抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた

３年ほど前に登場した比較的新しいサービスであるApp Runnerを商用環境で導入した事例を紹介します。 インフラの運用の手間を軽量化できる一方で、利用して初めて気づく課題もありました。 本日は実際の導入事例に基づいて、ECS Fargateとの比較、CI/CD・監視の工夫から障害発生時の運用方法といった生の体験を紹介することで、これから導入を考えている方へ向けて、技術選定のポイントとなる"肌感"を共有できればと思います。 登壇アーカイブ：https://www.youtube.com/watch?v=YiE3n06tfCA

SaaS をアーキテクトをするにあたって、どのような事を考えればよいのか？をまとめました。

こんにちは、AIShift バックエンドエンジニアの石井(@sugar235711)です。 AIShiftでは去年の11月からAI Worker[1]という新しいサービスの開発が始まりました。（以下AI Worker） 本格的に開発が始まり3ヶ月弱経ったので、その間に試してきた技術やチームの取り組みについてまとめてみたいと思います。 はじめに この記事では、AI Workerのおおまかな概要・設計を説明し、それらのバックエンドを実現する上でどのような技術を試してきたのか、技術以外でのチームの取り組みについてまとめます。 少し分量が多いので、ライブラリについての情報を求めている方は、目次から気になる部分を読んでいただければと思います。 何を作っているのか ざっくりまとめると、Microsoft Teams/Web上で動くAIを活用した業務改善プラットフォームを作成しています。 GPTとRAG

先日『フロントエンド監視の全体像と実現方法』という記事を投稿しましたが、その中でテレメトリについては触れませんでした（※本記事は上記記事の内容を知らなくても読み進められるようになっています）。 というのは、テレメトリは可観測性を実現するための重要な概念ではあるものの、テレメトリを軸に監視を考えるのは手段の目的化になってしまうと考えているからです。 重要なのはサービスにとって何を観測するべきかを考えることであり、テレメトリはそれを設計や実装に落とし込む際に現れるものです。 一方で監視に対する理解を深める上では、テレメトリを軸に考えることも重要でしょう。 そこで本記事ではフロントエンド監視においてどのようなテレメトリを収集するべきか述べていきます。 監視 SaaS と OpenTelemetry (OTel) Datadog, New Relic, Sentry のいずれかを利用することを考え

Hello Actor 細かい機能の解説はあとの回として、 まずはアクターシステムを使ったプログラミングを体験してみましょう。 Goではアクターシステムが商用でも十分利用できるものは、 下記のProto Actorとergoがあります。 github.com github.com Proto.Actorは、Akka.NET のオリジナル作成者 Roger Johansson によって開発されているもので、 Akka/Pekko と基本の部分がある程度似た形になっています。 あくまで似ている程度で、現在のAkka/Pekkoほど強力なツールが揃っているわけではありませんが、 Proto Actorで概念や作り方を覚えると、少ない労力でAkk/Pekkoにも移行などもができるようになります。 細部は異なりますが、概念などはかなり似ていますのですんなり理解できるはずです。 ergoは Erlan

近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ

ウクライナ軍に入隊したアジャイルコーチが、さまざまなメソッドを駆使して中隊長としてのリーダーシップを実現した話（前編） アジャイル開発の代表的な方法論であるスクラムをテーマに、都内で1月に開催されたイベント「Regional Scrum Gathering Tokyo 2024」で、経験豊富なアジャイル開発のエキスパートとしてウクライナを拠点にアジャイルコンサルタントをしていたドミトロ・ヤーマク（Dmytro Yarmak）氏が、ロシア軍の侵攻後にウクライナ軍に入隊し、中隊長としてリーダーシップを発揮するためにさまざまなメソッドを駆使して軍隊の組織を変革していった経験を語ったセッション「A True Story of Agile Coaching in Ukrainian Armed Forces」が行われました。 軍隊という、企業とは異なる構造や目的を備えた組織で、しかも多くの民間人が入

アジャイルの「理論」や「理想」だけではない、 実際に実践したからこそ見えてきた「現実」に役立ったヒントを紹介したのは、マネジメントソリューションズ社の渡会氏。「Rebuild our Agile!」をテーマに掲げた「Agile Japan 2023」で、アジャイルのRebuildについて発表しました。全2回。前半は、「選択肢のRebuild」と「ロールのRebuild」について。 開発の考え方をウォーターフォール→アジャイルにRebuild 渡会健氏：みなさん、こんにちは。マネジメントソリューションズの渡会と申します。これから、「アジャイルで実際に困ったからこそアジャイルをRebuildした話」ということで講演させていただきたいと思います。よろしくお願いいたします。 （会場拍手） 最初に、私の自己紹介。この自己紹介の中にも、けっこうRebuildしたことが入っています。 最初の20年は、プ

ビジネス向けChatGPT が「プロンプトテンプレート」100選を公開。深津式など最新事例が無料で利用可能 株式会社ナレッジセンスは、セキュアな環境でAIを利用できる、法人向けChatGPTサービス「ChatPro（チャットプロ）」を提供しております。この度、プロンプトのテンプレート機能をリリースしたことをお知らせ致します。10種類の職種ごとにそれぞれ10件ずつ、合計100件のプロンプトテンプレートを収録しています。深津式など最新の事例や、議事録の要約やvba/エクセルの利用方法、営業職向け/エンジニアがプログラミング時に利用できるテンプレートなど、ビジネスで使える幅広いプロンプトを収録しております。ChatProの詳細はこちらを御覧ください。 https://chatpro.jp/?utm_source=58 あらゆる社員の生産性向上をミッションとする株式会社ナレッジセンス（本社：東京都

はじめに 個人でフロントエンド(react)、バックエンド(node.js)、データベース(postgreSQL)を利用したWebサービスを公開したいと考えていました。 まずはテスト的に無料で外部公開できるサービスがないか調査しましたが、2022年8月に有料化されたHerokuの記事ばかりヒットしてしました。 結果的には無料で使用できる構成があり、実際にテストプログラムを動作させることができましたので構成例として記載しておきます。 ※無料なので比較的厳しい条件も含まれていたりするのでそれぞれのサービスを確認お願いします。 例えばsupabaseは数日間利用がないとインスタンスが一時停止して手動で起動させないといけないなどがあります。 今回試したサービス できるだけ同じサービスに集約したいと考えていましたが、実際にはフロントエンド、バックエンド、データベースはそれぞれ異なるサービスになってし

Gmailが「メール送信者のガイドライン」を改訂し、なりすましメールへの対策を強化する旨を発表しています。今までは原則、なりすましメール対策の有無にかかわらず、メールはいちおうは届いていました。しかし今後は、なりすましとみなされたメールは届かなくなる方向に向かいつつあります。 なりすましメールとみなされないようにするために、メール送信者には、「メール送信ドメイン認証」への対応が求められます。メール送信ドメイン認証の技術には、主に以下の3つがあります。 SPF: Sender Policy Framework (RFC 7208) DKIM: DomainKeys Identified Mail (RFC 6376) DMARC: Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance (RFC 7489) SPFは従来

2023年10月にGoogleとYahoo!がメール送信者向けのガイドラインを更新してから早3か月。いよいよ適用開始の2024年2月が近づいてきました（ドキドキ）。 私は昨年から本件の対応を進めていて、地味に大変だな、と感じています。多くの企業では自社ドメインから様々なメールを送信していると思います。利用しているツール・サービスも様々で、たとえば、Sendmail/Postfix/Eximのサーバを立てている、Google WorkspaceやMicrosoft 365を使っている、といった他に、CRMであるSalesforce、マーケティングツールのHubspotやAccount Engagement(旧Pardot)、メール送信用のAmazon SESやSendGridを使っているなど、多くのツール・サービスを併用している企業が多いのではないでしょうか。 そういった状況では自社のどこか

保守しやすく変化に強いソフトウェアを支える柱　自動テストとテスト駆動開発⁠⁠、その全体像 ～Software Design 2022年3月号「そろそろはじめるテスト駆動開発」より 今回、Software Design 2022年3月号 第2特集「そろそろはじめるテスト駆動開発 JavaScriptでテストファーストに挑戦」の第1章「保守しやすく変化に強いソフトウェアを支える柱　自動テストとテスト駆動開発、その全体像」を本サイトに掲載します。第2章以降については、本誌『Software Design 2022年3月号』電子版（Gihyo Digital Publishing、Amazon Kindle）をご購読いただければ幸いです。 第1章では、混同されることの多い自動テスト関係の概念を、自動テスト、テストファースト、テスト駆動開発の3つの段階に分け、それぞれの効果や注意点を説明します。ソフ

─これから挑戦する次の誰かにとって、何かの気づきになったら嬉しいです。 @GussieTechです。ひとりで「理想のタスク管理ツール」を作っています。いつも使ってくださっているみなさん、本当にありがとうございます。今日は、ひとり開発の知られざる5年間を、惜しみなくシェアします。 僕が作ったサービス5年前「理想のタスク管理ツールを作ろう」と思いたちました。軽くておしゃれで「人」に寄り添う、他にはないサービス。こんなものを無料でリリースしたら、世の中ひっくり返るんじゃないかって、本気で思って作りました。それはもう、ワクワクしました。 総売上高 1,240万円。スペース 5,873登録￥12,403,567名前は「Repsona」といいます。ワクワクを原動力にひとりで作ったRepsonaは、5年でこうなりました。数字に感じるところは人によると思います。趣味の個人開発としては大成功。スタートアップ

はじめに みなさん、『世界一流エンジニアの思考法』読みましたか？（唐突） 結構 X（Twitter）で話題になっていたり、周りに読んでいる人も多かったので 年末年始のお休みに読もうと思ったら、あっという間に読了しました。 （電車の中で読んでいたら、同僚から「課題図書です」と連絡がきました。すごいタイミング） 知識の定着という意味でも、読んだことを書き出しておきたいと思います。 ※本の要約ではなく、私自身気になった点をピックアップしています。 偉大な習慣を身につけたプログラマになる 本書の「はじめに」にて 彼らはなにも全員が常人と比べて著しく頭の回転が速いわけでも、天才的記憶力を持つわけでもない。 主に「思考法」（マインドセット）が高い生産性を形づくっているのだ。 小手先のテクニックでもなければ Tips でもなく、その圧倒的なパフォーマンスは思考法から生まれているという事実。 いわゆる「一

はじめに 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築」 という本が素晴らしかったので、ちゃんと身につけるために Python だけじゃなくて Node.js でも動かしてみました。同じことをやろうとした人のために、ここにそのときの記録を残します。特に callbacksやmemoryについて、詳細に記載しようと思います。 書籍の説明につながるようなことはできる限り書きません！めっちゃ良書なので、ご興味持っていただけた方は購入してもらえますと 🙏 5章まではPython固有のToolを利用しており、6章の中身は7章とかなり近いところがあるので、7章のプログラムだけここに記載します。LangChainの学習に注力したいので、Serverelss Frameworkに関連するコードは省略しました。また、Momentoや @slack/bolt に関する説明はしません。 プロ

はじめに こんにちは、KDDIアジャイル開発センターのはしもと（仮名）です。 LLMで何かしたい勢のみなさま、検索拡張生成こと RAG (Retrieval Augmented Generation)、やってますか？ 自社で持っているデータを使ってエンタープライズサーチを実現したい、それができればきっと無敵。そう考えて色々やろうとしているんじゃないでしょうか。私です。 RAGを使って意図した出力を得られるようにするには、十分なデータセットを準備したりパラメータを変更しながらチューニングをするなど、地道な作業が必要となります。 開発ライフサイクルにおける評価・テストステップで有効な、評価用フレームワーク RAGAS を使ってみましたので、本記事ではそれについてまとめます。 RAGASとは RAGパイプラインを評価/テストするためのフレームワークです。 パイプラインを構築するためのツールは多く

こんこよ～🧪 カバー株式会社CTO室エンジニアのAです。 カバー株式会社には2023年4月に新卒で入社し、第1回COVER Techを執筆したKさんの下で、タレントの皆様が日々のYouTube配信などで使用するホロライブアプリの開発に携わっています。 また、ここ数か月はそれと並行してAIこよりシステムの開発を担当してまいりました。 この記事では開発したシステムの概要についてご紹介します。 開発経緯AIこよりシステムの開発に至った経緯について。 まず社内に生成AIの可能性や関連技術の検討をしたいという需要がありました。そこへ、こよりさんからご自身のAIを作りたいというご要望をいただいたため、それがきっかけとなり、こよりさんの全面的なご協力の下でAIこよりシステムの開発が始まりました。 システム概要今回開発したものは、AIシステムへの入出力を操作し配信画面に映すフロントアプリと、各種外部AP

2023.11.21 講演した資料です。 ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 https://forkwell.connpass.com/event/301152/