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AI事業本部 協業リテールメディア Div. の青見 (@nersonu) です。2023年11月に中途で入社したため、5月でようやく入社半年を迎えました。社内 Slack の times で有給休暇が付与されて喜んでいる(?)様子を御覧ください。 有給休暇に喜ぶ筆者 そんな社歴半年のペーペーですが、普段は機械学習エンジニアと強い気持ちで名乗ってお仕事をしています。特にうまい繋ぎも思いつかないので、記事の本題に入りましょう。 近年、 LLM に関する話題は尽きることはありません。研究領域やビジネス領域といった概念にとらわれず、わたしたちの生活のすぐそばで、今まさに違和感が少しずつ取り除かれながら社会に溶け込んでいっていると感じます。そんな LLM ですが、自然言語というデータの枠に収まらず、様々なタスクへの適用の試みが日夜行われています。そんな挑戦的な数多あるトピックの中から「表形式データ
初めに 2023年10月の1カ月間、CA Tech JOB に参加させていただきました、東京工業大学の学部4年の阿部翔太(@kyosu-1) です。大学ではサイバーセキュリティ分野の研究を行っており、普段はアルバイトや業務委託でバックエンド・クラウドインフラ領域を中心とした開発を行っています。 私が配属されたチームは ABEMA の Backend チームです。 インターンシップでは主に以下のようなタスクに取り組みました。 検索レスポンスへの縦サムネイル追加 Go のバージョンアップと monorepo 移行 マイクロサービスの通信効率化・負荷軽減 トランクベース開発のリードタイム改善(GitHub Actions による CI の改善) この記事ではインターンシップの前半に行った「マイクロサービスの通信効率化・負荷軽減」に関する取り組みについて紹介させていただきます。 背景 ABEMA
こんにちは!スタンドアロンと聞くとどうしても攻殻機動隊を連想してしまう、しゅん(@MxShun)です。 今回は、Go 製のスタンドアロン DB マイグレーションツール bitbucket.org/liamstask/goose から github.com/pressly/goose へスムーズに移行するハウツーを書きます。 目次 はじめに 問題 移行 おわりに はじめに goose は、Go で作られた DB マイグレーションツールです。Go でできたスタンドアロンな DB マイグレーションツールとしては第一に候補として上がる、いわばデファクトスタンダードと言っても差し支えないでしょう。 簡単な例をあげます。 -- +goose Up CREATE TABLE post ( id int NOT NULL, title text, body text, PRIMARY KEY(id) );
はじめに こんにちは!会津大学学部2年の伊藤優汰です。私はユオレイ ( Xは@yuorei71、GitHubはyuorei )という名前で活動しています。普段は主に Go を使用してバックエンド開発を行っていたり、個人開発として動画配信サイトの作成も行っています。 2024年3月の1ヶ月間、CA Tech JOB の一環として株式会社 AbemaTV のインターンシップに参加させていただきました。私はコンテンツエンジニアリングチームに配属され、そこで得た経験や学びについて紹介させていただきます。 CA Tech JOB に参加した目的 私自身が動画配信サイトの開発を手がけているうちに、普段使っている ABEMA の動画技術や仕事に魅力を感じ、インターンシップへの応募を決めました。この機会に、サイバーエージェントの働き方や社風を身近に感じてみたいと考えました。 コンテンツエンジニアリングにつ
協業リテールメディアdivでデータエンジニアをしている千葉です。 本日は、広告プロダクトにおけるデータ基盤を効率よく活用することを目指したこの1年間を振り返って、データ基盤から広告プロダクトの価値を高めるための試行錯誤をご紹介します。 目次 データ基盤の構成紹介 データ基盤の活用および運用方法 手動作業での事故が起きないCI/CD構築 実験ができる環境の提供 コストの確認および監視 定期的な棚卸し データ基盤の民主化をした結果と課題 まとめ データ基盤の構成紹介 以前弊社のイベントに登壇した際の設計思想をもとに構築をしています。 このデータ基盤の利用目的としては、各広告媒体の配信結果を分析するための基盤となっています。 基盤の構成としてはStorageにRaw Dataを格納し、Datalake、DWH,Datamartの3層構造で基盤を構築しています。 主に使用しているツール/サービスと
こんにちは.協業リテールメディアdivでデータサイエンティストをしています須ヶ﨑です.本日はLLMを用いて専門性の高いデータを読み解くというトピックをご紹介します. また,実際にオープンデータである気象データと,NYCタクシーデータを読み解く例をご紹介します. 専門性の高いデータの読み解きがスケールする嬉しさ 今回の記事での「専門性の高いデータ」とは,気象データや株価推移,POSデータ,時系列行動データ,車の運転データ,センサーデータなど,データ自体が直感的に理解しにくく,理解するためには一定の分析,及び,その読み解きを必要とするようなデータを指しています. さまざまなビジネスにおいて,色々な分野のデータが当たり前に集められるようになり,データの価値やその活用がとても重視されるようになってきています.これらのデータを基軸としたデータ分析によって、顧客のニーズを的確に把握し、効果的なマーケテ
この記事は、2024年3月7日に開催された「CyberAgent Game Conference 2024(CAGC 2024)」のセッション内容をAIによる自動文字起こしをベースに加筆修正したものになります。 セッション概要 『呪術廻戦 ファントムパレード』に導入した新しいADVの形「シネマティックシーン」の制作について紹介します。 今までになかったアニメーション表現の仕組の開発から制作フロー、実装に至るまでのこだわりや課題解決などの事例にフォーカスして解説させていただきます。 登壇内容 自己紹介 まずは自己紹介です。 株式会社サムザップアートディレクターを担当しています中山です。 2020年サムザップに入社しまして、デザイナー、イラストレーターを経て、アートディレクターを務めさせていただいております。 『ロンドン迷宮譚』や 今作の『呪術廻戦 ファントムパレード』など、立ち上げから参画さ
この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 17日目の記事です。 株式会社WinTicketで競輪事業のキャペーン設計や運用、分析を担当しています。2023年ビジネスコース新卒入社の村瀬拓登です。 私はエンジニア職ではありませんが、社内の課題を解決するにあたり生成AI活用にチャレンジしたので、僭越ながらその記録を投稿させていただきます。 今回、CyberAgentメディア事業部 Data Science Centerの若松さん(機械学習エンジニア)の全面サポートにより実現できました! この場を借りて御礼申し上げます!ありがとうございました! はじめに 弊社では現在、競輪・オートレースの投票サービス「WINTICKET」を提供しており、業界最後発ながらシェアNo.1まで事業を拡大してきました。 弊社は日々のデータドリブンな意思決定でグロー
この記事は、2024年3月7日に開催された「CyberAgent Game Conference 2024(CAGC 2024)」のセッション内容をAIによる自動文字起こしをベースに加筆修正したものになります。 セッション概要 『呪術廻戦 ファントムパレード』はゲームプレイにおいてのストレスの無さにとても好評いただいており、売りとしているハイクオリティなクリエイティブによる世界観表現へのよりスムーズな没入を促しています。 本セッションでは、ノンストレスを実現するために重要であった根本にあるUI思想や、枝葉となるいくつかの開発事例にフォーカスして解説します。 登壇内容 自己紹介 『呪術廻戦 ファントムパレード』について 『呪術廻戦 ファントムパレード』開発指針 今回のこのタイトルを開発していくにあたって、開発チーム内で定めた開発指針が存在します。 本セッションの内容や『呪術廻戦 ファントムパ
この記事は、2024年3月7日に開催された「CyberAgent Game Conference 2024(CAGC 2024)」のセッション内容をAIによる自動文字起こしをベースに加筆修正したものになります。 セッション概要 『呪術廻戦 ファントムパレード』のストーリー制作において重要な役割を果たした表現技法について解説します。 陰影の表現、Live2Dに対するライティングによってキャラクターはより魅力的になり、背景にも馴染みやすくなりました。 レイヤー指定ポストエフェクトでは、疑似的な被写界深度や戦闘シーンのアニメ風な効果を作り出しています。 これらの技術がどのように活用されたか具体的な事例を交えてご紹介します。 ※セッションのアーカイブ動画 登壇内容 自己紹介 まずは自己紹介です。 株式会社サムザップアートディレクターを担当しています中山です。 2020年サムザップに入社しまして、デ
こんにちは。協業リテールメディアdivでデータサイエンティスト、プロダクトマネージャーをしております早川です。本日はABテストにまつわるトピックを紹介します。 はじめに とあるマーケティングコミュニケーションを介入とみなしたとき、一つの介入が異質性を持っていたり、複数のアウトカムに影響を及ぼすことは容易に考えられます。例えば缶ビールのクーポンを配布して、各消費者の缶ビールの平均購買点数が増えるかを検証する状況を考えます。このとき、ビールを好む消費者の購買点数が増えた、普段飲酒をしない消費者の購買点数は0本のままで影響がなかった、という状況が直感的に想像がつきます(異質性)。また、ビールの購買点数に加えて、おつまみ類の購買点数も増えるかもしれません(複数アウトカムへの影響)。 この介入の効果検証をABテストを通じて行うとき、異質性や複数アウトカムへの変化を含む、なるべく多くの変化を正確に捉え
AWS CodeBuildのGitHub Actions runnerサポートでLambdaが実行できるようになったので検証しました CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。本日早朝に面白そうな発表を目にしました👀 AWS CodeBuild now supports managed GitHub Action runners AWS CodebuildがGitHub Actionsに対応したという内容ですが、要するにAWSがホストするGitHub Actions Runnerが出たということですね🎉 AWSがマネージしてくれることで、EC2(x64, arm)はもちろん、GPUとカスタムイメージも利用できるようです。 さらに注目したのはGitHub Actions RunnerとしてAWS Lambdaが使えるようです。Lambdaが使えると嬉しいポイントはActionsのjo
こんにちは、CyberFight DX 事業本部で web フロントエンドエンジニアをしている久保です。CyberFight DX 事業本部は複数のエンタメサービスを開発、運用するFANTECH本部に所属しています。今回は、管理画面を対象に WebAssembly ( Wasm ) を導入した事例をご紹介します。 FANTECH 本部では技術ブログでの発信を強化しており、最近では下記のような記事を投稿しています。ぜひご一読ください。 Cloud Run サイドカーで Fastly の Prometheus Metrics を収集して Grafana で可視化する reminder-lintでFeature Flagsの削除漏れを防ぐ マルチリージョンで稼働する内製Feature Flagsの実装 私たちのプロダクト WRESTLE UNIVERSE では、ユーザー対象のキャンペーンを実施す
Cloud Run サイドカーで Fastly の Prometheus Metrics を収集して Grafana で可視化する はじめに こんにちは! FANTECH 本部所属の川口です。 我々のチームでは、Google Cloud, AWS, Azure といったクラウドサービスの他、さまざまな XaaS を利用しています。 これらの metrics はそれぞれのサービスで可視化できるようになっている一方、それらを一元管理したいというモチベーションとコストパフォーマンスの観点から Grafana を自前で Cloud Run 上で運用しています。 Grafanaでは、主要なサービスであれば Grafana data sources を用いて簡単に連携することができますが、こちらに存在しない場合は別途どのように連携するかを考慮しなければなりません。 Fastly も、その内の一つで 2
自然言語処理(NLP)におけるEmbeddingとは、単語や文といった自然言語の情報を、その単語や文の意味を表現するベクトル空間にマッピングする方法です。 Embeddingは、浮動小数点数のベクトル (リスト) として出力されます。2つのベクトル間の距離によって、それらの関連性が測定でき、距離が小さい場合は関連性が高いことを示し、距離が大きい場合は関連性が低いことを示しています。 OpenAI のテキスト埋め込みは、テキスト文字列の関連性を測定します。埋め込みは、一般的に次の目的で使用されます。 検索 (クエリ文字列との関連性で並べ替えられた結果) クラスタリング (テキスト文字列が類似度によってグループ化される) Recommend (関連するテキスト文字列を持つアイテムをお勧めします) 異常検出 (ほとんど相関のない外れ値を特定) 多様性尺度(類似度分布の分析) 分類 (テキスト文字
はじめに はじめまして! 2024年2月7日〜2月29日の1ヶ月間「CA Tech JOB」というインターンシップに参加していた同志社大学大学院修士1年の小西 杏典です。(研究室行事や祝日等で実働10日間でした…) 私が配属された部署は、ABEMAのバックエンドチームです。 本稿では、私が本インターンシップに参加した背景や本インターンシップで使用した技術や経験したタスク内容などについて紹介させていただきます。 そもそもなぜ参加したのか 私は、個人開発や他企業でのアルバイト・インターンシップを通してバックエンドだけでなくフルサイクルで開発をしていました。ただ、自分の技術力を振り返った際に広く浅く技術に触れている感覚があり、専門性が必要だと感じていました。 そんな中、「CA.go 〜ABEMAのGoを活用したFIFA ワールドカップ生中継の舞台裏〜」にオンライン参加したときのことをふと思い出し
こんにちは、FANTECH本部の前田(@arabian9ts)です。 以前、マルチリージョンで稼働する内製Feature Flagsの実装で、Feature Flagsをどのように利用しているかをご紹介しました。 今回は、Feature Flags自体の運用をどうしているか?について、ちょっとした工夫を紹介します。 使わなくなったFeature Flagsを消し忘れると? 削除を忘れると、大まかに次の課題が発生します。 コード上の認知負荷が上がる ネットワークI/Oが発生するFeature Flagsシステムの場合、システムパフォーマンスに影響する つまり、Feature Flags自体の運用にも配慮する必要があります。 また、Feature Flagsの管理システムと、クライアントとなるコードベースが分離されている場合だと、使われているフラグなのかを認識するのが大変になります。 管理方法
はじめに 2023年12月より協業リテールメディアdiv.にてインターンシップをしています。早稲田大学大学院1年の澤木陽人です。大学院ではパターン認識や機械学習を専攻しており、今回のインターンでもML/DS職として参加しました。 本記事では、配属部署の取り組みと、私が実際に取り組んだ効果検証手法について紹介します。 アプリ運用カンパニーの取り組み インターンで配属されたのは、協業リテールメディアdiv.の中のアプリ運用カンパニーという部署のチームでした。アプリ運用カンパニーの役割は、大まかに言えば「小売業とタッグを組みながら効率的に広告配信を行うためのブレインとなる部署」です。 小売店舗では様々なメーカーが作った商品が販売されているため、当然メーカーは「自社の製品がよく売れて欲しい」と考えています。 ここで、小売業とサイバーエージェントが協力して作られた販売促進のためのデータ基盤が役に立ち
CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントのエンジニアを中心に直近の半年で「みんなで金塊堀太郎」という施策を行い半年で億単位のコスト削減を実現できたので、どんなことをしたのか紹介します。また、社内の半期に一度の全社表彰で表彰されたので、サイバーエージェントの表彰の文化についても触れたいと思います。 「みんなで金塊掘太郎」とは? メディア事業管轄で「金塊堀太郎」という施策を過去実施しており、それを全社に展開したのが「『みんなで』金塊堀太郎」という施策です。具体的には、社内のエンジニアが主体となって主にシステムコスト削減のアイデアを出し合い、それを実行するものです。 「金塊堀太郎」という名前の由来は把握していませんが、社内Slackに絵文字があり一定の知名度があったと思われるため、全社展開においてもこの名前が採用されました。 社内の偉い人たちが真顔で「金塊堀太郎が〜」と
この記事は、2024年3月7日に開催された「CyberAgent Game Conference 2024(CAGC 2024)」のセッション内容をAIによる自動文字起こしをベースに加筆修正したものになります。 セッション概要 複数のゲーム開発子会社を横断して活動しているSGEコア技術本部のグラフィックスチームの活動についてご紹介します。 現在開発中のスタイライズドレンダリングシステムの紹介、リリースされたゲームに組み込まれた高品質で軽量なポストエフェクト、Nova Shader、AirStickerなどのOSS開発、グラフィックスエンジニア育成のためのリアルタイムCG道場の実施など多岐にわたる活動についてお話しします。 スタイライズドレンダリングの基盤 まず最初に 現在開発中の、スタイライズドレンダリングの基盤についてお話します。この基盤は下記のような要件を満たすものを目指して開発を進め
こんにちは、FANTECH本部の前田(@arabian9ts)です。 サイバーエージェントでは、「変化対応力」を武器に「開発力倍増」に取り組むため、開発生産性の向上を目指しており、FANTECH本部でも多くの技術的な仕組み作りをしています。 今回は、海外展開を行っているプロダクトでのFeature Flagsの課題と、内製システムについて事例をご紹介します。 この1年間で、Feature Flagsも業界内で大きく盛り上がってきた印象があり、ソリューションも多く存在します。 そんな中、内製したシステムを本番環境で運用し始めて、ちょうど1年が経過したので、実際に運用してみての感想も綴りたいと思います。 業界でのFeature Flagsの動向 サイバーエージェントではBucketeerというFeature Flags、A/BテストツールをOSSで開発しているチームがあります。 他にも、CNC
この記事は、2024年3月7日に開催された「CyberAgent Game Conference 2024(CAGC 2024)」のセッション内容をAIによる自動文字起こしをベースに加筆修正したものになります。 セッション概要 本セッションではインタラクション制作のポイントを開発段階ごとに整理してお伝えします。 インタラクションは相互コミュニケーションが強いゲームでは特に重要ですが、開発の後工程になることも多く、プロジェクトごとで制作フローが結構違います。 ネットで検索してみても開発段階ごとのフローがまとまっている記事が少ないのが現状です。 サイバーエージェントのゲーム事業部ではこの問題解決のため、インタラクションに知見のあるメンバーが集まりインタラクションを最大化するためのフローについて複数の記事を発信しています。 今回はその内容を具体的にゲームの事例を交えつつご紹介します。 ※セッショ
こんにちは。ABEMA 開発本部バックエンドチームで2ヶ月間、内定者バイトをしていた2024卒内定者の石上敬祐(@kei01234kei)です。 本記事では、私が内定者バイトのタスクの中で Redis リソースをチューニングし、あるワークロードの Redis コストを3割削減した話をご紹介します。 目次 タスク背景 スレッド数とスループットの関係 Redis インスタンス台数と CCU(同時接続ユーザ数)の関係 参考: Memorystore for Redis のリソース設計における注意点 まとめ 最後に タスク背景 ABEMA では Redis のマネージドサービスとして、Google Cloud の Memorystore for Redis を使用しています。 Memorystore for Redis ではインスタンス1台当たりのメモリ容量が増える(正確には容量ティアが上がる)に
はじめに こんにちは!株式会社MG-DXで「薬急便(やっきゅうびん)」のバックエンド開発をしている藤垣です。 この半期に通知機能のマイクロサービス化のタスクに取り組んだので、本記事では通知マイクロサービスの設計についてお伝えします。 背景・課題 まず、リアーキテクチャ前のアーキテクチャ図を以下に示します。 リアーキテクチャ前のアーキテクチャ図 弊社はアプリケーションをGKE上で、タイトルの通りマイクロサービスアーキテクチャで実装しています。リアーキテクチャ前は各マイクロサービスで通知のインフラ層の実装をしていました。 ※上図の通知先は一部分のみ記載していますが、実際には計5種類の通知先があります。 このアーキテクチャには主に実装コストと拡張性という面で課題がありました。 実装コスト リアーキテクチャ前の場合、通知を利用するマイクロサービスを追加する時はインフラ層まで実装する必要がありました
約1カ月の研修期間でエンジニア社員がLLMを組み込んだ機能を大量に実装出来た理由 ー「生成AI徹底理解リスキリング」の第二弾について 目次 この記事の投稿者について 「生成AI徹底理解リスキリング for Developers」とは 本題 「for Developers」の目的とゴール チーム for Developers 「for Developers」のカリキュラム 「for Developers」の結果 約1カ月の研修期間でエンジニア社員がLLMを組み込んだ機能を大量に実装出来た理由 この先の「生成AI徹底理解リスキリング」 この記事の投稿者について こんにちは。株式会社サイバーエージェントの経営推進本部という組織に所属している片岡です。 2005年に中途入社し、最近は「リスキリングセンター」という全社横断施策で、主にエンジニア社員の育成施策を企画設計運用する仕事に大半の時間を費やし
はじめまして!2024年2月に「CA Tech JOB」というインターンシップにデータサイエンティストとして参加しました、柳智也(@ynt0485)です。現在は筑波大学の修士1年で、機械学習および数理最適化を専門としています。 今回のインターンシップでは、ABEMAにてレコメンドロジックのA/Bテストを行った結果を分析しました。本ブログでは、レコメンドロジックの変更によってどのように推薦結果が変わったのかについて紹介します! タスクの説明 はじめに、今回のタスクの内容について説明します。 ABEMAでは、コンテンツを視聴している画面(以下、視聴面)に、視聴中のものとは別のコンテンツを推薦する「人気・注目枠」という枠が存在します(図1)。人気・注目枠では、ユーザーがそのときに視聴しているコンテンツ(視聴コンテンツ)の情報やユーザーの過去の視聴情報を用いて、複数のコンテンツが表示されます。 も
こんにちは、株式会社MG-DXでフロントエンドエンジニアをしています、小林です。 MG-DXでは、医療や薬局におけるDXの支援を目的として「薬急便(やっきゅうびん)」というサービスを提供しています。薬急便とは、薬局でのお薬の受け取りをオンラインで予約・受付できる「処方せん事前送信」の機能や、オンライン服薬指導などの機能を提供するサービスです。 私たちは、2023年秋頃より薬急便のアクセシビリティ改善への取り組みを強化しています。 この記事では、これまでに対応してきた改善内容の一部について、スクリーンリーダーとキーボード操作に対する改善に焦点を当ててご紹介します。 なぜやるのか 改善内容を述べる前に、まずはなぜ薬急便でアクセシビリティを強化していくことになったのかについてお話しします。 薬急便のユーザー層は、サービスの性質上、年配の方や身体に障害のある方などが比較的多くなっていると考えられま
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
先日リリースされたGitHub Copilot Enterprise の最速レビュー!〜進化したGitHub Copilotを使ってみた〜 サイバーエージェント Developer Productivity室の小塚です。みなさんはGitHub Coilotを利用しているでしょうか?弊社ではGitHub Copilot Businessを昨年から全社導入し、日本国内ではプロンプト送信行数と提案受け入れ数が1位(2023年12月時点)となるなど、現在約8割のエンジニアが積極的に実際のプロダクト開発において日々利用しています。 弊社ではUS時間の2/27にリリースされた生成AIを利用した機能群であるGitHub Copilot Enterpriseのクローズドベータに1月から参加させていただいておりました。クローズドベータ参加にあたり、GitHub社のVP of Product Manageme
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