(※ 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

2023/05/30に開催された「開発生産性を高める 〜ソウゾウ、Voicyの挑戦と苦労〜」( https://offers.connpass.com/event/283434/ )で発表した資料です。

こんにちは、協業DXでMLエンジニアをしている「ふる」です。 LLMに対してエージェントを利用した取り組みとその精度向上に対して得た知見を記事にしたいと思います。 これからLLMに求められる役割 今現在、ChatGPT4、Claude 3、Geminiなど様々な基盤となるLLMが存在し、会話を通じて、コーディング・マーケティング・わからない単語を調べるなど様々なタスクの補助をしながら仕事を遂行されてる方が多いと思います。しかし、LLMは「非常に優秀な他人」であるため、我々のことを察して話すようなことは難しく、ユーザーの背景をしっかりと教えてあげながら会話する必要があります。従って、我々の背景をしっかり察することができ、一連の会話を連続して実行し、ユーザーのより好ましい形で返信することが次世代のLLMの使われ方だと思ってます。実際に、Advanced Data Analysis(旧 Code

はじめに ソフトウェア開発において、リファクタリング、つまりコードの保守性を高める活動は、ソフトウェアの価値を高める上でとても大切ですよね。 しかし、「リファクタリングの時間が確保できない」「リファクタリング実施のための同意が得られない」という話を耳にすることがあります。 リファクタリングは「絶対やった方がいいのは感覚としてはわかっている、でもその必要性ををうまく伝えられない」となりがちな性質があるのです。 この記事では、リファクタリングの時間を確保するために、どんなことを考え、何をステークホルダーに伝え、具体的にどのようなタイミングで実施していくといいのか、について解説します。 ポイントまとめ リファクタリング時間確保のポイントを端的に説明すると、以下の通りになります。 リターンとコストを明らかにする 複数の実施パターンを選択肢として持ち、柔軟に選べるようにする。 その中でも、日頃の小さ

Introduction of Mercari BI team and Case Studies of Analytics for Service in US

2024.12.11 エンジニア組織のリアルな失敗経験から学ぶ！ 生産性向上＆チーム強化Tips

コードレビューする時、自分がどんなことに気を付けているか (本当は気をつけたいか)みたいなポイントをまとめてみた。 コードレビューの目的 プロダクトの品質を担保するため 人は基本的にミスをするもの 1人で考えたものより、2人、3人集まって考えたものの方が良いことが多い 知識をチーム内でシェアするため チームでコードに関する知識を常に共有し続けることで、「この機能はAさんしか知らない」といった属人化問題を防ぐ Aさんが有休取った時に限って障害が起きたりするんですよね。分かります 他の人が書いたコードを読み、さらに分からないことは質問できる、素晴らしい学びの場だと捉える 責任をチーム内でシェアするため 何か問題が起きた時に関連するコードを書いた人間だけが責められるようなことは決してあってはならない レビュー時 (又はそのコードがデプロイされるまで)に問題に気づけなかったチーム全体の責任なので、

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順番は見つけた順なので適当です🙇 また、速報的に集めただけなので雑ですみません🙇 （運営から動画が近々公開されると思いますのでその繋ぎに） 掲載希望、削除希望あればお知らせください！ https://twitter.com/go_go_pdm 発表資料

45歳独身狂う説とは個人的幸福追求の寿命の事である、とつぶやいたら結構バズった。 せっかくなので、この事についてもうちょっと思想背景のようなものを書いていこうかと思う。 似た者同士は集まりあうんだな…この思想が生まれるのにもっとも直結したのは僕自身のクビだ。 僕は今まで都合2回ほど社内政治のようなものに負けてクビを食らっている。 これは言うまでもなく僕が色々と問題児だというのはあるとは思うのだが、そもそもどうしてそんなメチャクチャな職場を選んだのかを考えると、それは ・ホワイトで ・仕事が少なくて ・給料がそこそこいい という職場を選んだからだった。 逆に、この上限の真逆であるブラックで、仕事が多くて、給料が安い職場にいる時は、ほとんど人間関係に問題が起きた事はなかった。 いったいどうしてなのだろう？と疑問だったのだが、僕が思うに、ホワイトで仕事が少なくて給料がいい職場に、自分から進んで転

シェア 129 ツイート 0 はてブ 223 アクセンチュア株式会社は新執行体制を発表し、生成AIビジネス含めた今後の注力領域に関する記者説明会を開催した。説明会の冒頭、同社の江川社長が登壇して、今後は更に「生成AI」に軸足を置くこと、社員に寄り添う「AIエージェント」（AIバディ）を開発し、既に同社ではほぼ社員全員が「AIエージェント」を活用していることを発表した。 アクセンチュア株式会社 代表取締役社長 江川昌史氏 同社は「生成AIはこれまでの技術に比べて、普及のスピード感がまったく異なり、今後も加速度的に普及していく」と強調。ビジネス環境が大きな変革期を迎えていることを肌で感じてのことだろう。 営業、生産、購買のAI同士が対話し、議論し、経営者や従業員を支援するのが、デジタルツイン･エンタープライズのコンセプト。同社内では既にほぼ全社員が「AIエージェント」を活用している。今後は別の

While Retrieval-Augmented Generation (RAG) dominated 2023, agentic workflows are driving massive progress in 2024. The usage of AI agents opens up new possibilities for building more powerful, robust, and versatile Large Language Model(LLM)-powered applications. One possibility is enhancing RAG pipelines with AI agents in agentic RAG pipelines. This article introduces you to the concept of agentic

Editor’s note, Apr. 2, 2024 – Figure 1 was updated to clarify the origin of each source. Perhaps the greatest challenge – and opportunity – of LLMs is extending their powerful capabilities to solve problems beyond the data on which they have been trained, and to achieve comparable results with data the LLM has never seen. This opens new possibilities in data investigation, such as identifying them

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p.97 「So What?」の繰り返しによるイシューの磨き込みより ①の「地球温暖化は間違い」といった焦点の定まらない主張だと反論しようがないが、⑤にまで磨き込まれていれば、白黒はっきりさせるために何をどう検証すればよいか、見えてくる。 「So what?」の他に、「空・雨・傘」といった技法が登場するため、気づく方もいるだろうが、これはマッキンゼー＆カンパニーのコンサルになる。ただし、本書が他のマッキン本と異なるのは、完全に血肉化されているところだろう。 本書は、「コンサルティングファームの報告書のリード文に最終的に何を書くか」を丁寧に解説したものだ。だがこれは、そのまま、「どの課題に取り組めば、成果が出たといえるか（そしてそれをどう伝えるか）」という現場の問題に応用できる。 与えられた問題に疑問をいだかず、唯々諾々と取り組んでいるうちに終業時刻となる。怖いのは、頑張って残業しても終わら

はじめに はじめまして。データアナリティクスラボ株式会社 データソリューション事業部の力岡と申します。普段はデータサイエンティストとして、データ分析や機械学習モデルの構築、生成AIアプリの開発などを行っています。 今回は、社内で実施した「LLMファインチューニング勉強企画」についてご紹介します。本記事では、企画を主導した立場から、新技術を学ぶために工夫した点や企画の進め方について紹介していきたいと思います。データアナリティクスラボ株式会社に興味のある方や、これからLLMのファインチューニングを勉強してみたいという方はぜひご覧いただければと思います。 企画概要 目的 本企画の目的は、LLM（大規模言語モデル）のファインチューニング技術を習得することで、社員のスキル向上や会社全体の技術力向上を図ることです。また、普段は異なるクライアント先で業務を行う社員が多いため、本企画を通じて交流し、技術知

NECは11月27日、AIにテキストで仕事を頼むと、自律的にタスクを分解して業務を実行する「AIエージェント」を提供すると発表した。第1弾として、人材管理やマーケティング戦略など、社内外の情報を包括的に検索し、意思決定が求められる業務を自動化するサービスを提供するという。2025年1月から順次提供する。 例えば「キャリア採用者の育成戦略を作りたい」と入力した場合、指示内容から目的を育成計画書の作成と設定し、社内外の情報収集や分析、プログラムの開発など複数のタスクに分解する。そのタスクに対し、NECが開発する大規模言語モデル（LLM）「cotomi」や、NEC独自のAIによる図表の読み取り機能、検索エンジンなどを組み合わせた業務プロセスを設計し、実行するという。 システムは、開発を請け負うだけでなくSaaS形式でも提供する。入力したデータなどの漏えい対策として、クローズドな環境でサービスを提

Anthropicがとんでもないものを出してくれた。Model Context Protocol（MCP）である。 強いタイトルでごめんなさい。AIエージェントに関わっていてMCP触ってない人は、たぶん忙しすぎる人なんだと思う。分かる！めっちゃ分かる！忙しいよね！！！！！ ということで、AIエージェントを研究・開発してるひとは是非MCPに触れてほしい。 最低でも、仕様は把握しておくべき AIエージェントにMCPによる拡張が可能な設計を考慮すべき 現状ではClaude DesktopがMCPに対応したクライアントだ。MCPはクライアントサーバの仕組みで、tooling（旧function calling）機能を任意のサーバーで実現できるものだ。 汎用プロトコルとライブラリ集なので、OpenAIやGoogleやollamaやLM Studioなどが対応することも可能だ。特にOSSや無料ソフトの