デジタル庁では、デジタル社会の実現に向けた重点計画（令和4年6月7日閣議決定）を踏まえ、AIの実態と動向を把握し、リスクと必要な対応策を特定したうえで、官民における適切な活用の検討を進めています。 昨今の生成 AIなどの技術革新により、さまざまな利点を得られるようになってきており、政府としても、このような技術の動向を見極めつつ、関係省庁における生成AIの業務利用について、第10回デジタル社会推進会議幹事会・書面開催など議論を重ねてきました。 これまでの議論の経緯も踏まえ、デジタル庁では、2023年12月より生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました。2023年度の検証結果の全体的な内容と、検証で得られた具体的な生成AIへの入力文のサンプル、一部検証に用いたテストケースを公開します。 技術検証の目的今後の政府情報システムへの生成AI利活用に向けて以下のような具体的な知見を得ることを

ソフトウェアエンジニアとして安定した成果を出したいと思っている人は多いでしょう。妥当な方針を危なげなく定め、素早く的確に実装し、滞りなく仕事を片付けていきたいものです。しかし、いつでもそのように成果を出せるようになるのは簡単ではありません。言語、ミドルウェア、クラウド、アーキテクチャと、身につけるべき知識が無限に並んでおり、それら全てに習熟する日は永遠に来ないとすら思えてきます。 にもかかわらず、この記事を読むみなさんの同僚には、安定して成果を出せるエンジニアが相当数いるだろうとも思います。これは一体どういうトリックなのでしょう。彼ら彼女らは全てを勉強しているのでしょうか。もちろんそれに近い研鑽を積んでいる人もいるでしょうが、多くの人はそこまでしていないと予想します。少なくとも僕はそこまでやっていませんが、技術面でもそこそこバリューを出して、テックリードを1年勤め上げました。この記事では、

さて、みなさんはこういう叫びを聞いたことはありませんか？ 「ラグやば！これ絶対当てたのに死なねえんだけど！」 「ラグすぎてワープするんだけど！」 「同期ズレえぐ！！！」 スプラトゥーンは、インターネットを介してゲームの情報をやり取りすることで、離れた人たちとも遊べる対戦アクションゲームです。 まず、大前提として、インターネットを介している時点で、少なからず通信遅延（ラグ）が発生します。ラグのないゲームは存在しません。 スプラトゥーンでは、通信環境が悪くても比較的不快になりにくい実装がされているのですが、これの仕様が結構ややこしくて、自分のプレイのガバさをラグのせいにする人もしばしば見かけます。 （とんでもないラグがあるともちろんキツイですが） この記事では、 一般的なゲームにおける通信同期方式 スプラトゥーンにおいては、どうやって何を同期しているか これはラグのせいなのか、自分のガバのせい

CTOのharukasanです。 pixivをはじめとするピクシブが運営している各サービスにおいて、ユーザーの投稿した作品を不当な目的を持って取得する行為から守ることは、プラットフォームとして重要な責務のひとつであるとピクシブは考えています。これまでもピクシブでは、作品が不当な目的で大量に取得されないよう機械的なクローリングを検知し、ブロックするために様々な手段を講じてきました。この記事では、現在行っている対策と、今後実施していくために現時点で取り組んでいる施策についてご説明します。 English version is available here これまでに実施している不当な目的での作品大量取得への対策について ピクシブでは不当な目的で作品を大量取得されることを防止するため、基本的な対策に加え、様々なソリューションを導入しています。ここでは特徴的な技術についていくつかの例を紹介します。

はじめにTIG EXU真野です。 積読を消化しようというテーマの、読書感想文連載 の1冊目は、単体テストの考え方/使い方 です。 書籍の基礎情報です 2022年12月28日発売 Unit Testing Principles, Practices, and Patterns の翻訳書。原著は2020年1月14日に発売 テーマ 質の高いテストを行い、ソフトウェアに価値をもたらそう！ 単体（unit）テストの原則・実践とそのパターン プロジェクトの持続可能な成長を実現するための戦略 単体テストの原則・実践とそのパターン コード例は C# であるものの、どの言語でも適用できる汎用的な内容とのこと 中を見ると、微妙にC#特有ぽいところに1箇所悩みましたが、それ以外はその通り 翻訳者の須田さんは、他にもセキュア・バイ・デザイン: 安全なソフトウェア設計 やOAuth徹底入門 セキュアな認可システムを

昨年同様ミクシィの22新卒技術研修の資料と動画を公開していっています。まだ研修中なので、一部の公開にはなりますが、ぜひゴールデンウィーク中の学習にお使いください。

株式会社NTTデータ（以下 NTTデータ）は、複数企業間のデータ交換状況や権利関係をシステムで管理する「コネクタ技術」の最新動向や概要をまとめたホワイトペーパーを、NTTデータ先端技術株式会社（以下NTTデータ先端技術）と共同で作成しました。 社会全体のデジタル化の実現に向けては多様なステークホルダーが業界や地域、世代を超えてつながる仕組みが必要で、不特定多数の企業や組織が安心安全にデータを連携できる技術が重要で、コネクタ技術が世界的に注目されています。さまざまな企業や研究機関を含むコミュニティーで議論や情報公開が進んでおり、特に欧州では実用化に向けた取り組みが加速しています。また、近年ではオープンソースソフトウエアとして実用に向けた開発が進んでいます。 今後、NTTデータとNTTデータ先端技術は、コネクタ技術や関連技術の調査・開発から得られた知見や取り組みについて順次情報公開し、当該技術

今年も技術研修資料と動画を公開します！MIXIの新卒技術研修の方針や、LayerX様との合同研修についても紹介します！ 研修資料・動画一覧Git研修（ 動画 / スライド ）データベース研修（ 動画 / スライド1, 2 / SQL演習環境 ）設計・テスト研修（ 動画 / スライド ）コンテナ研修（ 動画 / スライド1, 2 ）iOSアプリ開発研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）Androidアプリ開発研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）フロントエンド研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）ゲーム開発(Unity)研修（ 動画 / スライド1, 2, 3, 4, 5, 6 / リポジトリ ）Flutter研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）AI研修（ スライド1, 2, 3, 4 / リポジトリ ）セキュリティ研修（ スライド ）チーム開発研修（ スラ

1. DSOps研修のイントロ はじめまして，AI事業本部 Dynalystでデータサイエンティストをしている金子です． 最近Twitter上などで，「データサイエンティストとはなんなのか」，「データサイエンティストとはかくあるべき」といった議論を見かけます．最近でも以下のようなBlogや記事で「泥臭い現場で働く実務者としてのデータサイエンティスト」とはどのあるべきか，というような話題が触れられ，twitterなどを中心に話題になっていました． https://qiita.com/He110w0r1d/items/054f988e9a9b01c46572 AI事業本部では，3年ほど前からビジネスへの貢献や課題解決を，「実務者としてのデータサイエンティスト」の大まかな役割として設定し，さまざまな活動を行ってきました．今回の記事では，その中の中心的な活動の１つであるDSOps研修という新卒DS

いつものようにヘロヘロと仕事をしていると、突如担当編集の松尾氏からMessengerで「これに対するちゃんとした回答を書けるのは大原さんだなということで、また歴史物をお願いしたく」という依頼が飛び込んできた。 いやちゃんとした回答も何も、上のTreeで出題されたSEライダー氏が正解を出されているわけですが、歴史的経緯というか、ここに至るまでの話というのが長い訳で、その辺りを少し説明してみたいと思う。 ちなみに出題に少しだけ違和感がある（なぜ10bitがキリがいいと思うのか？）のは、筆者もこっち側の人間だからかもしれない。 回答の前に、その根底にある2進数採用の経緯 そもそも非コンピュータ業界の方からすれば、2進数がベースという辺りから違和感を覚えるのではないかと思う。実際、世界最初の計算機（≠電子計算機）とされる「バベッジの階差機関」（写真1）にしても、世界最初の電子計算機（※1）であるE

CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して

回答 (9件中の1件目) 質問に間違いがありますね。 2000個のコアが入ったGPUなんかありません。企業の広報は違った(間違った)方法で計算して数字を大きく見せています。 Radion 6900XTの本当のコア数(DCU)は、5120個ではなく、40個です。こちらでダイの写真を確認でき、4*5のコアが2グループあります。 各コア(DCU)には32レーンのSIMDユニットが4つあり、各コアには並列に動作する32 bitの浮動小数点演算ユニット(FMA)が128個あり、チップ全体としては32 bitのFMAが5120個同時に動きます。 Zen2とZen3のCPUコアはどちらも256...

こんにちは、ZOZOテクノロジーズで執行役員CTOをしている @kyunsです。 本記事はCTOA Advent Calendar2020の 16日目の記事となります。 この記事ではZOZOでの2年半を振り返り、テックカンパニーを目指す中でCTOとしてどのようなことに取組み、結果としてどういう変化が起きたかについて紹介したいと思います。 同じような立場のCTOやこれからエンジニアリング組織を強化していきたい方々の参考に少しでもなればと思います。 自己紹介と背景 私はヤフーに2006年に新卒で入社し、3年働いた後に当時一緒に働いていた金山と一緒にVASILYというスタートアップを創業し、受託アプリ開発や「IQON」というサービスを開発していました。 何度かの資金調達などを経て、最終的に2017年にZOZOへ売却し、ZOZOの完全子会社となりました。その後、2018年の4月には当時のスタートト

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By Mike Smith, Netflix Cloud Gateway We briefly touched on some of the load balancing improvements we’ve recently been making in our Open Sourcing Zuul 2 post. In this post, we’ll go into more detail on the whys, hows and results of that work. GoalsOn the Netflix Cloud Gateway team we are always working to help systems reduce errors, gain higher availability, and improve Netflix’s resilience to fa

Facebookで見かけたので元は引用しない方向で。 ISO 5218 – Wikipedia ISO 5218とは、言語に依存しない1桁のコードによるヒトの性別の表記に関する国際規格。正式な題は、Information technology — Codes for the representation of human sexes（情報技術――ヒトの性別の表記のためのコード）である。データベースアプリケーションなどの情報システムで使用される。 ISO 5218 – Wikipedia ISO 5218で指定された4つのコードは以下のとおりである。 0 = not known（不明） 1 = male（男性） 2 = female（女性） 9 = not applicable（適用不能） 規格では、その用途が、「性別」の指定子において参照されるかもしれないと明記している。 男性を「1」、女

8. ツイートID生成システムSnowflakeとは l ユニークなIDを生成するネットワークサービス l ツイッターのツイートID(ステータスID)の割り当てに使われている l ツイッター社がOSSで公開中 (*) l 特徴 l 64 bitのIDを生成 l ざっくり時刻順 l 速い l 10000 ID/秒 のスピードでIDを生成できる(1プロセスあたり) l レスポンス 2 ms (+ネットワークのレイテンシ) l スケールする l 複数のマシン・プロセスで協調動作しない l 並べただけスケールする(はず) (*) https://github.com/twitter/snowflake 8 9. Snowflakeが開発されるまで l ツイートの流速増加とツイッターのシステム移行 l 5億ツイート/日(約6000ツイート/秒) (*1) l 2012年1

The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ