Build software faster in an editor designed for pair-programming with AI
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IT子会社が設立される主な理由はコスト削減。課題はIT戦略立案能力、待ちの姿勢、先進技術の習得など。ガートナーの調査結果 ガートナージャパンは、国内のIT子会社の実情に関する調査結果を発表しました。 調査は国内の従業員500人以上、売り上げ規模1000億円以上の企業のCIO、CTO、IT担当役員、最高デジタル責任者、デジタルビジネス推進担当役員などを回答対象者として実施されました。有効回答は300社。 回答した企業のうち、「連結対象」「連結対象外」「ITベンダーなどと共同出資」のいずれかに該当するIT子会社を持つ割合は38.0%。 調査結果では、IT子会社設立の主な理由はコスト削減で、親会社から見た喫緊の課題はIT戦略立案能力、受け身の姿勢、スピード感、先進技術の習得などと説明されています。 IT子会社を設立する理由はコスト削減 IT子会社を持つ企業に、設立している主な理由を上位3つまでの
こんにちは、モノタロウの EC サイト開発グループに所属している田上といいます。 モノタロウには 2019 年に中途で入社し、入社以来ずっとフロントエンドまわりのことに携わっています。最近は開発業務ではなくプロジェクトマネジメントなどのマネジメント業務をすることが多いです。 さて、どんな企業でも、新規事業の立ち上げや既存事業の改善など、複数のプロジェクトが並行で進むことはよくあることかと思います。 しかし、それらを推進していく中で、 A プロジェクトの成果として改善した ○○ の指標が、B プロジェクトの結果によって相殺されてしまった! △ さんがいろんなプロジェクトで引っ張りだこになって、結局どのプロジェクトもその方がブロッカーとなりうまく進まなかった! みたいな事態に遭遇したことはないでしょうか? こういった「複数のプロジェクト間で目標や成果、リソースのバッティングが発生して成果が最大
GPT活用が当たり前になりましたが、メモの取り方も劇的に変わります。 ・専属AIとの会話の中でナレッジを記録 ・AIに聞けばいつでも過去の記録を呼び起こせる ・過去の記録に基づきAIが提案や示唆をくれる 今までメモ帳に書いていたアイデアはたくさんあるはず。 今後は自身のAIに向けてメモをつぶやいていくだけで、自分のナレッジを結集した独自のAIアシスタントが築けてしまうんです。 今回はその方法をご紹介します! ※ 本記事は文中で紹介するサービス「miibo」を開発する、株式会社miiboの提供でお送りします。 成果物運用イメージはこんな感じです。 最近、ベクトルDB記録機能をつけたAIをmiiboで作って、 メモしたいことは全部AIに話しかけて覚えさせてる。 うろ覚えのことを会話で引き出せるし、メモをもとにした相談やTODOリスト作成なんかもできる。 もうちょい実験してニーズありそうだったら
みなさん、デザインツールの Figma を使っていますか? 私はまだ「使っている」と言えるほど使えていません というわけで勉強会を開催して勉強します Figma とは 公式の紹介文は以下のとおりです デザインの追求からプロトタイプ作成、制作物のコーディングまで、Figmaはチームがコラボレーションして製品開発するためのプラットフォームです 本記事のタイトルと同じように、「デザインからデモ・実装までチームで製品開発できる」旨が書かれています まさにその通りで、ブラウザ上で UI をデザインし、そのまま動かしてみることができ、最終的にはコードの生成までできてしまうツールです Figma の人気 2022年に世界中のデザイン関係者を対象としたアンケートでも Figma は圧倒的な人気です いずれのランキングでも2位の10倍以上の得票数になっています メインで使っている UI デザインツール第1位
LLMは自然言語処理(NLP)の分野で多くの成功を収めており、その応用範囲は広がりつつあります。ソフトウェアエンジニアリングにおける多くのタスクでも実用が試されています。 しかし、LLMには「ハルシネーション(hallucinations)」と呼ばれる現象、つまり不正確または誤った情報を生成する可能性があり、信頼性に影響を与える可能性があります。 さらに、LLMの非決定的な性質は、科学的評価にも課題をもたらしています。同じプロセスを実行してもその度に結果が異なる可能性があり、この特徴はタスクによっては導入の障壁になっています。 他にも、ソフトウェアエンジニアリングにおけるLLMの具体的な能力やリスクについては、まだ十分に理解されていないというのが現状です。 LLMの論文と、SEにLLMで取り組む論文のトレンド 以上のような背景から、研究者らはLLMのソフトウェアエンジニアリングへの応用に関
CAさんがさっきから「お客様の中に云々」と言っているのでイヤホンを取って耳を澄ませると、「お客様の中に機長のお父様はいらっしゃいますか」と言う。いるわけないだろと思ったけれども、そういえばおれは機長のお父さんだったような気がしてきたので「父かもしれません」と名乗りあげると、「それはよかった、こちらです」と操縦室に案内された。 ドアをノックして「父だが」と操縦室に入っていくと、おれよりも明らかに年上の機長がぽかんとした顔で「お父さんですか……?」と尋ねてくるので、改めて「父だが?」と名乗りを上げたのだけれども、「本当にお父さんですか?」と不安そうな機長。 そんな顔をするんじゃない。べつに確信があってやってきたわけじゃないんだから、自信がなくなってくるじゃないかと心配になる。でもここでくじけてはいけないなと気を取り直し「本当に父だが」と断言すると、機長は「良かった。運転中に不安になってしまって
アプリケーション開発でマイクロサービスが用いられる際、APIで接続・統合する場合がほとんどですが、APIだけで成り立つようなマイクロサービスにおけるAPI設計の方法はあまり深掘りされてきませんでした。 本書では堅牢で運用・保守に適したマイクロサービスAPIを設計・実装するためのテクニックを解説しており、REST APIとGraphQL APIの両方を取り上げてどのように設計すればよいのかを説明しています。 例はPythonが使われていますが、どの言語でも機能する原則とパターンに従っているので、Python以外の言語を利用している方でも心配ありません。マイクロサービスAPIの構築手法に自信がない方や、どうすればよりよい構築ができるのかを知りたい方におすすめです。 目次 Part 1 マイクロサービスAPIの概要 第1章:マイクロサービスAPIとは何か 第2章:基本的なAPIの実装 第3章:マ
AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開 Amazon Web Services(AWS)は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」の新機能として、生成モデルをカスタマイズし、社内の独自ライブラリやAPIなども生成されるコードに組み込むことができる新機能をプレビュー公開しました。 下記はAWS CEO Adam Selipsky氏のツイート。 Exciting news! Amazon CodeWhisperer’s new customization capability is now available in preview! The new feature helps customers to
<Ver.1.0> 社会の変化や、サステナビリティの観点で注目されている「行動変容」についてまとめています。 <シェア・共有歓迎です> ■解説&ディスカッション会 こちらの資料をベースに、簡単な解説&皆さんとのディスカッションをしました。 10/18(水) 上のイベントはすでに終了しましたが、今後も様々な形で機会を作っていきますので、 参加ご希望の方はこちらのフォームから登録をお願いします https://forms.gle/hE2TdftWWmYa2xa36
本連載の主なテーマは、信頼できる実行結果にできるだけ短い時間でたどり着く自動テスト群の構築です。連載の区切りとして、なぜ自動テストを書いてメンテナンスしていくのか、そしてそれに立ちはだかる「脆いテスト」(fragile test)について整理します。 自動テストを書く動機 自動テストを書く動機には、不具合混入を防止する、問題箇所の絞り込みを容易にする、動く仕様書やサンプルになるなどいろいろありますが、最大の動機は、変化を抱擁し、ソフトウェアの成長を持続可能なものにすることだと筆者は考えています。 ソフトウェアを取り巻く世界は変わりました。ソフトウェアは世界を飲み込み、事業と一体化しました。事業を取り巻く市場もエンドユーザーのニーズも刻々と変化する時代においては、より速く、より安全に変化する力が求められます。コードを変更しなければ動き続けることが期待できる時代ではもうなく、決められたものを
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記:この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 昨年末からの生成AIブーム、すごいですよね。 勢いを落とすことなく毎日のように新しい技術や製品のアップデートが登場しており、業務やプライベートで生成AIを活用したアプリケーション開発に取り組まれている方も多いのではないでしょうか。 そんな2023年10月、大規模言語モデル(LLM)を利用したアプリケーション開発に入門できる名著が発売されますので紹介します。 紹介したい本 ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築[実践]入門 著:吉田 真吾、大嶋 勇樹 あさって10/18(水) 発売です! 今回ありがたいことに発売前に献本を頂けることになったので、先行レビューをさせていただきます。 この本を読むべき人は誰? OpenAIなどの大規模言語モデル(
銀行間送金を担う「全国銀行データ通信システム(全銀システム)」で2023年10月10~11日に発生した障害の原因が10月16日、分かった。全銀システムと各金融機関のシステムをつなぐ中継コンピューター(RC)において、メモリー不足に起因し、金融機関名などを格納したインデックステーブルに不正な値が紛れ込んだ。 インデックステーブルはRCのディスク上にあるファイルから展開する。このファイルを作成するプログラムを実行したタイミングで、一時的に確保するメモリー領域が不足し、ファイルの内容が不正確になったという。 全銀システムの障害を巡っては、三菱UFJ銀行やりそな銀行などで他行宛ての振り込みに遅れが生じた。全銀システムを運営する全国銀行資金決済ネットワーク(全銀ネット)によると、概算値ながら10月10~11日の2日間で仕向けと被仕向けを合わせて500万件超の送金に影響が出たとしている。
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