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はじめに製造エネルギー事業部の辻です。Go1.25 リリース連載 の3本目です。 マイナーアップデートから sync パッケージを取り上げて紹介します。 アップデートサマリThe new method on WaitGroup, WaitGroup.Go, makes the common pattern of creating and counting goroutines more convenient. https://go.dev/doc/go1.25#syncpkgsync sync パッケージに新しく WaitGroup.Go() というメソッドが追加されました。ゴルーチンの生成と完了を集計する一般的なパターンを便利に記述できるようになりました。 このメソッドを利用すると、たとえば以下のような並行処理のコードをより簡潔に記述できるようになります。 Go1.24以前var wg

はじめにGo 1.25 リリース連載 の 2 本目です。 本記事では log/slog パッケージ のアップデートについて紹介します。 Go の log/slog パッケージは、Go 1.21 で導入された構造化ロギングをサポートする標準ライブラリです。 本記事では slog についての基本的は割愛しますが、slog の概要やこれまでのアップデート経緯をつかみたい方は、過去のリリース連載記事を参照してください。 Go 1.21 連載始まります＆slog をどう使うべきかGo 1.22 リリース連載 vet, log/slog, testing/slogtestアップデートの概要リリースノート を参照してみましょう。 GroupAttrs creates a group Attr from a slice of Attr values. Record now has a Source met

Go 1.25 のリリースが近づいてきました。今回は比較的シンプルなアップデートかなと思います。 DateTitleAuthor7/30この記事渋川7/31log/slog武田さん8/1sync辻さん8/4net/http島ノ江さん8/5testing/synctest市川裕也さん8/6json/v2後藤さん8/7go vet真野さんGo 1.25 更新のオーバービュー執筆時点では現在 RC2 が最新です。この時点のリリースノートを参考にしています。たまに直前で一部の機能のリリースがキャンセルになったりしますが、今回はどうでしょうか？ go build -asan オプションでプログラム終了時のリークのチェックが行われるようになった。C で割り当てられたメモリが C からも Go からも参照されなくなった状態で残っていたらエラーにインストーラでバイナリとして提供されるツールが減って必要に応

子どもを寝かしつける際にふと、「伸びる人の条件ってなんだろう？」と考えだしたら止まらなかったので、会社Slackのスーパー雑談チャンネルで投げかけてみたところ、有益かつ面白いやり取りができたので議論をまとめました。 新卒採用の面接でよく聞かれる話題でもありますね。 最初に出た「伸びる人の条件」たちまず、みんなから出てきたのはこんな感じです。 素直である（言われたフィードバックをプライド邪魔せず受け取れる、理由もなく自分のやり方に固執しない）ロジカルシンキング / クリティカルシンキングができる手が早い、まずやってみる精神壁を作らず、越境できる与えられた役割を全うし、さらに広げようとする業務を通じて勝手に学べる（関連領域への興味関心）ゴールイメージが持てる、またはそれが分からなければ端的に聞けるどれも「たしかに」という感じです。特に「越境」や「戦場で強くなるタイプ」は、実務での成長を考えると

こんにちは、FVGの村田です。AI Tips連載の7日目の記事です。 はじめに私は今フューチャー社内のバックオフィス業務をターゲットに生成AI活用を更に促進させるミッションを担い、日々業務に勤しんでいます。 バックオフィスの方へのヒアリングを通じて、生成AIの活用（本記事においてはGeminiの活用を想定）を通じて効率化・省力化を狙いたい業務シーンやニーズがいくつか浮かび上がってきました。 私自身もまだまだ生成AIの使い方を勉強している身ですが、各シーンにおいて現時点で考えられる好ましい使い方を模索したい、というのが本記事のモチベーションです。 ※本記事では Gemini 2.5 Pro の利用を前提とします。 効率化・省力化を狙いたい業務シーン・ニーズ3選【シーン① マーケ】 ブログ記事の定期アナウンス用メール文面の作成作業を省力化したい 【シーン② 総務など】 業務にて利用するGASを

AI Tips連載の5本目の記事となります。 はじめにこんにちは。Strategic AI Group (SAIG) の藤井です。 GENIAC第2期事業にて採択された「日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデルの構築」プロジェクトに関する取り組み紹介、全2編の後編です。 前編では、開発したモデルの概要や開発の流れ、プロジェクト進行における反省点をご紹介しました。後編では、モデルの技術的特徴に関するより込み入った内容や、取り組みの中では明らかに出来なかった今後の検討課題・オープンクエスチョンを共有します。 改めて、本プロジェクトで開発したモデル Llama-3.1-Future-Code-Ja-8B はHugging Faceにて公開しております。 商用利用も可能な許容的ライセンスで公開しておりますので、ぜひ幅広く試して (遊んで) いただけると嬉しいです。 モデル学習における気づき・学

AI Tips連載の4本目の記事となります。 はじめにこんにちは。Strategic AI Group (SAIG) の藤井です。 GENIAC第2期事業にて採択された「日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデルの構築」プロジェクトについて、開発の過程で得られた知見や学び、今後の課題を共有します。 みなさまご存じの通り、生成AI技術を取り巻く状況は日進月歩であり、殊にコーディングをはじめとしたソフトウェア開発ドメインでは、(人間を含む) 環境のフィードバックを受けながら自律的に問題解決を行うエージェントなど日夜新たなツールが登場しています。その意味で「ソフトウェア開発×基盤モデル」は血の海であり、どのような方針・立ち位置を取るかという部分に非常に頭を悩ませました。 本稿は前後編の2本立てで、前編は開発したモデルの概要や開発の流れ、プロジェクト進行における反省点について、後編ではモデルの技

本記事は、AI Tips連載の1本目の記事となります。 はじめにこんにちは。HealthCare Innovation Group(HIG)の山本竜玄です。 業務やプライベートを通して、GeminiやGitHub Copilot、Cursor、Claudeなどを使用していますが、これらのAIエージェントツールをうまく使うにはプロンプトエンジニアリングの知識が必要だと実感しています。 例えば、Few-Shot Prompting（数個の例を与えてつつ、同様のタスクを依頼する）であったり、Tree of Thoughts（複数の選択肢や段階を並行して評価・検討させる）などを意識すると、AIからの回答の質が大きく向上します。 これらの手法を勉強する中で、ふと思ったことがあります。プロンプトエンジニアリングで使われる思考法は、LLMへの指示だけでなく、人にタスクを依頼する際や、自分のスキル改善につ

本記事は、CI/CD連載の6本目の記事となります。 はじめにこんにちは。HealthCare Innovation Group(HIG)の山本竜玄です。 本記事では、Gemma3とUnslothを組み合わせて、完全オンプレミス環境でのAIコードレビューができる環境を構築してみました。 フューチャーでは社内開発基盤運用チームが構築・運用するオンプレミス版GitLabを利用していますが、近年注目されるAIエージェントを導入する際に課題がありました。外部APIを利用する場合、セキュリティ審査プロセス、従量課金による予算管理の複雑さ、機密データの外部送信への懸念などが発生します。 そこで、LLMモデルを自前の環境に組み込み、プロジェクト固有のデータで追加学習を行うアプローチを試しました。Gemma3とUnslothの組み合わせにより、RTX 3060 12GBという家庭用レベルなGPU環境でもファ

CI/CD連載 4本目の記事です。 はじめに１か月前、情報安全確保支援士を受験してきまして、問題の選択肢にあった “SonarQube” という初耳ワードがどんなOSSなのか気になりました。タイミングよくこの『CI/CD pipeline』企画を目にしたので、これは私に書けと言っている！と思い、このブログ記事の題材にすることに決め、ミニマム版を実装構築してみました(/・ω・)/ ちなみに今回（令和7年春）の問題には、弊社セキュリティプロダクトの Future Vuls の得意分野である脆弱性管理の大問がそっくり出ていて、「これを機に Future Vuls の導入を検討してみては？」と回答に書いても丸もらえるのか試したかったです（さすがに試していない。 SonarQubeとは？SonarQubeとは、SonarSourceが開発したオープンソースプラットフォームで、29のプログラミング言語

はじめにCI/CD連載 5本目です。 HIGの橋本です。 Apple 純正のCI/CDサービスである Xcode Cloud を初めて導入するときに、導入時にまず押さえておきたいポイントを実際に試し、まとめた記事です。 本記事では、次の3つについて述べます。 リモートリポジトリへのプッシュをトリガーにCIを実行し、ビルドとテストを行うPull Request Workflow Git タグのPushをトリガーとし、ビルド、テスト、TestFlight へアプリを配信するTestFlight Release Workflow 成功・失敗を Slack へ通知する手順 Xcode Cloud 概要Xcode Cloud は、Xcode に組み込まれた継続的インテグレーションおよびデリバリーサービスで、Apple デベロッパーのために設計された CI/CD サービスです。署名まわりの煩雑な設定が

※図は Gemini 2.5 Proで生成しました はじめに入梅のみぎり、いかがお過ごしでしょうか。 フューチャーは月に1回、何かしらの技術テーマを元にブログリレー（ブログ連載）を行っています。6月はCI/CDについて取り上げます。本来は5月予定でしたが、春の入門祭りが総勢26名参加され、スケジュールがスライドしたため1ヶ月ズレての開催です。 CI/CDについてインテグレーション (Continuous Integration) と継続的デリバリー/デプロイメント (Continuous Delivery/Deployment) の略で、開発手続きを自動化し、より早く確実にリリースするための開発手法です。 CI (継続的インテグレーション): コード変更をリモートリポジトリにプッシュ・マージされたことを起点に、ビルドやテストを自動的に実行し、不具合を検知し手戻りを防ぐ CD (継続的デリバ

CI/CD連載 2本目の記事です。 はじめにコードレビューを自動で可視化するためのツールといえば reviewdog が有名です。 最近（2025年03月）reviewdog のソースリポジトリが侵害され、reviewdog を実行しているリポジトリにおいて シークレット情報がワークフロー上に漏洩するセキュリティインシデントが発生 したことは記憶に新しいでしょう。 筆者も reviewdog にはお世話になっている開発者の一人ですが、本件を受けて「そもそも GitHub の標準機能だけで同じようなことができないか」という考えを持ち、あらためて GitHub 標準の Annotation 機能について調べてみた記事になります。 なお、reviewdog 自体の有用性を否定するものでは一切ありません。 レビューの可視化とはまず誤解のないよう本記事における「レビューの可視化」とは具体的に何を指す

CI/CD連載 1本目の記事です。 Dokployというのを知ったので動かしてみました。よくあるクラウドサービスのPaaSマネージドサービスようなインフラをオンプレ環境やVPSなどに簡単に構築できるものです。自宅サーバーは欲しいなと思いつつ（昔たててqmailで自宅メールサーバー運用したりしたことはあったが）、K8sはあんまり興味ないな、と思っていて何かしらいいのがないかなと思っていたところ、結構自分の理想に近かったので試してみました。 ソースコードをアップロードしてコンテナでサービス起動 各種OSSのサービスを簡単起動 これらすべてウェブベースの管理画面があり、AWSとかGoogle Cloudの管理画面のようにシステムの設定や閲覧ができる ログ、メトリックスのビューア完備(Dozzleとかを自前で立てる必要はない) 今回試していない機能ですが、以下の機能もあります 通知 Docker

はじめにフューチャー社内の有志メンバーでPostgreSQL DB設計ガイドラインを作成しました。 PostgreSQL設計ガイドライン | Future Enterprise Arch Guidelines 形になってから数ヶ月寝かせており、ある程度社内の指摘を取り込むことができたのでこのタイミングで告知します よくあるDB設計規約との差別化ポイント単にDB設計ガイドラインというと何を今更？感もあるので、命名規則や型桁など一般的な内容に加え、以下の点でよくあるDB設計ガイドラインから一歩踏み込んだコンテンツとなるよう心がけました。 論理設計への踏み込み単なるテーブル定義やデータ型選択にとどまらず、より高度な論理設計の原則に焦点を当てています。 マスタ/トラン/ワークデータベース設計において、データの種類に応じてテーブルを明確に分離することは設計効率と保守性を高める上で重要ですが、意外とそ

春の入門祭り2025の18本目の記事です。 はじめにはじまして、CSIG（Cyber Security Innovation Group）の松本です。現在専門ドメインはセキュリティで、データのセマンティックに関心があります♡ 今回は、データ分析ソフトウェアとして知られるBIツールについての入門記事です。PowerBI Desktopを活用して、データ取り込み～分析結果の可視化の一連の手順を紹介します。 これからPowerBIを試してみようと考えている方の導入を支援できれば幸いです！ PowerBI とはPower BI（パワービーアイ）は、Microsoft社が提供しているビジネスインテリジェンス（BI）ツールです。企業が持つ様々なデータを収集・分析し、その結果を視覚的に分かりやすいレポートやダッシュボードとして作成することで、迅速な意思決定を支援する目的で作られました。PowerBIには

こんにちは。Strategic AI Group の佐藤です。 フューチャーでは さまざまなガイドラインを公開しており 、本ブログでも 「ガイドライン」タグ に過去の紹介記事がいくつか載っています。Web API に関するガイドラインも昨年11月から検討を開始し、今年の 1/17 に 公開されました！ 本記事はそのご紹介です。 4ヶ月も寝かせていて本当に申し訳ありません 本ガイドラインの経緯フューチャーでは様々な規模、様々な環境で動くシステムを構築しています。システム開発におけるバックエンド設計かくあるべしという共通知識は大規模システムに偏っていて、昨今急速に数を増やしている Web ベースのシステムに限った話というものはあまり言語化されていませんでした。 そこで今回、設計の属人性を軽減させ、知識の横展開を容易にするべくガイドラインを作成・公開しました。当初はHTTPメソッドやステータスコ

はじめに製造・エネルギー事業部所属の八木です。 AWSコストの内訳で大きな割合を占めていた数百億オーダーのデータ（=Item）を保存しているDynamoDBのコストを削減する機会があり、その中で行った施策を春の入門祭り2025 にあわせて共有します。 前提 テーブルのキャパシティモードはオンデマンドで利用しています 1. テーブルを再作成してデータ削除コストを減らすDynamoDBのストレージ料金を削減するために、100億オーダーの過去データを削除することになりました。 DynamoDBのテーブルからデータを削除するには、DeleteItemを利用することになり、削除するデータごとに書き込みキャパシティユニット（WCU）を消費します。 DynamoDB の読み込みと書き込みのオペレーション - Amazon DynamoDB つまり、削除するデータ量に応じてコストが増加するため、大量のデー

春の入門祭り2025 13本目の記事です。 はじめに製造エネルギー事業部の辻です。Goのテストをはじめてみよう、という記事です。 この記事は、5年前の2020年に私が執筆したGoのテスト入門記事（Goのテストに入門してみよう！）のリメイク版です。当時は執筆したときのGoのバージョンは1.14でした。記事はありがたいことに継続的に反響をいただいていたものの、いくつか記述が古くなっていた点がありました。そこで今回Go1.15以降で導入された機能や、周辺のアップデート等を取り込み、改良しました。 Go のテストに関するヒント集としてお役に立てれば幸いです。 TipsGo のテストの仕組みに、ベンチマークに関するテストと Example テストというサンプルコード用のテストも含まれているのですが、この2つは対象外にします。基礎的と思われる内容から順に並べてみました。 Tips テストがしたい テス

はじめに製造エネルギー事業部の後藤です。 初めてシステムの運用引き継ぎを経験しました。その中で得た知見や工夫した点を、「春の入門祭り2025」にあわせて共有します。 システムの運用を引き継ぐ立場の方はもちろん、日常的にシステム開発に携わっている方にも、参考になる点があれば幸いです。 1. システム運用引き継ぎとは？通常システムは何かしらの目的を果たすために作られ稼働しているはずです。大前提としてシステムが何のために作られ、何を実現することが期待されているのかを理解しておく必要があります。 その目的を達成するために、引き継ぎを行った後でも、滞りなくシステムが運用される必要があります。そのためにも最低限「定常作業対応」「非定常作業対応」、「障害対応」を行える必要があります。 できる限り作業を自動化して「定常作業対応」「非定常作業対応」を減らしていくことは重要ですが、費用対効果の観点から難しい部

https://t.co/Y1dhM7EzlQ DFDの本がでる！いろんな図があったけど、DFDが1番役にたつ気がする — 渋川よしき (@shibu_jp) March 13, 2025 1月半前にツイートしたところ、プチバズりしまして、献本をいただきました。ありがとうございます。自分でもポチっていたのですが、そちらは会社の本棚にでも入れておこうと思います。 データフローダイアグラムは1970年代に構造化分析の手法と一緒に考案された技法です。1990年代にはオブジェクト指向がさかんに取り上げられ、次世代のスタンダードとして喧伝されました。1997年代にはUMLが登場しました。UMLは無料やら有償のツールも開発されたり、ISOになったりかなり大きなムーブメントを起こし「図といえばこれ」という状況になっていたと思います。UMLは多種多様な図が含まれています。プログラムの構造を記述する図と、プ