The Internet of Things on AWS – Official Blog How to implement Zero Trust IoT solutions with AWS IoT “Zero Trust” is an often-misunderstood term, it is not a product but a security model and associated set of architectural principles and patterns. One of the main challenges customers face is determining how Zero Trust principles can be applied to IoT and how to get started with incorporating Zero

マーケティングやコンサルティング業界が先行する生成AI活用だが、製造業でも大手企業による取り組みが本格化しつつある。42万人以上の従業員を持つドイツ・ボッシュは、生成AI活用で既存のAIプロジェクトの生産性を大幅に高める計画を明らかにし、いくつかの工場で実際にプロジェクトを始めている。生成AIを活用することで、通常半年から1年はかかるAI開発プロジェクトを数週間にまで短縮することを狙うという。具体的にどのように生成AIを活用しようとしているのか、ボッシュの取り組みを探ってみたい。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立

＜この記事の著者＞ ヨス - Tech Team Journal 業務効率を改善し、タイムパフォーマンスを高める時間最適化の専門家。「単語登録」の便利さを伝える「単語登録エバンジェリスト」。 最近はメモアプリとして「Notion」の勢いがすごいように見えます。SNSを見ていると、今まで「Evernote」を使ってきた人もどんどん移行しているように見えますよね。 そして「Evernoteはオワコン」という声を聞くこともありますが、それは本当でしょうか？ 今回は2010年からEvernoteを愛用しているヘビーユーザーのわたしが、現在も使いつづけている理由についてお話しします。 【目次】 なぜEvernoteはオワコンだと言われているのか？ （1）大幅な「値上げ」があったから （2）もはや有料版でないと使えないから （3）日本法人が解散したから それでもEvernoteを使いつづける理由 （1

はじめに 世の中ではGrafana Weekということで、Raspberry Pi 5複数台をクラスタリングしてKubernetesを作成し、Grafanaを載せてみたいと思います。 というのは冗談ですが、最近趣味で安価に常駐プロセスをデプロイできるホスティング環境に悩んでいました。常駐しないなら最近はゼロコールドスタートなV8 Isolateを使ったCloudflare WorkersやDeno Deployが無料枠が大きくいい感じです。 一方常駐プロセスはHerokuの無料プランがなくなりました。AWS AppRunnerは起動時間を人間が稼働している時間のみに絞っても10$はかかります。fly.ioは、Legacy hobby planでCPU-1x 256mb VM 3つと3 GB 永続ボリュームストレージは無料で扱えます。fly.ioはCLIもよくできているので、軽い検証の場合こ

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

はじめに 昨今「開発生産性」についての話題をよく目にします。 生産性が向上することで悪いことは無いので、様々な組織の事例が公開されて業界全体に知見が共有されていくことはとても素晴らしいことだと感じています。 話題のこちらの本 「世界一流エンジニアの思考法」にもとても大切なことが書かれておりますし こちらの記事も参考になりました。 それらを踏まえて個人的に生産性向上のベースになる大切なことだと思っている 「即レスの大切さ」 について書きたいと思います。 これまでやってきたお仕事 ツールアプリの新規事業責任者（3年ほど） 全体3名の少人数チームでスタート 私（責任者+PdMの役割）、エンジニア1名、デザイナー1名 最終的には30人前後の組織の事業部長 ゲームアプリのマーケティングマネージャー（5年ほど） 組織全体としてはビジネスサイド20名、エンジニア5名、デザイナー5名ほど 会社経営（4年ほ

CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜

builders.flash 読者のみなさん、こんにちは ! テクニカルライターの米倉裕基と申します。 本記事では、AWS が提供するコンテナ管理サービス Amazon EKS Anywhere の機能と特徴を紹介します。 Amazon EKS Anywhere (以下、EKS Anywhere) は、オンプレミス環境での Kubernetes クラスター運用を効率化するセルフマネージドのサービスです。EKS Anywhere を活用することで、デプロイ、アップグレード、スケール、監査といった、オンプレミス環境の Kubernetes クラスターのライフサイクル管理を簡略化することができます。EKS Anywhere は、クラウドで稼働する Amazon EKS (以下、EKS) と同様、Kubernetes ディストリビューション「Amazon EKS Distro」上に構築されています

「ChatGPTによる新規事業開発の進化」をテーマに、リブ・コンサルティングが新規事業やサービス開発に取り組む人に向けたイベントを開催。同社の先進技術研究組織「ACROBAT」の所長・森一真氏が、ChatGPTを新規事業開発に活用する方法を語りました。 前回の記事はこちら AIに適した知的労働 森一真氏（以下、森）：データの分析も知的労働ですし、チームビルディングもある意味知的労働かなと思いますが、特に情報処理的で、かつ問題が曖昧ではなく、ちゃんと定義できるものほどAIに向いています。いわゆるリサーチや分析はどんどん優先的にAIに置き換わっていきます。 新規事業アイデアは（スライドの）真ん中にあるんですが、若干情緒的なところや文脈的なところもありつつ、リサーチ等の情報処理的な業務負荷が著しく高いので、うまくプログラムを組むことでかなりAI化が進みやすいと思います。 逆にリーダーシップやチー

単著ならではの一貫性と、筆者のノウハウをありったけ突っ込んでやろう！というあっつい想いを感じる素晴らしい書籍です。 「2018年から2024年、コンテナ界隈もいろいろ変わったもんだなぁ…（しみじみ）」 献本いただいた「Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門 改訂新版」を眺めながら、ハマコーはそんな感慨にふけっておりました。 5年前、Docker始める人はまずこれ！書評「Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門」で旧版の書評を書いたご縁で、著者の山田さんより改訂新版の献本をいただき、今この場にその本があるというわけです。 改めて中身読んでいたのですが、単著でこれはマジでやばいです。今コンテナを使った開発を進めようとしたときにでてくるであろう、開発〜運用面でのトピックが幅広く凝縮されている本で、「これ一冊読んどけば、マジはずれないよ」というぐらいの力が入った書

Amazoでセールが行われるたびに、サクラチェッカーの使用を勧める人が多いが、自分はこれに疑問を感じる。レビューのサクラ度が高いと表示される製品の中に、良い製品が多数あるからだ。 オーディオを中心に中華製品をよく買っているのだが、サクラチェッカーを使ったことがなかった。なぜなら中華製品だと、どれも高いサクラ度表示が出るので、それを信じたら何も買えない。 無名メーカーならともかく、知名度があり評価の高い製品を出している中国系オーディオメーカーで検索してみたら、EarFunやEdifier、SOUNDPEATSといったメーカーは軒並みサクラチェッカーではサクラ度99%という結が出てくる。各社日本の販売代理店や支社があるが、いまだに怪しい中華メーカー扱いなのだろうか。かわりにFunLogy（※生産は中国だけど日本企業）やAnkerはなんとサクラ度0%であった。 各メーカーのサクラチェッカー検索結

CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の新澤です。 AWS IoT FleetWiseは、いわゆるコネクティッドカーと呼ばれるネットワークに接続された車両で取得されたデータを効率よく収集することに特化したマネージドサービスです。 前回の「マイコン基盤のセンサーデータをAWS IoT FleetWiseで収集してみた」では、ArduinoとRaspberry Piを使ってIoT FleetWiseへのデータ収集を試してみましたが、実は、Raspberry PiにCANモジュールをセットアップしたあたりから「これ、実車に接続したら、簡単にデータ収集できるんじゃ？」という気がしていたので、実際に試してみました。 概要 実車のデータは、OBDコネクタから取得することができます。OBDコネクタは、車両故障診断を行うために使われるもので、コネクタ形状や通信プロトコル、データのコードなどが規格として定め

ITと製造業ってなんだかんだ言って遠く感じませんか？その遠さをちょっとでも埋めるために、一つのきっかけとなるめっちゃ良い本です。 「デジタルツインとかインダストリー4.0とか、製造業DX関連めっちゃ単語があるけれど、なんというか一気通貫で網羅的に把握したい！！」 製造ビジネステクノロジー部発足に伴い新規サービスチームに所属しているハマコーですが、今まであまり馴染みがなかった製造業界を網羅的に把握できる書籍を探し回っていたときに、出会ったこちらの本。今までほとんど知らなかった概念や法律や団体が多岐にわたって紹介されていて、すごく勉強になったのでご紹介。 特に普段情報を入手しにくい、欧州やEUの事例が豊富に記載されていて、そのあたりも気になる人にはオススメです。 製造業がDXでどすこいわっしょいきたか…!! ( ﾟдﾟ)　ｶﾞﾀｯ /　　 ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/　　　/ 怒涛の勢いや

CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の新澤です。 AWS IoT FleetWiseは、いわゆるコネクティッドカーと呼ばれるネットワークに接続された車両で取得されたデータを効率よく収集することに特化したマネージドサービスです。 IoT FleetWiseの機能を試すためにデバイスを準備せずともAWS上で完結するデモも提供されており、簡単に試してみることもできますが、今回はRaspberry PiやArduinoといったマイコン基盤を使って実際の車両を模した構成を作り、IoT FleetWiseでのデータ収集を試してみました。 概要 今回試したのは、一般の車両でもよくある「暗くなったら自動的にヘッドライトを点灯する」という機能を模したものです。 構成は下図の通りです。 Arduino、Raspberry Piなどの接続は下図のようにしました。 環境準備 Arduinoの準備 以下がコードに

GPT-4にサーバーサイドアプリケーションの役割を与え、ユーザーのリクエストに応じてパーソナライズされたUIを自動生成するデモの紹介です こんにちは。リテールアプリ共創部のきんじょーです。 皆さんは EC サイトで買い物をするときに、このサイト使いづらいなぁ・・と感じることはありますか？ ユーザー体験を悪化させる原因はいくつもありますが、UI がユーザーフレンドリーではなかったり、なかなか欲しい商品に辿り着けない時に私は使いづらさを感じます。 では、もしもユーザーの望む形で UI をパーソナライズできるサービスがあったら皆さんは使ってみたいでしょうか？ 少し前に、以下のような記事を書きました。 この記事は対話形式のインタフェースにGPT-4を使用して、サーバーサイドで検索結果を絞り込むという検証で、フロントエンドは自前で実装したチャット UI でした。 今回はフロントエンド部分に着目し、チ

はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい

しばたです。 昨年10月にGoogle(Gmail)および米国Yahoo!においてスパム対策の強化がアナウンスされました。 この件に関してつい先日まで他人事でいたのですが、実は全然他人事では済まないことが発覚し突貫で知識を仕入れています。 アナウンスに対する具体的な対応策についてはこちらのZennの記事を見れば全部わかる感じです。 最高ですね。 また、メール送信にAmazon SESを使っている場合はAWSのブログを確認すると良いでしょう。 「これらの記事を読み解けば万事解決！」という感じではあるのですが、私自身が学んだなかで予め知っておくと良さそうに思えた点がいくつかありました。 本記事ではその辺を共有するのと、実際にAmazon SESの環境を作って動作確認をしたのでその結果も合わせて共有します。 はじめに覚えておくと良い基礎知識 Zennの記事でも詳細な解説がありますが、個人的に「最

2024年1月末まで在籍していますが昨年12月に業務は終えていて、いまは有休消化期間中です。2010年から約14年間勤めてきた、自分の生き様そのものとも言えるクックパッドを離れるのには、表現しきれないほど大きく、複雑な思いがあります。 僕がこの14年間でやってきたことを振り返ってみます。 入社 クックパッドに入社した時は新卒3年目相当で、26歳でした。もともと料理と Ruby が好きで、当時まだ珍しかった Ruby on Rails でサービス開発をしているらしいという点や、当時からネットウォッチしていた @ryo_katsuma さんが所属していること、直属の上司の井原さんが転職したことが決め手になり、体当たりで飛び込みました。当時の僕はほとんど実績もなく、入れてもらえるかギリギリのところだったと思いますが、おそらく井原さんが頑張って交渉してくれたのだと思います。本当に感謝しています。こ

Amazon ECR とは コンテナのワークフローとレジストリの役割 コンテナをベースとしたワークフローを組んだ場合、「Build, Ship, Run」に基づき整理すると下記にようになります。 アプリケーションのソースコードとDockerfileというコンテナイメージを構築するためのファイルを用意し、イメージを作成していきます。 Dockerfileというのは、このファイル上にコマンドを記述することで、アプリケーションに必要なライブラリをインストールしたり、コンテナ上に環境変数を指定する役割を持ちます。 さて、ここで重要になってくるのはこのコンテナイメージを保存する先ですね。 そこで出てくるのが、レジストリと呼ばれるものです。 レジストリとは、コンテナイメージを保存するサービスで、Dockerレジストリを基点としてさまざまなプラットフォームにイメージを配布したり、利用者間でイメージを共有