ソフトウェア技術

AIテスト自動化はテスターを駆逐する？未来への羅針盤 皆さん、こんにちは！ 最近、AIの進化がすごいですよね。特に、ソフトウェア開発の現場ではAIテスト自動化が話題になっています。ぶっちゃけ、「これって、テスターの仕事、マジでなくなるんじゃないの？」って不安に思っている人もいるんじゃないでしょうか？ 私も、ちょっとドキドキしながら情報収集している毎日です。 AIテスト自動化って結局なに？ AIテスト自動化っていうのは、その名の通り、AIを使ってソフトウェアのテストを自動化することです。これまでの自動テストは、人がシナリオを書いて、それに基づいてテストを実行していたんです。でも、AIを使うと、テストケースを自動生成したり、テスト結果を分析したりできるので、めっちゃ効率が上がるらしいんです。 個人的には、AIってなんかSFの世界の話だと思ってたんですけど、もうすでに実用化されているんですね。なんか、すごい時代になったもんだなーって思います。 AIテスト自動化のメリットってどんなものがあるの？ AIテスト自動化のメリットは、いくつかあります。まず、テストにかかる時間とコストを大幅に削減できること。これは企業にとっては大きな魅力ですよね。次に、人的ミスを減らせること。人間って、どうしても集中力が途切れたり、見落としがあったりするじゃないですか。でも、AIは淡々と正確にテストを実行してくれるので、品質向上につながるんです。 それに、AIは24時間365日休みなく働けるので、テストのスピードも格段に上がります。開発サイクルが短縮されて、より早く製品をリリースできるようになるっていうわけです。 でも、デメリットもあるんでしょう？ もちろん、AIテスト自動化にもデメリットはあります。まず、導入コストが高いこと。AIのシステムを構築したり、既存のシステムと連携させたりするには、それなりにお金がかかります。次に、AIが完璧ではないこと。AIは学習データに基づいてテストを行うので、想定外のケースに対応できない場合があります。 それに、AIにテストを任せっきりにしてしまうと、テスターのスキルが低下してしまう可能性もあります。やっぱり、人間によるテストも重要だと思うんですよね。 テスターの仕事は本当になくなるの？ 一番気になるのは、やっぱりこれですよね。「AIテスト自動化によって、テスターの仕事は本当になくなるのか？」って。私の意見では、テスターの仕事が完全になくなることはないと思います。 なぜなら、AIはあくまでツールであり、それを使いこなすのは人間だからです。AIは反復的な作業や大量のデータ分析は得意ですが、創造性や判断力が必要な仕事は苦手です。例えば、ユーザーの視点に立って使いやすさを評価したり、複雑なバグの原因を特定したりするのは、人間のテスターの方が得意です。 むしろ、AIテスト自動化によって、テスターの仕事はより高度で創造的なものに変わっていくと思います。テスターは、AIを効果的に活用してテスト戦略を立てたり、AIが見つけられなかった潜在的な問題を発見したりすることが求められるようになるでしょう。 未来のテスターに求められるスキルって？ じゃあ、未来のテスターにはどんなスキルが求められるようになるんでしょうか？ まず、AIに関する知識は必須になると思います。AIの仕組みや活用方法を理解していれば、AIテスト自動化をより効果的に活用できます。

ビッグデータ解体新書！リアルタイム分析で売上2倍増の裏ワザを伝授！ ビッグデータって、結局何なの？ ぶっちゃけ話から入ろう！ ビッグデータって言葉、耳にタコができるくらい聞きますよね。でも、正直「で、それが一体何なの？」って思ってる人も多いんじゃないでしょうか？ 私もそうでした！ 専門用語が飛び交って、何だか難しそうだし…。 でも、実はそんなに構える必要はないんです。簡単に言えば、ビッグデータっていうのは、文字通り「めっちゃ大きいデータ」のこと。ウェブサイトのアクセス記録、SNSの投稿、センサーからの情報…あらゆるものが含まれます。そして、その膨大なデータの中から、宝物のような「使える情報」を見つけ出すのが、ビッグデータ分析なんです。 私が初めてビッグデータに触れたのは、数年前のプロジェクトでした。ある小売店さんの売上アップを目指して、POSデータの分析をすることになったんです。最初は途方に暮れました。何千万件ものデータが目の前に広がっていて、どこから手をつければいいのか…。でも、分析を進めるうちに、面白い傾向が見えてきたんです。 リアルタイム分析こそが鍵！スピーディーな意思決定で差をつけろ！ ビッグデータ分析の中でも、特に重要なのが「リアルタイム分析」です。これは、文字通り、データをリアルタイムで分析すること。例えば、ウェブサイトのアクセス状況をリアルタイムで把握して、すぐにキャンペーンの内容を調整したり、在庫状況を把握して、売れ筋商品をすぐに補充したり…そんなことが可能になるんです。 なぜリアルタイム分析が重要なのか？ それは、変化の激しい現代社会において、迅速な意思決定が不可欠だからです。例えば、ある商品がSNSで話題になったとします。リアルタイム分析を行っていれば、すぐにその情報をキャッチして、在庫を増やしたり、販促キャンペーンを展開したりすることができます。でも、分析が遅れてしまうと、せっかくのチャンスを逃してしまうかもしれません。 昔、私が担当していたクライアントで、季節限定商品を扱っている会社がありました。リアルタイム分析を導入する前は、売れ行きが予測できず、在庫管理に苦労していました。でも、リアルタイム分析を導入してからは、SNSの反応やウェブサイトのアクセス状況をリアルタイムで把握することで、売れ行きを予測し、在庫を最適化することができたんです。結果、売上は大幅に向上しました。 データ分析で売上2倍増！？その裏側を徹底解剖！ 「データ分析で売上2倍増」なんて聞くと、まるで魔法みたいに感じるかもしれませんね。でも、これは決して夢物語ではありません。データ分析を正しく活用すれば、本当に売上を大幅に向上させることができるんです。 その秘密は、データに基づいた意思決定にあります。従来の「勘」や「経験」に頼った意思決定ではなく、データという客観的な根拠に基づいて意思決定をすることで、成功の確率を格段に高めることができるんです。 例えば、ウェブサイトのアクセス状況を分析することで、どのページがよく見られているのか、どのページで離脱が多いのかを把握することができます。そして、その結果に基づいて、ウェブサイトのデザインを改善したり、コンテンツを充実させたりすることで、コンバージョン率を向上させることができます。 私も実際に、データ分析によって売上を2倍以上に伸ばした経験があります。それは、あるECサイトのコンサルティングを担当した時のことでした。当初、そのECサイトは、アクセス数は多いものの、なかなか売上に繋がらないという問題を抱えていました。そこで、私は徹底的にデータ分析を行い、ユーザーの行動パターンを分析しました。その結果、ある特定のページで離脱率が高いことがわかりました。 そこで、そのページのデザインを大幅に変更し、商品の魅力をより効果的に伝えるように改善しました。すると、なんとコンバージョン率が劇的に向上し、売上は2倍以上になったんです！ この経験を通じて、私はデータ分析の力を改めて実感しました。

最近、マイクロサービスって言葉、よく聞くよね？ ぶっちゃけ、最初は「また新しいカタカナ言葉か…」って思ったんだけど、調べてみたら意外と面白い。大規模なシステム開発で、めちゃくちゃ役に立つらしいんだよね。今回は、そんなマイクロサービスについて、友達に話すみたいに、ざっくばらんに解説していくね！ マイクロサービスって何？ 簡単に言うと… マイクロサービスって、大きなアプリケーションを、小さな独立したサービスに分割する設計のことなんだ。例えるなら、大きな料理を、素材ごとに分けて調理するみたいな感じかな。それぞれのサービスは、独立して開発、デプロイ、スケールできるから、全体的なシステムの柔軟性と開発スピードが格段に向上するんだって。 私が初めてマイクロサービスを知ったとき、「それってめんどくさくない？」って思ったんだよね。だって、一つの大きなプログラムを、わざわざ細かく分割するなんて、余計な手間がかかる気がしたから。でも、深く調べていくうちに、そのメリットの大きさに気づいたんだ。 なぜマイクロサービスが重要なのか？ マイクロサービスが重要視される理由はいろいろあるんだけど、一番大きいのは、やっぱり開発効率の向上だよね。各サービスが独立しているから、チームごとに分かれて、それぞれのサービスを集中して開発できる。これによって、大規模なプロジェクトでも、スムーズに開発を進めることができるんだ。 それに、一部分に問題が発生しても、システム全体に影響が出にくいっていうのも、大きなメリットだと思う。従来のモノリシックなシステムだと、一つのバグがシステム全体を停止させてしまうこともあったけど、マイクロサービスなら、問題のあるサービスだけを修正すればOK。システムの可用性を高めることができるんだよね。 個人的には、技術選定の自由度が高いっていうのも、魅力的に感じる。それぞれのサービスごとに、最適なプログラミング言語やフレームワークを選択できるから、開発者は自分の得意な技術を活かせるし、新しい技術を試すチャンスも増える。 マイクロサービスのメリットを具体的に見てみよう マイクロサービスのメリットを、もう少し具体的に見てみようか。 柔軟性とスケーラビリティ: 各サービスが独立しているから、必要な部分だけをスケールさせることができる。例えば、ユーザー認証サービスだけアクセスが集中しているなら、そのサービスだけを増強すればOK。 開発スピードの向上: 小さなチームが独立して開発できるから、全体の開発スピードが上がる。新しい機能をリリースするまでの時間が短縮されるんだ。 技術的多様性: 各サービスごとに、最適な技術を選択できるから、開発者は常に最新の技術を学ぶことができる。 障害隔離: 一つのサービスに問題が発生しても、システム全体が停止するリスクを減らすことができる。

5Gとメタバース：超高速接続が拓く未来への扉🔥 最近、5Gとメタバースって言葉、本当によく聞きますよね！ぶっちゃけ、最初は「また新しいバズワード？」って思ったんですけど、調べていくうちに、これらが組み合わさることで、想像を遥かに超える未来が待っているんじゃないかってワクワクしてきたんです。今回は、そんな5Gとメタバースの可能性について、友達に話すみたいに、ざっくばらんにシェアしたいと思います！ 5Gがメタバースを加速させるってどういうこと？ そもそも、メタバースって、インターネット上に構築された3次元の仮想空間のこと。アバターを使って交流したり、ゲームを楽しんだり、買い物をしたり…現実世界と変わらない活動ができるんです。でも、これまでの通信速度だと、どうしてもラグが発生したり、高画質の映像がスムーズに表示されなかったりして、没入感がイマイチだったんですよね。 そこで登場するのが5G！5Gは、従来の4Gよりも通信速度が圧倒的に速く、大容量のデータも遅延なく送受信できます。これによって、メタバース内の動きがよりリアルタイムになり、高精細な映像や音声もスムーズに楽しめるようになるんです。つまり、5Gのおかげで、メタバースがより快適で、よりリアルな体験になるってこと！ 私もメタバースを体験してみたことがあるんですけど、正直、ちょっとカクカクして酔いそうになったんですよね（笑）。でも、5Gが普及すれば、もっと快適に楽しめるようになるんだろうなぁって思います。 メタバースで何ができるようになるの？ 5Gによってメタバースが進化すると、私たちの生活は一体どう変わるんでしょうか？個人的には、本当に色々な可能性が広がっていると思うんです。 仕事も遊びも、もっと自由に！ 例えば、仕事。メタバースオフィスで、世界中の仲間とアバターで会議をしたり、3Dモデルを共同で編集したり…場所に縛られない、新しい働き方ができるようになります。 そして、エンタメ！メタバースライブで、アーティストが目の前にいるような臨場感を味わったり、友達と協力してゲームの世界を冒険したり…これまでのエンタメ体験が、さらに進化するはずです。 教育や医療にも革命が？ さらに、教育や医療の分野でも、メタバースの活用が進むかもしれません。例えば、歴史の授業で、古代遺跡をVRで体験したり、手術のシミュレーションをメタバースで行ったり…より実践的な学びが得られるようになります。 遠隔医療も、メタバースの可能性を秘めている分野です。医師がアバターを介して患者を診察したり、リハビリテーションを遠隔でサポートしたり…地域格差の解消にもつながるかもしれません。 5Gメタバースの未来は、すぐそこまで来てる？ 5Gとメタバースの組み合わせが、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めていることは、間違いありません。でも、課題もいくつかあります。 課題を乗り越えて、未来へ！ 例えば、セキュリティの問題。メタバース上の個人情報や資産を守るための対策は、まだまだ十分ではありません。また、メタバースの利用格差も懸念されます。誰もが平等にアクセスできる環境を整える必要があります。 これらの課題を乗り越え、5Gとメタバースが、より多くの人々に恩恵をもたらす未来を実現するために、私たち一人ひとりが関心を持ち、積極的に意見を発信していくことが大切だと思います。 私も、5Gメタバースの未来を、いちユーザーとして、そして一人の人間として、応援していきたいと思っています！どんな未来が待っているのか、本当に楽しみです！

ビッグデータでマーケティングが変わる！顧客体験を最高にパーソナライズする方法 マーケティングの世界って、本当に日々進化していますよね。私が駆け出しの頃とは、もう全然違う世界になっていて、正直、ついていくのがやっとです（笑）。でも、その中でも特に注目されているのが「ビッグデータ」の活用なんです。 ビッグデータって何？なんでそんなに重要なの？ そもそもビッグデータって、何のことだかピンと来ない人もいるかもしれませんね。簡単に言うと、ものすごく大量のデータのこと。例えば、ウェブサイトのアクセス履歴とか、商品の購買データ、SNSの投稿内容とか、そういうものが全部ビッグデータに含まれます。 なんでそんなデータが重要なのかって？それは、ビッグデータを分析することで、お客様の好みや行動パターンがよくわかるようになるからなんです。どんな商品を求めているのか、どんな情報に興味があるのか、どんなタイミングで購買意欲が高まるのか… そういうことがデータから読み取れるんですよ。 個人的には、昔ながらの勘と経験も大事だと思うんです。でも、そこにビッグデータの分析結果を組み合わせることで、より精度の高いマーケティング戦略を立てることができるようになる。それが、ビッグデータがマーケティングの世界で注目されている理由なんです。 顧客体験のパーソナライズが鍵！ ビッグデータの活用で、特に重要になってくるのが「顧客体験のパーソナライズ」です。つまり、お客様一人ひとりに合わせた情報やサービスを提供すること。 例えば、ある人がウェブサイトで特定の商品のページをよく見ているとします。その情報に基づいて、その人向けにその商品の広告を表示したり、関連商品の情報を提供したりする。それがパーソナライズされた顧客体験です。 私自身、以前、あるオンラインショップで特定のアウトドア用品をよく見ていたら、そのショップから、私が興味を持ちそうな商品の情報がメールで送られてくるようになりました。それがすごく参考になって、結局、いくつか商品を購入したんです。まさに、パーソナライズされた顧客体験の成功例ですよね。 ビッグデータ活用で何ができる？具体的な事例を紹介！ じゃあ、具体的にビッグデータを活用することで、どんなことができるようになるのか？いくつか事例を紹介しますね。 広告の最適化: ターゲットを絞り込んだ広告を配信することで、広告の効果を最大化できます。例えば、年齢、性別、居住地だけでなく、興味関心や購買履歴に基づいて広告を出し分けることができるんです。 商品開発: お客様のニーズを把握することで、売れる商品、喜ばれる商品を開発することができます。SNSの投稿内容を分析して、お客様がどんなことに不満を持っているのか、どんな商品を求めているのかを把握したりするんです。 顧客サポートの改善: お客様の問い合わせ内容や過去の対応履歴を分析することで、より迅速かつ的確なサポートを提供できます。電話での問い合わせだけでなく、チャットボットを活用して、24時間365日対応することも可能になります。 価格設定の最適化:

データ洪水に溺れる前に！爆速で決断するための５ステップ いやー、最近の仕事って、データ、データ、またデータ！って感じじゃないですか？ 私もぶっちゃけ、そのデータの波に乗りこなせてるかって言われると、ちょっと自信ないんですよね（笑）。 でも、諦めたらそこで試合終了！ ってことで、今回は私が実践している、データ洪水からサクッと脱出して、正しい決断を下すための５つのステップを、こっそりあなただけに教えちゃいます！ ステップ１：データの海を泳ぎ切るための羅針盤、目的設定 まず最初に、何のためにデータを見るのか、ゴールを決めましょう！ これ、めちゃくちゃ大事。地図がないと、どこに向かってるのか分からなくなるのと同じで、目的がないと、データの海で迷子になっちゃいます。 例えば、「今月の売上を10%アップさせる」とか、「顧客満足度を向上させる」とか、具体的な目標を立てるんです。目的が定まれば、必要なデータも見えてくるし、分析の方向性も定まります。 個人的な話ですが、以前、目的を決めずに「なんかデータ見てみようかな～」って軽い気持ちで始めたら、結局何時間もかけて、何も得られなかった、なんて苦い経験も…。それ以来、目的設定は絶対に欠かせないステップになりました！ ステップ２：散らばった宝の地図、データ収集と整理 目的が決まったら、必要なデータを集めましょう！ 社内のデータベースはもちろん、アンケート結果、SNSの反応など、あらゆるデータが宝の山。でも、そのままじゃただのゴミの山なので、整理整頓が重要です。 データの形式を統一したり、不要なデータを取り除いたり、見やすいように加工したり…地味な作業だけど、ここをしっかりやると、後々すごく楽になります。 私もたまに、エクセルで整理するのが面倒くさくて、放置しちゃうことがあるんですけど（笑）、やっぱり後で後悔するんですよね。頑張って整理すれば、後で絶対に報われるって信じてます！ ステップ３：宝の山からお宝を発掘！データ分析 データが綺麗になったら、いよいよ分析開始！ 分析方法は色々ありますが、まずは簡単なグラフを作ってみたり、平均値を出してみたりするだけでも、何か発見があるはずです。 例えば、「売上が伸び悩んでいる商品の特徴は？」とか、「顧客満足度が低い人の共通点は？」とか、仮説を立てながら分析していくと、面白い発見があるかもしれません。 私は、分析ツールとかに詳しいわけじゃないんですけど、エクセルだけでも結構色々な分析ができるんですよ。グラフを作ったり、ピボットテーブルを使ったり…

プログラミングの世界に足を踏み入れてから、色々な壁にぶつかってきました。その中でも、特に苦戦したのが「処理速度」の問題。アプリケーションが遅いと、ユーザーはすぐに離れてしまいますからね。なんとかしなくちゃ！って焦ってました。 並行処理の重要性：なぜ速さが必要なの？ ウェブサイトを見ているとき、動画をダウンロードしているとき、アプリを使っているとき…実は裏ではたくさんの処理が同時に動いています。もし、これらの処理が一つずつ順番に行われていたら…想像してみてください。ものすごく時間がかかって、イライラしちゃいますよね？ だからこそ、並行処理が重要なんです。並行処理とは、複数の処理を同時に行うことで、全体の処理時間を短縮する技術のこと。これによって、ユーザーはストレスなく、快適にアプリケーションを利用できるわけです。 Asyncio って何？ 初心者でもわかる解説 そこで登場するのが、Asyncioです！Asyncioは、Pythonで並行処理を実現するためのライブラリ。簡単に言うと、処理を「一時停止」したり「再開」したりするのを効率的に行うための仕組みなんです。 従来の並行処理（スレッドとかマルチプロセスとか）は、結構複雑で、理解するのも使うのも大変でした。でも、Asyncioは比較的シンプルで扱いやすいのが特徴。私も最初は「難しそう…」って思ったんですが、実際に使ってみると、意外とすんなり理解できました。 たとえば、カフェで注文を待っている状況を想像してみてください。 スレッドの場合：店員さんが一人しかいなくて、それぞれの注文が終わるまで次の注文を受け付けられない。（時間がかかる！） Asyncioの場合：店員さんは、まず全ての注文を聞き取り、コーヒーを淹れている間に、別の注文のケーキを用意する。コーヒーが出来上がったら、それを渡す。結果的に、全員が早く飲み物とケーキを受け取れる。（効率的！） こんなイメージです。Asyncioは、I/O待ち時間（ネットワーク通信やディスクアクセスなど）が多い処理に特に効果を発揮します。 Asyncioを使うメリット：体感速度が段違い！ Asyncioを使うメリットはたくさんありますが、私が一番実感したのは「体感速度の向上」です。 以前、ウェブサイトのAPIを叩いてデータを取得するプログラムを作ったことがあるんです。最初は、普通に`requests`ライブラリを使って順番にデータを取得していたんですが、これがめちゃくちゃ遅くて…。データ量が多いと、処理が終わるまでコーヒーブレイクが必要なくらいでした（笑）。 そこで、Asyncioを使って並行処理を実装してみたんです。結果は…劇的でした！処理時間が大幅に短縮され、体感速度も格段に向上したんです。「えっ、もう終わったの？」って感じでしたね。 他にも、Asyncioを使うことで、以下のようなメリットがあります。 リソースの有効活用: 処理待ちの時間に他の処理を行うことで、CPUやメモリなどのリソースを効率的に活用できます。

心を揺さぶる物語に変える！データストーリーテリング入門 データって、正直、無機質で退屈なイメージありませんか？数字の羅列を見て、何がなんだかさっぱり…なんて経験、私もありますよ！でもね、実はデータって、語り方次第で人の心を動かす、とんでもないパワーを秘めているんです。今回は、そんなデータの可能性を引き出す「データストーリーテリング」について、私の経験も交えながら、わかりやすく解説していきますね。 データが持つ隠された力 ぶっちゃけ、データをただ並べただけじゃ、誰も興味を持ってくれません。棒グラフや円グラフを眺めても、「ふーん、そうなんだ」で終わっちゃうこと、多いですよね。でも、もしそのデータにストーリーが加わったらどうでしょう？例えば、「このグラフは、昨年私が所属していたチームが、どれだけ残業を減らせたかを示しているんです。実は、あの時、チーム全体で意識改革をして…」なんて語り始めたら、ちょっと興味が湧きませんか？ データストーリーテリングは、まさにこの「ストーリー」の力を活用するんです。データを使って、聞いている人の心に響く物語を語り、理解を深め、行動を促す。それが、データストーリーテリングの真髄なんです。 データストーリーテリングの３つの秘訣 データストーリーテリングって、難しそうに聞こえるかもしれませんが、そんなことありません！誰でも、ちょっとしたコツを掴めば、魅力的な物語を紡ぎ出すことができるんです。私が思うに、大切なのは以下の３つのポイント。 1. 目的を明確にする まず、何のためにデータストーリーを語るのか、目的をはっきりさせることが重要です。「誰に、何を伝えたいのか？」「どんな行動を起こしてほしいのか？」を明確にすることで、ストーリーの方向性が定まります。 たとえば、社内向けのプレゼン資料を作る場合。「このプロジェクトの重要性を理解してもらい、予算を確保したい」という目的があれば、データを使って、プロジェクトの潜在的な利益や、競合他社との差を明確に示すストーリーを組み立てることができます。 2. 共感を呼ぶストーリーを語る データはあくまで材料です。それをどう調理するかで、物語の味が大きく変わります。単なる事実の羅列ではなく、感情に訴えかけるストーリーを語ることが重要です。 例えば、顧客満足度調査のデータを発表する時。「顧客満足度80%」という数字だけを伝えるのではなく、「お客様からは『商品を使って本当に人生が変わった』という感謝の声もいただいています。この声こそが、私たちの仕事の原動力なんです」といったエピソードを交えることで、聴衆の共感を呼び、データの価値をより深く理解してもらうことができます。 3. 視覚的に訴える データは、グラフや図表を使って視覚的に表現することで、格段にわかりやすくなります。ただし、注意したいのは、見やすさだけでなく、ストーリーを効果的に伝えるためのデザインを心がけること。 例えば、売上推移のグラフを作る場合。ただ棒グラフを並べるだけでなく、特に注目してほしいポイントを強調したり、色分けを工夫したりすることで、視覚的にメッセージを伝えることができます。PowerPointのスライドデザインも、シンプルで見やすいものを選びましょう。 データストーリーテリング、実践編！

Attention is all you need! Transformerアーキテクチャがディープラーニングを変えた？ 最近、ディープラーニングの世界を大きく変えたTransformerアーキテクチャって、聞いたことありますか？GPTとかBERTとか、話題のLLM（大規模言語モデル）の根幹をなす技術なんです。ぶっちゃけ、最初は私も「なんか難しそう…」って思ったんですよ。でも、調べていくうちに、その革新性と可能性にどんどん引き込まれていったんです。今回は、そんなTransformerの魅力に迫ってみようと思います！ Transformerって一体何？ 簡単に解説します！ Transformerは、簡単に言うと「注意機構（Attention Mechanism）」をベースにした、画期的なニューラルネットワークのアーキテクチャです。従来のRNN（Recurrent Neural Network）と違って、文中の単語同士の関係性を並列的に処理できるから、めちゃくちゃ処理速度が速いんです。私も昔、RNNで翻訳モデルを作ったことがあるんですけど、Transformerの速さには本当に驚きましたね。 なぜTransformerはすごいのか？ Transformerのすごいところは、長文の文脈を理解するのが得意なところ。従来のRNNだと、文章が長くなるほど、最初のほうの情報が薄れて、精度が落ちやすかったんです。でも、Transformerは「どの単語が重要か」を判断するAttention Mechanismのおかげで、長文でも精度を保てるんです。例えるなら、RNNは順番にノートを取る生徒、Transformerは全体を見渡して要点を把握する先生、みたいな感じですかね。 Attention Mechanismって何？ もう少し詳しく！ Attention