適切なインフラコスト難しいなと思って、上場企業約30社分のサーバー費用を調査した💻
はじめまして、asachiです。 普段はプロダクトマネージャーとかデザインとかをやっています。 最近、会社・事業のインフラコストをどう評価するかという話に社内でなって、実際各企業どんなもんなんだろうなと気になり、IR資料から頑張って漁ってきました。 せっかく色々と見たので、気になった事例等含めて書いていこうかなと思います。 TL;DR 上場企業のインフラコストを調べた 規模・業態問わずで30社くらいのデータを発掘できた 最もコストがかかっていたのはゲーム会社アカツキ約11-12億/年 次点はツイキャス運営のモイ 約5.8億/年 「メメントモリ」が流行ったため、BANK OF INNOVATINが直近四半期でサーバー費用が3億円/四半期(前年同期比1,153%)になっていた 各種会計項目に対してサーバー費の比率が安定しているのは、GunosyとGameWith 売上原価に占める割合が高いのは
誰も教えてくれないSIの本質、SIerの世界観
本記事について 国内の IT 業界について、ネット上では「SIer」VS「Web系」の構図がしばしば見られる。本記事は前者、SIer の世界観をひとりの当事者として雑多にまとめたものである。記事としては読み物、特にポエムの類。 対象読者 以下を想定する。 ITエンジニアまたはその卵で、 SIerを知らないWeb系の人 SIerに入社した新人や中途入職者 SIerにてSEまたはマネージャーして働いている者 SIerにてSEではないが裏方で働いている者（開発、研究、調査、教育、管理など） 学習や就労の初歩として参考にしてもいいし、議論やキャリアのダシに使っても良いだろう。 筆者について 吉良野すた: https://stakiran.github.io/stakiran/ 国内の大手 SIer に勤めるサラリーマン。現場には出ておらず、裏方で支えてメシを食べている。SI にも IT にもさほど
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
将棋ソフトを開発して3000万円損した話 | やねうら王 公式サイト
「大人の数トレチャンネル」(YouTube)に私が出演した時の後編の動画があまり再生回数が伸びてないので改めて紹介をさせていただく次第である。 このブログでも以前ちらっと書いた、「将棋ソフトを開発して3000万円損した話」が出てくる。(詳しい内容については動画をご覧いただきたい) それとは関係ないのだが、動画の内容に関連して、いくつか補足しておきたいことがある。 AI界隈では、「プロ棋士 VS 将棋AI」という構図が「人間 VS AI」の縮図だと言われることが多々ある。例えば、これは「将棋AIのようにAIが人間を打ち負かしたあとは、○○○な未来になっていく」みたいな文脈で用いられる。 しかし、人間が将棋AIに抵抗してきた歴史について当事者視点で語ってあるブログや書籍はあまりに少なく、そのへんの情報がまるで伝わっていないように思う。 そこで、本記事では私が当事者視点でだらだらと書いていく。
詰将棋アルゴリズムdf-pnのすべて | やねうら王 公式サイト
将棋AIで用いている詰将棋ルーチンにdf-pnというアルゴリズムがある。 これは、proof number(証明数)、disproof number(非証明数)を用いて効率的に探索を行い、その局面が詰むか、詰まないかを判定できるとても強力なアルゴリズムである。 将棋ファンなら『脊尾詰』と言う「ミクロコスモス」(1525手詰)を解く詰将棋専用ソフトについて一度ぐらいは聞いたことぐらいあるだろう。これは、脊尾さんが大学時代に作成されたプログラムである。そこに使われていたのが脊尾さんが考案されたdf-pnというアルゴリズムである。 df-pnに関しては、脊尾さん自身の論文(1998年)があるものの、要点しか書かれておらず、いまのようにGitHubにソースコードがあるわけでもなく、その詳細については長らく謎に包まれたままであった。(この脊尾さんの論文では、証明数のみを用いており、非証明数は陽には出
【独自】プッチンプリン出荷停止の「主犯」はデロイト！グリコのシステム刷新で1年遅延の末に障害発生“ボロボロ案件”の実態
コンサル大解剖 「勝ち組」としてバブルを謳歌するコンサルティング業界。市場の急膨張を背景に、業界の序列を巡って多種多様なプレイヤーがバトルを繰り広げている。アクセンチュアやBIG4、戦略系ファーム、国内コンサル、ITベンダーから総合商社に広告代理店……。各社の成長戦略や人材戦略に加え、コンサルを活用する事業会社側の思惑まで、大乱戦期を迎えたコンサルビジネスの最前線を追う。 バックナンバー一覧 食品大手、江崎グリコで起きた大規模システム障害で、原因となったシステム刷新のプロジェクトを手掛けた主幹ベンダーがデロイト トーマツ コンサルティングであることが分かった。復旧には時間がかかる見通しで、主力商品の「プッチンプリン」などが出荷できず、小売店の棚から消えている。長期連載『コンサル大解剖』内で配信している特集『デロイト内部崩壊』の第10回では、プロジェクトの詳細や大幅遅延など混乱の様子に加え、
速報：話題の 1ビットLLMとは何か？｜寺田英雄（㈱オープンストリームCTO）
2024-02-27にarXiv公開され，昨日（2024-02-28）あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「１ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
ITフリーランスエンジニアの平均月額単価を職業・職種・言語別に発表、パーソルキャリアが公開
本調査は、2023年の1年間に「HiPro Tech」が受領した案件の月額単価の平均を算出したもの。 職種別に見ると、最も高かったのは115.4万円の「ブロックチェーンエンジニア」、次いで「DXコンサルタント」（115.3万円）、「ITコンサルタント」（114.4万円）となった。 2〜5位には、デジタルトランスフォーメーション（以下DX）推進などのプロジェクトをリードする職種がランクインし、いずれの職種も単価が100万円を超え、2022年から10万円以上アップしている。 6位の「機械学習・AIエンジニア」（104.5万円）、8位の「データサイエンティスト」（95.1万円）も需要の高さに比例して、上位にランクインした。多くの企業が機械学習・AI技術を搭載したプロダクト開発や、顧客情報のビックデータ解析を通じたビジネスモデルの改善に取り組んでいる一方で、この領域は人材不足が顕著であるため、単価
ローコード/ノーコード開発ツール導入シェア1位は「GeneXus」、導入予定1位は「kintone」─ノークリサーチ | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 開発ツール／プラットフォーム ＞ 調査・レポート ＞ ローコード/ノーコード開発ツール導入シェア1位は「GeneXus」、導入予定1位は「kintone」─ノークリサーチ 開発ツール／プラットフォーム 開発ツール／プラットフォーム記事一覧へ [調査・レポート] ローコード/ノーコード開発ツール導入シェア1位は「GeneXus」、導入予定1位は「kintone」─ノークリサーチ クラウドサービス間連携の用途が上昇 2024年1月29日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト ノークリサーチは2024年1月29日、国内の中堅・中小企業におけるローコード/ノーコード開発ツールの社数シェアと用途を調査し、結果を発表した。導入済みツールのシェア1位はジェネクサス・ジャパンの「GeneXus」で21.8％だった。導入予定ツールの1位
ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個
「チームトポロジー」や「エンジニアリングマネージャーのしごと」「スクラム実践者が知るべき97のこと」の著者や翻訳者などで知られる吉羽龍太郎氏が、「ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション）」という興味深いポストをX（旧Twitter）で公開しています。 ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション） コンウェイの法則 パレートの法則 グッドハートの法則 パーキンソンの法則 ブルックスの法則 リトルの法則 ピーターの法則 ハインリッヒの法則 ピーク・エンドの法則 ホフスタッターの法則 — Ryutaro YOSHIBA (@ryuzee) January 23, 2024 これらの法則の多くは経験則だったりもしますが、いずれにせよ知っておくと上司の説得に役立ったり、ソフトウェアの開発現場でチームの運営に役立ったり、物
電撃発表、グーグルが｢全力開発｣した生成AI｢Gemini｣の全貌…ChatGPT超えするか
｢生成AIイヤー｣とも言える2023年も終わりに近づいてきたが、ここにきてグーグルがさらに新しい技術を投入すると発表した。 グーグルは12月7日（日本時間）、生成AI向けの新しい大規模言語モデル｢Gemini（ジェミニ）｣を発表した。 自社のチャットAI｢Bard｣はもちろん、｢Pixel 8 Pro｣をはじめとしたAndroidスマートフォンへの組み込みも進める。 グーグルのスンダー・ピチャイCEOはリリースの中で、Geminiをこう表現する。 ｢賢いソフトウェアというよりも、より便利で直感的な、相談できる専門家または仲間のように感じられるようになる｣ グーグルが本気で取り組んだGeminiとは、どんな存在なのだろうか。
ひろゆき「法人向けなんて到底無理」の真意とは？ なぜ、話題の画像生成AIはビジネスとして成立しないのか - エンジニアtype | 転職type
日々プロダクトに向き合うエンジニアのみなさんにヒントをお届けすべく、日本最大の電子掲示板『２ちゃんねる（現５ちゃんねる）』を立ち上げた、ひろゆきさんを迎えた本連載。国内外のプロダクトを、ひろゆきさんはどうみるのか？ ひろゆきさんが開発者ならどこをブラッシュアップするのか？そんなことを、毎回話題のプロダクトを取り上げながらお届けすることでプロダクト開発で大切なことを探っていきます。 今、巷で注目を集めるプロダクトに対し、ひろゆきさんの見解を語ってもらいながら、「プロダクトづくりで大切な視点を学んでいこう」という本連載。 二回目となる今回取り上げるのは、誰でも簡単に画像が生成できる『Akuma.ai』です。 Akuma.ai：https://akuma.ai/ Kinkaku株式会社：https://www.kinkaku.com/ 現在は個人向けに作られている同プロダクトだが、「いずれは企業
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
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
AIの権威すら「生成AI」を恐れるのは、意識を生み出す「創発」が起きているから
1963年、群馬県生まれ。作家・ジャーナリスト、KDDI総合研究所・リサーチフェロー、情報セキュリティ大学院大学客員准教授。東京大学理学部物理学科卒業。同大学院理学系研究科を修了後、雑誌記者などを経てボストン大学に留学、マスコミ論を専攻。ニューヨークで新聞社勤務、慶應義塾大学メディア・コミュニケーション研究所などで教鞭を執った後、現職。著書に『ゼロからわかる量子コンピュータ』『仕事の未来～「ジョブ・オートメーション」の罠と「ギグ・エコノミー」の現実』『AIの衝撃～人工知能は人類の敵か』『ゲノム編集とは何か～「DNAのメス」クリスパーの衝撃』（いずれも講談社現代新書）、『「スパコン富岳」後の日本～科学技術立国は復活できるか』（中公新書ラクレ）、『ゲノム編集から始まる新世界～超先端バイオ技術がヒトとビジネスを変える』（朝日新聞出版）、『AIが人間を殺す日～車、医療、兵器に組み込まれる人工知能』
デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
プログラミングにしか興味のないエンジニアに困っている
今年の頭にうちの会社にやってきたエンジニアの話。 彼は実装がめちゃくちゃ速く、コードもきれい。テストもちゃんと書く。 とてもできるエンジニアなのだが、一つだけ困っていることがある。 実装完了した機能をすぐに本番環境にデプロイできないと、とても不機嫌になるのだ。 うちの会社が開発しているのはtoBのシステムで、実装内容によっては営業やカスタマーサポートからお客さんにアナウンスがされてからでないとデプロイができないものがある。 急にUIが変わったり新機能が追加されるとお客さんが混乱するしカスタマーサポートに問い合わせが殺到するので、デプロイ前に調整が発生するのは致し方ないことなのだが、こうした背景を説明しても彼は納得してくれない。 「とにかく早くデプロイをさせろ」の一点張りで、彼が勝手にPRをリリースブランチにマージして、機能が出てしまったこともある。 それによってカスタマーサポートへの問い合
エンジニアの稼働率を上げれば上げるほど機能リリースが遅くなっていく｜mtx2s
組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ
マスク氏ら、ＡＩ開発の一時停止訴え 「社会にリスク」
[２９日 ロイター] - 米実業家イーロン・マスク氏や人工知能（ＡＩ）専門家、業界幹部らは公開書簡で、ＡＩシステムの開発を６カ月間停止するよう呼びかけた。社会にリスクをもたらす可能性があるとして、まずは安全性に関する共通規範を確立する必要があると訴えた。 オープンＡＩが開発したＡＩ対話ソフト「チャットＧＰＴ」の最新版言語モデル「ＧＰＴ─４」に言及し、これを上回るシステムを開発停止の対象にすべきとした。 公開書簡は非営利団体「フューチャー・オブ・ライフ・インスティチュート（ＦＬＩ）」が発表。マスク氏や米アルファベット傘下ディープマインドの研究者、英スタビリティーＡＩのエマド・モスタク最高経営責任者（ＣＥＯ）、ＡＩの大家であるヨシュア・ベンジオ氏やスチュワート・ラッセル氏など１０００人以上が署名している。
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