(※ 社内報です。8-9割社内向けに書いています。この半年、LayerXの皆が取り組んでいたことがいかにすさまじいものだったか、困難を乗り越えてきたのかを公開することで、LayerXの皆が外に話しやすくするために公開します。今回やり遂げたことに自信をもってほしいです。) 2024年11月29日。LayerXにとって非常に歴史的な日になりました。私にとっても忘れられない日になりましたし、LayerXの皆にとっても忘れられない日になったのではないでしょうか。 LayerXの皆へこの半年間、すごく厳しいことを言い続けてきたと思います。本当にこんな目標達成できるの?と疑問に思ったことがある社員も少なくないと思います。 そういった困難を超えて、この目標を達成した皆が誇らしいです。 誰か1人が頑張ったという話ではなく、全員が頑張らないと絶対に達成できない目標でした。営業チームだけでなく、プロダクトチー

Developers CAREER Boost 2024 https://event.shoeisha.jp/devboost/20241207 での登壇資料です

なお、今回作ったRerankerの技術的な話は、日本語 Reranker 作成のテクニカルレポートに記載しているので、興味のある方はそちらをご覧ください。 そもそも Reranker とは？ Reranker とは、名前の通り再ランク付け(rerank)するもので、質問文に対して関連する順に文章を並べ替えます。文ベクトル(文章のembeddings)で類似度を測って並べ替えするものと何が違うのか？と思われるかもしれませんが、実際、文ベクトル類似度でも同じように並べ替えが可能です。 しかしながら、大きく二つの点で異なります。 Reranker は再ランク性能が高い 文ベクトルは、質問文と文章を同じベクトル空間上の表現として類似度を測ります。そのため大規模なデータに対しても事前に文章のベクトルを算出しておくことで、効率的な計算が可能です。 しかしながら、Reranker は再ランクに特化してお

こちらはバイセルテクノロジーズ Advent Calendar 2024の1日目の記事です。 こんにちは、開発２部でテックリードをしている早瀬です。普段はリユースプラットフォームのEC出品管理システムの開発を行っています。 私のチームでは、EC出品管理システム（通称EXS）の開発を行なっており、3年間に及ぶ開発の末に今年の9月にローンチされました。 私はプロダクトの立ち上げ時から参画しており、開発初期の技術選定から関わってきました。 長期に及ぶ開発の末に、ついにローンチされたので、今回はそのプロダクトの技術選定についての振り返りを紹介したいと思います！ 記事のボリュームもかなりあるので、興味のある箇所だけでも読んでいただけると嬉しいです。 プロダクトの概要 プロダクト特性 技術構成 技術選定の振り返り マッチしたもの Go 学習コストの低さ 開発速度の向上 CLIとの親和性 GraphQL

はじめに Insight EdgeのLLM Engineerの藤村です。 昨今、企業のDX推進に伴い、社内に蓄積された大量の画像データや文書の効率的な活用が求められています。弊社では、実務でLLMを活用する際、画像や表形式、複雑な図を含むドキュメントの理解が大きな課題となっています。この課題は多くの企業でも同様に直面していると考えられ、その解決は業務効率化において重要な意味を持ちます。 例えば： PowerPointの表やグラフの内容理解 手書きのホワイトボード写真からの情報抽出 複雑な組織図の階層関係の把握 スキャンした文書の図表部分の解釈 これらの課題に対して、以下の2点を検証しました： 最新のマルチモーダルLLMでどこまで対応できるのか GPT-4oのファインチューニングによってどの程度改善できるのか 目次 はじめに 目次 マルチモーダル大規模言語モデルとは 1. 主要マルチモーダル

※思考整理メモだから箇条書きで読みづらくてすいません... Xでエンジニアの教育(とりわけ新人の教育)について色々と話題になっているのを目にした。自分も10年以上エンジニアとして働いてきたので少しは思うところもあり、良い機会なので自分なりの考えを整理してみる ちなみに最初に断っておくが、自分は教育の専門家ではないので、あくまで過去の経験や日々の思考に基づいたものにすぎない。よって唯一の正しい考え方を主張しているわけではない。 また、職業としてはソフトウェアエンジニアの話なのでその分野に限った話になる(よって以下"エンジニア"というときはソフトウェアのエンジニアを指す)。 エンジニア教育のゴール エンジニア教育のゴールは新人教育に限って言うと「一人前になってもらうこと」だと思う 一人前とはどういう状態か それはその企業・配属された部署、もしかするとチームによっても異なるかもしれないが、自分は

昨日、プレスリリースにて、40.8億円の資金調達を発表させていただきました。 いま自分は世間では、連続起業家と紹介されることが多いです。 前回、創業した会社を数十億円で売却し、2回目の創業でも70億円も資金調達している。こんなふうに書くと凄い人なんだと思われるかもしれませんが、未だ何も成し遂げていません。 このnoteでは、改めてどういった覚悟で2回目の起業に臨んでいるのか、 起業家としての半生を振り返りながら書いていきたいと思います。 サイバーエージェントの2次面接で落ちる大学3年生の2005年当時、発売された「渋谷ではたらく社長の告白」というサイバーエージェントの藤田さんが書かれた著書に感化され、就職するなら絶対にベンチャー企業だと決めていました。 京都の大学生だった自分は藤田さんの講演が開催されるというのを聞いて、大阪まで飛んでいき、帰り際に運よく著書にサインまでしてもらいました。

私たちの会社・識学は、2015年3月設立です。 おかげさまでそれから4年後の2019年2月22日、東証マザーズに上場させていただきました。 なぜ設立から4年以内で上場が達成できたのか？　今回はそのポイントについてお話ししてみたいと思います。 ポイントその１：「経理・総務責任者」をすぐに採用した立ち上がりがスムーズに行った要因のひとつに「管理側の責任者」をすぐに採用したことがあります。 管理側というのはいわゆるバックヤード。総務、経理、採用、人事といった部門です。 創業時というのは、請求書の発行や銀行まわりの手続きなどをわりと全部社長がやってしまいます。それで「忙しい、忙しい」と言ってるのですが、もうそれをやってる時点でアウト。なぜならその時間はお金を稼げていないからです。 「郵便局に行って、銀行に行って、法務局に行って……」と忙しくしていると安心感を抱きがちです。体を動かしているだけでなぜ

オフィスの同じ空間で顔を合わせて仕事をするのと比べて、リモートワーク環境ではコミュニケーションが希薄になりがちだ。 オフィスに集まって働くチームのコミュニケーションには2種類ある。双方の意思によって行われるものと、特に意図せず醸し出された情報を特に意図せず感じ取るものだ。私は前者をアクティブ、後者をパッシブなコミュニケーションと呼んでいる。アクティブなコミュニケーションはイメージしやすく、口頭での会話やチャットのやり取りがそれにあたる。ではパッシブなコミュニケーションとは何なのか。 パッシブなコミュニケーションそれは、例えば以下のようなものである。 ある同僚の顔色や声色から、なんとなくその日の体調がわかるある同僚が考え事をしている時間が多くて、壁打ち相手になったほうがよさそうに感じるある同僚が息抜きにコーヒーを飲んでいて、今なら話しかけても大丈夫そうと思える一言で抽象化するなら「その人の挙

100 名超が参加した日経グループ横断の競技型 AWS 学習イベント「Nikkei Group AWS GameDay」の紹介/mediajaws202411

数日前に𝕏上で「日本のDevRelって何なんだ？」という議論が巻き起こり、エンジニアや今DevRelを名乗っている人たち周辺で大きな話題となりました。わたしもかつてDevRelという名前のチームで働き、その活動に意義があると思っているので話題を整理してみたいと思います。今や様々な役割を内包する名称としてIT・WEB業界で一定の認知度を得ているDevRelとは何をする人なんでしょうか。 ここに書いたものはあくまでも個人的な視点と意見ですが、関連する皆さんは一緒に考えてみてもらえると嬉しいです。𝕏でもブログでもPodcastでもYouTubeでもなんでもいいので、是非ご意見ご感想をお寄せください。 この記事を人力で三行でまとめると アメリカ式のDevRelが日本で改変されて使われるようになったよ なんでこうなっちゃったか考えてみるよ 本来的なものだけを残して、ほかは名前を変えるのもいいんじ

（追記） こんな文章が、思ったよりもバズってびっくりしたので、ツイッターで「フレンチ自作沼（アカウント名は＠French_jisaku）」というアカウントを作成しました。 フレンチ自作界隈の人がいたらフォローしてもらえると嬉しいです。 以下でいただいたコメントの一部に返信していきます。 おおよそ素晴らしいことが書いてあるけど③だけ解像度が低い気が…というのも、料理というのは基本的には科学と同じで味に再現性を持たせる必要があり、そのためには分量を正しく理解し守る必要がある(この分量の正確さをレシピなしでも把握できているのがプロ)。その上で、③では"短時間だとミスった時のリカバリができず"とあるけど、正確な分量を計って料理をすれば大きな失敗はなく連鎖的に料理が崩壊することはまずあり得ない。短時間の作業でのミスとして、例えばイタリアンならカルボナーラの卵に火を通し過ぎる等の失敗はあるかもしれない

広告配信サーバーにおけるBlue Green Deploymentの導入事例について \ SpeeeCafeMeetup05

ソフトウェアエンジニアは、どのように事業に貢献すべきか？ 宿泊施設やレストランの予約サービスを提供する株式会社一休で執行役員CTOを務める伊藤直也さんは、2016年に入社しておよそ2年間、心の奥に抱えた悩みを解消できないまま仕事をしてきました。 伊藤さんは、2000年代から複数のWeb系テックカンパニーで技術部門のリーダーとして活躍し、現在でも利用される個人向けWebサービスのローンチをいくつか手掛けています。一休には入社以前からフリーランスで技術顧問を務めており、会社がヤフーグループ（当時）に入って経営陣が一新されるタイミングで、代表取締役CEOとなった榊淳さんの要請を受けて入社しました。 当時は全て.NETだったというサービス基盤の刷新や技術的負債の解消、開発組織の整備といったエンジニアリングにおいて重要な改善を進めてきましたが、あるとき自身が「事業に貢献していない」ことを明確に意識す

こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab

こんにちは。メルカリ ハロのSoftware Engineer (Engineering Head)の@napoliです。連載：Mercari Hallo, world! -メルカリ ハロ 開発の裏側-の2回目を担当させていただきます。 2024年3月上旬にメルカリ ハロという新しいサービスが公開されました。メルカリ ハロは好きな時間に最短1時間から働ける「空き時間おしごとアプリ」です。 この記事ではメルカリ ハロを作るにあたり、どういった技術スタックやアーキテクチャを選定したのか、さらにその背景と意思決定をご紹介したいと思います。 この記事で得られること メルカリ ハロで採用されている技術スタックやアーキテクチャの全体像 その意思決定の理由とプロセス これから新規サービスを立ち上げるうえでのヒント 主な技術スタック メルカリ ハロで利用されている主な技術スタックは以下のとおりです。 バッ

こんぼい氏の自己紹介こんぼい氏：よろしくお願いします。「非同期な開発体制を支えるドキュメント文化」ということで発表します。 まず自己紹介をします。矢吹遼介と申します。Launchableという会社でソフトウェアエンジニアをやっています。インターネット上ではゴリラのアイコンで「Konboi」というIDでやっています。よろしくお願いします。 LaunchableについてはじめにLaunchableについて軽く紹介させてください。USに本社があって、Jenkinsの作者の川口さん（川口耕介氏）がSun（Sun Microsystems）の時の同僚のHarpreet（Harpreet Singh Bindra氏）と2人で創業した会社です。Predictive Test SelectionとかTest Triage、Insightなど、CI環境、テストにまつわる困りごとをテスト環境に貯まったデータを

1. 移行が必要なモノ、または進行中のモノ スケーリング、依存関係、非推奨などの要因によ る移行をしていない 2. ドキュメント プロジェクト、サービスに関するドキュメントの 探索容易性が低い、欠落、または不完全である 3. テスト テストが欠落している、不十分、脆弱である 4. コード品質 適切な設計がされておらず、プロトタイプ/デモ版 の可能性 5. 廃止・放棄されたコード 廃止されていたり、利用されていないデッドコー ド ※ Defining, Measuring, and Managing Technical Debt（2023）Ciera Jaspan, Collin Green - https://ieeexplore.ieee.org/document/10109339 より引用 技術的負債の中でもインシデント要因になる可能性の高 いとされる負債。 ドキュメント・テストが高い