私は都内のベンチャー企業でSaaSの開発をしているエンジニアです。 最近、事業を進めるなかで感じていることがあります。それは、エンジニアとしての「優秀さ」の定義が変わってきているな、ということです。 もはや技術力では勝負がつかないかつてエンジニアの優秀さの定義は「いかに高い技術力を持つか？」が大きな割合を占めていました。 しかし、いまの日本のWeb事業において、ぶっちゃけ「技術力」が事業の決定打になることはほぼありません。 たとえば「Wantedly」のような求人掲載サービスも「クックパッド」のようなレシピ共有サービスも、機能として見たときには大きな違いがないですよね。情報が登録できて、表示されて、検索できて、いいねや検索条件の保存ができて……と、基本機能はほぼ同じように見えます（あくまで外から見た限りですが）。 私たちが開発中のSaaSも、基本機能は「データ入力、保存、表示」なので、さほ

はじめに こんにちは。会員基盤ブロックの小原田です。弊社では、ZOZOTOWNという大規模なモノリシックシステムをマイクロサービスへリプレイスする取り組みを進めています。私が所属する会員基盤ブロックでは、ZOZOTOWNの会員情報を扱うマイクロサービスの開発と運用を担当しています。 会員基盤ブロックでは、開発生産性の向上を目指し、約半年間にわたり様々な取り組みを行ってきました。本記事では、会員基盤ブロックが開発生産性の向上のために実施してきた施策と、その成果について紹介します。 目次 はじめに 目次 開発生産性の向上に関する取り組みの背景 Findy Team+を用いた調査 会員基盤ブロックが抱える開発生産性の課題 サイクルタイム短縮の取り組み PRの変更行数を100行以下にする レビューを優先する仕組みの整備 ブレスト会の実施 品質向上についての取り組み Goガイドラインの策定 テストカ

個人開発者 catnose ソフトウェア開発者・デザイナー。 個人開発者として、Webデザイナー向けメディア「サルワカ」、ポートフォリオ作成サービス「RESUME」、技術情報共有サービス「Zenn」、簡単にAIサービスがつくれる「だれでもAIメーカー」など、数々のプロダクトを世に送り出す。家族は妻、娘、犬、猫。 個人開発者として、ポートフォリオ作成サービス「RESUME（レジュメ）」や技術情報共有サービス「Zenn（ゼン）」、入力欄や選択ボックスを組み合わせるだけで簡単にAIサービスがつくれる「だれでもAIメーカー」など、数々のプロダクトをヒットさせてきたcatnose（キャットノーズ）さん。現在も複数の開発案件に関わりながら、新たなプロダクトを開発中だといいます。 今回はそんなcatnoseさんのこれまでの作品を振り返りながら、個人開発者として培った開発哲学や、30代になるとともに起きた

物流大手の日本通運が「新・国際航空貨物基幹システム」の開発失敗を巡り、ベンダーのアクセンチュアを訴えた裁判。名門企業同士の訴訟、さらには約124億9100万円という賠償請求額の大きさは衝撃的だった。 裁判資料を読んでいると胃がキリキリした。筆者は2年ほど前までシステムエンジニアとして働いていた。その分、記されていた当事者の発言やチャットが、あまりにも生々しく映った。 訴状によると、開発プロジェクトはテスト工程から遅延し始めた。当初2020年12月の予定だった結合テストの後半過程「ITb」の終了は2021年11月にずれ込んだ。アクセンチュアがITbの「成果物」を共有サーバーにアップロードしたのは2021年11月30日。しかし、日本通運は先立って実施していた「打鍵テスト」で大量の指摘事項が挙がっていたことなどから、この品質を問題視した。以降、これら成果物の検収を巡り、両者の主張は至るところで対

完全自動運転車両の開発に取り組むTuring株式会社(東京都品川区、代表取締役:山本 一成、以下「チューリング」)は、日本初の自動運転向け生成世界モデル「Terra（テラ）」を開発したことをお知らせし...

先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ？このツールはなにを解決してくれるんだ？」という話をまとめます。

Sakana AIは、自然から着想を得たアプローチで最先端の基盤モデルを進化させるという分野を切り開いてきました。今年の3月には、大規模言語モデル（LLM)を含む複数の基盤モデルの統合を自動化する方法を開発し、さらに6月には、LLMを使って、LLMをより効率的にトレーニングする方法を発見しました。 AIサイエンティスト そして今回我々は、「LLMを使って、研究開発プロセスそのものの自動化する」という革新的な技術を開発しました。我々は、これを「AIサイエンティスト」(The AI Scientist)と命名し、オックスフォード大学とブリティッシュ・コロンビア大学との共同研究により、「The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery」という論文にまとめて公開しました。ソースコードもオープンソース化

すべての経済活動を、デジタル化したい松村(@yu-ya4)です。LayerXのバクラク事業部機械学習グループにおいて機械学習エンジニア兼マネージャーを務めています。 先日、代表の福島(@fukkyy)が以下のnoteを公開しました。LayerXの発信を見てくださっている社外の方々から「もう入るには遅い会社だよね?」と言われることが最近増えたことに対して、LayerXがまだ全然完成されていない、成長機会だらけのこれからの会社であるということを綴った内容となります。 note.com 今回はこの内容を受け、LayerXのバクラク事業部においてAIや機械学習を活用した機能の開発・顧客価値の提供に責任を持っている機械学習グループについても、まだまだこれからの組織であり、今入っていただくことで様々な挑戦や成長の機会を提供できるということをお伝えしたいと思います。 現在のLayerX バクラク事業部

想定外の反響 AI幹事が公開されると、開発者たちの予想をはるかに超える反響がありました。「正直、これほどの反響があるとは夢にも思っていませんでした。この絵面が地上波のニュースにまで取り上げられるとは……」。 特筆すべきは、飲食業界からの反応でした。大手チェーン店だけでなく、地方の焼肉店や個人経営の飲食店からも直接問い合わせが殺到したそうです。もちろん、飲食店向けシステムを提供する企業からも多くの問い合わせがあったとのこと。 さらに興味深いのは、飲食店オーナーたちの反応そのもの。「コロナ禍での他のDX施策は『やむを得ず』導入するものが多かったそうなのですが、AI幹事に関しては『楽しそうだから導入したい』という声が圧倒的に多いんです」と尾崎さんは語ってくれました。 AI幹事がこれほどの注目を集めた理由は、まさにタイミングといえるでしょう。生成AIは便利さやすごさで語られ続けてきました、AI幹事

コードのコメントやドキュメントなどのテクニカルライティングを生成AIが提案、補完、校正など支援するツール「Grazie」、JetBrainsが提供開始。日本語は未対応 Kotlin言語や統合開発ツールIntelliJ IDEAなどの開発を行っているJetBrainsは、IT系のテクニカルライティングのためのAI作文支援ツール「Grazie」（紹介動画によると発音は「グラッツィ」のようです）を発表しました。 JetBrainsの説明によると、Grazieで利用している言語モデルはハイテク業界のテキストを学習させているため、テクニカルライティングを的確に支援できるとのことです。 Introducing Grazie, a new AI writing companion! Streamline non-coding tasks right inside your JetBrains IDEs,

はじめに 東京工業大学の藤井です。 今回は、GENIACにてNII 国立情報学研究所が現在(2024/7/1)も学習している172Bモデルに関連した事前学習パートに特化した学習知見について共有させていただきます。 この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）の助成事業（JPNP20017）の結果得られたものです。 GENIACプロジェクトにおける分散学習環境の整備に関しても同様に記事を作成しています。 ぜひご覧ください。 LLMの学習 大まかにLLMを作成するための手順を下記に記しました。 今回は、これらの中でも特に"事前学習"に焦点を絞って知見の共有を行います。 現在の学習状況 まず、GENIACで学習しているモデルの現在の学習状況についてです。 2024/06/30現在、約1.45 T Token(1.45兆トークン)を事前学習にて学習済みです。 以下がそ

APIの開発は複雑でコストがかかる可能性があり、頻繁に更新されることからドキュメントを整備するのも難しい。APIの設計、開発、ドキュメントの整備、管理にまつわる課題と効率さの問題に対処するアプローチが、RESTful API Modeling Language（RAML：RESTful APIモデリング言語）だ。 RAMLコードを使えば、開発者はAPIの動作を説明する仕様を策定してからそのAPIをデプロイするまでのAPIライフサイクルを管理することができる。 RAMLとは RAMLは、RESTful APIを記述することを目的とするオープンソースの記述言語だ。2013年、米国のIT自動化および統合ベンダーであるMuleSoftを中心とする数社の企業によって作成されたRAMLはAPIの開発に大きな役割を果たしてきた。2018年、MuleSoftはSalesforceによって買収され、RAML

近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc

医療ビッグデータを活かした事業を幅広く展開しているJMDCには、魅力的な経歴や豊富な経験を持ったメンバーが所属しています。今回は、シリコンバレーのスタートアップ企業でCTOを務めた小原さんにインタビューを実施。JMDCへの転職を決断した理由やシリコンバレー行きを目指す人に向けてのアドバイスを聞きました。 ＜プロフィール＞ 小原 大樹（こはら だいき） 新卒でITコンサルティング事業を行うフューチャーアーキテクトに入社。その後、アメリカに渡り、シリコンバレーのスタートアップ2社でCTOを経験。ゼロからのプロダクト開発や多国籍メンバーのマネジメントに奔走した。2021年9月にJMDCに入社し、2022年4月からユーザープラットフォーム開発部の部長に就任した。 新卒で入社した会社を辞めてシリコンバレーに挑戦 ーー新卒で入社したフューチャーアーキテクトでは、どのような業務に取り組んだのでしょうか？

サッカー日本代表の遠藤航選手が所属するイングランドの名門サッカークラブ・リヴァプールは、サッカーにおけるデータ活用を積極的に行っているクラブとしても知られています。そんなリヴァプールとGoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが協力し、サッカー戦術AIの「TacticAI」を開発しました。TacticAIはGoogleとリヴァプールの複数年にわたる協力関係の一環として開発されたもので、「コーナーキックについてアドバイスできる完全なAIシステム」としてアピールされています。 TacticAI: an AI assistant for football tactics - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/tacticai-ai-assistant-for-football-tactics/ Deep

「AIシステムを適切に利活用するためのマネジメントシステム」の国際規格を発行　経済産業省：AIの公平性や個人のプライバシーなどへの配慮についても要求 経済産業省は、AIマネジメントシステムに関する国際規格「AIマネジメントシステム（ISO／IEC 42001）」の概要を明らかにした。「これまで以上に安全なAIシステムを開発、提供、使用できるようになる」としている。

Reading Time: 3 minutes 企業は、イノベーションを起こし、顧客に価値を提供し、競争力を維持するために、これまで以上にデータと AI に依存しています。機械学習 (ML) の導入は、信頼性が高く、コスト パフォーマンスがよく、スケーラブルなコード、データ、モデルを管理するためのツールやプロセス、組織原則の必要性を生じさせました。これは MLOps として広く知られています。 世界は、特に基盤モデルと大規模言語モデル (LLM) を活用した新しい生成 AI 時代に急速に突入しています。ChatGPT のリリースにより、この変化はさらに加速されました。 GenAIOps と LLMOps の新しい専門領域は、本番環境での生成 AI および LLM を利用したアプリの開発と管理の課題に対処するための MLOps の進化として登場しました。 この投稿では、生成 AI アプリ開発

株式会社ソニックムーブ　エンジニアグループ ソリューションユニット マネージャー 家永 稔之 2011年にソニックムーブに入社。個人ではJavaScriptとTypeScriptを用いて、「swf2js」や「Next2D」の開発を手がける。業務のリモート化をきっかけに地元の消防団に所属し、防災活動として月に数回、消防車両に乗って地域の巡回を行う。 X GitHub Animation Tool かつてインタラクティブなWebコンテンツを支えた「Adobe Flash」。「Adobe Flash Player」は2020年12月末でサポートを終了し、ほとんどのコンテンツはすでに姿を消しました。そんなFlashコンテンツ（SWF）を最新のHTML環境で再生可能にする、オープンソースのJavaScriptライブラリが「swf2js」です。ソフトウェアエンジニアの家永稔之さんが開発し、2015年に