機械学習 Calendar 2024　
https://qiita.com/advent-calendar/2024/machine-learning
Day 1 投稿記事です。

を書いてから５年経過しました。

その後、急速に取り組まれているのが生成AI、LLM（Large Language Model)です。

顧客からの問い合わせ、ソフトウェアのHELPには、どんどん使おうという機運が盛り上がっています。
技術者教育にも、積極的に使おうという傾向があります。

より大切なのは、ソフトウェアの自動化です。
使いづらいソフトウェアのHelpを生成AIを使って生成しても、技術的な意味が行方不明です。

RPA(robot Process Automation)が、無駄な作業を削減するのではなく、無駄な作業の自動化をしてより無駄を増幅させたかもしれない状況と同じ傾向は避けたいかもしれません。

黒CoPilotと悪役令嬢 Calendar 2024
https://qiita.com/advent-calendar/2024/blackcopilotandvillainess
Da1 1に、
このわたくしRPAもCopilotがあれば役に立つかもですわ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/70880de570d32c640240

という記事を掲載させていただきました。
事務仕事だけに限らず、いろいろ自動化の役に立てることを模索しています。

言語実装Calendar 2024
https://qiita.com/advent-calendar/2024/lang_dev
Day 19 投稿予定記事で

工作機械の自動生成例を示しています。

ソフトウェアの自動生成、ソフトウェアによる自動化を先にてをつけずに、現在ある好ましくない状況の説明を生成AIでやってもありがたくない。

自然言語処理で陥る罠。仮説（149）英語(74)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71093310ffc5324f15ff

MATLAB 完全に理解するには, OSEK(82)　制御（１）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/867e8743fa813be9b37c

模型駆動開発(Model Driven Design)への道、OSEK(81) 制御（６）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bb4d73bfb3cbba88727f

あなたの模型(Model)は離散(digital)ですか連続(analog)ですか制御(26) 図(43)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/009b344ee145d7969d61

技術士(7)が書いた本,冊子類 IT・電気系製造業向け Orthodox? or Maniac?
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/774665826e8a91ad4bd7