こんにちは。エムスリー・QLife(エムスリーのグループ会社)・エムスリーヘルスデザイン(エムスリーのグループ会社)でエンジニアとして各種作業に関わっている山本です！ 以前もメール送信の話を書かせていただいたことがありますが、今回もまたメールネタとなります。今回のお題はメールセキュリティです。 大量メール送信のための予備知識 - エムスリーテックブログ すでにご覧になった方もいるかと思いますが、次のようなニュースが流れています。 www.proofpoint.com この「GoogleとYahooの新Eメール認証要件」ってつまりどういうことよ？ というところを具体的にどのように進めているかについて書かせていただきたいと思います。 2023/12/18追記 : Googleからメール送信にTLSを使うことが追加要件として示されました。 TL;DR とりあえず何から始める？ 何はともあれ実際に
本Webサイトでは、エムスリー株式会社が保有する医療リアルワールドデータであるJAMDAS（日本臨床実態調査）をベースとした国内患者数に関する推計値と、厚生労働省または国立感染症研究所（NIID）による公表値を掲載しています。 JAMDASデータは、統計処理された集計データとして個人と紐づかない形で医療機関から提供されており、一切の個人情報を含みません。 新型コロナウイルス感染症新規陽性者全数報告に関する厚生労働省からの公表が2023年5月8日をもって終了したため、本Webサイトにおける新型コロナウイルス感染症新規陽性者の公表値の更新も、2023年5月8日分をもって終了しています。 JAMDASは国内約4,100医療機関（2022年12月時点）由来の臨床データに基づくデータベースで、検査結果等も含んだ前々日までの臨床データをリアルタイムに反映しています。 JAMDAS推計値は、医療機関の受
きなこ@Siamese @sallynyan55 西浦教授『「GoToトラベル」と感染拡大の因果関係について考える。「無防備」なヒトの移動で感染拡大は自明』 観光庁が発表したデータは調査方法が公開・明示されておらず、政策を通じて旅行関連感染者数が増えた可能性は否定出来ない。 m3.com/news/iryoishin… 2020-11-22 16:29:06 一部抜粋 厚生労働省の新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボードの第14回（11月19日）会議で、資料3（参考資料）として、内閣官房・内閣府が作成した資料（題：「航空旅客数と感染者数の増加には統計的な因果関係は確認できない」）が公開された（資料は、厚労省のホームページ）。 この参考資料は、以下に記すようにアドバイザリーボード会議では明示的に出すべきでないという議論があったものである。会議資料として公開されたのは事実であるが、まる
こんにちは、m3 エンジニアリンググループ CTO 矢崎(id:Saiya)です。 過去に Go 言語の仕様を一通り見た経験があったのですが、久しぶりに Go のコードを最近読み書きした際に、ここ数年の Go 言語やエコシステムの進化による変化もあり、発見やハマりが多々ありました。 Go 言語公式のロゴもスピード感ありますね。 同じような迷い・回り道をしてしまう方ももしかしたらおられるのではないかと思いますゆえ、 エムスリー Advent Calendar 2020 6 日目の記事として、筆者が実際に「最初から知っていれば時間を無駄にしなかったのに...！」と感じた知見をざっくばらんにシェアいたします。 本記事がどなたかの一助になりますと幸いです。 なお本記事の内容は筆者個人の理解・自身で直接読み書きしたユースケースの範囲での知見であり、全ての Go 利用事例に当てはまらない点も含みうりま
LINEヘルスケア、悩む人に「死ぬのが正解」「低レベル」「ガキンチョ」と言い放ち炎上 登録医師の「利用規約違反」があったと謝罪
お医者さんにLINEで相談できるサービス「LINEヘルスケア」が、悩む人に対して「死ぬのが正解」「低レベル」「ガキンチョ」と言い放つ様子がSNSで拡散し炎上。8月2日付けでLINEヘルスケアが「お客様のお心を傷つけ、多大なるご迷惑をおかけしましたことを深くお詫び申し上げます」と謝罪しました。 LINEヘルスケアは、「専門性を持った医師が相談に答える」のが特徴。現在はCOVID-19（新型コロナウイルス感染症）の拡大防止に向けて、期間限定で無償でのサービス提供を行っていますが、通常は「いますぐ相談する/ 相談を予約する」が30分2000円、1000文字以内の質問に対して「あとから回答をもらう」が1000円の有料サービスです。 LINEヘルスケア（公式サイトより） 現在は期間限定で無料で利用可能だという（公式サイトより） 物議を醸していたのは、相談の様子を撮影したとあるスクリーンショット画像。
Bulk insertでも20時間以上かかっていたMySQLへのインサート処理を1時間以内にする - エムスリーテックブログ
この記事はエムスリー Advent Calendar 2022の30日目の記事です。 前日は id:kijuky による チームメンバーのGoogleカレンダーの休暇予定一覧をスプレッドシート+GASで作った でした。 AI・機械学習チームの北川(@kitagry)です。 今回はMySQLへのインサートを20倍以上高速化した話について書きます。 仕事をちゃんとしてるか見張る猫 TL; DR はじめに 今回のテーブル バイナリログを無効化する 追試 LOAD DATA INFILE 追試 テーブルの正規化 インデックスを一時的に剥がす まとめ We are hiring!! TL; DR バイナリログをオフにする LOAD DATA INFILEを使う インデックスを一時的に消す はじめに AI・機械学習チームではサイトトップからアプリに至るまで多くの推薦システムがあります。 そこでは推薦ロ
9時間足すんだっけ引くんだっけ問題～あるいは、諸プログラミング言語はいかにタイムゾーンと向き合っているか - エムスリーテックブログ
私は日付時刻の処理が大好きです。 タイムゾーンの問題でデータ抽出が9時間分漏れていたとか、朝9時の始業前のログが昨日付けになってしまっていたなんていう問題が起こると喜んじゃうタイプ。 そんな私にとって、各プログラミング言語が標準で持っている日付時刻型クラスにはそれぞれ思うところがあり、今日はちょっとその品評会をしてみたいと思います。 エムスリーエンジニアリンググループ、Unit1（製薬企業向けプラットフォームチーム）三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]がお送りいたします、エムスリー Advent Calendar 2023の2日目です。 至高の日付時刻型を持つ言語、BigQuery SQL 不足はないが蛇足、Java 8 日付時刻で画竜点睛を欠いたC# C#よりややまし、Python 型は良い構成、なのに命名と処理関数で損しているPostgreSQL まとめ We ar
こんにちは、エムスリー エンジニアリンググループ の鳥山 (@to_lz1)です。 ソフトウェアエンジニアとして 製薬企業向けプラットフォームチーム / 電子カルテチーム を兼任しています。 ソフトウェアエンジニアという肩書きではありますが、私は製薬企業向けプラットフォームチームで長らくデータ基盤の整備・改善といったいわゆる "データエンジニア" が行う業務にも取り組んできました。 本日はその設計時に考えていること / 考えてきたことをデータ基盤の設計パターンという形でご紹介しようかと思います。多くの企業で必要性が認識されるようになって久しい "データ基盤" ですが、まだまだ確立された知見の少ない領域かと思います。少しでもデータエンジニアリングを行う方の業務の参考になれば幸いです。 データ基盤の全体像 収集部分の構成 RDBデータ ログデータ 活用部分の構成 データマートの実例 「データ基
新MacBook Pro（M3）でも機密情報が漏えい 2020年以降のApple製品全てに脆弱性 米国チームが発表
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米ジョージア工科大学などに所属する研究者らが発表した論文「iLeakage: Browser-based Timerless Speculative Execution Attacks on Apple Devices」は、Mac、iPad、iPhoneなどのApple製品に搭載のSafariを標的としたサイドチャネル攻撃に関する研究報告である。 この攻撃は、最近発売されたM3チップを搭載した新型MacBook Proでも成功し、ソフトウェアの更新状況に関わらず、Apple製品にとって依然として脅威であることを示した。 「iLeakage」
世界で最も人気のあるノートブックは、さらに優れたパフォーマンス、より高速なWi-Fi、最大2台の外部ディスプレイへの対応、これらすべてを驚くほど薄型で軽いデザインに収め、最大18時間のバッテリー駆動時間を実現して、これまで以上に優れたものになります カリフォルニア州クパティーノ Appleは本日、電力効率の高いパフォーマンスと持ち運びやすさの驚異的な組み合わせを新しいレベルに引き上げる、パワフルなM3チップを搭載した新しいMacBook Airを発表しました。M3を搭載したMacBook Airは、M1チップを搭載したモデルよりも最大60パーセント高速で、最も高速なIntelベースのMacBook Airよりも最大13倍高速です1。また、M3のより高速で、より効率的なNeural Engineにより、MacBook AirはAIのための世界最高の消費者向けノートブックであり続けます。13イ
自作の、地道で普通の内容のベンチマークを走らせてみたら、M1 Mac miniがMacBook Pro（M3 Pro、RAM 36GB）に勝ってしまった。どうしよう。 「頭がおかしい」と言う人がいるかもしれないので説明まず、Apple Siliconの第1世代である「M1」とは何か？ それは、コンピュータの拡張性とか可能性を全部投げ捨てて、「コンピュータをワンチップですべて構成したい」というAppleの野望が、ストレートに実現し過ぎてしまった謎SoC（System on Chip）です。 そして、その最小単位のコンピュータは、RAM 16GBでGPUは速いものの外付けGPUと同じか、最上位のGPUには勝てないぐらい。バッテリー寿命はやたらともつ、無駄のない世界。 それだとRAMが少なすぎるとかムービー書き出し処理速度が不十分だというユーザーに向けて、複数のチップを貼り合わせて拡張（M1 M
思考の透明化で得る筋肉｜ばんくし
ここ数年、「会社を筋肉質に」というワードをIT業界で見るようになった。 元は市場の不況に応じて海外VCが言い始め、実際に言葉の波に乗るように外資企業ではレイオフが進んできた。1年遅れくらいで国内ベンチャーにもその波が来ており、右も左も筋肉質化と言っている。この波はすぐにIT全体に波及するだろう。 「筋肉質とは何か」とか「筋肉質化の功罪」はまたあるとして「会社の筋肉質化において重要なのはリーダーがどれだけ思考を透明化できるか」であると叫びたい。 思考は伝わらない私は、最近は転職にあたって引き継ぎ作業を行っている。 元々後続を探す、作るのがLeadと名前のついた人の役割だと思っているので、抱え込んでいるタスクこそ少ない。 少ないタスクの中でも「これはXのためにやります」と宣言してスタートする事が多く、何事も記録に残す事を徹底しているし、Qの終わりには1〜2万字の個人振り返り記事を社内に公開して
こんにちは、こんばんは。年末年始は12/24〜1/9まで17連休を取ってみた執行役員CTO兼VPoPの山崎です。この連休に向けてスノーピークのIGTを買おうと思ったのですが、3ユニットのノーマルと4ユニットのロングどちらを買うべきか、悩みに悩んで、結果ノーマルを2つ買えば6ユニット！ということに気がついて平穏を取り戻しました。もちろんリビングシェルロングProも調達しました。あとは年越しキャンプの予約を取るだけです（さっさと取らないと）。 本ブログはエムスリー Advent Calendar 2022とプロダクトマネージャー Advent Calendar 2022の25日目の記事です。 双方の読者に届くようにダブルエントリーしてみました*1。 昨年は以下のとおり、エンジニア、QA、デザイナー、プロダクトマネージャーのためになりそうな良書を7冊選んでみました。未読の方がいれば是非読んでみて
M3チップを搭載した新しいMacBook Airが登場した。ラインアップは13インチ（13.6型）、15インチ（15.3型）の2つだが、今回は携帯性に優れた13インチモデルを試す。筆者がMacをテストするのは3年ぶりだが、3世代目となるApple Siliconの進化や実力が気になるところだ。早速レビューしよう。
Elasticsearchで関連キーワード機能がどれだけ低コストで実装できるかの旅路 - エムスリーテックブログ
クエリに対する関連キーワード機能 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 Overview 最近の仕事で医師に質問ができるサービスで「Elasticsearchを使ってなるべく低コストで関連キーワード機能を実装する」という案件に携わっていました。本記事では関連キーワード機能を低コストで実装するための技術調査の結果と、実際に採用した方法をご紹介します。 今回紹介する方法は機械学習などは使わず、なるべく低コストである程度の品質を目指すものです。この記事を読むことで検索アプリケーションにサクッと関連キーワード機能を実装できるようになるでしょう。 Overview 検索における関連キーワード機能とは 実装の前提条件 実装パターンの紹介 (1) ログで出現した単語を数えあげる (2) ログに対
「Go To トラベル研究」に対するコメントへの公開返答書簡
はじめに 1月21日にJournal of Clinical Medicineに掲載され、報道でも取り上げられた私たちの研究〔Anzai & Nishiura(2021）〕について、明治大学の飯田泰之さんと経済産業研究所の中田大悟さんの2人からSNSを通じて実名でコメントをいただきました（元論文は、こちら）。SNSでは科学的議論以外に飛び火しない建設的な議論をすることが難しいですし、今私は緊急事態宣言下のデータ分析で大変多忙にしています。論文の作法としても、SNSは場外戦のようになってしまいます。ただし、日本で期せずして、一定以上に報道が広がりましたのでSNSで話題になりました。このまま放置するよりも、私が詳細を広くお返事した方が、物事が正常に進むと思って以下を執筆することとしました。 最初に申し上げますが、今回の私たちが発表した（疫学研究領域ではエビデンスレベルが低いと言われる）記述疫学
2023年10月31日、Appleが「M3」チップを搭載したMacBook Proを発表しました。このうち14インチモデルの最小構成は8GBユニファイドメモリ搭載ですが、8GBはクリエイティブなプロにとって十分な量とは言えず、増量しようにも購入時に3万円近く高いモデルを選ばなければなりません。「Pro」として販売するなら最低でも16GBからにしておくべきだったとの批判にさらされたAppleのマーケティング担当者がインタビューに答え、MacBook Proの8GBは、他のシステムの16GBと同等だとする説明を行いました。 Apple insists 8GB unified memory equals 16GB regular RAM https://appleinsider.com/articles/23/11/08/apple-insists-8gb-unified-memory-equa
「メモリ8GBは不十分」ーーM3 MacBook Proの検証動画が公開 メモリ不足によって動作のもたつきやアプリのクラッシュが見られ、M3本来の性能が引き出せない Max Techよりキャプチャ Appleによると、M3 MacBook Proのメモリ8GBは「Windows PCの16GBに相当する」という。YouTubeチャンネル「Max Tech」が検証した結果、M3チップのポテンシャルを引き出すためには16GBのほうが望ましい、と結論づけている。 以下に紹介する。 検証に使用したモデルは14インチM3 MacBook Proの512GBモデル。一方は8GBメモリ、もう一方は16GBメモリを搭載している。 メモリの上限が少ないことで、ベンチマークツールのスコアは低く出ており、Blenderなど高負荷な作業ではメモリ不足が原因でクラッシュする様子が確認できる。想定される購入者の使われ
GCPで行動ログ基盤 を開発している話
Microservices - Where are my Transactions and my Consitency????
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
TSMC 3nmを活用したApple A17とM3 SoCの歩留りは55%程度。コスト高騰や出荷量の減少に繋がる可能性 TSMC’s 3-nm Push Faces Tool Struggles – EE Times TSMCが開発している3nmについてはAppleが2023年秋に発売を計画しているiPhone15に搭載されるA17 BionicやMacbook系に搭載されるM3 SoCの製造に利用されると言われています。また、Appleでは他社に先駆けてこの3nmプロセスを利用するために、TSMC 3nmの生産枠の90%程度を獲得したとも言われているのですが、この3nmについて歩留りが現時点では55%程度と非常に低調とのことで、AppleとTSMCは支払い方法を巡っても低い歩留りに合わせて変更するようです。 EE Timesによると、TSMC 3nmプロセスであるN3Bで製造されるSoC
こちらはエムスリー Advent Calendar 2022 Advent Calendar 2022の延長戦31日目の記事です。 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 検索エンジニアってどこで採用できるの？ という話を至る所でよく聞きます。僕自身も、自ら検索エンジニアと名乗るエンジニアにほとんど出会ったことがありません。やはり、世の中の検索にまだ魅了されていないエンジニアを情報検索の世界に引き込むしかないので、今回は僕が情報検索にハマった経緯を紹介することで一人でも多くのエンジニアを情報検索の世界に引き込めればと思います。 情報検索との出会い 情報検索の探索 発展 まとめ 情報検索との出会い 僕が最初に情報検索に出会ったのは前職の白ヤギコーポレーションでした。そこではElasticse
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。最近、AI・機械学習チーム配下の検索基盤チームでElasticsearchのAnalyzerをKuromojiからSudachiに移行しました。今回はSudachi移行の背景と、Sudachiの概要、実際に移行するにあたってのプロセスや注意事項をお話しします。 対象読者 なぜSudahchiに移行したのか 検索基盤チームが抱えていた検索の課題 Sudachiとは Sudachiへの移行戦略と実践 今使っているKuromojiユーザー辞書をSudachiユーザー辞書に移行する 今使っているシノニム辞書からSudachi正規化機能でまかなえるものを削除する 平仮名/カタカナの正規化辞書を作る 移行時のSudachi切り替え戦略 移行後の影響の事前確認 Sudachi移行時のハ
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 さいたまスーパーアリーナは、埼玉県さいたま市中央区にある多目的アリーナ。本文には特に関係ありません。 最近、Terraformを書くことが多く、知見が貯まりつつあった時にちょうどディレクトリ構成に関する記事を読んでタイミングがよかったので、 今回はTerraformのディレクトリ構造の実例を晒したいと思います。 結構固まってきたからうちのチームの構成も晒してみようかな。 | Terraformのディレクトリ構成の模索 - Adwaysエンジニアブログ https://t.co/31FMkcCJOo— Yuichiro Fukubayashi (@fukubaya) July 3, 2020 クラウド化推進 なぜ定番が決まらないのか 前提となる条件 本番環境と検証環境はほぼ同じ構成 レポジトリとtfstat
あけましておめでとうございます。今日から02/05までの平日にエムスリーのSREでブログリレーを開催します。その初日の投稿を担当させていただくエムスリーエンジニアリンググループの岩佐です。グループリーダーという立場でSREチーム、基盤チーム、セキュリティチーム、Unit4(m3.com/サイトプロモ)を担当しています。 私からはエムスリーでSREを拡大しようと推進している経緯/流れについて一筆認めさせていただこうかと思います。 要約、早速だけど 経緯、メンバーに敬意を、チームに契機を 方針、状況に合わせて更新 計画、そして軽快に改革 まとめ、ちょっとまともに 要約、早速だけど SREを短期的に大量に採用するのは不可能、じゃないかのう？ オンプレミス環境で拡大していくサービス群をSREチームのみが運用していくのは難しい。こんなん困難では？はー、どうしよう 権限の移譲、DevOpsの推進をする
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 本記事はエムスリー Advent Calendar 2020 の8日目の記事です。 この記事とかこの記事とかこの記事で 書いているように、弊社ではオンプレ環境で稼動するサービスのAWSやGCPへの移行が進行中で、 ここ数ヶ月でクラウド移行作業が自分の業務の9割を占めています。 いろんなサービスのクラウド移行(主にECS Fargate)をやってきて知見が貯まってきたので一旦まとめてみます。 当初は何を考慮しなければいけないのかもよく分かっていませんでしたが、数をこなした結果、気をつけるポイントが分かってきました。 Docker化してECS Fargateで動かすのが目標ですが、GCPでk8sでも基本的に考える点は共通だと思います。 秩父ミューズパークは、埼玉県秩父市および秩父郡小鹿野町にまたがる地域にある
Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you. LINEヘルスケアは第2の「WELQ」か。背景には収益化への過剰なプレッシャー？医師はサービスを問題視医師が相談者に「死ぬのが正解」「低レベル」といったメッセージを送った問題で注目を集めたLINEヘルスケア。この問題は規約に違反した医師だけの問題なのか。取材の中で見えたのは、サービスの構造的な課題と収益化へのプレッシャーだ。
こんにちは、エムスリー エンジニアリンググループ / 製薬企業向けプラットフォームチームの鳥山 (@to_lz1)です。 これは エムスリー Advent Calendar 2020 の19日目の記事です。 エムスリーでは現在、各システムのオンプレ環境からクラウドへの移行を急ピッチで進めているところです（勉強会の配信アーカイブをYouTubeでもご覧いただけます。公式テックチャンネルのご登録、ぜひお願いします!） www.youtube.com これに関連して私のチームでも最近「データ基盤（Digdag + Embulk）のクラウド移行」を行ったため、そのときに考えたことや移行して良かったことを共有したいと思います。 エムスリーのデータ基盤について それまでの構成 クラウド環境でのアーキテクチャ DigdagとEmbulkの分離 Digdag on AWSからBigQueryを操作する 併
レノボ傘下FCNT、生産を中国工場に移管。2024-02-17 13:58:36會原 FCNTLenovo中国 日本経済新聞は、FCNTが2024年以降のスマホ製造をレノボ中国工場に移管すると報じました。コスト競争力を高めて消費者価格に還元するとしています。兵庫県加東市に工場を置く日本の電子機器製造メーカーJEMSにて端末を製造してきました。しかしFCNTとともに、JEMSも経営破綻。JEMSへのエンデバー・ユナイテッド株式会社等3社によるスポンサーグループから事業承継・支援意向は「FCNTの開発する携帯端... M3搭載MacBook、年末までに登場しないらしい2023-09-12 15:31:55ryoppi913 AppleApple M3M3Macbook Appleの未発表製品に精通したアナリストのMing-Chi Kuo氏は、M3チップを搭載したMacBookはしばらく登場しな
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 今回は社内でPyTerrierを採用して文書検索BatchをPythonで実装したので、PyTerrierの紹介とPyTerrierで日本語検索を実装する方法を紹介します(日本語でPyTerrierを扱う記事は多分初?)。 PyTerrierとは 弊社でのPyTerrier利用 PyTerrierで日本語検索 Phrase Queryの注意点 まとめ We're hiring !!! PyTerrierとは Terrierのロゴ PyTerrierは、Pythonでの情報検索実験のためのプラットフォームです。 JavaベースのTerrierを内部的に使用して、インデックス作成と検索操作を行うことができます。基本的なQuery RewritingやBM
m3 ai team
エムスリーにおけるAI・機械学習チームの立ち上げと機械学習プロダクト開発
SNSで医師への誹謗中傷が多発する理由ー誹謗中傷は社会を蝕む麻薬である（原田隆之） - エキスパート - Yahoo!ニュース
医師への誹謗中傷 大阪大学の忽那賢志教授が、医療従事者向けの情報サイトM3において、X（旧ツイッター）での自身への多数の誹謗中傷への開示請求が認められたことを明らかにした。忽那教授は、コロナ禍において、熱心に診療や情報発信に従事してきた専門家である。 忽那教授はまた、ヤフーオーサーとして、週１回のペースで科学的な情報をわかりやすく発信してきた。コロナ禍で医療や研究の最前線で奮闘する傍ら、毎週ヤフーニュースの記事を執筆することがどれだけ大変なことか。私も同じ書き手の一人として、その大変さは想像に余りある。それは、未曾有の危機のなかで、専門家としての責任を果たしたいという信念や責任感の表れであるに違いない。 ところが、その忽那教授に、Xなどで轟々たる誹謗中傷がなされているのだ。以前、ヤフーニュースの企画で、忽那教授と対談した際にも、そのことをこぼしておられたが、私は即座に法的手続きを取ることを
長女と2人で水族館に行ったときの写真。帰路のバスで「2人でまた来たいねえ」と言われて泣きました。例のごとく本文とは全く関係がありません。 はじめに こんにちは。最近、ダンダダンのアニメ化が発表され、嬉しい気持ちのエムスリー エンジニアリンググループ VPoE 河合(@vaaaaaanquish)です。 皆さんは『Hit Refresh』という書籍をご存知でしょうか。 現Microsoft CEOであるサティア・ナデラの自伝であり、OpenAIやGitHubと現在"Hit"を続けているMicrosoftに成る過程において、会社を"Refresh"してきた物語が書かれています*1。 その中にあるサティア・ナデラのテクノロジー文化をリスペクトした一節が、私は大好きです。 テクノロジーは魅力的だが、 それ以上に魅力的なのがそれを設計した人達の深いこだわりだ。 実際にサティア・ナデラがMicroso
この記事はエムスリーAdvent Calendar 2020 20日目の記事です。 エンジニアリンググループ AI・機械学習チームの李です。弊社では記事に対して疾患薬剤などのタグを付与するシステムGaussと、記事についたタグとユーザーのPV情報を利用してユーザーに興味のあるタグを紐づけるシステムMaxwellが存在します。Maxwellで使う特徴量を増やしたいというモチベーションがあるのですが、１つ考えられるのは記事についたタグに対して感情分析の結果を追加で利用することです。そこで、感情分析タスクをBERTで解く論文「Utilizing BERT for Aspect-Based Sentiment Analysis via Constructing Auxiliary Sentence」 (Sun et al., 2019) を弊社のサービスで提供される医療記事に適用してみました。 各
パターン認識・メディア理解研究会（PRMU）2021年10月開催にて発表した資料です。 https://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgs_regid=afad0a06f26b0ba058f7a46268673bddbbff4c3927f68a0206a4d5b8805f7ef0&tgid=IEICE-PRMU
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。最近、ユーザーの検索体験の向上のために、以下の検索評価に関する本を読んでいました。 情報アクセス評価方法論 作者:酒井 哲也発売日: 2015/05/19メディア: 単行本 そこで今回は検索評価指標の1つであるsDCG (session-based Discounted Cumulative Gain)を使ってエムスリーの検索ログから体験の悪かった検索を抽出してみたのでその方法を紹介します。 現状の検索監視 現状の検索監視の問題 nDCG sDCG 線形横断 最下位クリックにおける検索結果の破棄 クリック＝適合文書 nsDCGを実際の検索ログに使ってみる sDCGを使って感じたこと まとめ We're hiring !!! Reference 現
こんにちは、エムスリー エンジニアリンググループ / 製薬企業向けプラットフォームチームの鳥山 (@to_lz1)です。 この記事はエムスリーSREがお届けするブログリレーの8日目です。 このブログリレーで複数回言及されているように、エムスリーでは昨年から大々的に「チームSRE」という制度を導入しています。従来からのSREすなわち「コアSRE」が受け持っていた業務や権限を、各プロダクトチーム内のSREすなわち「チームSRE」に委譲している真っ最中です。 私の所属する製薬企業向けプラットフォームチーム（Unit1と呼ばれています）のチームSREの導入タイムラインは、以下のような感じです。 2020年4月に最初のチームSREが入社 2020年7月ごろに私を含む6名がチームSREとして追加 複数サービスのクラウド移行を実施しつつ今に至る したがって、少なくとも私のチームではこの「チームSRE」と
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Appleが「M3 MacBook Pro」の8GBのユニファイドメモリは16GBの他製品RAMと同等であると主張
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TSMC 3nmを活用したApple A17とM3 SoCの歩留りは55%程度。iPhone15などでコスト高騰や出荷量が減少する可能性。
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