WEB+DB PRESS休刊に伴い、今回からWeb上で連載を継続させていただくことになりました。今後とも何卒よろしくお願いします。さて、あらためて本連載の最近の連載のテーマを振り返りますと、それは「信頼性の高い実行結果に短い時間で到達する自動テスト群を組み上げ、ソフトウェアの成長を持続可能なものにする」となります。今回はそのなかから「実行結果」に光を当てます。 多くのテスティングフレームワークには実行結果の出力フォーマットを変更するオプションやプラグイン機構があり、自動テストはその実行結果を様々なフォーマットで出力します。それらテストの実行結果は「情報」であり、情報の役割とは意思決定と行動を促すことです。テストの実行結果が促す行動とはデプロイ、マージ、コードの修正などです。今回は、そのようなテスト実行結果出力の種類と目的についてまとめます。 信号機としてのテスト出力 意思決定から行動へつな

現状のLeanerがこういう価値観で組織づくりしているというだけで、今後も絶対これらのポジションをつくらないと思ってるわけではないです Leanerについて Leaner Technologiesは「調達のスタンダードを刷新し続ける」会社です。企業の購買や調達に関する業務を支援するBtoB SaaSスタートアップです。トヨタ自動車様 や 大手コンビニエンス企業様 など主にエンタープライズ領域に導入いただいて急成長してます。 「Leaner見積」 「Leaner購買」 の二つのプロダクトを開発・提供しています。 エンジニアメンバーは約15名ほどです。 なぜポジションがないのか そもそもなぜポジションがあるのかについて明確な理由が自分たちの中でありません。特定のポジションがあるとそのポジションを目指すことが社内で正当化されます。 Leanerは「調達のスタンダードを刷新し続ける」という大きなコ

米ドル/円 が150円と計算しやすくなり、コスト削減の圧力が日々強まる中、皆様お宝探しと垂れ流し回収の真っ最中でございましょうか。 最近はコスト削減や予算について見ることが多いので、その中で出てきた面白げな話に雑談を加えてとりとめなく書いてみようと思います。 削減余地はある 昨年にご好評いただいた AWSコスト削減とリソース管理 | 外道父の匠 を含め色々な削減施策を試みてきましたが、サクッと成果になる箇所から泥沼に動かない所まで様々あったりします。 ただ、どんなアカウントでもトラフィックや処理負荷には波があり、それに対する余剰リソースを確保して構成しているので、その辺をキュッと絞ることまで含めればやれることは必ず一定以上存在することになります。 そういう大きなお宝ではない小さなお宝だと様々あり、古びたとか退職者が作ったとかで、ほぼ使っていない垂れ流しリソースやデータをかき集めれば、チリツ

2024/01/25 TechBrew in 東京 〜技術的負債と共に歩むプロダクトの成長〜 https://findy.connpass.com/event/306451/

「インプットの怪物」あんちぽが語るエンジニア勉強論。終わりなき論争に終止符は打たれるのか 2024年2月29日 作家／GMOペパボ株式会社 CTO 栗林健太郎（あんちぽ） GMOペパボ株式会社取締役CTO、日本CTO協会理事。情報処理安全確保支援士（登録番号：013258）。東京都立大学法学部政治学科卒業後、奄美市役所勤務を経て、2008年より株式会社はてなでソフトウェアエンジニアとして勤務。2012年よりGMOペパボ株式会社に勤務。現在、同社取締役CTO。技術経営および新技術の研究開発・事業創出に取り組む。2020年より北陸先端科学技術大学院大学に在学する社会人学生としても活動。 X SpeakerDeck Kentaro Kuribayashi’s Website Pepabo Tech Portal での執筆記事 「エンジニアは一生勉強しなければならない職業である」と言われます。「勉

フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発

SaaS をアーキテクトをするにあたって、どのような事を考えればよいのか？をまとめました。 このスライドでまとめているのは SaaS とは、ビジネスモデル x 技術であることを理解する SaaS アーキテクトでどのように SaaS を作っていくのか？を考える SaaS KPI で…

Justtechtalk #9でお話した資料になります！

現在 estie では、デプロイの改善・統一に取り組んでいます。複数プロダクトのそれぞれの技術スタックが大きく違う中、どう考えたら効率的なデプロイを組めるのか。2024年のデプロイの原則について、あらためて考えてみました。

Introduction to Database Connection Management Patterns in TypeScript.pdf

生産性を爆上げしたい おのやんです。 みなさん、生産性を爆上げしたいと思ったことはありませんか？私は毎日の業務に取り組む上で、どうすれば生産性を上げられるか日々考えています。 そんな中出会ったのが、こちらの「世界一流エンジニアの思考法」です。 本書を読んだ際には、「なるほど、こういう取り組み方をすれば生産性を向上させられるのか」とものすごく腹落ちしました。 その後、本書に書かれている内容を私なりに解釈・適用して実践してみました。その結果、目に見えて生産性やアウトプットに変化が見られました。ということで、今回は実際にやってみた取り組みとその変化について、本記事で紹介したいと思います。 本書について 本書を書かれた牛尾さんは、アメリカのマイクロソフトで現役のソフトウェアエンジニアでいらっしゃいます。マイクロソフトで働く同僚の生産性の高さを観察し、彼らが実践していることなどを紹介する内容となって

個人開発者・なる氏は、非エンジニアの経営者に聞いた、エンジニアであることのメリットと、エンジニア事業者の落とし穴、個人開発で売上を立てるための戦略について話しました。 なる氏の自己紹介 なる氏（以下、なる）：先に言わせていただきます。僕のLTはちょっと情報量が多くなっているので、QRコードとかをけっこう出しています。なのでQRコードが出てきたタイミングで、気になったら適宜読み取ってもらえるとうれしいです。 （参加者の）みなさんはたぶんエンジニアが大半かなと思っているので、お待ちかねの、エンジニアがずっと褒められる、そんな時間の開始になります。というわけで、「エンジニアがどれだけ有利か」。「なる」と申します。 （スライドを示して）目次はこのようなかたちです。 自己紹介をすると……。「X」（の情報）を置いています。フリーランスになって4年目で、特化領域として、テックのスタートアップさんをクライ

はじめに 最近、チームってどんな構成にするのがいいんだろうか？と考えることがあって、参考になる情報がほしかったのでこの本を読んでみた。この本は組織設計について書かれた本で、次のようなことが書かれてる。 どうチームを構成するか？ チーム間のコミュニケーション（インタラクション）をどう設計するか？ 定義したチーム構成やコミュニケーションの設計をどう変化させていくべきか？ チームファースト、コンウェイの法則などの考え方をベースにこういった問いに答えており、具体的な事例も紹介されつつ説明されていたので、わかりやすかった。 個人的に特に知りたかったことが、１つのチーム内で複数のプロダクトを扱うときのアプローチ方法だった。この本はコンウェイの法則推しなので、境界線をみつけてチームを分けた方が良さそうだと思いつつ、よく読んでみると組織のサイズやソフトウェアの規模が小さい場合は、必ずしもこの法則に従わなく

近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ

｢オフィスに戻ったほうが生産性が高い｣はウソだった2024.02.05 12:0068,499 Maxwell Zeff - Gizmodo US ［原文］ （ 岩田リョウコ ） 生産性が高い方が、企業もいいんじゃないの？ コロナ禍も落ち着きを見せ、完全リモートもなくなりつつあり、職場の文化や生産性のためにオフィス勤務に戻っている企業の方が多いかと思います。 企業は｢オフィスに戻ったほうが生産性が高いから｣という理由を掲げていると思いますが、実は生産性が高まるって嘘っぱちだってことが研究でわかってきました。ピッツバーグ大学が、アメリカの大手企業137社を調査。オフィスへの復帰命令が企業のパフォーマンスに特に改善をもたらさなかったことが明らかになりました。 従業員を支配するためピッツバーグ大学のカッツ経営大学院の研究チームは、S&P 500企業のサンプルを使用して、米国企業のオフィス復帰命令

はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい

ssmjp ssmonline #38 "第四回はたのさん祭 オンライン"( https://ssmjp.connpass.com/event/307397/ )での発表資料です。 (運用設計ラボ合同会社 波田野裕一)

※この投稿は米国時間 2024 年 1 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 あなたは Acme Corp という架空の会社のエンジニアで、CI / CD と自動化を用いたソフトウェアの統合と配信、データ主導型の指標およびオブザーバビリティ ツールの実装を行う大型プロジェクトに関わっているとします。しかし仲間のエンジニアの多くは、認知負荷が高すぎることで苦戦しています。Kubernetes クラスタのデプロイと自動化、CI / CD パイプラインの構成、セキュリティに関する懸念事項など、検討すべきことはさまざまです。会社の拡大と成長を支援するには、そのような課題の解決方法に関する考え方を改める必要があるとあなたは気付きます。そこで役立つ可能性があるのが、プラットフォーム エンジニアリングです。 プラットフォーム エンジニアリングは「コンピューティ

「今から予測する2024年のPlatform Engineering」で発表した資料です。 https://forkwell.connpass.com/event/303922/

ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2024」発表。単体テストの考え方／プログラマー脳／ プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる、など 「ITエンジニア本大賞」は、仕事の役に立った本、初学者におすすめの本、ずっと手元に置いておきたい本など、おすすめの本をITエンジニアがWeb投票で選ぶイベントです。 主催は翔泳社ですが、対象となる書籍は出版社を問わず技術書、ビジネス書全般となっています。刊行年も関係なく、これまで大賞に選出された書籍を除き、この1年を振り返っておすすめしたい書籍が対象となります。 今回発表されたのは技術書部門とビジネス書部門それぞれのベスト10です。現時点では50音順に並んでいます。 以下は選出された技術書部門とビジネス書部門それぞれのベスト10を、Amazon.co.jpへのリンクと画像、概要で紹介したものです（アフィリエイトリンクは含まれていません）。正式