はじめに 導入背景 Argilla とは なぜ Argilla を選んだか 実現したいこと 設計 実装方針 その他実装における工夫点 今後の課題 まとめ はじめに こんにちは。データエンジニアの acchan です。 現在 DAP Lab とよばれるチームに配属しており、生成 AI 技術を使ったプロダクト開発に従事しています。生成 AI の新たな可能性と課題に挑む私たちの取り組みについて、今回は AI 出力改善のワークフロー構築に Argilla と呼ばれるツールを組み込んだ背景や、具体的な機能などについて紹介します。 導入背景 弊社はノーコードWebシステム改善プラットフォーム「テックタッチ」を展開しています。 この「テックタッチ」に対して、DAP Labでは生成 AI を使った機能（以下、AI 機能）のリリースを控えています。 この機能は「テックタッチ」の利用効率化を目的としたものです

これはpyspa アドベントカレンダー 2024の12日目の記事です。11日目は@aodagの走るということについてでした。 はじめに​ この15年くらいは、おおむね平均すると毎年2，3人程度の技術者をOn the Job Training（OJT）で教育する機会に恵まれており、その中で蓄積した知見や私の考えを散発的に説明していきます。 私自身は受託開発を主たるビジネスとするシステムインテグレータ（SIer）と呼ばれる企業で働いており、足掛け25年程度のキャリアがありますがソフトウェアについて専門的な教育を受けたことはありません。また、教育についても同様です。 このエントリに記載された内容について何らかのエネルギーを注いでくれる方がいるなら、XあたりのSNSでURL付きで指摘して頂ければ非常にありがたいです。 教育によって形成される技術者像​ まずは、どのような技術者なら育てられるのでしょ

2024.12.11 エンジニア組織のリアルな失敗経験から学ぶ！ 生産性向上＆チーム強化Tips

本記事では、最近流行りの「生成AIエージェント」に替わる「Agentless」（エージェントレス）という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、ソフトウェア開発自体を自動化する際の新しい手法「Agentless」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもAIエージェントとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事などをご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 最近、ソフトウェア開発で生成AIを使うことは当たり前になっています。（GitHub Copilot、Cursor、Devinなど、様々なツールがリリースされています。） 「AGENTLESS」は、ソフトウェア開発を自動化する、という文脈でLLMを使う際の、新しい手法

平素は格別のご厚情を賜り、厚く御礼申し上げます。 弊社では、誠に勝手ながら下記の期間を、年末年始休業期間とし一切の業務を休業とさせて頂きます。 1/3（金）より通常営業となりますが、休業明けは混雑が予想されますので、配送やメールの返信に通常よりお時間をいただく場合がございます。 お客様にはご不便をお掛け致しますが、何卒宜しくお願い申し上げます。 休業期間：2024年12月31日(火) ～ 2025年1月2日(木)

プロダクトの爆速開発を支える、 「作らない・削る・尖らせる」技術 pmconf2024登壇資料です。 https://2024.pmconf.jp/sessions/Ej1Am2MJ --------------------------------- 「プロダクト開発では、やらないことを決め…

React 19 is now stable! Additions since this post was originally shared with the React 19 RC in April: Pre-warming for suspended trees: see Improvements to Suspense. React DOM static APIs: see New React DOM Static APIs. The date for this post has been update to reflect the stable release date. In our React 19 Upgrade Guide, we shared step-by-step instructions for upgrading your app to React 19. In

次世代の変革をリードする20～30代のハイクラス向けキャリアアップ支援サービス「MELIUS（メリウス）」のマネジメントセミナーに、元マッキンゼーで現在はMELIUS事業責任者を務める田中直道氏が登壇。不満を生むタスクの渡し方とその改善策や、メンバーに理解され行動を促すフィードバックの仕方などを語りました。 部下を深く知る理想のマネージャーはエレベーターピッチで語れる人田中直道氏（以下、田中）：では次のセッションに移ります。ここからは、リスペクトを持った上で、メンバーに対して具体的にどのような行動を取るべきかについてお話しします。本日お伝えするのは、以下の3つの行動です。 「見る」「指示する」「関わりを持つ」。これらを順に説明させていただきます。 まず1つ目の「見る」についてですが、ここで言う「見る」は、単に物理的に目で追うという意味ではありません。もっと広い意味で、メンバーに「関心を持つ

はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ

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先日、9月末の株主総会にて、4年半勤めたスターフェスティバルの取締役CTOを任期満了で退任し、3度目のCTOキャリアを終えました。 (直接ご挨拶できていない方もたくさんいるのですが… この場を借りてご報告させていただきます… スタフェスCTOとして大変お世話になりました。引き続きよろしくお願いします。) n回目、みたいな話に関しては、別に多い方が良いみたいなことではないので(むしろ1つの会社でCTOをやり続けている先輩などは、めちゃくちゃ尊敬している)、それ自体がどうって話ではないのだけれど、昨年 P2BCTO の LT で話した通り、様々なタイプの組織でCTOを経験をすることによって得られるものや自分自身に積み上がるものを実感したので、今日時点での自分の考えをアウトプットしておくことにしました。 なお、ver.2015 はコレで、まあ、あれから10年弱たったところ、という感じなのですが、

何かを共有したり提案したりした時に、想定していたよりもたくさんの反対意見が出ることはよくある。あまりにたくさん反対されると、サンドバック化してボコボコにされる感覚でしんどくなる人もいるかもしれない。 反対意見が出た時の振る舞いには一定のお作法があると思っていて、それを知っておくとちょっと楽になると思うので雑に書き出してみる。そうなる前に進め方で改善できるところもある*1けれど、それはいったん置いといて「反対意見がたくさん出たらどう振る舞うのがよいか」という観点で考えてみる。 1. お礼を言う ちゃんと話を聞いて真剣に考えてくれているからこそ反対意見が出る 実際にそうじゃなかったとしても落ち着いてそう考えてみるのが大事 内容や伝え方に憤りを感じたとしてもいったん置いておいて、まず意見を言ってくれたことに対してお礼を言うこと 2. 初動の方針を伝える たくさん反対意見をもらうと、それに対して意

2024.11.19 New Relic User Group OKINAWA VOL.3 https://nrug-okinawa.connpass.com/event/329314/

この記事の目的この記事はAIのガチの専門家向けではなく、業務でAIを使う必要があるエンジニアに向けて書いた「最新AIの論文を可能な限り楽に読む方法」です AIの研究者でなくても、AIの最新情報を把握しておきたい人は多いと思います。ところがAIの最新情報は日本語の書籍やブログだけでは把握することができません。今のAI界隈は動きが早すぎるので、日本語の書籍が出るのを待っていると取り残されてしまいます。AIの最新の情報は毎日発表されている論文を読むしかありません。 とはいえ、英語論文を大量に読み続けるのは大変だなぁ……と思っていたのですが、読む方法を整えていくことでかなり継続的に読み続けることができるようになりました。平均すると毎週５から７本ほど読めています。ここでは論文をコンスタントに読んでいくためのノウハウを共有したいと思います。 論文は日本語に翻訳して読む英語の勉強を頑張りたい人以外は、論

本記事では、LLMの精度向上のために用いられるRAG（検索拡張生成）システムにおける、HTML活用の可能性について紹介します。 現在のRAGシステムでは、ウェブページから単純にテキストを抽出して利用していますが、この過程で見出しの階層構造や表組みのレイアウトといった重要な情報が失われています。そこで注目されているのが「HTMLをそのまま活用する」という新しいアプローチです。 重要なお知らせ：AI分野のお仕事マッチングサービス「AIDB HR」を開始しました！登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです！現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。 参照論文情報 タイトル：HtmlRAG: HTML is Better Than Plain Text for Modeling Retrieved Knowledge in RAG Systems 著者

2. 吉羽龍太郎 / Ryutaro YOSHIBA / ryuzee ✤ 株式会社アトラクタCTO /アジャイルコーチ / 翻訳者 ✤ Scrum Alliance 認定スクラムトレーナー ✤ X(Twitter): @ryuzee / https://www.ryuzee.com/ 2 4. 株式会社アトラクタについて ✤ 社名：株式会社アトラクタ 英文表記：Attractor Inc. / https://www.attractor.co.jp ✤ 設立：2016年12月 ✤ 所在：東京都港区 ✤ 開発プロセスに関するコンサルティングやトレーニングを提供 ✤ アジャイル開発 / DevOps / チーム育成 / クラウドコンピューティング / ドメインモデリングな どが専門領域 4 5. アトラクタのアジャイルコーチングで 持続的に成果を出し続けるアジャイルチームを作る 「あなたのゴ