。当時は来場者のプロフィールやコーヒーの好みを指輪に記録しておき、来場者管理やコーヒーマシンで利用したそうだ。私はこれを何とか動かしたいと思い、当時の機材を海外から買い揃えＰＣと繋いでみたのだが、上手く作動しない。指輪の内部構造を調べたところ、どうやら「Lithium Backup」なる部品が入っているようだ。名前から推測するにおそらくバッテリーのことで、３０年もすれば切れていて当たり前。原因はこれにあると考え、交換を試みた。しかし、それが入っているであろう部分は台座に強く接着されているようで、およそ私の技術では開けられない。「超小型・指輪型コンピューター」の復活に力を貸して欲しい、というもの。

先日オラクル美容皮膚科に行ってきました！ トーニングをしていただいてツルツルになりました☺️✨ ありがとうございます😘 ＃Oracle＃シークレット＃シミ

未経験からITエンジニアを目指すなら、資格取得に何ヶ月もかけなくていい。 ITパスポート ↓ 情報セキュリティマネジメント ↓ 基本情報技術者 ここまではCBT。会場さえ空いていれば、どんどん受けられる。 長くても1ヶ月で3つ取る。 同時に日本語も鍛える。 余力がある人は、 AWS認定、Oracle DB、CCNAなど、 興味のある分野の基礎資格をもう1つ（必須ではない）。 でも、本当に大事なのはここから。 「前職で何をしてきたか」を、 IT業界で使えるスキルに結び付けること。 営業なら、 顧客折衝、課題整理、提案力。 接客なら、 コミュニケーション、要件把握、トラブル対応。 製造なら、 品質管理、改善活動、標準化。 事務なら、 業務整理、Excel、効率化、正確性。 未経験だから「何もない」んじゃない。 今までの経験を、具体的な数字とともにエピソードとして、IT業界の目線で説明できていないだけ。 資格は入口を開けるための武器。 最後に内定を決めるのは、 「この人を採ったら活躍しそうだ」 と思わせられるかどうか。 ここまで本気で準備した未経験者なら、 転職活動はかなり強い。 少なくとも、 「未経験だから受からない」 という段階はとっくに卒業しているはず。 じゃああとはどうすればいい？ やる。 それだけ。

アノテーションをRLの訓練シグナルとして使ったとき、なぜか優秀な行動に負の勾配がかかる —— OraRLはその仕組みを解明し、解決しました。 Annotations as Rollouts: Efficient and Scalable Reinforcement Learning for Video MLLMs ❓ アノテーションをrolloutとして使うと何が起きる？ 💡 「Advantage Inversion（有利性の反転）」が起きます。GRPOの標準正規化では、グループ内rolloutの有利性を平均と分散で計算します。ここに高報酬のoracle rolloutを追加するとグループ平均が上昇し、ポリシー平均を超えているはずの良い行動が負の有利性を受ける逆転現象が発生します。92,024件の計測で、Naive oracle mixingでは42.5%のグループで反転が起きていました。 ❓ OraRLはどう解決する？ 💡 5つのコンポーネントで有利性推定を分離します。まずoracle-freeなon-policyベースラインを構築し（分散正規化なしで定義上inversion不可）、oracle-policy gapから方向性ゲインを計算してポリシー平均超えrolloutを増幅します。oracle自体の有利性は最強のon-policyシグナルでスケール調整し、ポリシー全体を支配しないよう設計。符号均衡Pruning（正・負を等分保持）により反転率を最終0.3%まで圧縮し、1.48倍の速度向上も実現しています。 ❓ どれくらい強い？ 💡 Video-ORA-9BはVSI-Benchで73.1を達成し、GPT-5（55.0）とGemini-3-Pro（55.1）を18ポイント以上上回りました。ReasonVOSセグメンテーションはバックボーン比+42.2、VideoHolmesは+15.2と大幅改善。訓練コストはSFTの2.2倍で済み、GRPO+CoT（4.9倍）の半分以下です。 ❓ 推論の効率は？ 💡 CoTが不要なためP90推論レイテンシは25.15秒で、CoT付きバックボーンの62.67秒と比べて大幅に短縮。データ効率でもOraRLは100kプロンプトで+5.2pt、GRPOの+2.8ptを上回ります。 #VideoMLLM# #ReinforcementLearning#

💡 NVIDIA Corporation $NVDA Q2 FY2027決算 2026-08-26 💰 今四半期業績 - 🟢 EPS：$2.22 (予想$2.09) - 🟢 売上高：$96.22B (予想$92.27B) 📊 重要指標 - 🟢 Data Center売上高：$89.0B (YoY+117%, QoQ+18%) - 🟢 Edge Computing売上高：$7.2B (YoY+27%, QoQ+13%) - 🟢 Non-GAAP粗利益率：75.0% (YoY+250bps) - 🟢 Non-GAAP営業利益：$64.0B (YoY+124%) - 🟢 フリーキャッシュフロー：$21.3B (前年同期$13.5B, YoY+59%) - 🟢 株主還元：Q2で約$26.0B (自社株買い+配当), 残枠約$99.0B - 🔴 Q3ガイダンス粗利益率：74.0%±50bps (QoQ-100bps) 📊 次四半期ガイダンス - 🟢 売上高：$108.0B (予想$104.18B) 📍決算内容の注目ポイント - Vera Rubinプラットフォームがフル生産に移行。CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure、Nebiusなど主要パートナーでラック稼働を開始。 - Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs、KKRと戦略的パートナーシップを発表し、AIインフラ構築のために$500B超のサードパーティ資本を動員する枠組みを構築。 - Q2に約$26.0Bの株主還元を実施（自社株買い＋現金配当）。残存自社株買い枠は約$99.0B。次回四半期配当は1株当たり$0.25（2026年10月1日支払い予定）。 - Spectrum-6スイッチシステム、Vera CPU、Groq 3 LPX推論アクセラレータなど次世代製品群の量産・出荷を加速。MLPerf Training 6.0ベンチマークでBlackwellが全カテゴリ首位。 - 日本政府・産業リーダーとの連携で世界初の国家AIインフラを立ち上げ。韓国ではSK Telecom、NAVER、Brookfieldとギガワット規模のソブリンAIインフラ構築を推進。 🤵‍♂️CEO (Jensen Huang) コメント 「AIは変曲点に到達しました。AIは実用的な仕事をしており、そのトークンは生産的で収益性があります。今やコンピュートは収益そのものです。需要は加速しています。昨年のこの時期は1つの研究所だけがインフラ構築を牽引していましたが、今日では新しいAIラボやスタートアップの黄金時代を迎え、複数のフロンティアラボが並行してスケーリングし、活発なオープンモデルエコシステムとフィジカルAIがオンラインになっています。米国内外で強いモメンタムがあります。AIインフラの構築はフルスピードで進行中です。フル生産に入ったVera Rubinは、まさにこの瞬間のために作られました。」 🔍 主要ファンダメンタルズ指標 - 時価総額: 5.09T - PER: 32.00 - Forward PER: 23.27 - PEG: 0.29 🎯市場評価 - 株価 (発表前): 📉$209.97 (-1.45%) - 株価 (発表後): 📉$208.5 (-0.7%) - 決算前アナリスト目標株価: $324.48 ($500 ~ $265) A- - 決算総合サプライズ率 (AI推定): 😊7.82% - 決算後目標株価 (AI推定): $214.85 🤖 決算まとめるくん(AI)コメント 「NVIDIA Corporationの2027年度Q2決算は、売上高$96.22B（予想$92.27B）、Non-GAAP EPS $2.22（予想$2.09）と、いずれもアナリスト予想を明確に上回る好決算となりました。特にData Center事業の売上高$89.0B（YoY+117%）は驚異的な成長率を維持しており、AI推論・学習需要の構造的拡大を裏付けています。 Non-GAAP粗利益率は75.0%と前年同期比250bps改善し、売上規模の急拡大にもかかわらず高い収益性を維持しています。Non-GAAP営業利益$64.0B（YoY+124%）は、研究開発費の増加（YoY+54%）を十分に吸収した上での成果であり、オペレーティングレバレッジの強さを示しています。 Q3売上高ガイダンス$108.0B±2%はアナリスト予想$104.18Bを約3.7%上回り、成長の持続性に対する市場の懸念を払拭する内容です。ただし、Q3粗利益率ガイダンスが74.0%±50bpsとQ2比で約100bps低下する見通しである点は、Vera Rubin立ち上げに伴う初期コストの影響が示唆され、注視が必要です。 Jensen Huang CEOが述べた「コンピュートは収益そのもの」という発言は、AIインフラ投資がROIを伴う段階に入ったことを象徴しています。Apollo、BlackRockら大手金融機関との$500B超の資本動員パートナーシップは、AIインフラ需要の長期的な裏付けとなります。 財務健全性の面では、Altman Z-Score 52.22、Piotroskiスコア7と極めて良好です。Q2で$26.0Bの株主還元を実施し、残枠$99.0Bを確保している点も資本配分の積極性を示しています。 一方、中国向けData Centerコンピュート売上をQ3見通しに含めていない点は、地政学リスクへの保守的対応と評価できます。決算発表後の株価が軟調に推移している背景には、既に高い期待値が織り込まれていた可能性があり、ガイダンスの粗利益率低下見通しが短期的な利益確定の口実となった可能性があります。 評価は📈ポヨ」 🏢 NVIDIA Corporation 概要 - セクター: テクノロジー（半導体） - 特徴: AI・アクセラレーテッドコンピューティング分野における世界的リーダー。Data Center向けGPU・ネットワーキングソリューションを中核に、Edge Computing、自動運転、ロボティクス等の成長領域を展開。 🤘情報提供 Stock Slayer :