2023年、生成AIへの注目度が一気に上がったとき、「AIに人間の仕事が奪われるのでは？」という議論がウェブ制作界隈でも巻き起こった。 その後、「AIは仕事を楽にしてくれるもの」「AIは人間の仕事を奪わない」という考えが主流となり、一旦は落ち着いているように思う。 あくまでSNSで観測している範囲だが、ウェブ制作界隈は生成AIに対する発信が少なく、他分野と比べてあまり強い関心を持っていないようにも見える。特にデザイナーの関心が低く、当社内でもエンジニアとライターは積極的に生成AIを使っている一方で、デザイナーの生成AI活用は緩やかである。 それだけデザイナーの業務は複雑性が高く今の生成AIでは対処しにくい、ということでもあるのだろう。また、デザイナーの職業選択動機やこれまで培ってきた努力を根こそぎ否定しかねない存在だから真剣に向き合いたくないという緩やかな抵抗感、意外と保守的で価値観や手法
自動テストの重要性が広く認知されるようになった一方、自動テストの活用に課題を抱える組織も依然として多く見受けられます。 本記事では『Developer eXperience Day 2024』（主催：日本CTO協会）における和田卓人氏によるセッション「望ましい自動テストとは：どのようなテストが開発生産性と開発者体験を共に高めるのか」の内容をお届けします。 和田卓人氏 執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じて自動テストやテスト駆動開発を広めようと努力している。 『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。 なぜ自動化テストを書くのか 和田 卓人です。インターネット上ではt-wada
とあるプロダクトのエンジニアチームにKRとしてコード変更行数の変動係数を導入して強いチームを目指した話 - カミナシ エンジニアブログ
はじめに こんにちは！社内の「エンジニアブログの更新を絶やさない会」の方から圧を激を貰っている Keeth こと桑原です！現在はEngineering Manager の見習いをしております． 私が所属しているサービスの開発運用に携わるチーム(Eng + PM + PD で構成。以下「サービスチーム」)では，OKR（目標と成果指標）を設定して取り組んでいます．本記事では， KR に盛り込んだ「変動係数」というあまり聞き慣れない指標を導入してみた感想や，その運用方法について振り返りたいと思います．他のエンジニアチームの運用の参考になれば幸いです． ※だいぶ文字文字しい記事になっています どのような KR をたてたのか？ 前クォーターでは，サービスチームにおけるエンジニアリングの KR を定め，定期的に振り返りながら達成を目指していました．KRの内容は以下の通りです． 6月末のコード変更差分の
スタートアップなのにフロントエンドのテストカバレッジが90%を超えている話 | Resilire Tech Blog
はじめに サプライチェーンリスク管理クラウドサービスResilireでエンジニアをしている奥村@showkittie です。 Resilireでは、1歳の子の育児に悪戦苦闘しながら、フロントエンド、サーバサイドを問わずプロダクトエンジニアをやっています。 ResilireはシリーズAを迎えたばかりのアーリースタートアップでありながら、フロントエンドのテストカバレッジが90%を超えており、必要なケースについてはほぼテストが網羅されています。 私は今年の4月に入社したばかりですが、すでにテストカバレッジの高さに助けられ、不具合の混入をせずに済んだことが何度もあります。 今日は、Resilireのフロントエンドのテスト戦略とカバレッジの高さの理由についてお伝えしたいと思います。 スタートアップとテスト 冒頭にもお伝えした通りResilireはアーリースタートアップです。エンジニアリングに求められ
こんにちは。プラットフォーム開発部兼財務データ企画部のshigeniiと申します。 普段はデータ基盤の運用保守、および、全社的なデータ活用やデータ駆動推進を担当しています。 今回は、財務に関する情報の収集からその可視化までの過程をシステム化することで、事業計画や予算策定のプロセス改善に結び付けた我々の取り組みについて、システム化に焦点を当てながら書き綴りたいと思います。 この記事がバックオフィス業務において、同じような課題を抱えている方に少しでもご参考になれば幸いです。 経緯 財務レポート可視化プロジェクト システム化にあたっての具体的な取り組み Before After システム化にあたっての課題 今回の対応 全体的なシステム構成 財務レポートを作るまでのながれ 説明1．各業務システムのデータを取得 説明2．マスタ情報の取得・作成 説明3．データの加工・突合機能 説明4．データに対するセ
TypeSpec、Orval、Storybook を使ってフロントエンドのモック生成を自動化する
はじめに フロントエンド開発において、効率的かつ一貫性のあるモック生成は非常に重要です。本記事では TypeSpec、Orval、Storybook の 3 つのツールを使用して自動生成でモックを実現する方法を紹介します。 TypeSpec は、大規模な API を提供するために Microsoft が開発し、使用している新しい API 記述言語です。 Orval は、OpenAPI 仕様から TypeScript のクライアントコードを生成するツールです。これにより、最新の API 仕様に基づいたクライアントコードを常に保持し、API との通信がスムーズに行えるようになります。 Storybook は、コンポーネントを独立して開発・テストするためのインタラクティブなツールです。コンポーネントの見た目や動作を個別に確認できるため、UI の一貫性を保ちながら効率的に開発を進めることができます
こんにちは、JX通信社でシニアエンジニアをしているSirosuzumeです。 JX通信社の「FASTALERT」には、ユーザーが事前に設定した地域で発生した災害情報を、メールで受信する機能があります。 しかしテストする手順も複雑で、配信条件も多様化していったこともあって、手動でのテストを行うことに限界を感じていました。 設定画面の挙動確認など、ブラウザ上で完結するテストであればPlaywrightを使って自動化することもできていたのですが、実際にメールを受信するところのテストを自動化する方法についてのノウハウ不足が課題でした。 そこで、Amazon SESの機能を改めて確認していたところ、特定のメールアドレスで受信したメールをS3に保存する機能があることを知り、E2Eテスト内からS3にアクセスすることでメールの受信テストまで自動化でカバーできるのではないか、と考えたことが、今回のチャレンジ
ChatGPTが論文のライティングスタイルにもたらした変化｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事面白かったです、以下👇参照）https://t.co/aYK0KDgJ7L… pic.twitter.com/ognOJecixR — 松井健太郎 睡眠・精神医学 (Kentaro Matsui) (@matsuikentaro1) May 17, 2024 論文執筆は、多くの研究者にとって時に苦痛を伴う作業です。英語を母語としない研究者にとっては特に、言語の壁が大きな障害となります。ChatGPTは、この障壁を一気に取り払ってくれます。翻訳、校正、要約作成—かつては数日を要したこれらの作業が、数分で完了する。その魅力は、抗いがたいものです。 特定の分野、特にコンピューターサイエンスや工学系の論文において、ChatGPT特有
本記事は マイグレーションウィーク 6日目の記事です。 💻🖥 5日目 ▶▶ 本記事 🖥💻 初めに ITの変遷と思想の変遷 新たな問題 作ってみた DARS 何と呼ぶ？？？ コードはこちら 機能紹介の前に 3つの機能 diff conf html バッチ編 課題 ユースケース 最後に 得られた副産物 人間は間違える 初めに こんにちは、上田です。 2024年5月にネットコムに入社したばかりで社内ネタを持ち合わせていないので、作ってみたシリーズに乗っかってみました。 また、今回のテーマはクラウドマイグレーションということなので、オンプレミスからクラウドへITリソースを移行するに伴って人間の考え方がどのように移り変わっていくのか、という観点も交えながら論じていこうと思います。 ITの変遷と思想の変遷 まず、オンプレミスからクラウドへなぜ移行するのかを考えてみます。 クラウドのメリットをい
はじめに ドワンゴ教育事業でデータアナリストとして働いている小林です。 一般的にデータアナリストはデータの収集・分析を通して組織の意思決定を支援する役割を期待されることが多く、ドワンゴ教育事業における私のミッションもKPI動向の可視化やダッシュボード / レポートの作成・提供を通してデータドリブンな組織に貢献するところにあります。 私たち教育事業には施策を実行する企画者やビジネス上の意思決定者だけでなく、サービスを活用して教育の現場に立っている方々、サービスに展開している教材を制作しているチームなど多様な方面からデータ収集・分析の需要があります。それだけにやりがいも大きく楽しい日々を過ごしています。 課題について（導入に代えて） クエリを書いて、結果を分析して、資料にまとめて、展開して、共有して・・・みたいな仕事をしているとSQLで抽出した縦持ちのデータを横持ちに作り変えたいことがよくあり
2024年もいつの間にか半分が過ぎました。夏越の祓も終わり、なぜか既に始まっている気もする本格的な夏に向けて心機一転気合を入れる時期です。 今回は、研修期間が終わった途端にもう誰がメンテナンスしているかもわからなくなった古いサーバーのリプレースを依頼された不幸な新社会人に向けて、改めてUbuntuサーバーの初歩的なインストール方法について紹介します。 ちなみにUbuntuデスクトップや基本的な部分については、第811回「ゴールデンウィーク特別企画 新学生・新社会人向けのUbuntuデスクトップ講座2024」を参照してください。 図1 Ubuntuサーバーのインストール画面 Ubuntuサーバーとは まず最初にUbuntuサーバーに関する一般的な話をしましょう。「とりあえずUbuntuのインストール方法がわかれば良い」のであれば、「Ubuntuサーバーのインストール手順」まで読み飛ばして
自分が管理する全 OSS の Issue や Pull Request を 1 つの GitHub Project に集約
自分が管理する全 OSS の Issue や Pull Request を 1 つの GitHub Project に集約 タイトルの通り、自分が管理する全 OSS の Issue や Pull Request (以下 PR) を 1 つの GitHub Project に集約した話を紹介します。 自分は様々な OSS をメンテしており、様々なリポジトリで作られる GitHub Issues や PR を日々ハンドリングする必要があります。 しかしこれだけリポジトリの数が増えると一つ一つリポジトリを巡回してハンドリングしていくのは困難です。 ユーザーによって issue や PR が作成・更新されるとメール通知で気付けるようにはなっていますが、色々な issue や PR に対応しているとつい存在を忘れてしまうこともあります。 また Renovate の PR がマージされずに放置されたり
Claude 3.5 SonnetでStable Diffusion XLによる画像生成を要件が満たされるまで繰り返すAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon BedrockのAIモデルとして利用可能になったAnthropic Claude 3ファミリーでは画像認識機能が導入されました。そして、最新モデルのAnthropic Claude 3.5 Sonnetにも更に強化された画像認識機能が備わっています。 これらのAnthropic Claudeモデルの画像認識機能、特にOCR(光学文字認識)の性能については、いくつかの簡単な試行と比較を実施してみたことがあります。詳細は以下の記事でご覧いただけます。 Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR (Optical Character Recognition) with Claude 3 Haiku Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR
sumirenです。 ヘンリーではオブザーバビリティに投資をし、開発生産性と品質を高める取り組みをしています。 この記事では、ヘンリーが考えるオブザーバビリティ成熟度を解説し、最後にヘンリーの現状と今後について解説します。 オブザーバビリティ成熟度 全体像 筆者は、オブザーバビリティの成熟度について、以下のように考えています。 これはあくまで一般的な概念ではなく、筆者が説明のために考えた便宜上のモデルになります。 なにもない インフラメトリック アプリケーションログ 非構造化ログ 構造化ログ リクエストに紐づくログ アプリケーションメトリック（ログベース） トレース トレース単体 システム固有の共通的な計装 ドメイン/機能カットの計装 トレースの分析と集計 トレースの相関分析 オブザーバビリティ成熟度が低い状態〜中程度の状態 1. なにもない〜 2. インフラメトリック なにもない状態は、
生成AIでコーディング効率化！→待っていたのは“失敗の日々” とあるITエンジニアとAIの試行錯誤の記録（1/3 ページ） 「生成AIに振り回された3カ月間の成功と失敗」──コンサルティング事業などを手掛けるリンクアンドモチベーションは6月29日、エンジニア向けの転職サービス「Findy」を運営するファインディ（東京都品川区）が開催したイベント「開発生産性Conference 2024」で、こんな講演を行った。登壇したのはソフトウェアエンジニアである山西陽平さん。開発生産性を上げるため、生成AIでコードを編集するために試行錯誤した3カ月間の体験談を話した。 山西さんが作ったのは「GitHubのIssueを基に、AIがPull Request（PR）を作成してくれるツール」だ。米OpenAIの大規模言語モデル「GPT-4」を活用し作成したツールで、これで型注釈を付けるタスクの自動化を試みた。
概要 GitHub Copilot WorkspaceはAIが組み込まれた開発環境。「見えてきたプログラマー不要時代」で有名。テクニカルプレビュー中で、ウェイトリストに申請すると招待が来る。 githubnext.com 巷で言う”仕様書から開発自動化コーディングエージェント”とはちょっと違って、あくまでCopilot WorkspaceはCo-pilotの役割のみで、コーディングするのは自分、と考えると良い。今までブロック単位のコード補完だったものがレポジトリ全体に及んでる、というようなアナロジーだと思う。 自然言語を使用してタスクを指定し、AIが生成したコードの微調整、レビュー、繰り返しをユーザーが行うことができる。タスクの定義をIssueからインポートすると画像も認識する。 特徴 自然言語で目的(Task)、現在値・期待値(Specification)、変更計画(Plan)の各フェー
本記事は マイグレーションウィーク 3日目の記事です。 💻🖥 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 🖥💻 はじめに こんにちは。入社2年目の牛塚です。部署に配属されてからもうすぐ一年になりますが、さまざまな経験をし多くのことを学ぶことが出来ました。私は普段オンプレサーバーからクラウド環境へ移行する案件を担当しており、その中でAnsibleをはじめて使いました。今回はAnsibleについて簡単な説明と、実際に案件で使ってみて感じたことをまとめてみました。 Ansibleとは AnsibleとはサーバーをはじめとしたIT機器の構築作業を自動化できるIaCサービスです。サーバーのセットアップをする際には要件に合わせて、ソフトウェアのインストール、サービスの設定・起動、など一連の作業が必要となります。これらの作業をコマンドを入力して手作業で進めると、思わぬミスが起こる可能性があります。 An
東京学芸大学 教育AI研究プログラム / ㈱カナメプロジェクトの遠藤太一郎です。教育現場でのAI活用に関して、色々な試みをしています。最近、こんな記事も書きました。 さて、話題の生成AIですが、ものすごい勢いで開発が進み、出来ることもどんどんと増えてきています。ChatGPTを授業に活用している先生方も少なくないのではないでしょうか？ 一方で、本格的に試そうとするとある程度の「自動化」が必要で、なかなかハードルが高いのではないかとも思います。 そこでGPT-4o等を使い、簡単に、まとめてAIがフィードバックを生成するシステムを作りました。これを、無料で公開します！ 以下、公開の経緯も含めて詳しくご説明していきます。 システム無料公開の経緯東京学芸大学の「教育のためのデータサイエンス」という授業で、毎週上がってくる出席レポートに対し、AIがフィードバックする仕組みを導入しました。 500人ほ
ESLintがJavaScript以外にも対応言語を広げるとの方針を説明。まずはJSON、Markdownへの対応プラグインを開発
ESLintがJavaScript以外にも対応言語を広げるとの方針を説明。まずはJSON、Markdownへの対応プラグインを開発 JavaScriptコードの構文やスタイルをチェックできる「ESLint」の開発者であるNicholas C. Zakas氏は、ESLintのブログに投稿した記事「What's coming next for ESLint」で、今後ESLintをJavaScriptだけでなく他の言語にも対応させていく方針を説明しました。 We're excited to share our plans for the future of ESLint:https://t.co/4joAwfRqkR — ESLint (@geteslint) July 5, 2024 ESLintはJavaScriptの構文やスタイルなどをチェック ESLintはその名前にあるように、いわゆる
SaaS 向けリレーショナルデータベースのスケーリング (Part 1: 一般的なスケーリングパターン) | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ SaaS 向けリレーショナルデータベースのスケーリング (Part 1: 一般的なスケーリングパターン) ビジネスが成長するにつれて、SaaS (Software as a Service) プロバイダーが直面する課題の 1 つは、テナントのエクスペリエンスをどのように維持するかです。これには、テナントベースが拡大するにつれて、許容できるパフォーマンスとレスポンスタイムを確保することが含まれます。Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) や Amazon Aurora などのリレーショナルデータベースは、一般的に SaaS プロバイダーによって使用されています。ビジネスが成長するにつれて、データベースのスケーリング方法も決定する必要があります。 SaaS ビルダーとしての課題は、SaaS
こんにちは。 LayerXのバクラク事業部 機械学習チームのテックリードを務めております機械学習エンジニアの島越（@nt_4o54）です。 最近、カジュアル面談や学会などで「AI-OCRってもうほぼ完成で、運用フェーズですよね」「やることあるんですか？」など頻繁に聞かれることがあります。 「いやいや課題が山のようにあるんです」という話をいつもしているので、今回は我々が作っているAI-OCRがどれだけ複雑で難しい問題を扱っているか、という部分についてお話しさせていただければなと思います。 少し、経理ドメインの話が多く恐縮ですが、お付き合いいただけると嬉しいです。 AI-OCRについて AI-OCRが扱う問題の複雑さ ドメインへの深い理解が必要 同じ書類であってもコンテキストによって抽出したい値が異なる まとめ 最後に AI-OCRについて まず、そもそも弊社のバクラクで提供しているAI-OC
Googleスプレッドシートの計算速度が2倍に高速化
Googleが表計算アプリ「Googleスプレッドシート」の計算速度を、Google ChromeとMicrosoft Edgeで2倍に高速化したことを発表しました。このほかにも多数の改善が加えられています。 Double Calculation Speed in Google Sheets Plus New AI Features | Google Workspace Blog https://workspace.google.com/blog/sheets/new-innovations-in-google-sheets Googleスプレッドシートのグループプロダクトマネージャーであるエリック・バーンバウム氏によると、より高速なコード実行を実現する「WasmGC」によって、スプレッドシートの計算速度を2倍に向上させたとのこと。また、スムーズなスクロールやセル制限の拡張といった改善が行
メン獄参加の経緯チーム安野のマニフェスト医療パートを執筆したメン獄です。 メン獄はについて、ご存知ない方の方が多くいらっしゃるかと思います。 なぜこんなふざけた名前で活動しているのかの経緯は割愛させていただきますが、安野さんは元々メン獄の友達が安野さんの会社「MNTSQ社」で働いていたことがご縁でお話しさせていただくことがあり、それ以降メン獄の登壇イベントにゲストで来ていただいたりと、お世話になっている関係性でご ざいました。 また、奥様のRinaさんはメン獄が執筆した「コンサルティング会社完全サバイバルマニュアル」を編集いただいた文藝春秋社にお勤めということもあり、実は安野さんが出馬される少し前から書籍のイベントの機会でお話しさせていただくご縁があったりしました。 そのような複数のご縁の結果、この度チームにリクルーティングをいただいたという経緯です。 メン獄というふざけた名前でインターネ
筆者であるアムイ 代表取締役の山田浩貢氏は、これまでもMONOistで中小製造業でも実践可能な工場を中心としたIoT（モノのインターネット）活用をテーマとする解説記事を多数執筆してきました。今回から始まる新たな連載のテーマは、「あらためて取り組む中小製造業のIoT活用」です。（MONOist編集部） 1．本連載の狙い IoTが日本で知られるようになったのは2015年ごろであり、2024年となった現在までに約10年が経過していることになります。途中、2020～2022年の約3年間は新型コロナウィルス感染症（COVID-19）のまん延のため、製造現場に外部業者の立ち入りが出来ず停滞していた時期があるものの、いまだに中小製造業は、昭和の時代に培った「目で見る管理」を中心とした、人が紙と鉛筆を使った人間力に頼る現場管理が主体となっています。 一方で、デジタル化や自動化を積極的に受け入れる3代目経営
こんにちは。キャディの代表の加藤です。 今回は、創業から7年間で最も大きな事業アップデートがありましたので、それについて書いています。最初に言いますが、ウルトラ長いですｗ 0: 製造業って面白い品質検査結果は、3点とも全て不良。 キャディが2017年11月9日の創業よりちょっと前に受注した記念すべき1号目の製品は、電車に使われる板金製品でした。一番最初は品質が怖いからと、念には念をで20社以上回った加工会社さんの中から、東大阪市を中心にトップ3の会社さんに全く同じ製品を発注。それにも関わらず、届いたものを私と創業メンバーの幸松の2人で検査したところ、結果は全て品質不良でした。今でも忘れない、3つの不良の内容は、穴のサイズ違い、塗装のムラ、寸法違い。既に時間は夕方で、翌朝自分でお客さんのところまで持って運んで行かないといけない。そんなわけで、最も自分たちで直せそうな「穴のサイズ違い」だった部
中国にとって、ソーラーパネル分野は戦略的に重要です。中国はバリューチェーン全体を支配し、西側諸国を押しつぶそうとしているのです。 フランス国営ラジオ放送局RFIの記事より。 ソーラーパネルでは中国が勝利 ル・モンド紙の中国特派員、ハロルド・ティボーは、中国がいかにしてソーラーパネル分野で絶対的な優位に立つことに成功したかを江蘇省南通市からレポートしています。 ル・モンド紙の記者はティボーは、南通の工業団地にあるロックタイト社のソーラーパネル工場でソーラーパネルの生産を見学しました。 記事によると、生産はほぼ自動化されており、生産に使用される機械は中国製です。 ロックタイト社の倉庫を見ると、中国のサプライチェーンが非常に効率的であることがわかります。 ロックタイトの創業者であるフランス人のダリボール・ニコロフスキーによると、午前中に材料を注文すると、サプライヤーから午後、遅くとも翌日には納品
エアコン・テレビ・照明などの家電をまとめて操作できる「SwitchBot 学習リモコン」＆自動化できる「SwitchBot ハブ2」を実際に使ってみたレビュー
テレビやエアコンのようなリモコンで操作するタイプの家電が増えると、バッテリー切れに備えて大量の乾電池を用意しなければいけなかったり、テーブルの上を占領するリモコンの山を邪魔に感じたりするもの。そんな時に便利なのが、赤外線リモコンで操作するエアコン・テレビ・照明といった家電製品と、SwitchBot製品をひとつのリモコンで管理・操作できる「SwitchBot 学習リモコン」です。さらに、「SwitchBot ハブ2」があれば、赤外線家電をスマートフォンからまとめて操作したり、スマートデバイス化して「28度以上になったらエアコンの冷房をつける」といったオートメーションも実現できるということで、これらをまとめて使ってみました。 Amazon.co.jp: SwitchBot: 学習リモコン https://switchbot.vip/4eHW5CI ◆SwitchBot 学習リモコン Switc
「AI」の進化が社会にもたらす影響 「AI」の進化は、ビジネスから日常生活まで社会全体に大きな影響を与える。例えば製造業では「AI」による自動化と最適化が生産性を向上させる。他にもカスタマーサービスで、「AI」チャットボットが24時間365日対応可能となり、顧客満足度の向上に寄与する。また医療分野では、「AI」が診断支援システムとして活用され、早期発見や正確な診断に繋がる。 更に自動運転技術の進化により、交通事故の減少や時間の有効活用の期待度も高い。また「AI」が教育や学習の分野にも応用され、個々の学習進度や理解度に合わせた教材提供など個別対応の教育が可能となる。一方で「AI」の進化は、雇用に対する懸念をもたらす事も事実だ。 「AI」やロボットによる自動化が進む事で、一部の職種がなくなる可能性がある。また「AI」の判断による社会的な影響や倫理的な問題も課題の一つである。 「AI」の進化がも
「日頃の作業をどうにか楽にしたい、できることならだれかやってほしい」と思ってしまうほど自分にあまい筆者が、制作時間の短縮や効率化アップにつかえる新ツールやデザイン素材をまとめました。 すべて手作業だと時間のかかるCSSスタイリングや、スキルも必要な手描きイラストを用意したり、「このツール、早く知りたかった」と思った素材やツールが揃っています。 日頃のワークフローに活用して、デザイン制作の新ルールを一緒に見つけてみませんか。 コンテンツ目次Web便利ツールデザインツールFigma・アイコンツールユニーク・面白ツール Web便利ツール The good colors – Full spectrum – OKLCH 注目の色「OKLCH色空間」によるカラーパレット作成ができるツール。一般的なLCHとOKLCH色の比較の通り、より「いい感じの色合い」で、明度と彩度のトーンがあった美しい配色を生成し
ソフトウェアテストの自動化やローコード・ノーコードツールへのAI技術導入が急速に進んでいる。とはいえ、生成AIはいまだ研究段階にあり、日本でも海外でも有効な活用方法を模索している途上にある。本セッションでは、ソフトウェアテスト領域のトップランナーである3人、Launchable,Inc共同社長の川口耕介氏、プログラマでテスト駆動開発者の和田卓人氏、オーティファイ株式会社代表取締役 CEOの近澤良氏が、生成AI時代のソフトウェアテストの現状と課題、これからの展望について語った。 海外と日本のソフトウェアテストの現状 アメリカに住み、20年間アメリカのソフトウェア開発現場を見続けてきた川口氏は、「故郷に錦を飾りたい」という思いから、日本でもJenkinsやDevOps、ソフトウェアテストのような取り組みを進めていきたいと考えている。しかし、取り組みの中でいろいろな難しさを感じ、日本と海外のソフ
セキュキャン2023でSysmonForLinuxを使った経験があり、プログラムの挙動ログを自作ロガーで取りたいなと思ったので、Go+ebpf-goで簡単なシステムコールロガーを実装した。eBPFもGoも初心者なのでコードが汚いのは御愛嬌。 コード全体 コードはここに書いた。記事作成時点のコードであって、最新版ではないので注意。 main.go package main import ( "bytes" _ "embed" "encoding/binary" "encoding/json" "fmt" "os" "os/signal" "syscall" "github.com/cilium/ebpf" "github.com/cilium/ebpf/link" "github.com/cilium/ebpf/ringbuf" "github.com/cilium/ebpf/rlimit"
ZOZOのSREが行くAWS Summit Japan 2024参加レポート - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部プラットフォームSREブロックの高塚です。 6月20日、21日の2日間に渡って幕張メッセで開催されたAWS Summit Japanに、SRE部から10名以上のエンジニアが参加しました。この記事では熱気あふれる会場の様子と面白かったセッションについてご紹介します！ AWS Summit Japanとは 会場の様子 セッションレポート おわりに AWS Summit Japanとは www.youtube.com AWS Summit Japanは延べ3万人以上が参加する日本最大の「AWSを学ぶイベント」です。今年は昨年に引き続き幕張メッセで2日間にわたり開催されました。ライブ配信も行われたほか、2024年7月5日まではオンデマンド配信を視聴できます。 aws.amazon.com ちなみに2023年と2019年以前はAWS Summit Tokyo、2020年から202
GitLabとGoogle Cloudの統合がパブリックベータに。GitLabの認証からソースコード管理、ランナーの実行、デプロイまですべてGoogle Cloud上で
GitLabとGoogle Cloudの統合がパブリックベータに。GitLabの認証からソースコード管理、ランナーの実行、デプロイまですべてGoogle Cloud上で ソースコード管理やCI/CD機能などの開発プラットフォームを提供するGitLabは、Google Cloudとの本格的統合をパブリックベータとして公開しました。 これによりGitLabの認証、ソースコード管理、CI/CDランナーの実行、デプロイまでパイプライン全体がGoogle Cloudのサービスと連係統合され、ユーザーはこれらを利用して迅速にDevOpsのパイプラインを実行できるようになります。 Imagine a world where you can seamlessly move from code creation to deployment — all within a single integrated p
生産性とガバナンスを両立したグループ管理のため、SmartHR上の属性情報を元に擬似的なABACシステムを構築した話 #ベッテク月間 - LayerX エンジニアブログ
すべての経済活動を、デジタル化するために、すべての業務活動を、デジタル化したいコーポレートエンジニアリング室の @yuya-takeyama です。 7月はBet Technology Monthということでブログがたくさん出てくる月です。 そして7月といえば、第二四半期の始まりですね。 今月から転職や異動によって新しい環境で働き始める方も多いのではないでしょうか。 LayerXでは毎月のように入社・異動があるため、その度にやらないといけないことがあります。 それは、各種グループのメンバーの更新です。 LayerXにおけるグループメンバーの管理 LayerXではID基盤としてMicrosoft Entra IDを利用しています。 また、SCIMプロトコルを利用した自動プロビジョニングにより、そこから各種SaaS (Google Workspace, Slack, Notion, AWS,
ChatGPTでSEOを効率化するアイデア9選【プロンプト付き】 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
インハウスマーケティング部・SEO担当の井上です。 今年5月、Google検索でAIによる回答を表示する「AI Overview」が正式にリリースされるなど、SEO界隈においても生成AIはさまざまな影響を与えています。僕自身も普段の業務で生成AIを使用することが増えており、今や仕事に欠かせないパートナーとなりつつあります。 そこで今回は僕自身も普段使っている、ChatGPTを活用したSEO業務の効率化アイデアを9個ご紹介します。リサーチ、ライティング、分析・コーディングと用途別に分けてご紹介しますので、ご参考になると幸いです。 SEO関連のリサーチで活用する方法3選 1.キーワードのアイデアを出す SEO記事の制作にあたり、どんなキーワードを対策すればいいのかヒントをもらうのに活用しています。たとえば「Web制作のお問い合わせを伸ばすために必要なSEO記事のキーワードを教えて」のような簡単
今「D&A組織」に求められていることとは 生成AIの重要性の高まりを背景に、人の働き方やチームのコラボレーション、業務プロセスのあり方が大きく変わりつつある。 たとえば、各種AIやRPAなどの最新技術を活用した新時代の自動化であるハイパーオートメーション。そこで目指すのは、人による単純作業の自動化の先にある、人の判断の自動化と複数タスクのオーケストレーションによる一連のプロセスの自動化、さらに、自動化の範囲が社外の取引先や顧客にまで拡張することでの抜本的な業務改革だ。 こうした状況について、「データ活用に乗り出す部門の増加は確実です。では、増加・多様化し続ける現場の要望に現状のD&A組織で果たして適切に対応していけるのでしょうか。D&A組織のリーダーには、その観点からの体制や能力のチェックが、自身の職責を果たすためにも急務となっています」と強調するのは、ガートナー シニア ディレクター ア
こんにちは！クライアント開発チームの安野です。 クライアント開発チームでは、クライアントポータルという to B 向けのサービス開発を担当しており、私はそこでフロントエンド・バックエンドの開発に携わっています。 クライアントポータルの内容はこちらからも確認できるので、ご興味があれば是非ご一読いただけますと幸いです！ square.visasq.com そんなクライアント開発チームですが、この度、 Dependabot というライブラリの脆弱性管理ツールを導入しました。 今回は導入にあたって調査した Dependabot について共有できればと思います。 はじめに ソフトウェア開発において、外部ライブラリの利用はもはや常態化しています。 豊富な機能や開発効率の向上といったメリットから、多くのプロダクトにライブラリが活用されています。 しかし、外部ライブラリにも脆弱性が含まれる可能性があり、発
デザインコラボレーションツールを手掛ける米Figmaは7月2日（現地時間）、年次イベント「Config」で発表した「Figma AI」の機能の1つ「Make Design」を無効化すると発表した。 Make Designはデザインタスク合理化ツールの1つで、テキストプロンプトでアプリなどのデザインを行えるというもの。 アプリ開発者のアンディ・アレン氏が、この機能を使って生成したという天気アプリをAppleの天気アプリと比較する画像をXにポストし、「Figma AIは既存のアプリでかなり高度にトレーニングされているようだ」と報告した。画像を見ると、アプリのデザインはかなり似ている。 これに対し、Figmaの共同創業者でCEOのディラン・フィールド氏は、「Make Design機能はFigmaのコンテンツ、コミュニティファイル、アプリデザインに基づいてはいない。つまり、このツイートにおけるデー
営業パーソンの生成AI活用に注目が集まっている。生成AIを使って営業の効果を最大化する、効率化する、スピードを上げる、型化する、マネジメントする……。未来の可能性に期待が高まるばかりである。 この記事では、生成AIを活用した営業活動の刷新について解説したい。すぐさま自社の営業に取り入れるノウハウを多く詰め込んでいる。 生成AIは「ChatGPT」一択ではない 本記事は営業パーソンの生成AI活用に語るものだが、まず大前提をお伝えしなければいけない。生成AIはChatGPT一択ではない。 自動車にも、軽自動車からトラック、スポーツカーなど、用途に合わせていろいろな種類がある。同じく、生成AIも種類がある。文章の生成に強いもの、リサーチに強いもの、画像作成に強いもの……など、代表的な製品は数十種類以上に及ぶ。「生成AI サービス一覧」と検索すればさまざまなものが出てくるだろう。 また、それら各製
SMTP D4C — SRE寄りのメール配信考察 - /var/lib/azumakuniyuki
メール配信の継続的信頼性を維持する為に必要な要素をまとめたSMTP D4Cという概念があります。 日本語では「いとも容易く得られる(わけではない)えげつない信頼性」となります。 SMTP D4Cを構成するのはつ次の五要素です。 Domain Authentication (ドメイン認証の徹底) Double Opt-in (確実なダブルオプトイン) Delivery (継続的な配信) Don't Change (配信の安定後は変更しない) Check & Change (定期的な確認と状況に合わせた変更) そもそもの背景 京都開催なSREのイベント Road to SRE NEXT@京都でメール系のLTがあると知り、 近所*1でもあるので、自分はSREではありませんが参加してみることにしました。 直前に「懇親会で飛び入りLTもOK」という案内を聞き、背中を押してもらったこともあり、 自分が
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生成AIの進化でウェブ制作会社が消える可能性があるという話 | knowledge / baigie
望ましい自動テストとは｜どのようなテストが開発生産性と開発者体験を共に高めるのか｜Tech Team Journal
事業計画を立てる上で必要なプロセスをシステム化し改善した話 - pixiv inside
Playwrightでメール配信のテスト自動化にチャレンジ！ - JX通信社エンジニアブログ
AWSリソースの差分比較ツールを自作したのでご覧あれ - NRIネットコムBlog
BigQuery縦持ちデータを動的に横持ちデータにする方法 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
第820回 改めてUbuntuに入門したい人向けのUbuntuサーバー講座2024 | gihyo.jp
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生成AIでコーディング効率化！→待っていたのは“失敗の日々” とあるITエンジニアとAIの試行錯誤の記録
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