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みずほフィナンシャルグループ(FG)が勘定系システム「MINORI」をリニューアルする。日本IBMのメインフレームなどシステム基盤の更改が中心になる。基本的にアーキテクチャーの見直しやミドルウエアの集約などには踏み込まない。2021年に発生したシステム障害も踏まえ、安心・着実な移行を最優先する。 みずほFGの2025年3月期の有価証券報告書によると、みずほ銀行はMINORIのリニューアルに1151億3000万円を投じる計画だ。みずほFGは2019年に全面稼働したMINORIの開発に4000億円台半ばを投じたとしている。 MINORIのリニューアルは大きく2段階に分ける。まずは日本IBMのメインフレーム上で動作する取引共通システムや、日立製作所のオープン基盤上で動かす統合運用基盤や統合ファイル授受環境がリニューアルの対象になる。取引共通システムは、MINORIの「司令塔」といえる取引メインの
TOPフォーカスコードが読めなくなったOSSを再生させるまで。スライドツール「Marp」作者の背水の学び直し【フォーカス】 スライド作成ツール「Marp」開発者 服部 雄輝 2014年、株式会社Speeeに新卒入社。サーバーサイドエンジニアとしてキャリアをスタート。在籍中の2016年にMarpを個人プロジェクトとして開発し公開。2021年に同社を退職後、スタートアップ支援等を経て、同年10月より株式会社YAGOにJoin。リードエンジニアとして主にフロントエンド開発に従事。現在もMarp Teamとして、Marpの開発を継続している。 X:@y_hatt GitHub:https://github.com/yhatt Marp公式サイト:https://marp.app/ 「ある日、自分が書いたはずのコードを読めなくなったんです」――。 こう語るのは、Markdown記法にて、プレゼンテー
VS Code、GitHub CopilotのMCPでStreamable HTTP・画像出力に対応 〜再利用可能な指示ファイル・プロンプトファイルの設定や、クイックフィックスでHTML・Markdownの代替テキストの生成も Visual Studio Code(以下VS Code)は2025年4月の更新で、GitHub Copilotに組み込まれているMCPにおいてStreamable HTTPと画像出力に対応した。これにより、MCPサーバーとの接続にStreamable HTTPを使えるようになり、また画像生成に対応していれば画像を出力できるようになった。 GitHub Copilot in VS Code April release (v1.100) - GitHub Blog April 2025 (version 1.100) - Visual Studio
プログラミングを学んでもムダに…最新データでわかった「AIに奪われた仕事」「最大の犠牲者」とは 同じ業界でも"職種"で明暗が分かれる結果に… また、2023年にギットハブが実施した調査では、米国を拠点とするソフトウェア開発者の92%が「仕事内外でAIコーディングツールを使っている」と回答している。これらのデータから、AIによるコーディング支援が業界全体に急速に広がり、すでに当たり前の開発手法として根付きつつある状況がうかがえる。 消えるプログラマー、残るソフトウェア開発者 もっとも、IT業界全体が同じ影響を受けているわけではない。ワシントンポスト紙の調査結果によれば、プログラマーの数が大きく落ち込む中、「ソフトウェア開発者」の職は0.3%のわずかな減少にとどまっている。 米国政府の職業分類において、プログラマーは「ソフトウェアやウェブ開発者、あるいは他者が作った仕様書に基づいて作業を行う」
プログラマー数は「インターネット普及以前」の水準に減少 アメリカのプログラマー数が、1980年以降で最低水準まで減少している。過去45年間でアメリカ全体の労働力が約75%も増えたのに対し、プログラマーは大幅に減少した。生成AIに職業を奪われるとの懸念がここ数年で声高に叫ばれていたが、懸念が現実になっていることが数字として示された。プログラマ以外の職種へも波及しそうだ。 米ワシントンポスト紙が3月14日に報じたところによると、コンピュータープログラマーの雇用数は過去2年間で27.5%も減少したという。この減少割合は同職種の歴史上最も深刻なものだ。アメリカ労働統計局の調査では、420以上の職種中、最も大きな打撃を受けた10職種に入っている。 Claudeを提供するAnthropic社が発表し、ワシントン・ポスト紙のデータ部門がまとめた情報を基に作成。生成AIに寄せられた全てのクエリ(質問)につ
6月6日追記:プレミアムリクエストの課金は近日開始予定です。詳細はこちらのドキュメントをご覧ください。(ドキュメントの英語ページに最新情報が掲載され、日本語ページはその後に更新されます。) GitHub Copilotプレミアムリクエスト制限1の適用開始日を2025年6月4日に変更いたしました。 現在、プレミアムリクエストの可視化と管理機能の強化を進めており、ご利用状況や上限、費用を開発者の皆さまご自身で把握・制御できるようにすることを目指しています。 6月4日まではこれまで通りプレミアムモデルをご利用いただけます。 5月下旬より:VS Code、Visual Studio、JetBrains IDEs、およびgithub.comでプレミアムリクエストの使用量が表示されるようになります。これは使用量を表示するのみで、その時点では課金や制限のためのトリガーにはなりません。 6月4日より:すべ
はじめに こんにちは、イノベーションセンター テクノロジー部門の小倉 (@Mahito) です。 普段は Engineer Empowerment Project のリーダーとして、エンジニアのはたらく環境を良くする取り組みや NTT Tech Conference や勉強会などのエンジニアが楽しく働くための取り組みをしています。 今回は社内で行った TechNight というイベントで発表した YAML の文法についての話を記事にしたものです。 もともとの発表は、YAML の記法について調べてるうちに「YAML こんなこと出来るのか」となったのでまとめたものでした。 YAML とは 公式サイト (The official YAML Web Site) ではこう書かれています。 YAML is a human friendly data serialization standard for
こんにちは!タレントマネジメントプロダクト開発本部の horiyu です。 SmartHRでは、Cursor、Visual Studio CodeのAgent Mode、Clineなど様々なAI開発支援ツールの活用に積極的に取り組んでいます。 本記事では、社内で開催したCursor勉強会の内容を紹介します。 Cursorの活用については下記の記事でも紹介していますので、ぜひご覧ください。 tech.smarthr.jp 資料 以下の資料は、主に社内のエンジニア数名と新卒の方々、希望してくださった方々向けに開催したCurosr勉強会のものです。 フィードバックをいただいたのち、社内のエンジニア全体向けに実施させていただく予定です。 実際のハンズオンの内容も盛り込んでいますので、ぜひお手元で試しながら読み進めてください。 補足説明 実際のハンズオンでは社外に公開できない画面共有のデモがいくつか
競技プログラミング AtCoder では、コンテストでよく使うアルゴリズムをライブラリにした AtCoder Library (ACL) を公開していて、特に C++ ならコンテスト内で利用できます。 私は Ruby を使っているため直接は利用できず、ライブラリを模写する必要がありました。その過程で学んだアルゴリズムを整理してまとめます。 今回は disjoint set union (DSU) です。 union-find や素集合データ構造の名称のほうが一般的なようです。グラフでのイメージがしやすく、アルゴリズムも読みやすく、勉強していて楽しかった記憶があります。(ACLの模写で最初に選びました) AtCoder Library の dsu ソースコード ドキュメント 参考文献 Zvi Galil and Giuseppe F. Italiano, Data structures an
Cline、良いですよね。Zennでも散々擦られているように、結局万能ではないのですが、AIの未来というものがかなり身近になった感じがします。 そこで起こるのが、「結局どれ使えばええねん」問題。WindsurfとCursorの具体的な機能比較がなかなか無かったり、VSCode系が語られがちすぎて他(JetBrains系やVimなど)のエディタ環境でのAIエコシステムというのもなかなか情報がありません。 それで色々リサーチしてみたので、備忘録がてらに記事を書いてみました(ほぼ自分用なので、内容の濃淡がすごいのは御愛嬌...)。 全部は自分で触れておらず、RedditやXでの評判も参考にしています。多くは無料トライアルなどもあるので、試してみてください! VSCode系 コーディングAIの開発競争の場はVSCodeの拡張機能がメインストリームになっています。 Github Copilot, C
ご来店ありがとうございます。新刊発売予定のお知らせです。 2025年4月18日(金)、遠藤侑介著『型システムのしくみ ― TypeScriptで実装しながら学ぶ型とプログラミング言語』の発売を予定しています。なお、2025年4月16日(水)から開催されるRubyKaigi 2025会場のBOOKSTOREにて、著者サイン会に合わせた先行発売を予定しています(紙書籍のみ。部数には限りがあります)。ジュンク堂池袋本店様でも4月16日から販売していただける予定です。 『型システムのしくみ』について 多くのプログラミング言語では、さまざまな場面で「型」が登場します。特に静的型付き言語では、プログラムを実行せずに潜在的な問題をあぶり出す「型検査」の有用性が広く知られるようになりました。最近では動的型付き言語でも、型ヒントや静的解析ツールとして、この機能を部分的に取り入れる動きがあります。 型検査の背
Googleは2025年3月17日(米国時間)、オープンソース開発者が自分のプロジェクトに関連する脆弱(ぜいじゃく)性情報にアクセスできる無料ツール「OSV-Scanner」の最新版「OSV-Scanner V2.0.0」の提供を開始した。 OSV Scanner V2.0.0では、2025年1月にオープンソース化した「OSV-SCALIBR」(ソフトウェア構成分析支援ライブラリ)の機能を初めて統合し、複数の新機能が追加されている。 「開発者やセキュリティチームが脆弱性管理をシンプルかつ効率的にすることを目標に、OSV-Scannerに新機能を多数追加した。幅広いフォーマットやエコシステムをサポートする、より包括的な脆弱性スキャナーおよび脆弱性修正ツールに進化した」と、Googleは述べている。 OSV-Scanner V2.0.0の新機能 OSV-SCALIBRによる依存関係抽出の強化
こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。この記事では、大規模言語モデル(LLM)にJSONやソースコードを正しく出力させるための生成手法であるStructured Generationについて紹介します。 Structured Generationとは パーサーを用いた制約手法 正則言語とは 正則言語のStructured Generation 文脈自由言語とは 字句解析について 正則言語+文脈自由言語のStructured Generation まとめ Structured Generationとは 大規模言語モデル(LLM)はよくチャットボットとしての活用が目立ちますが、LLMの入出力を外部のプログラムに繋ぎ込むことでより高度な自然言語処理システムを作ることができます。 例えばOpenAIのCode Interpreter1はLLMをPythonの実行環境と接続することで、ユーザ
psqlには、色々な機能があるので、使い方をまとめてみました。 psqlの説明 psqlはPostgreSQLに付属する対話型インターフェースです。対話的にコマンドを入力し、SQL文やメタコマンドを実行します。メタコマンドを使用することで、OSコマンドを実行することも可能です。また、ファイルから入力を読み込むこともできます。スクリプトの記述を簡便化したり、様々なタスクを自動化することが可能です。データベースのスーパーユーザ・一般ユーザともに、psqlを使用してデータベースに接続することができます。接続先ホストは、IPアドレスやホスト名で指定することができます。 psqlコマンドの使い方 psqlコマンドの書式
生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行、バグや脆弱性を発見してくれるAIテストエージェント「Spark」登場 ドイツに本社を置き、コード分析ツールなどを提供するCode Intelligence社は、起動すればあとは生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行することで、対象となるソフトウェアのバグや脆弱性などを発見してくれるAIテストエージェント「Spark」を発表しました。 An exciting milestone in software security testing: ???? ???????????? ???????? ?????, ??? ?? ???? ????? ???? ????? ???? ??????? ????? ???????????! Read the PR: https://t.co/wfuautln8i#AI
ソフトウェアアーキテクトのための意思決定術 リーダーシップ/技術/プロダクトマネジメントの活用 作者:Srinath Perera,島田 浩二インプレスAmazon 私は現在、会社でアーキテクト[*1]という職位についています。実際のところは、自分の半分くらいの時間でチームのテックリードを務めつつ、半分くらいの時間でアーキテクトをしているという時間配分です。アーキテクトというのは、勤務先ではテックリードの上位に置かれているようなイメージで、テックリードがチーム単位での技術的なリードを司る職位だとすると、アーキテクトはチームの上位概念である事業領域単位での技術的なリードを司る職位、ということになります。 アーキテクトの主な仕事は、基本的にはテックリードと変わらず技術的な意思決定です。さまざまなトレードオフを掻い潜りながら、その時点での最適な結論を出すのがお仕事といったところでしょうか。ただ、
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