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。

「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#

【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🎮

# 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#

# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 ツールが多すぎてトークンを圧迫していませんか？必要なときだけツールを読み込む仕組みがあります。 `defer_loading` と `ToolSearchTool` を組み合わせれば、モデルが必要なツールを検索して動的にロードでき、トークン消費を大幅に削減できます。 📌 タイトル：Hosted tool search / tool_namespace / defer_loading 🔗 URL： 🧩 概要 `@function_tool(defer_loading=True)` を指定したツールは、初回のモデル呼び出し時にはツールリストに含まれません。代わりに `ToolSearchTool()` をエージェントに追加すると、モデルはまずツールを検索し、必要なものだけをロードして使用します。`tool_namespace` でツールをグループ化することも可能です。大量のツールを持つエージェントで、トークン使用量を最適化する強力な機能です。なお、この機能は `OpenAIResponsesModel` でのみ利用可能です。 🛠 使い方 ```python from agents import Agent, function_tool from agents.tool import ToolSearchTool @function_tool(defer_loading=True, tool_namespace="analytics") def run_report(report_type: str) -> str: return generate_report(report_type) @function_tool(defer_loading=True, tool_namespace="analytics") def export_csv(dataset: str) -> str: return create_csv(dataset) @function_tool(defer_loading=True, tool_namespace="admin") def manage_users(action: str) -> str: return user_management(action) agent = Agent( name="assistant", tools=[ ToolSearchTool(), # ツール検索を有効化 run_report, export_csv, manage_users, ], ) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・数十〜数百のツールを持つエージェントでトークンコストを抑える ・`tool_namespace` でツールを論理的にグループ化し、検索精度を向上させる ・頻繁に使うツールは `defer_loading=False`（デフォルト）のままにし、稀に使うツールだけ遅延ロードにする ・ツール追加時にプロンプトサイズを気にせずスケールできる 💡 ユースケース 🧰 多機能SaaSエージェントのツール管理 📊 分析・レポート系ツールのオンデマンドロード 🔧 管理系ツールの必要時のみ表示 🚀 ツール数のスケーラビリティ確保 ⚠️ 注意点 この機能は `OpenAIResponsesModel` でのみ利用可能です。他のモデルプロバイダーでは動作しません。また、遅延ロードされたツールは最初のターンでは使えないため、ユーザーの最初のリクエストに即座に対応する必要があるツールには向きません。 ✨ ツール検索で「必要なときに必要なツールだけ」をロードし、スマートなエージェントを実現しましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#