生成AI/LLMを使ったウェブサイト開発 - laiso
週末にちょっとしたウェブサイトというかリンク集（？）を作った。 今回は生成AIツールをフル活用していつもより効率よく作業ができた。 生成AIツールについては日々、新しいものがヤバイすごいと宣伝されているけど、実際にどう使っているのかという情報が少ないと感じている。 なので具体的な使い方を書いてみることにした。 作ったもの 開発の概要 最終的なアーキテクチャ UI開発に生成AIツールを使う 初期デザインの参考元 デザインツールの選定と比較 Next.jsの利用 Cursorを活用した開発 データ整形にLLMを使う スクレイピング Amazonの商品データ取得 LLMの選定 動的なコードと静的なコードの使い分け TypeScriptを使わない範囲を定めた 静的サイト生成（SSG）の採用 柔軟なデータベース設計 まとめ 作ったもの 『最も重要な「最も重要なマンガ10選」10選』は「最も重要なマン
Anime is Eating the World
Anime – what started as a niche genre of manga and animation has become a multi-billion dollar industry in its own right, with chart-topping games like Pokémon Go and Genshin Impact grossing billions and movies like Demon Slayer: Kimetsu no Yaiba becoming one of the highest grossing films of the year. Anime is driving pop culture today; just look at the fashion collaborations like Loewe x Studio G
Behind AWS S3’s Massive Scale
This is a guest article by Stanislav Kozlovski, an Apache Kafka Committer. If you would like to connect with Stanislav, you can do so on Twitter and LinkedIn.AWS S3 is a service every engineer is familiar with. It’s the service that popularized the notion of cold-storage to the world of cloud. In essence - a scalable multi-tenant storage service which provides interfaces to store and retrieve obje
SaaSにおける最適なインフラコストを考える - Qiita
はじめに 昨今の世界情勢による円安、資材高騰などの煽りを受けて、プロダクトの原価でもあるインフラコストに頭を悩ましている方は大勢いらっしゃるのではないでしょうか？ 私もその一人です。 クラウド化により、オンプレ時代よりははるかにコスト最適がしやすくなってきており、FinOpsなど様々な方法論も提唱されてきておりますが、ここでは、そもそもプロダクトにおける最適なインフラコストとはどの程度であるべきなのか。という点について考えていきたいと思います。 調査対象 前提 - 東証上場SaaS企業 - ARR100億円以上 SanSan 引用資料：決算説明資料 サーバー費用の明細は見つけられませんでした。。 一方で、売上高に対する売上原価は12-15%を推移しております。 一般的にはインフラサーバー費は原価扱いになっているかと思いますので、そう考えると少なくともこの割合より下回るのでしょう。 また、R
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
Stripeでサブスクを実装したが途中で法人から月末締め翌月末払いをお願いされることが多くなった時に読む記事
こんにちは、タイトルでだいたい言い尽くしましたが、このような悩みを自分および自分の周りでよく聞くようになったので、Stripeの方に教えてもらいながらどうすればいいか整理しました。 あくまで「めちゃくちゃ開発コストをかけない範囲で」の解決策なので多少トリッキーですがお付き合いください。あるいは、この記事を読んで「そろそろちゃんとコストかけて作りこむか」と決めていただいてもいいと思います。基本的にStripeの実装経験がある方向けの記事です。 どういう状況か さて、状況を具体的にするために具体例を挙げていきましょう。 1アカウントあたり月額3000円のSaaSを運営している。 当初はクレジットカードのみ、利用開始日に決済が走る標準の課金体系で進めていた サービスが成長し、法人の取引が増えて「請求書払いいけますか？」と聞かれることが増えた。 ここでいう請求書払いとは、10/1開始で契約したとし
日本ではKubernetesやCI/CDなどが幻滅期に、インダストリクラウドやインフラ自動化は過度な期待。「日本におけるクラウド・プラットフォームのハイプ・サイクル」2024年版発表
日本ではKubernetesやCI/CDなどが幻滅期に、インダストリクラウドやインフラ自動化は過度な期待。「日本におけるクラウド・プラットフォームのハイプ・サイクル」2024年版発表 調査会社のガートナージャパンは、「日本におけるクラウド・プラットフォームのハイプ・サイクル：2024年」を発表しました。 ハイプサイクルとは ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 同社はグローバルだけでなく国別などさまざまな切り口でハイプサイクルを発表しています。今回発表されたのは日本のクラウドプラットフォームにおけるハイプサイクルです。横幅の関係上、図を2つに分割しました。まずは前半部分。 黎明期にはFi
KPIのモニタリング自動化と運用体制の整備 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。データシステム部/推薦基盤ブロックの佐藤 (@rayuron) です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。推薦システムごとにKPIを策定していますが、データの欠損やリリース時の不具合によってKPIが意図しない値を取ることがあるため定常的に確認する必要があり、これをKPIのモニタリングと呼んでいます。 先日、推薦システムの実績をLookerでモニタリングするというテックブログで推薦システムのKPIをモニタリングする方法を紹介しましたが、運用していく中でいくつかの課題が見えてきました。本記事では、より効率的かつ効果的なKPIのモニタリングを実現するための取り組みについて詳しくご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 トレンドを考慮した異常検知が不可能 モニタリングの設定が面倒 アラート対応フローが不明確 サマ
マスタリングAPIアーキテクチャ
この10年の間に、ソフトウェア開発を行う方法は大きく変容しました。作業に依存関係が生じるモノリシックなアーキテクチャから、APIによるマイクロサービスアーキテクチャが主役となりつつあります。一度構築すれば終わりではなく、変化とスピード、生産性の向上に対応するため、APIの設計、構築、運用、変更に関するニーズはますます高まっています。 本書は、モダンなAPI駆動型アーキテクチャについて解説する書籍です。既存のモノリシックアーキテクチャから、どのようにAPI駆動型のシステムへ発展させていくかを、カンファレンスシステムを例に、具体的なケーススタディを通してわかりやすく解説しています。REST APIの基礎から、最適な設計、構築、運用、バージョン管理、およびテスト方法まで、API設計と改善の全体像をしっかり学ぶことができます。また、APIゲートウェイ、サービスメッシュなどの技術を用いて、外部トラフ
ターミナルフレンドリーなAIコマンド、afaを作った
Go言語で、AIモデルに対する推論をコマンドラインで実行するafaというツールを作りました。入出力としてテキストストリームを前提としており、パイプやリダイレクトを用いて他のコマンドと連携しやすいのが特徴です。 $ echo $ERROR_MESSAGE | afa new -p "What is happening?" /path/to/file1 /path/to/file2 与えるプロンプトやコンテキスト情報によってAIモデルが柔軟に振る舞いを変えてくれるので、これまでの個別ツールでは対応が難しかった用途における自動化にも有用でしょう。 また、テキストストリームを扱えるリッチなTUIのコマンドafa-tuiも別途提供しているので、ターミナル上でのチャットも快適です。 デモ リッチTUIによるチャット 快適なインタラクティブチャットのため、Markdownを装飾して描画しつつ、lessコ
Goのsql.DBは、いつプールに戻しているのか
はじめに 鍵を閉め忘れたような気がして心配になるように、リソースを後始末していたか心配になることはありませんか。 「習慣的にdeferでCloseしてるからリークしないはずたけど。あれ？トランザクションはしてなかったかも。ん？Closeないの！？」 Goの標準ライブラリの database/sql で中心となる sql.DB ではデフォルトでコネクションプールが使われるようになっていて明示的な操作は不要です。 ではいったい、どのタイミングでプールに返却されているのか、パターンを整理してみました。 準備 挙動の確認でINSERTやSELECTを実行するため、PostgreSQLに簡易なテーブルを作成しました。 CREATE TABLE shop ( id serial PRIMARY KEY, name text NOT NULL, created_at timestamp with tim
モデリングとアーキテクチャの知見を積み上げて基幹システムに可変性を注入する - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。 この記事では、2024/5/22に開催された「アーキテクチャを突き詰める Online Conference」で弊社CTOの普川がお話しした内容（ビジネスの構造をアーキテクチャに落とし込みソフトウェアに可変性を注入する〜モノタロウ基幹システム刷新の実践例）を、現場目線から改めてご紹介します。 なお、本稿の執筆は頼と尾髙が分担しておりまして、途中で急に文体が変わったな？と違和感を持たれることもあろうかと思われますが、ご容赦いただけますと幸いです。 本稿をさらに深掘りするイベントを10/4(金)に開催いたします。 ご興味ある方はぜひご登録ください。 https://connpass.com/event/328360/ 問題領域は関連システムの密結合点 分割を試みる 最初のモデルを手に入れる レイヤードアーキテクチャに沿って実装 レイヤードアーキテクチャのメリット モデルを洗練させ
Visual DB
Web front end for your database Build data entry forms, sheets, and reports Cut development costs Developing and maintaining internal applications to enter and update records in a database is expensive. Now you can significantly lower costs by using Visual DB instead of developing custom applications. No coding skills? No problem! Visual DB is a productivity application, not a developer tool. As s
「生成AI」はいよいよこれから“幻滅期”へ、ガートナーのハイプサイクル2024年版
「生成AI」はいよいよこれから“幻滅期”へ、ガートナーのハイプサイクル2024年版：製造マネジメントニュース 米国の調査会社Gartnerは「先進技術におけるハイプ・サイクル2024年版」を発表。「生成AI」は“過度の期待のピーク期”の末期となり“幻滅期”に入ろうとしていることなどを示した。 米国の調査会社Gartner（以下、ガートナー）は2024年8月21日（現地時間）、「先進技術におけるハイプ・サイクル2024年版」を発表した。 ガートナーのハイプ・サイクルは2000を超える技と応用フレームワークから先進テクノロジーとその成熟度を図で簡潔にまとめたものだ。先進的な技術が「大きな期待」から「幻滅」「最終的な安定普及」といった共通のパターンを経て定着することから、それぞれの技術がこのハイプ・サイクルのどこに位置するのかを示している。今回の「先進技術のハイプ・サイクル」は2000を超える技
「生成AIを使いこんでいる人」だけが知っていること
最近は生成AIも一通り新発表ラッシュが終わり、ChatGPTが登場した直後の「熱狂」は一通り収まってきたように感じる。 おそらく現在は 「ちょっと触ってみて、すごいと思ったけど、あまり実用性を感じられなくて、今はたまに使うくらい」 という人が多いのではないかと思う。 いわゆる「失望の谷」に入った状態だ。 なぜ生成AIは「失望の谷」に入ったのか。 その原因は明らかで、生成AIを使って、自分が狙っているクオリティの成果品を出すのが難しいし、プロンプトを考えるのが面倒からだ。 例えば、こんな状況を想像してほしい。 朝出勤してきて、最初に 「昨日一緒に飲みに行った、お客さんの部長さんに「お礼」のメールを書きたい」 とする。 多くの方が想像する通り、お礼のメールは結構書くのが面倒だ。 そこで、「生成AIを使ってみよう」と、次のようなプロンプトをChatGPTに打ち込むとどうなるか。 昨日一緒に飲みに
RedisをフォークしたインメモリDBの「Valkey」、次期バージョンでは性能が2倍以上に
オープンソースの代表的なインメモリデータストア「Redis」のフォークとしてLinux Foundation傘下で開発が進められている「Valkey」は、AWSやGoogle Cloud、Oracle Cloudなどへの採用が始まっています。 参考：Google Cloud、Redisをフォークした「Valkey 7.2」のマネージドサービス「Memorystore for Valkey」プレビュー版を開始 8月2日に、フォーク後の最初のメジャーバージョンとなる「Valkey 8.0」のリリース候補版が公開されたのに合わせて、Valkey 8.0で予定されている性能や機能の向上についての記事「Valkey 8.0: Delivering Enhanced Performance and Reliability」がValkeyのブログに投稿されました。 その内容から、Valkey 8.0の主
Anthropicが対話型生成AI「Claude」各モデルのシステムプロンプトの変更ログを公開、大手AIベンダーとしては初
Anthropicが開発する対話型生成AI「Claude」には、Opus・Sonnet・Haikuという3つのモデルが存在しています。ウェブブラウザ版・iOS版・Android版のClaudeで、各モデルのデフォルトのシステムプロンプトに変更を加えたとAnthropicが発表しており、変更ログを公式サイト上で公開しています。大手AI開発企業がシステムプロンプトの変更ログを公開したのは、今回が初です。 System Prompts - Anthropic https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts#july-12th-2024 Anthropic Release Notes: System Prompts https://simonwillison.net/2024/Aug/26/anthropic-system-pr
GPT-4o-miniのファインチューニングのすゝめ
突然ですが、みなさんLLMのファインチューニングしていますか？ 個人的な感想かもしれませんが、ファインチューニングは、幻滅期に入っているように感じています。 GPT-3.5 Turboのファインチューニングが発表されて以降、ファインチューニングしても思ったような出力をしてくれないので、ファインチューニングに期待しないという意見がちらほら聞こえてきました。 ファインチューニングするぐらいなら、Few-shotなどのプロンプトエンジニアリング技法を駆使した方が、結果的には求めている出力をしてくれると考えている方も多かったのではないでしょうか。 正直、私自身もそうでした。 ファインチューニングは、データセットを準備するのも大変ですし、正直コスパがよくないなと感じていました。 実際、プロンプトのチューニングは高速でPDCAを回せるので、ファインチューニングを反復するよりも遥かに高速なフェードバック
着実に成果が出始めたDX--IPA報告書を読む
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 情報処理推進機構（IPA）は、戦略、技術、人材の視点から、日本企業におけるDXの取り組みに関する調査を2024年2月上旬～5月上旬に実施し、結果を『DX動向2024』として公表した。これまで発表してきた『DX白書2021』『DX白書2023』引き継ぐものとして位置付けている。経済産業省が2018 年9月に公表した『DXレポート』から 6年が経っている。 DX動向2024によれば、「DXの取組において設定した目的に対する成果が出ているか」の質問に対して、2023年度は64.3％が「成果が出ている」と回答している。2022年7月に経済産業省が出した『DXレポート2』では、サービスの創造や革新といったDXの成果が実際に出ていると回答した企業は
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タイミーで色んな現場を経験したが「効率化が進んでない現場の方が働きやすい」まるでマルクスの資本論→この裏で起きてることも大事
