全国の市区町村の名前とコードをデータベーステーブル化したもの、すなわち市区町村マスタはITシステムを作っていれば何かしらの場面で必要になるものです。 ではその市区町村マスタを作るための元データはどこから手に入れたらいいものか。 そして「作る」というのもありますが、市区町村は再編されるものですから最新の変更にどう追従するか、しかもそれを自動化できるかというのも大いに気になるところですね。 エムスリーエンジニアリンググループ三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]です。 Unit1（製薬プロモーション）およびUnit9（治験臨床研究支援）のエンジニアです。 今回は私も皆様とまったく同じように市区町村マスタのデータ源に悩んでいろいろ調べましたので、それで得た知見を共有させていただこうと思います。今回は代表的な3つのデータソースをご紹介し比較していきます。 ほしいのはこんな感じのデ

こんにちは。AI・機械学習チームの氏家（@mowmow1259）です。 エムスリー福岡オフィスの一人目のエンジニアとして福岡で働いています。 さて、突然ですがみなさんはキーボードにこだわりがありますか？ キーボードはタイピングを日常的に行う我々にとって大切な商売道具であり、その使用感は日々の生産性を大きく左右します。 そのような理屈を抜きにしても、自分好みにキーボード環境をカスタマイズしていくのは単純にオタク心をくすぐられますよね。 近年では自作キーボードなどカスタマイズ性の高いキーボードも多く販売されており、つい最近行われた天下一キーボードわいわい会は大変な盛り上がりを見せていたようです*1。 tenkey.connpass.com エムスリーでもキーボードにこだわりがある方は多く、キーボードについてもそのギークさを遺憾無く発揮しています。 2019年の記事で一度弊社エンジニアのこだわり

こんにちは、AI・機械学習チームの浮田です。最近、私が筆頭著者の論文が公開されたので、今回はその紹介をします。 発表した論文はこちらです： www.ncbi.nlm.nih.gov この論文では、 胸部X線 (レントゲン) から間質性肺炎を検出するAIの評価を行いました。 結果、このAIを使うことで医師の読影成績が統計的有意に改善しました。 このAIを使うことで間質性肺炎の見落としを減らすことができることが期待されます。 エンジニアリンググループで論文を書くのは珍しい機会でしたが、査読対応など大変な時も経て無事公開することができました。 図1. 今回開発・検証した医療AIの実際の画面。プレスリリースより転載 今回開発・検証した医療AIの概要 有効性を検証するための臨床試験 目的 データセット、実験設定 結果 評価方法の詳細 感想 We're hiring! 今回開発・検証した医療AIの概要

私は日付時刻の処理が大好きです。 タイムゾーンの問題でデータ抽出が9時間分漏れていたとか、朝9時の始業前のログが昨日付けになってしまっていたなんていう問題が起こると喜んじゃうタイプ。 そんな私にとって、各プログラミング言語が標準で持っている日付時刻型クラスにはそれぞれ思うところがあり、今日はちょっとその品評会をしてみたいと思います。 エムスリーエンジニアリンググループ、Unit1（製薬企業向けプラットフォームチーム）三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]がお送りいたします、エムスリー Advent Calendar 2023の2日目です。 至高の日付時刻型を持つ言語、BigQuery SQL 不足はないが蛇足、Java 8 日付時刻で画竜点睛を欠いたC# C#よりややまし、Python 型は良い構成、なのに命名と処理関数で損しているPostgreSQL まとめ We ar

こんにちは、AI・機械学習チームの浮田 (id:uKita) です。 今年のMultinational Association of Supportive Care in Cancer (MASCC)という国際学会にて、私たちのチームがサポートしてきた研究開発がオーラル発表されたので、今回はその内容について紹介します。発表のアブストラクトはこちらです。 www.eventsforce.net 臨床AIの開発 今回の研究の背景 データセット 解析 データ量があまり多くないことへの対処 画像の前処理 結果 データ量と精度の関係 まとめ We're hiring! 臨床AIの開発 AI・機械学習チームでは、臨床現場で活用できるAIの開発に取り組んでいます。これまで、間質性肺炎の診断AIやCOVID-19肺炎の重症化を予測するAIをはじめ、様々な疾患や症状を対象にモデルを開発してきました。これらの

【SREチーム ブログリレー1回目】 お疲れ様です。エンジニアリンググループ、コアSREの山本です。 他の情報伝達手段が現れた今は「メール」は以前よりも比重は落ちたかもしれませんが、まだまだ多くの人に情報を一気に伝えるための重要なツールです。 エムスリーでは自社サーバを利用してメールの大量送信を実施していますが、メール送信を実施するにあたって気にすべき基本的な事項についてシェアさせてください。 大量メール送信に関連する基本的な設定 基本的な設定(SPFと逆引き) DKIM IPの追加削除 バウンスメール処理 金で解決 まとめ We are Hiring! 大量メール送信に関連する基本的な設定 メール送信自体はそれほど難しいものではありません。 エムスリーではpostfixを利用していますが、設定はほとんどオリジナルでもメール送信自体は可能です。せいぜいドメイン名を登録するくらいでもいけます

テストデータでの予測結果 先日新橋を散歩していたときの会話。 妻 "こういう路地って新橋らしさあるよねー" 私 "本当です？どういうところで当てられるの？" 妻 "歩道の雰囲気？" 私 "うーん" ということで、MLエンジニアたるもの、そんなことが本当にできるのか機械学習で検証してみましょう。 写真から撮影場所を当てる 作るもの 港区らしさとは 柵でわかる中央区・千代田区・江東区 最もXX区に間違えそうなYY区の写真とは 技術的な話 参考論文: PlaNet Google Streetview API と Geolonia API 学習について 他の地域の分類機を作る 自分の撮った写真の地域を当てる Limitation まとめ We are hiring! おまけ: モデルと勝負！ 写真から撮影場所を当てる こんにちは、AI・機械学習チームリーダーの大垣(id:Hi_king)です。 こ

こんにちは、エムスリー エンジニアリンググループ の鳥山 (@to_lz1)です。 ソフトウェアエンジニアとして 製薬企業向けプラットフォームチーム / 電子カルテチーム を兼任しています。 ソフトウェアエンジニアという肩書きではありますが、私は製薬企業向けプラットフォームチームで長らくデータ基盤の整備・改善といったいわゆる "データエンジニア" が行う業務にも取り組んできました。 本日はその設計時に考えていること / 考えてきたことをデータ基盤の設計パターンという形でご紹介しようかと思います。多くの企業で必要性が認識されるようになって久しい "データ基盤" ですが、まだまだ確立された知見の少ない領域かと思います。少しでもデータエンジニアリングを行う方の業務の参考になれば幸いです。 データ基盤の全体像 収集部分の構成 RDBデータ ログデータ 活用部分の構成 データマートの実例 「データ基

エムスリーエンジニアリンググループ製薬企業向けプラットフォームチームの三浦 (@yuba)です。普段はサービス開発やバッチ処理開発をメインにやっておりますが、チームSREに参加してからはこれに加えて担当サービスのインフラ管理、そしてクラウド移行に携わっています。 今回はそのクラウド移行の話そのものではないのですが、それと必ず絡んでくるインフラ設定に関してです。 アクセス元IPアドレスを知りたい Webアプリケーションがアクセス元IPアドレスを知りたいシーンというのは、大まかに二つかと思います。ログ記録用と、アクセス制限ですね。どちらもアプリケーションそのものではなく手前のWebサーバの責務のようにも思えますが、そうとも言い切れません。動作ログ、特に異常リクエストをはじいた記録なんかにセットでIPアドレスを付けたいとなるとアプリケーション要件ですし、アクセス制限についてもマルチテナントサービ