「アーキテクチャカンファレンス 2024」で学んだアーキテクチャとの付き合い方
TL;DR アーキテクチャカンファレンス 2024 に参加した トレードオフ分析では、評価軸の重み付けや市場の変化に応じた継続的見直しが重要 組織とアーキテクチャは相互に影響を与える アーキテクチャはあくまでビジネス目標達成の手段であることに留意するべき 進化的アーキテクチャ実現のために、シンプルさと柔軟性を重視し、偶有的複雑性を最小化するべき はじめに こんにちは、直近はシステムのリプレースに着手している内藤です。 リプレースや大規模な設計変更を進めている方にとって、アーキテクチャ設計の悩みは尽きないですよね... 先日参加した「アーキテクチャカンファレンス 2024」では、こうした課題へのヒントとなるテーマが数多く取り上げられていました。本記事では、その中でも特に印象的だった「トレードオフ分析」「組織とアーキテクチャの相互作用」「進化的アーキテクチャ」に焦点を当て、私が得た知見を共有で
Parallels Desktop for Mac v20.2を利用し、Intel Macで作成したWindows 10 (x86_64)仮想マシンをApple Silicon Macへインポート＆エミュレート実行してみた。
Parallels Desktop for Mac v20.2を利用し、Intel Macで作成したWindows 10 (x86_64)仮想マシンをApple Silicon Macへインポート＆ベンチマークしてみました。詳細は以下から。 Parallelsは2025年01月09日、同社が販売するMac用仮想化ソフトウェア「Parallels Desktop for Mac v20.2.0」アップデートで、Intel Mac上で作成したx86_64 Windows 10や一部のLinux仮想マシンをApple Silicon Macへインポートし、Apple Silicon Mac上でエミュレート実行するという、x86_64命令をApple Siliconで実行可能なarm64命令へ変換し実行するAppleの「Rosetta 2」のような機能を試験的に導入しましたが、 この機能を利用し、
6年勤めたLINEヤフーを退職します｜Toshimitsu Kugimoto
2025年1月14日付でLINEヤフーを退職します。私は2018年に千葉大学の大学院を修了後、新卒でヤフーに入社し、そこから6年と9ヶ月間ソフトウェアエンジニアとして働いてきました。途中合計で9ヶ月程育休を取得したので、実際に仕事をしていた期間としては6年程になります。 1月6日に最終出社を終え、1週間程の休みを挟んで1月15日からはウーブン・バイ・トヨタ(Woven by Toyota)という会社で働きます。なお転職活動についての詳細は別途記事を書く予定です。 謝辞まず始めに、LINEヤフーおよびPayPayでご一緒させていただいた皆様、この度は大変お世話になりました。素晴らしい方々に囲まれ、幸運な環境で働けたことを心より感謝しています。技術的にはインフラからフロントエンドまでフルスタックに幅広い経験を積むことができ、ビジネス面やデザイン周りでも多くの方と協業させていただき、大変貴重な経
ソフトウェアエンジニアの転職活動で準備したこと、そして使ったもの。｜中川 伸一 / Engineer Manager
上記ブログでご報告の通り、今年（2024年）の7月から転職活動を行い、様々なご縁と周りのサポートのお陰でつい先日、株式会社LayerX AI・LLM事業部に入ることになりました（関係者の皆様ありがとうございます！！！）。 詳しい話は上記のブログを読んでほしいのですが、このブログを読まれた方からいくつかご質問がありました。その代表的な質問として、 中川さん、何を使って転職活動しているのですか? 来年入社するLayerXで9社目、8回転職している私が8回目の転職で何を準備し、何を使ってやったのかサラッと紹介したいと思います。 【前提】私のスペック一言で言うと、シニアなフルスタックエンジニアです。 現職（2024/12まで）では大手ITコンサル企業のマネージャー 前職から前前前職ぐらいまでフルスタックエンジニアかつCTOだったりスタッフエンジニア（IC） 手を動かすプレーヤーとしてはサーバーサイ
心臓って『起動後ずっと動き続けなくてはならず、止まると全システム崩壊』だけど運用が無茶過ぎでは？「実は冗長性は確保済み」
理間 高広（『プリセイジ・ペリータ』シリーズ、各種DL販売中！） @Rima_tk 考えてみると、心臓って「装置が起動した瞬間からその間欠ポンプが一瞬も停止することなく動作し続けてなくてはならない、1回でも停止すると装置全体が崩壊し、装置の再起動は不可能」って、無理矢理すぎる手法だよなぁ。僕が生物ボディの設計者なら(？)、こんな無茶な実装法で対処する勇気はない… 2025-01-09 11:24:58 理間 高広（『プリセイジ・ペリータ』シリーズ、各種DL販売中！） @Rima_tk 広告です。そうした人体を再設計してる観もある(?)架空の21世紀後半の大規模ニューラルネットを積んだ人型筐体のキャラメイク・構造閲覧ソフト『#プリセイジ・ペリータ』、Win&Mac用で『データ追加パックvol2~7』等と共にDL販売中です！#pre_perrita iptl.booth.pm iptl.boo
RAG普及で加速する製造業のナレッジ活用 技術継承への貢献にも期待
RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）を社内で活用する企業が増えている。エクサウィザーズが2024年12月に公開したレポートによれば、同社セミナー参加者の内、「RAGを業務で活用している」と回答した企業は22.1％に上った。同年5月に実施した調査では4.0％であったことから、短期間で大幅にRAG活用が進んでいる様子がうかがえる。 製造業に限って見ても、試験的な導入を超えてRAG活用を本格化させようとする動きは非常に活発化している。これは、生成AIの効果的な活用を推進する上で、社内に蓄積されたデータやナレッジの活用が極めて重要だと多くの企業が気付き、すでにアクションを起こしていることの表れであろう。 RAG以外にも生成AIの回答精度を高める新規技術が登場している。その意味で、今後もRAGが生成AI活用に欠かせない強力なツールであり続けられるのかま
ClineとAIコーディングツールの現状 - laiso
はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 本記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。本記
「正しさ」の罠: 極東ブログ
現代の社会においてSNS（ソーシャル・ネットワーキング）は、「正しさ」を競い合う巨大な闘技場と化してきた。ある社会問題について「意見」を述べると、即座に賛否両論が飛び交い、それぞれの陣営が「正しさ」を独占しようと激しい論争を繰り広げる。しかしそれらは最初から、まるで予約チケットのように席が決まっているのだ。環境政策をめぐる議論では、「規制強化」か「経済活動の自由」かの二者択一を迫られ、その中間的な立場や別の観点からの提案は、まるで存在しないかのように無視される。教育改革に関する議論でも同様の構図が見られる。「詰め込み教育」対「ゆとり教育」、「STEAM教育推進」対「人文教育重視」といった具合に、複雑な教育の問題がアプリオリに単純な二項対立に還元されている。 厄介なのは、このような状況下では、慎重な判断を示そうとする発言者に対して「立場を明確にしない卑怯者」「問題から逃げている」といったレッ
2025年の年始に読み直したいAIエージェントの設計原則とか実装パターン集
関連リソース Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents 【論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey は、「AIエージェントのアーキテクチャ」について、シン
『改訂新版 良いコード／悪いコードで学ぶ設計入門 ―保守しやすい 成長し続けるコードの書き方』で学ぶコードの”価値観” - Magnolia Tech
改訂新版 良いコード／悪いコードで学ぶ設計入門 ―保守しやすい 成長し続けるコードの書き方 作者:仙塲 大也技術評論社Amazon 本書の冒頭に悪いコードの例として「連番命名」という、メソッド名を単なる連番で命名する手法が出てくる。メソッドの目的や振る舞いと関係なく、単に「method001、method002、method003...」と連番で名前を付ける手法のことを指す。 環境上の制約でこのような命名をしている場所でも、意外と中に居る人たちは環境に最適化され会話は案外成立しているものだったりする。 それに「命名の妥当性」で設計内容がレビュアーや、発注者からリジェクトされるリスクを負うより、単なる連番にしてしまう方が合理的な場合もあるのだろう。 ミノ駆動さん（仙場大也さん）著の『良いコード／悪いコードで学ぶ設計入門』が早くも改訂され『改訂新版 良いコード／悪いコードで学ぶ設計入門 ―保守
2024年を振り返る~"休職"を通して学んだこと~ - Sakiのプログラミング学習ブログ
はじめに 2023年2月に実務未経験からWebアプリケーションエンジニアとして働き始めましたが、2024年5月から休職していました。 今月1月6日付けで会社を退職することになったので、一つの節目として休職期間を振り返ることにしました。 「働く先が決まってひと段落ついてから書こう」とか、「どこの会社にも所属しておらず、次の就職先を探しているという中途半端な状態で何かアウトプットするのはちょっと勇気が要るな」と思って、何か書きたい気持ちはずっとありつつも書けない日々が続いていました。 でも今の気持ちは今の自分にしか書けないですし、転職活動が本格的に始まったり実際に働き始めたら、この記事を書くことにリソースを割けなくなりそうだなと思ったので、年末年始休みの今時間がある時に書こうと思い、筆を取りました。 はじめに 1-3月 エンジニア2年目になったけど、想像していたよりできることが少ないことに焦る
簡易DBをフルスクラッチで実装して得た学び
☀️ はじめに 最近 「Database Design and Implementation」 という技術書を読みました。 本書は、一般的なDBMSについての設計パターンを概説しつつ、その一つのパターンをJavaで実装するというものです。 しかし、ただJavaのサンプルをそのまま動かすのでは味気ないので、今回は Go で書き直しています。 実装する機能はごくシンプルに絞っていますが、実際に自作することで「DBMSが内部で何をしているのか」が肌感覚でわかり、非常に勉強になりました。（まだ一部実装しきれていない部分はありますが...） 📝 実装した内容 この書籍では、DBMSの設計における複数の実装パターンを解説したうえで、そのうちの1つを実際に作るという構成になっています。おかげで、シンプルなDB機能を一通り体験しながら理解を深めることができました。今回実装した機能の一部を挙げると、次のと
これからNext.jsを始める人に注意してほしいセキュリティ事項
Next.js v14からServer Actionsがstableリリースとなり、開発体験だけでなく、ユーザ体験(ハイドレーションの完了を待機せずフォーム操作ができる、プログロレッシブ•エンハンスメントなど)の向上が見込まれます[1]。 今回は、Next.jsのServer Actionsを実装する上で注意しなければならないセキュリティ懸念事項とその対策を提案します。 Server Actionsとは formからsubmitされた際の処理(DBの更新等)をサーバサイドで非同期で実行できる関数です。ReactのServer ComponentsだけでなくClient Componentsからも呼びだすことができます。つまり、formがsubmitされた際のDB更新などの処理をわざわざエンドポイントを立てずに関数として書くことができます。[2] Server Actions(またはServ
LLMがオワコン化した2024年
当ニュースレターは2023年を「SaaSがオワコン化した年」と位置づけたが、2024年は早くもAIが終わった一年であった。少なくとも大規模言語モデル（LLM）そのものの発展を、物珍しそうに追いかける時期は過ぎた。生成AIが今後どこまで賢くなるかはもちろん未知数である。しかし、既に業務で十分に役立つレベルにある現行モデルのコストが今後も下がっていくことは確実だ。 The cost of GPT-4 APIs at launch in Mar 2023 was roughly ~$30 per 1m tokens. Seeing Deepseek V-3 APIs at ~$1 per 1m tokens today. For AI application companies, cost of "intelligence" is falling significantly faster tha
タスク管理アプリを10個以上試した自分が、最終的にNotionを選んだ理由（Notionテンプレ付）｜平野太一
【変更履歴】 1/6 10:33: ウィークリーページのテンプレート内の「プラン」のビューのフィルタを修正しました 1/5 18:00: プロジェクトページのテンプレート内のタスクのフィルタを修正しました 1/5 14:05: ウィークリーページのテンプレート内のボタン名とアイコンを微調整しました「タスクシュート」の考え方に影響を受け、Notionでタスク管理できるようにデータベースを最適化したことで、自分史上最高に使いやすくなった話。 【注記】このテンプレートは、一般社団法人タスクシュート協会公認ではない非公式のものになります。また、公認の「TaskChute for Notion」テンプレートもありますので、タスクシュートに興味が出た方はそちらを試すのをおすすめします！ タスク管理アプリをいろいろ試したけど…やることをリストアップして、それが期限内に終わるように進めることができる"タス
Anthropicの定義する"AI Agent"を理解する
巷では「AIエージェント」のワードをよく見かける一方、何をAIエージェントと定義するのか自分もフワっとしていたので、2024年12月20日に公開されたAnthropicの「Building effective agents」の記事を読んでみました。 「AIエージェントの定義ははっきりと定まっていません」みたいな文言は方々で見ますが、各社がどういう見解でそのワードを使っているのか、なんとなく理解することはできます。 ちなみに、以下の「うたたね / Masaki Otsuki」さんの記事では各社がどのような位置付けとしているのかがまとまっており、私も勉強させていただきました。ありがとうございます。 ※本記事ではAnthropicの記事に焦点を絞り、記事の内容を元に記述しています。 エージェントとワークフローの違い ワークフロー: LLMとツールが事前定義されたコードのパスを通じて調整されるシス
REST API 型安全を目指して 〜スキーマ駆動開発を支える技術〜 | su8ru
Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view REST API 型安全を目指して 〜スキーマ駆動開発を支える技術〜 すばる / su8ru 2024-11-29 | 北大合同勉強会 2025 冬 https://slides.su8.run/241129-sdd 自己紹介 すばる / su8ru 北海道大学工学部 情報エレクトロニクス学科 2 年 HUIT / 3D 研 / JagaJaga (Hupass) Twitter: @su8ru_n <- New!! GitHub: @su8ru すきなもの：TypeScript / 初音ミク / 鏑木ろこ / ヰ世界情緒 お仕事でフロントエンドを、趣味でバックエンドを書いています 北大生による、北大生のための時間割アプリ サーバー実装のフルリプレース （および iNA
C/C++の「ポインタ」とは
C/C++ の「ポインタ」は、難しいとか、実は簡単だとか、色々言われます。 ポインタについては規格に書かれています。この記事は、ポインタをより正確にイメージするため、規格に私の解釈を追加したものです。区別のため、C++23 草案 (N4950) の内容には節番号を付け、私の解釈は 斜体 で書きます。 私の解釈は以下の記事の影響を受けています。 ポインタとは、IDとオフセットの組 まず、ヌル以外のポインタは、以下の ID とオフセットの組 です。 ID：新しいオブジェクトが作られるたびに振られる、ユニークな値。 オフセット：オブジェクト先頭からのバイト数。 詳しく話していきます。 ID の割り振り 変数を定義するとオブジェクトが作られ (6.7.2)、各オブジェクトに固有の ID が割り振られます。たとえば、 と書くと整数 x と配列 arr が作られるので、x と arr にそれぞれ ID
コンピュータ操作が自動化されると真っ先に困る人たちについて｜shi3z
昨年、OpenAIが最後までComputerUse、つまりコンピュータの自動操作する、いわゆる「本物のエージェンティックAI」を出さなかったことが腑に落ちなかったのだが、よくよく考えると、作るのは簡単でも、それを世に放つのは難しい問題というのがある。 特に今年から正式にOpenAIは非営利団体ではなく営利団体になった。 営利団体というものが目指すものは、当然ながら営業利益である。 さて、ではComputerUseがChatGPTのように「誰でも」使えるようになると困るのは誰だろうか。 まず最初に困るのは、おそらくGoogleだ。だが、すでにサム・アルトマンはGoogleは敵に回してもいいという判断をしている。だからChatGPT Searchを作って、デフォルトの検索エンジンとして使うように勧めている。ただ、まだデフォルトの検索エンジンにするにはChat GPT Searchは不便なことが
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
中毒性とゲーム性が強すぎてハマってしまう『英語学習アプリ』16選 | 40代からのオンライン英会話
