電子回路に広く利用されているトランジスタは、長期間使用しているとブレークダウンに起因する劣化や破損を起こすことがある。ブレークダウンの要因は基板内に隠れていて見つけにくいが、絶対最大定格のある項目に注意を払うことで問題を解決できることがある。 →「Wired, Weird」連載一覧 トランジスタを長期間使用していると、性能が劣化したり、素子そのものが破損してしまったりすることがある。これらの現象の直接的な原因は、トランジスタのベース‐エミッタ間のブレークダウンである。しかし、ブレークダウンにつながる要因は基板内に隠れており、回路図を詳しく確認しないと見つけにくい。また、ブレークダウンが発生しても、ただちに不具合が発生しないこともある。トランジスタを使う回路設計の“落とし穴”にはまらないようにするには、ベース‐エミッタ間のブレークダウンに注意を払う必要があるのだ。 まずはトランジスタのデータ

今週は、Thanksgiving はお休みムードなので考える時間や、自分の本についてディスカッションしている バンクーバーのえんじに屋さんのPodcast なんかを聞かせていただいたりしてるうちに、思い出したことがあって、記録に残してみることにした。それは、エンジニアの育成方針でこれはめっちゃくちゃ違うことに気づきましたので、シェアさせていただきたいと思います。 日米でエンジニアの育成戦略が正反対だと気付いた話 採用の段階での違い 良く知られているように、新卒のケースで考えると、こちらの場合は「コンピュータサイエンス」の学位を出ていることが前提で、中途採用の場合も、「コンピュータサイエンス」の学位を出ている、もしくはそれ相当する知識が求められる。だから、新人でも少なくともプログラムが結構組めることを期待されます。 一方、日本では文系でも理系でもプログラマになれます。採用されたときに「スキル

はじめにTIG真野です。 秋のブログ週間2023 の3本目は、設計ドキュメントをGit管理して腐らせないようにがんばってみた話をします。 前段として6年前、「我々はいかにシステム開発におけるドキュメント腐る問題と戦えば良いのか」という記事を書いたのですが、その後の試行錯誤はどこにも残していないことに気づきました。普段のフューチャー技術ブログですとちょっと引け目を感じるテーマですが、秋の夜長を楽しむため読み物成分を多めに書くというテーマのこのブログリレーにピッタリな気がするため、この機会をお借りします。 ドキュメントも色々な種別があるかと思いますが、この記事では設計ドキュメントを指すことにします。設計ドキュメントは開発メンバーが参照するもので、ステークホルダーへの説明資料に引用して使うことはあれど、主目的は異なるという前提です。Design Docの場合もありますし、システム構成図、ERD、

「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全

架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図

Kabuku Connect HOME 学習コーナー 設計 1ランク上の品質、コストを実現する幾何公差の逆転活用法　第4回 規則編「よくある間違いには気をつける」 技術士の折川先生による連載「1ランク上の品質、コストを実現する幾何公差の逆転活用法」です。第4回は規則編「よくある間違いには気をつける」です。 はじめに 前回までに、機能品質やコストを適正化するための幾何公差の基本的な考え方について解説した。 この幾何公差を効果的に活用するためには、その文法や作法を正しく理解しておく必要がある。 最終回の今回は、幾何公差の運用ルールに焦点を当て、理解しているようでも実は間違った使い方をしている事例を紹介しながら、使用上の注意点について解説する。 1. 幾何公差は共通言語 1-1. モノづくりのグローバル化と協業化 図１は現在のモノづくりの実態を簡略的に表現したものである。 国際経済や社会情勢の影

はじめに 昨今、テストピラミッドなどの側面からユニットテストの重要性が説かれていますが、クラス間が密に結合している等で適切なユニットテストを書くのが難しいという状況に陥ることは多いのではないでしょうか。そのような状況は、ユニットテストの解像度が低いために生まれると自分は考えます。 本記事では、防御的プログラミングと契約プログラミングという二種類のプログラミングの方法論を元にユニットテストを再考し、ユニットテストの解像度を高めることを目標とします。また、ユニットテストのより良い書き方を模索している人に本記事を読んでいただきたいです。 防御的プログラミングと契約プログラミングとは 防御的プログラミングと契約プログラミングとは次のようなプログラミングの方法論のことを指します。この二つの方法論については、こちらの記事にわかりやすくまとめられているので、ぜひ参考にしてください。 防御的プログラミング

モデム、CPU、メモリーなどの複数の機能を統合したSoC（System on Chip）は最近のIoT機器に欠かせない。Qualcommの「Snapdragon」シリーズやMediaTekが投入する統合チップは、さまざまなスマートフォンが短期間で開発されるエコシステムの重要な一部だ。SoCそのものを作るのはこれまで大企業に限られた話だったが、そこを大衆化させるビジネスを手がけるベンチャーがzGlueだ。 SoCによりIoT機器の開発速度は上がる CPUやメモリー、WifiやBluetoothといった通信機能を、一つの半導体チップ内にまとめたSoC（System on Chip）は、安価で高性能なICT／IoT機器が続々登場するエコシステムの一部になっている。ICT機器の開発においては、自作PCのようにCPU、メモリー、グラフィックボード、記憶素子、無線機能などにそれぞれ必要な機能を備えたチ

※2020年6月に公開された記事です。 日本PostgreSQLユーザ会の理事を務める合同会社Have Fun Techを起業した曽根壮大（@soudai1025）と申します。元株式会社オミカレ副社長兼CTOです。直近では、『失敗から学ぶ RDBの正しい歩き方』を執筆しました。 今回はデータベースをテーマとして、魅力やMySQLとPostgreSQLの違い、アンチパターンの見極めなどの基礎知識に加え、勉強法などもご紹介します。 RDB関連の求人検索はこちら データベースを学ぶ魅力をエンジニア目線で考察 1.知識の費用対効果が高い エンジニアがデータベースを学ぶ利点という観点から言うと、データベースの特徴は寿命が長いことと私は考えています。 Webアプリケーションの界隈では1年単位でバージョンアップしたり流行っている言語が変わってしまうことがザラにありますが、データベースは10年、20年とい