本ブログ「Lean Baseball」開設10周年企画*1かつ, ちょっとした近況報告となります. お世話になっている皆様へ(TL;DR) 東京（の西側*2）で家を買いました, 引っ越しました. この決断とオチ, 未来に至るまで, 自分のキャリアとアウトプット, そしてこのブログは不可欠でした. 現職から前職以前の同僚（元同僚）, アウトプットや色んなことを応援してくださった皆様そして何よりも家族と友人に心から感謝御礼申し上げます🏚 お祝いはこちらからお待ちしています. 44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を買う。 作業環境（まだ作ってる最中） こちらが購入したお家...で最初に作った作業環境です💻*3 （人生の一般的なアレとして）「家を買う（家の主となる）」事は一つの大切なライフステージのイベントなので, お世話になっている皆様へ(TL;DR) 44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を

こんにちは、note AI creative（以下、nAc）の田中です。 nAcとして今までさまざまな社内の業務改善に取り組んできましたが、中でも「議事録作成業務」は負担の大きい業務の１つでした。 セールス・カスタマーサクセスなど顧客と対面する部署では特に議事録作成は重要な業務として頻繁に発生しますが、1回あたり最大60分かかっており改善の余地がありました。 nAcが作成した生成AIのソリューションを使うことで、作業量が96%も削減され、60分の作業が2分で終わるようになりました。 議事録を生成するデモgifnote proチームの社内発表資料から抜粋この記事では、議事録作成を自動化するために作成したソリューションとその効果について紹介します。 議事録作成効率化の歴史議事録作成業務の効率化を目指し、まずは「tl;dv」というツールを導入してテストを行いました。 tl;dvは非常に機能が豊富

今回の記事は特に私の意見であり、所属会社の意見ではないことをお断りしておきます。 最近になってまたウォータフォール vs アジャイルの議論を見かけることが多くなってきたので、私が勤務する米国の世界規模のクラウドプロバイダーでは2024年現在どんな開発をしているのかをご紹介したいと思います。私はこれが「正解」といいたいのではなく、何らかのポイントが皆さんの何らかの参考になったらいいなと思って筆をとりました。 ちなみに、2016年時点で私のウォータフォール開発に対する考え方は下記のブログの通りで今も変わっていません。ただ、2024年現在だからといってアジャイルをやるべきと思っているわけでもありません。 もし、今ウォータフォールをやっている人がいたら「そんなこと言ってもどうしたらええねん」となると思うので、自分なりの解決方法も考えてみました。 最初に自分的な結論を書いておくと「2024年の開発と

Auto increment（自動採番）型を採用したくない場合 Auto Incrementは、データベースにおいて自動的に一意の識別子を生成するメカニズムです。通常、数値型の列が対象となり、新しいレコードが挿入されるたびにその列の値が自動的にインクリメントされます。典型的なIDですかね。 ここでは一意性の確保の話や、データ移行やバックアップのデメリットには言及せず、セキュリティとプライバシーの懸念にフォーカスして考えます。 予測可能性 Auto Increment型のIDは連番であるため、次に生成されるIDが容易に予測可能です。これにより、攻撃者がシステムの内部構造を推測し、不正アクセスを試みるリスクが高まります。 情報漏洩のリスク 連番のIDはデータベースの挿入順序を反映しているため、公開されることで企業の活動パターンやデータ生成の頻度が漏洩する可能性があります。 例） 競合他社は、公

2024年7月25日紙版発売 2024年7月25日電子版発売 柴田芳樹　著 A5判／208ページ 定価2,860円（本体2,600円＋税10%） ISBN 978-4-297-14293-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 本書は，著者が1993年から約30年間経験してきたAPI仕様の作成，2003年から20年間経験してきたテストファースト開発／テスト駆動開発の知見をまとめたものであり，一般的なソフトウェア開発者が習得することが容易ではない事柄を，本書を通して学び，実践してもらうことを目的としています。 本書が提唱する「API仕様ファースト開発」はWebサービスにおける大域的なテスト駆動開発の

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2024/5/29 OpsJAWS Meetup #29 発表資料

TL;DR: Instead of redirecting API calls from HTTP to HTTPS, make the failure visible. Either disable the HTTP interface altogether, or return a clear HTTP error response and revoke API keys sent over the unencrypted connection. Unfortunately, many well-known API providers don't currently do so. Updates 2024-05-24: Added the Google Bug Hunter Team response to the report that the VirusTotal API resp

最近、分散データベースとかNewSQLとかサーバレスなデータベースとか色々聞きますよね。 でも、専門ではない人たちにとって、「何が違うの？」「自分たちに必要なDBはどれなの？」という点が分かりづらいと思います。 私も良く聞かれます。 AuroraはNewSQLですか？ NewSQLってサーバレスなんですか？ スケールできないDBとか聞きますけど、リードレプリカ増やせますよね？ などなど。この辺に基本的なところから答えられるように、順を追って解説していきましょう。 「コンピュートとストレージは別であれ」 と神が言うと、コンピュートとストレージは分離された。 と言うのは冗談ですが、まずはここからスタートしましょう。 クラウド以前のデータベースを使っていた人にはお馴染みのように、それまでデータベースは大きな1つの箱でした。 過去に私は下図でデータベース（厳密にはRDBMS）のコンポーネントを解説

こんにちは、Azure Identity サポート チームの 川里 です。 本記事は、2024 年 5 月 1 日に米国の Microsoft Entra (Azure AD) Blog で公開された Announcing General Availability of Microsoft Entra External ID - Microsoft Community Hub を意訳したものになります。ご不明点等ございましたらサポート チームまでお問い合わせください。 次世代の顧客 ID アクセス管理 (CIAM: Customer Identity Access Management) 機能を実現する開発者向けソリューションである「Microsoft Entra External ID」が 5 月 15 日から一般公開 (GA) されたこと をお知らせします。External ID では

こちらで登壇させていただいた資料です。 https://trident-qa.connpass.com/event/314818/ ※ こちらは2024/05/23 時点の私の考えとなります。更新の予定はございませんのでご了承ください

第3木曜LT会というイベントの「SREどうでしょう」という会でSLOはいつ決めたらよいか？自分なりに考えた結果を発表したLT資料 https://metaps.connpass.com/event/313921/

World-class neural retriever for maximizing search relevancy.

拙著『達人に学ぶ SQL徹底指南書』の中で、EXISTS述語の使い方を解説している章があるのだが、そこでEXISTS述語だけが唯一SQLの中で二階の述語である、ということを説明している。これはEXISTS述語だけが行の集合を引数にとる述語だからである。それは分かるのだが、なぜ述語論理を考えた人（具体的にはゴットロープ・フレーゲ。タイトル画像のおじさんである）はこんな着想を得たのか、そこが分かりにくいという質問をしばしば受けることがある。確かに、数ある述語の中でなぜ「存在する」だけが二階の述語であるのか、というは直観的にすこし分かりにくい。なぜフレーゲはこんなことを考えたのだろう？ この点について、述語論理の創始者でもあるフレーゲの議論を参照しながらかみ砕いて見ていきたいと思う。かなり理論的かつ哲学的な話になるので、興味ない方は読み飛ばしてもらってかまわない。とくにSQLの理解に支障のある話

回答 (7件中の1件目) まずはUUID及びその対案として用いられる連番(自動採番)のメリット・デメリットを整理します。 (タイムスタンプキーや複合キーなどもその効率性から設計上有用なシーンはありますが、比較から除外します。) * UUIDを使うことのメリット * * データベースにSQLを送信する前からアプリケーションレイヤーでIDを生成できる。 * * トランザクション処理を実装しやすい場合がある。 * IDを推測しにくい。リソースが列挙可能ではない。 * UUIDを使うことのデメリット * * レコード・インデックスサイズが増加する。 * * ...

デジタル庁のAI担当の大杉直也です。この記事では、生成AIによる業務改善の一助になればと思い、実際の行政業務で生成AIの利活用を検討する際に得られた知見を共有します。 本記事は、「デジタル庁2023年度事業　行政での生成AI利活用検証の結果報告（以降、報告書とよびます）」で得られた知見を、よりわかりやすく具体的に示すために、「10の学び」の形式にまとめたものです。 その検証ではデジタル庁を中心とした行政職員を対象に、実際に複数種類のテキスト生成AIを取り扱える環境＋ユースケースごとの独自開発を含むサポート体制を作り、(1)どの行政業務に対し、(2)どのようにテキスト生成AIを使えば、(3)どのくらい改善効果がありそうか、を調べました。また、報告書には含まれていなかった個別ヒアリング等による知見も反映させています。 文量が少し多くなってしまったため、全3回の構成で紹介いたします。第1回の本記

GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat

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