１．はじめに ２．インプットで参照している情報源（海外） ３．インプットで参照している情報源（国内） ４．調査によく使っている便利ツール ５．アウトプットも忘れてはいけない 偉大な先人達へ敬意を表して・・・ 新年あけましておめでとうございます。毎年この時期に更新している「私の情報収集法(2025年版）」を今年も公開します。 １．はじめに サイバー攻撃は国境を越えて発生しています。ランサムウェアやフィッシング、DDoS攻撃などの手法を用いる脅威アクターの多くは、日本ではなく海外に拠点を置いています。このため、日本の警察が国内拠点や協力者を摘発するケースは一部あるものの、脅威アクターの首謀者（コアメンバー）を、特に日本で逮捕まで至る事は極めて少ないのが現状です。 このため世界の脅威動向を、可能な限り正確に把握することは、日本組織にとってますます重要になってきています。 しかし、その役割を担うべ

2024年12月26日、日本航空は同社のネットワーク機器に対して大量のデータ送付を受けたことによるネットワーク障害が発生し、一部運航に影響が及んだことを明らかにしました。障害は同日14時までに復旧しています。また関連は不明ですが、その後も金融機関において大量のデータ送信に起因したとみられる障害が発生しています。ここでは関連する情報をまとめます。 大量データ受信でネットワーク機器障害 障害が発生したのは日本航空で社内外接続に使用されるネットワーク機器（ルーター）。この障害により社外通信を必要とする社内のシステム（国土交通省に飛行計画を報告する飛行情報管理システムや貨物重量を計算するシステムなど）が通信不能により使えなくなり*1、一部の航空機の運航等に影響が及ぶ不具合が生じた。 www.youtube.com 機器障害の原因について、日本航空は初報でサイバー攻撃によるものと説明*2。その後表現

既存RAGの課題、ハルシネーションやコンテキスト理解不足など 企業における生成AI活用では、情報の正確性が特に重視される。そのため、生成AIを利用する場合、検索拡張生成（RAG）の導入が一般的となっている。RAGとは、生成AIに外部データベースを接続することで、より正確な回答を生成する手法。RAGは特に文書要約やシンプルなクエリへの回答で優れたパフォーマンスを発揮するといわれている。 しかし、既存のRAGシステムには、いくつかの課題が存在する。課題は大きく4つに分類される。 第1の課題は、RAGだけでは情報の正確性が担保できないことだ。たとえば、営業担当者が商談の売上を問い合わせた場合、チャットログやメール、CRMなど、複数のデータソースが参照対象に含まれる。この場合、CRMが最も信頼できる情報源となるはずだが、RAGシステムは、自律的にそのことを判断できないため、古いメールから誤った情報

本書では情報セキュリティ対策の一環であるセキュリティ監視を実現するための方法として、セキュリティ監視の基盤を自分で構築するために必要となる実践的な設計・実装方法について紹介します。セキュリティ監視基盤を内製する方だけでなく、既製ソフトウェア・サービスを利用して基盤構築しようとしている方にも参考になれば幸いです。

「3か月で売上20%アップ」 「今年中にTOEICスコア800点」 「年末までに10kg減量」 私たちのまわりには、常に「目標」が存在します。そして多くの場合、その達成のためにPDCAサイクルを回すように言われます。 でも、正直なところどうでしょう？ 緻密な計画を立てても、予期せぬ出来事で計画が狂う。目標を立てたものの、日々の業務に追われて後回しになる。立派な目標を掲げれば掲げるほど、達成できない自分を責めてしまう……。 そんなとき、注目したいのがOODAループです。PDCAサイクルとは異なり、計画より「いま」の状況の観察とそれに対応する「行動」を重視するこの考え方は、私たちを目標達成のストレスから解放し、むしろ着実な成果へと導いてくれるかもしれません。 従来の目標設定が抱える問題点 OODAループとPDCAサイクルの決定的な違い OODAループの4つのステップ：状況対応力を高める 1.

本記事では、現在流行している「RAG」技術について、2024年トレンドの振り返りと、2025年の予想をします。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 2024年は、RAGが大流行した年でした。この記事では、2024年の技術トレンドを振り返りつつ、2025年のRAGの進展を予想したいと思います。技術的トレンドはもちろん、普段、企業向けにRAGを提供している会社としての、僕の肌感覚も合わせて、お伝えできればと思います。 本題 ざっくりサマリー 結論として、RAGは、来年も変わらず流行し続けると予想します。 まず来年は、これまで以上に回答精度が向上するのは間違いないです。その理由は、LLMの価格低下トレンドと入力できるコンテキスト増大トレンドが、まだ続くためです。加えて、LLMが「視覚・音声」の入力手段を獲得したこと、ベクトルD

BigQueryとTROCCOを利用したお手軽リバースETL事例紹介 本記事はニーリーアドベントカレンダー2024の24日目の記事です🎅 はじめに こんにちは。Analyticsチームに所属する五十嵐です。 2024年も早くもクリスマス・イブですね。 2024年、ニーリーではデータ基盤の整備が進み、Park Direct事業のさまざまなデータを統合し分析する環境が整ってきました。 nealle-dev.hatenablog.com こうした取り組みの中で、データ基盤で集計したデータをPark DirectのDBに転送しアプリケーション側で活用してもらう、いわゆるリバースETLの運用が始まっています。 本記事では、ニーリーのデータ基盤におけるリバースETLについて簡単にご紹介しようと思います。 ちなみに、登場するテーブル定義やデータ転送設定は仮のものです。 リバースETL導入の背景 まず、

こんにちは。 コネヒトのテクノロジー推進部でインフラエンジニアをしている @laugh_k です。 先日リモートワークにおいても、共通の固定IPからのアクセスを実現するために Squidで簡易的なProxyを用意したので、そのときの話をまとめます。 TL;DR ビジネスサイドのあるチームで社外のツールを利用しようとしたが、IP制限が必要だった IP制限のあるツールはリモートワーク前提の状況と相性が悪い VPN サービスの契約も検討したが、人数も限られていたため、Squid を使った簡易的な Proxy サーバをたてて対応した 割り切った利用方法であれば、今でもEC2インスタンスはサクッと環境構築できるので便利 きっかけ 元はビジネスチームより「IP制限がある外部サービスを利用したいので簡易的なVPNを用意できないか」とインフラチームに来た相談がきっかけです。 要件を確認していくと「会社とし

別名：お互い様子見タイム 採用する気があるのかないのか、応募する気があるのかないのか、お互い探り合う微妙な時間。仕事の話をしつつも、何となく雑談っぽい空気を装う場。面接とは言わないけど、失敗したら次はないやつ。 大作と言えるほどの「エンジニア向け採用デッキ」を見せられては、「技術スタック」という1ページだけでその会社の格付けを一瞬のうちに脳内で行っている自分に気が付いた2024年の末。 この記事では、そんなことを考えている筆者の頭の中を、徒然なるままにChatGPTと共に文字に言語化した記事になります。 1. ミッション？それより技術スタックを見せろ 会社のミッションが社会貢献でも、DX推進でも、環境保護でも構わない。でもその前に知りたいのは、 「その目標を達成するためにどんな技術を使っているのか？」 だ。 例えば: フロントエンドは何？ React？Vue？ まさかのjQuery？ 今は

みなさん、こんにちは。m（@the_art_of_nerd）です。 今回は私がWebサーバーをフォレンジック調査を担当した際に発見した、任意の拡張子からPHPを実行する方法について紹介します。 背景 Webサーバーが攻撃者によって侵害されたという事案で、フォレンジック調査を実施した際に発見したテクニックです。（正規の仕様を悪用） Webサーバーの侵害のため、WebShellの設置を疑い、まず拡張子ベースで不審なファイル（改ざん・作成）が存在しないか調査していたところ、いくつか不審なファイルは発見されましたが、どうしてもWebShellのような機能を有するファイルだけ見つかりませんでした。 そこで、拡張子で見ていく調査から各ディレクトリごとに気になるファイルが存在しないかの調査に切り替えたところ、1つだけ明らかにWebサーバーのコンテンツとして違和感のある"ファイル名"が付けられたCSSファ

では、Rustの基本情報から学んでいきましょう。 「Rust」の基本情報 「Rust」は、WindowsでもmacOSでもLinuxでもクロスプラットフォームに対応した高速でスマートなプログラミング言語です。「Rust（ラスト）」とは、錆という意味でロゴマークもそこからデザインされたのでしょう。 「Rust」のロゴ Rustのメモリの管理の仕方、「所有権」とは？ Rustはメモリの管理の仕方がスマートな、とても優れたプログラミング言語です。 「所有権」という独特な概念でメモリを管理して、ビルド時にメモリリークが起こる可能性を排除するので、極めてメモリリークが起こりにくくなっています。例えば、次の図のように「スコープ」内だけ変数にメモリを所有する権利を与えて「スコープ」を抜けるときには、「所有権」を持つ変数のメモリを解放します。 「Rust」の「所有権」の仕組み Rustの追加機能、「クレー

株式会社カオナビでは、社員の個性や才能を発掘するタレントマネジメントシステム「カオナビ」を主力プロダクトとして、HR領域の機能開発に2012年から注力しています。 そして2024年4月、隣接する経営管理領域のSaaS「ヨジツティクス」を独自に開発してリリースしたことで、マルチプロダクト戦略にかじを切りました。 現在の開発組織で新規プロダクトの経験がない中、どのようなことに気を使いながら開発を進めたのでしょう。プロダクトオーナーを務める福田健（ふくだ・けん）さんと、フロントエンドでの技術選定などをリードした別城慎治（べっき・しんじ）さんに話を伺いました。 ※この記事は株式会社カオナビによるタイアップ広告です。 カオナビ エンジニア採用サイト テクノロジーで社会の仕様をアップデートする 採用サイトを見る スプレッドシートに限界を感じて予実管理を楽にしたい Next.jsでApp Routerの

Practice RustLearn Rust by practicing, choose from a variety of coding exercises and challenges to help you improve your Rust programming skills

セキュリティー投資で一番難しいのが投資額の設定だ。どれだけ投資しても、リスクを確実に防げるという保証はない。日本サイバーセキュリティ・イノベーション委員会（JCIC）の上杉謙二主任研究員は「防衛費を1兆円増やしてもリスクがどのくらい減るかは誰も算出できないのと同じ」とした上で、「攻撃者の意図（悪意）を数値化できなければ、必要な投資額も数値化できない」とその難しさを語る。 一方で上杉主任研究員は、「サイバー攻撃の被害に遭った場合でも、業界水準の対策をきちんと講じてきたと示せる投資額の目安は必要だ」と強調する。 1000億円企業なら5億円の投資を そこでJCICはセキュリティー投資額の目安として「連結売上高の0.5％以上」というシンプルなアプローチを推奨する。例えば連結売上高が1000億円の企業であれば、セキュリティー投資額の目安は年間5億円になる。 この投資額には人件費やアウトソース費用、セ

かけがえのない自然を守るため、人を減らすのは悪か？ 合成獣の生成と命の再生は「命を弄ぶ」観点からどんな違いがあるのか？ みんなの健康のためなら「何をしても」許されるのか？ マンガを読んでいて、こうしたテーマにぶつかることがある。たいていは主人公に問いの形で突きつけられ、何らかの「選択」が迫られる。信念に則り選ぶこともあれば、状況に追われやむをえず選ばされることもある。物語は進む一方で、読者のわたしは「もやもや」に襲われる。 「ほんとうにそれで良かったのか？」という問いだ。 わたし個人が、この問いに答えようとすると、ああでもない、こうでもないとグルグルとあてもなく考え、思考は深まりも広がりもしない。考える道具立てが無いからだ。 何が善くて、何が悪いのか？こうした問いに、真正面から取り組むのが、倫理学だ。倫理学の歴史は古く、それこそ人類が「考える」ことを始めたときから誕生したといっていい。考え

はじめまして、asachiです。 普段はプロダクトマネージャーとかデザインとかをやっています。 最近、会社・事業のインフラコストをどう評価するかという話に社内でなって、実際各企業どんなもんなんだろうなと気になり、IR資料から頑張って漁ってきました。 せっかく色々と見たので、気になった事例等含めて書いていこうかなと思います。 TL;DR 上場企業のインフラコストを調べた 規模・業態問わずで30社くらいのデータを発掘できた 最もコストがかかっていたのはゲーム会社アカツキ約11-12億/年 次点はツイキャス運営のモイ 約5.8億/年 「メメントモリ」が流行ったため、BANK OF INNOVATINが直近四半期でサーバー費用が3億円/四半期(前年同期比1,153%)になっていた 各種会計項目に対してサーバー費の比率が安定しているのは、GunosyとGameWith 売上原価に占める割合が高いのは

この本では、初心者・入門者の方に向けて、RAGの知識や使い方を体系的にまとめました。少し難易度の高い内容になりますが、本書の中で事前に学んでおくべき項目を示しているため、ご安心ください。 【概要】 ・内容：RAGの概要【入門者向けの基礎知識】、RAGの処理フロー【In-Context Learning / Embedding / Vector Search】、RAGのビジネス活用ロードマップ【大企業向け】、RAGの実装アプローチ、RAGの大分類【Document RAG】、RAGの大分類【SQL RAG】、RAGの大分類【Graph RAG】、RAGの精度評価アプローチ、RAGの精度評価方法【LangChain Evaluation】、RAGの精度評価方法【Ragas】、RAGの精度改善手法【データ品質 / プロンプト品質 / ベクトル検索】、RAGの精度改善のためのLLMOps概論、LL

本記事では、Microsoftの研究者たちが行った、LLMを外部情報で強化する必要がある質問に関する調査結果を紹介します。研究者たちは、ユーザーからの質問を4つの難易度に分け、それぞれの難易度に合った解決方法を提案してい […] The post RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究 first appeared on AIDB.