note.com 僕の間違いじゃなければ、時々はてなのブログでコメントを頂いた方のように思う。Python関係で。大変お世話になりました！ 法人の設立にあたっての事務処理と、会社運営のお気持ち編を、自分の体験からまとめてみます。2016年6月にノリ（そうだ独立しよう）だけで起業して7年ほどひとり。今は2人体制になった。 会社を大きくする方法はなんもわからんので、そういう内容を期待される方はすいません！沿わないと思う！ 1. 決算処理は専門家に任せたほうが良い 自分は前職の会計事務所でお世話になったため、起業当初から会計事務所を利用させてもらっている。年間30万弱。決算処理込み。 6月1日に創業したけど、タイミング的に6月になっただけで、深い意味はなかった。会計事務所的に3末はGW進行と重なるので避けたほうがいいかも。 決算処理は確認しないといけない事項が多すぎて、素人がいくら確認しても漏れ

2024年5月1日から、株式会社はてなで組織・基盤開発本部のエンジニアリングマネージャとして働き始めました。 2014年から、2021年まで社員だった時代があるため、いわゆる出戻りという形になります。 一度退職した会社に再び入社する、というのは、通常の転職活動と違った悩みなどもあり、自分も今回の転職に際して「アルムナイ採用」などのキーワードでいくつか参考にした記事がありました。 最近は身近な事例も耳にするとはいえ、まだまだ通常の転職と比べてアルムナイ採用は例が少ない気がするので、せっかくなので体験記を書いておこうと思います。 基本的には自分の個別の事例ですので、世間一般のアルムナイ採用の実態とは異なる箇所もあることをご承知おきください。 戻ろうと思ったきっかけ もともと最初にはてなを辞めた理由が、自分の新しいキャリアを志したチャレンジという側面が強かったため、辞めた直後からなんとなく「機会

最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ

TL;DR 適当な Grammer 拡張を入れて以下の設定を書いておきましょう。 "gopls": { "ui.semanticTokens": true, // you can optionally turn on these features for more colors // see https://go.dev/issue/45753 and https://go.dev/issue/45792 "ui.noSemanticString": true, // delegates string syntax highlighting to vscode "ui.noSemanticNumber": true, // delegates number syntax highlighting to vscode } 本文 仕事では主に Go を書いていて、DBへのクエリは生のSQLを文

組織に“できたてホヤホヤの暗黙知”をシェアする仕組みをどうつくるか？子どもの「逆上がり」習得過程を見て気づいたこと 今日は「子どもの日」ということで、個人的な話になりますが、先日、5歳の娘が「逆上がり」を習得しました。 一人の親として感動を覚える瞬間だったことはもちろん、習得のプロセスがまさにヴィゴツキーの言う「ZPD（Zone of Proximal Development、最近接発達領域）」そのもので、親としても、研究者としても非常に感激してしまいました。 そこで本記事では、「娘の『逆上がり』習得」というきわめて身近なエピソードを通じて私が感じた、ナレッジマネジメントにおける「できたてホヤホヤの暗黙知」の重要性と、「ZPD」を学びにつなげるためのポイントについて、書いてみたいと思います。 ある日の公園での「驚き」の出来事ある日、保育園の帰り道に寄った公園にて。5歳になったばかりの娘が、

これは何か最速で成果を出す為にはどうすれば良いか？という質問をよくもらうのでその回答をするものです。良い感じのものが見当たらなかったので過去に自分が教えてもらった事をまとめました。せっかくまとめたので公開します。 4つのタイプの人がいるそれっぽい図1①思考先行型 思考力は高いけど,行動力が低い人。 考えてばかりで,なかなか行動に動けず成果が出ない。頭が良い人ほどこのタイプになってしまうので気をつけないといけない。 ②思考/行動 併用型 思考力も行動力も高い人。 思考と行動のバランスが良く,行動した結果を思考する事で正しい行動に繋がるサイクルが回っている。この人が1番早く成果が出る。 ③指示待ち型 思考力も行動力も低い人。 何をすれば良いか分からない状態で,動くこともできない。新しい環境に行くと,意外とこの状態の人も多いのでは。 ④行動先行型 思考力は低いけど,行動力が高い人。 何が正しいか

たまたまお仕事の断り方という記事を読んだ。ひとり会社を経営してもうすぐ5年が経とうとしている。うちの会社では過去に1度、大きな失敗を経験してふりかえりを行った。その際に引き受けないお仕事の基準というものを社内で作成した。その失敗に至った原因の1つとして、本来引き受けるべきではないお仕事を受けてしまったと後になって反省した。 時代の流れや人手不足もあり、システム開発やプログラミングのお仕事はまだまだ好況にみえる。うちのような零細企業でも、実際に引き受けられるお仕事より依頼の方がずっと多い。そして残念ながらせっかくいただいた依頼をお断りすることもまた多い。 引き受けないお仕事の概要経理の本に書いてあったやるべきではない取引起業したばかりの頃に読んだ次の経理の本にも「やるべきではない取引」として次のリストを提案していた。 報酬が魅力的でも信用できない相手や嫌いな相手との取引 入金が遅い取引 自分

切り替える理由 自社の主力製品で利用している技術(WebRTC / WebTransport)がブラウザベースのため TypeScript を利用する Go を採用したのは sqlc が使いたかったという理由 sqlc-gen-typescript が出てきたのでもう Go を使う理由がなくなった 自社サービスチーム全員が Go にまったく興味が無い sqlc 自体は便利 そもそも自社に Go への興味がある人がいない 自社サービスの規模ではボトルネックになるのはデータベースであって言語ではない もしアプリでスケールが必要なときは Rust や Erlang/OTP に切り替えれば良い コネクションプールは PgBouncer を利用すればいい TypeScript からは 1 コネクション 1 接続で問題無い どうせフロントエンドでは TypeScript を書く 自社では React

絶賛成長期にあるだろう若手エンジニアは、どういう流れで自身の成長を促したら良いのだろうか、とふと思いつつ口頭で説明してみたけどよくわからんくなったので整理してみたいお気持ちです。 当ブログではアウトプットの効用みたいなものは書いてきましたが、インプットそのものについてはお初なので、自身を振り返る良い機会にもなりそうです。 はじめに これは私が二十数年間、プログラマー・インフラ・SRE といったエンジニアとして通ってきた中で、どのようにインプットをしてきたかを整理してみるチラ裏です。 自分は一般(?)と比べれば少々特殊な経歴で、情報学を学んだことも、新卒研修を受けたことも、IT系資格も、転職したこともない…… ほぼ独学による野良エンジニアとして生息してきましたので、あまり参考にはならないかもしれません。 それでも一応長く生き抜いてきたエンジニアの経験として、インターネットに数多くある参考例の

最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力

GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot

もしも日本が通貨危機におちいったら，世界経済が土台から揺らいでもおかしくない．Photo by jun rong loo on Unsplashまだ，日本の通貨は自由落下してはいない．でも，そうなるかもしれない．2021年から円は安くなってきているけれど，先月，その動きは加速した： 最新の為替相場では，円がさらに下げて，1ドル154円から160円にまで進んだ． この20年ほどのあいだ，日本を訪れたときにはたいてい頭の中で「1円はだいたい1セントか，あとちょっぴり安いくらい」と考えておいて困らなかった．いまや，円はだいたい 0.63セントになってる．これはすごい値下がりっぷりだよね． 当然ながら，日本の人たちはこの事態に動揺してる．もっともな反応だ．日本は世界でも屈指の輸入依存国で，エネルギー供給の 90% 以上，食料の 60% 以上を輸入している．円が安くなると，日本の人たちはいきなり貧し

累計動員数3,500万以上を誇り、アメリカ、ヨーロッパ、アジアなど海外からのユーザーも多いメタバースプラットフォーム「cluster（クラスター）」。「バーチャル渋谷」「バーチャルあべのハルカス」など、年間260件近い国内外のメタバース案件を手掛けている。日本を代表するメタバースプラットフォームが次に見据えるのは、世界進出だ。今回MetaStep編集部は、同社代表取締役CEOの加藤直人氏に独占取材。メディア取材としては初めてクラスターの海外戦略を語って頂きました。 「clusterに限らず、『日本型メタバース』は、間違いなく世界展開の武器になる」と意気込む加藤社長。スペインをはじめ、世界各地で商談が進む同社が考える、メタバース分野での日本企業の勝ち筋とは！？（文＝MetaStep編集部） （編注：ローマ字表記“cluster”はクラスター社が提供するメタバースプラットフォームのことを指す。

こんにちは、プロダクトマネージャー（PM）のいかりです。 今回の記事では、プロダクトに対しての社内からの不具合報告のフローを改善した話について紹介します。 「社内からプロダクト改善のために色々な声をもらっているけどどう対応しよう……」と困っているような方は何かの参考になるかもしれないので、ぜひ読んでみてください！ プロダクトを安心して使ってもらうための「不具合対応」 社内からの不具合報告の既存の課題 【改善】Slackのワークフローを使って不具合報告フォームを制作 結果、良くなったところ 社内の多くの人に不具合報告フローの存在を周知できた 数ヶ月で50件近くのバグ報告があり、1〜2割はその週に解決 連絡の往復回数が減った 後からのキャッチアップがしやすくなった まとめ プロダクトを安心して使ってもらうための「不具合対応」 プロダクトの成長のためには新しい機能の提供や操作性を良くしたり、とい

色々あって WebAssembly の component model を調べていたら、未来が見えた気がしたのでここに書いておきます。 「今の WebAssembly」 とは何か WebAssembly の Web の部分は忘れてください。これは単に JVM version 20xx です。ポータブルなバイナリ仕様です。 実行にあたっては今はホスト言語として JS が使われていますが、実際にはホストがJSである必要すらなく、なんならホストが不要なスタンドアロン環境すらあります。(wasmtime/wasmer) じゃあ WebAssembly は何かというと、サンドボックスで実行される VM の仕様です。比較的高水準なバイナリで、 V8 や Spider Monkey に付属する WebAssembly Runtime や、 Wasmtime や Wasmer といった WebAssemb

BigQuery 関連: Colaboratory 標準 SQL 語彙の構造  |  BigQuery  |  Google Cloud リテラル等の仕様 その場でデータを作ってクエリする 動作確認に便利 code:struct.sql SELECT MIN(status) FROM UNNEST([ STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('ng' AS status) ]) 型ほしい時は型を書く code:complex_struct.sql SELECT * FROM UNNEST( ARRAY<STRUCT<count INT64, time TIMESTAMP>>[ STRUCT(3, TIMESTAMP "2020-07-01 10:00:00"), STRUCT(5, TIM

最近仕事では機能開発ではなくデータ分析の仕事をしばらくやっているのだが、同僚から「本物のデータ分析力が身に付く本」というムックが良かったと聞いたので読んでみた。 本物のデータ分析力が身に付く本 (日経BPムック) 作者:河村 真一,日置 孝一,野寺 綾,西腋 清行,山本 華世日経BPAmazon この本は「データを集計し計算する」といった、いわゆる一般的にはデータ分析のメインと考えられていていろんな書籍で語られているような部分には焦点を当てず、その前後で何をすべきかを語ってくれている。たとえば データ分析実行の前には、開発設計で書くようなdesign docのようなものをデータ分析設計としてまとめる。さらに生データを見てデータの信頼性や傾向を事前チェックし、設計と事前チェック結果を見て分析方法を選択する データ分析実行の後には、結果の確からしさの検証をしつつ、バイアスを避けた結果の解釈を行

& how to analyze design choices without jumping to conclusions Over the years, I have had many encounters with Japanese websites — be it researching visa requirements, planning trips, or simply ordering something online. And it took me a loooong while to get used to the walls of text, lavish use of bright colors & 10+ different fonts that sites like this one throw in your face: Hankoya — a website

エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか？　GitHub Copilot は GitHub と OpenAI が共同で開発した生成 AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここで GitHub Copilot として言及されている Copilot のプランは GitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可