みずほが勘定系システム「MINORI」をリニューアル 基盤更改中心、26年度中にも
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
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…
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
ポストモーテムを理解する - Qiita
はじめに こんにちは、webエンジニアの@an_sonyです。 最近、障害対応の振り返りをしていた時に「ポストモーテム」という手法を初めて知りました。これまで「どうやったら良い振り返りができるのか？」と悩んでいた自分にとって目から鱗の知識ばかりでしたので、整理のためにまとめてみます。 ポストモーテムとは？ SRE サイトリライアビリティエンジニアリング1によると、インシデントとそのインパクト、その緩和や解消のために行われたアクション、根本原因（群）、インシデントの再発を避けるためのフォローアップのアクションを記録するために書かれるドキュメントを指します。 言い換えると、失敗（障害）から学び、再発防止策を決める活動です。 障害報告書との違い 障害報告書と内容が似ていますが、ポストモーテムは読者と目的が違います。 障害報告書は、障害発生によって不利益が生じたユーザーに対して、その説明をするため
『ソフトウェアアーキテクトのための意思決定術』を読んだ - Don't Repeat Yourself
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、
生成AIがぶち壊すプログラミングの「奥が深い症候群」、真のコード民主化が実現
生成AI（人工知能）の代表格である大規模言語モデル（LLM）は、対話型AIサービス「ChatGPT」が登場した当初から、プログラムコードの生成が可能だった。言語モデルなので、本来は自然言語だけを対象にしてもよかったはずだ。しかしプログラミング言語に標準で対応したことで、結果的にソフトウエア開発分野でも大きな存在感を持つようになった。 最近は、人間のソフトウエアエンジニアと同じように自律的にソフトウエアを開発するAIエージェントサービスが注目されている。そうしたサービスがどれだけ実用になるかは、LLMが出力するコードの品質にかかっている。 私は、ChatGPTに「何か面白いゲームのコードを書いてほしい」と依頼することがよくある。ゲームの種類を具体的に指定するのではなく、ChatGPTが面白いと考えているゲームをつくってもらうのだ。本当に面白いゲームが一発で出てくることはまずないが、対話を通し
AIが真っ先に駆逐するのは翻訳よりもプログラミング、それでも職業としては残る
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gprofの使い方メモ - Qiita
Each sample counts as 0.01 seconds. % cumulative self self total time seconds seconds calls ms/call ms/call name 38.46 0.05 0.05 6336 0.01 0.01 forward_DCT 30.77 0.09 0.04 576 0.07 0.07 rgb_ycc_convert 23.08 0.12 0.03 9504 0.00 0.00 jpeg_fdct_islow 7.69 0.13 0.01 9504 0.00 0.00 encode_one_block 0.00 0.13 0.00 38770 0.00 0.00 emit_bits 0.00 0.13 0.00 1584 0.00 0.01 encode_mcu_huff 0.00 0.13 0.00 86
コード品質向上のテクニック：第48回 ワイルドすぎる引数
こんにちは。コミュニケーションアプリ「LINE」のモバイルクライアントを開発している石川です。 この記事は、毎週木曜の定期連載 "Weekly Report" 共有の第 48 回です。 LINEヤフー社内には、高い開発生産性を維持するための Review Committee という活動があります。ここで集まった知見を、Weekly Report と称して毎週社内に共有しており、その一部を本ブログ上でも公開しています。（Weekly Report の詳細については、過去の記事一覧を参照してください） ワイルドすぎる引数 「図形」というデータが、スペースで区切られた文字列として表現されているとします。以下は、その文字列の例です。スペース区切りの最初の値は、図形の種類を示す「タグ」と呼ばれるもので、2 つ目以降は図形ごとの属性 (座標など) だとします。 circle 10 20 30 rect
フロントエンド開発おすすめのVSCode拡張機能｜ONE CAREER Tech Blog
みなさんこんにちは！ ONE CAREER CLOUD採用管理（ATS）チームにて、ソフトウェアエンジニアを担当しているコ ショウトウ（Github：jamesdongdong）です。 今回は、フロントエンド開発におすすめのVSCode 拡張機能について紹介したいと思います！ きっかけ弊社佐藤が執筆したお気に入りツールの紹介記事は、ご覧いただけたでしょうか？ 実際、私は佐藤の記事に載っていたツールを色々と導入してみたのですが、自分の作業効率が大幅に向上しました。特に、Raycast を活用してブックマークをすぐに開いたり、ウィンドウサイズを設定したりするようにしたことで、作業を一気に効率化できたと感じています。 便利なツールについて言えば、私も仕事の効率を高めるために普段から多くのVSCode拡張機能を使用しています！「自分も皆さんに、仕事の効率が高まる、非常に役立つおすすめのツールを紹介
テスト自動化ツールの導入で発生する課題……事例と共に、業界20年のベテランが解消方法を解説！
テスト実行と再実行に時間がかかる現場 江村氏は「運用作業は多くの工数を必要とし、それが続くとテスト自動化自体が嫌になってしまうこともあるかと思います。そこで、これらの運用課題とその解決策を紹介します」と話し、テスト自動化における運用の課題を解決した3つの事例を紹介した。 最初の事例は「テスト実行と再実行に時間がかかる現場」。顧客へのヒアリングで、「最近、テスト実行に時間がかかることがある」との声があった。具体的にどのような状況で時間がかかるのかを尋ねたところ、「テストが途中で失敗すると、非常に多くの時間を費やしてしまう」とのことだった。 調査したところ、以下の問題が明らかになった。テストケースには、機能1：ユーザー作成、機能2：商品検索、機能3：お気に入り登録、機能4：商品購入という4種の機能テストが含まれており、これらがまとまったテストケースとして自動化スクリプトに組み込まれていた。しか
Reactは悪い意味でも現在のjQueryだし、それを受け止めないと前に進めないということ
HTMXのCEOに就任したので[1]、記念に記事を書きたいと思います。 HTMXサイトのエッセイ[2]はどれも珠玉の出来で評判ですが、それらを読んでもわかるとおり、HTMXは「Webはこうあるべき」という主義主張のあるライブラリです。その主義主張のかなり初歩的な前提を書きたいと思います。 Reactはなぜだめか、という話です。 21日追記 ちょっと誤解が生じているために書き足しますが、Reactのパフォーマンス(及びそれ以外のこと)への批判というのはHTMX固有のものではありません。SvelteやSolidJSといった新興JSフレームワークやRails等の非JS WEBフレームワーク、SSG開発者たち、それからReact開発者たち自身といった多様なWEB開発者たちに共有されている見方です。この記事の最後の方でReact批判記事のリンク集を引用していますが、そういった多様なバックボーンの人た
生産性向上メソッド「アジャイル」とは？タスクの細分化と進捗確認がポイントに | ライフハッカー・ジャパン
どのような生産性向上メソッドを最適とするのかは、人によって大きく異なります。 調節が可能で、自由裁量部分が大きく、流動的なメソッドは、ちょっとしたガイダンスがあればOKなタイプに適しています。逆に、きめ細かくルールが決まっているメソッドは、いつ何をやるべきかをはっきり指示してもらわないと物事を進められない人にぴったりでしょう。 J. D. Meier氏が考案したシステム「アジャイル・リザルト（Agile Results）」は、後者の「きめ細かくルールが決まっているメソッド」カテゴリーに入ります。 アジャイル・リザルトでは、一番大きな長期的目標を達成するために、短期的・中期的・長期的な目標をもとに細かなスケジュールと計画を立て、小さなタスクを完了させていくことで、すべてが完了するように設計します。 では、この「アジャイル・リザルト」の仕組みを説明しましょう。 アジャイル・リザルトとは？Mei
人だと正解率92％なのに、GPT-4だと15％になる新型テスト集「GAIA」 米Metaなどが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Metaや米HuggingFaceなどに所属する研究者らが発表した論文「GAIA: a benchmark for General AI Assistants」は、難しいタスクではなく、人間にとって簡単なタスクを達成する大規模言語モデル（LLM）を評価するためのベンチマークを提案している。この研究は、人間が日常で当たり前に実行してほしいタスクを正確にこなすLLM構築を目指すためのテスト集である。 現在のベンチマークは、人間にとってより困難なタスクを求めており、LLMには数学や法律などの複雑なタスクや、一貫性のある本を書くなどの複雑な課題が
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