はじめにクレディセゾンに来てちょうど５年が経ったので、これまでの取り組みをまとめてみようかと思う。書き進めていくうちにとても長くなってしまったので、1年につき3トピックに絞ってあとはカットした。それでも5年分なこともありかなり長くなったので、目次から各トピックに飛んでもらえればと思う。社内の関係者も読むかもしれず、「自分のやったことが載ってない！」と思うこともあるかもしれないが、内製開発案件だけでも53案件あり全部載せるととんでもない量になるので許してほしい。それから、振り返ってまとめると退職すると勘違いされるかもしれないけれど、退職するわけではありません！ 2019年：ゼロからのスタート1-1. 内製開発エンジニア募集を始める「日本のそれなりの規模の事業会社の中に、内製開発チームを立ち上げることはできるのだろうか？」 2019年3月、クレディセゾンに来たばかりの私にとってはこの質問への答
6月に受けたサイバー攻撃がネット上でさまざまな反響を呼んでいるKADOKAWAグループは7月3日現在、セキュリティエンジニア職の求人を求人サイトに掲載している。同グループのインフラ開発・運用業務などを担う子会社・KADOKAWA Connected（東京都千代田区）の社員を募集。セキュリティエンジニア職の最大年収は800万円という。
公開日 2024/05/28更新日 2024/07/25注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 現代のITサービスは、ユーザーに高品質で安定した体験を提供するために、より効率的で柔軟な技術選定が不可欠です。 本特集では、注目企業のシステムアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々より、それぞれの技術選定における工夫と、未来を見据えた展望についてご寄稿いただいています。 各企業がどのように課題を乗り越え、開発生産性や品質を向上させるためにどのようなアプローチを採用しているのか ー この記事を通じて、実際の現場で活用される最先端の技術や戦略を学び、皆さんのプロジェクトに役立つ洞察を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介はサービス名のアルファベット順となっております airCloset - 株式会社エアークローゼット エアークローゼットは日本初・国内最大級、女
講義資料は特設ページからダウンロード可能で、全7講義分のパワーポイントを無料で取得できる。内容はLLMの概要から、日本でのLLMの開発状況、Transformerと事前学習の仕組み、ファインチューニングなど。 関連記事 東大松尾研、大規模言語モデルの研究者＆開発エンジニアを募集 「LLM研究をさらに加速させる」 東京大学松尾研究室は、大規模言語モデル（LLM）の研究者や開発エンジニアを募集するとX（旧Twitter）で発表した。2024年、LLMの研究をさらに加速させるためチームを拡大するという。 ChatGPTでの業務効率化を“断念”──正答率94％でも「ごみ出し案内」をAIに託せなかったワケ 三豊市と松尾研の半年間 「ごみ出し案内」業務にはChatGPTを“活用しない”と決断──生成AIを使った業務効率化を検証してきた、香川県三豊市がそんな発表をした。実証実験には松尾研も協力したが、思
公開日 2024/07/30更新日 2024/07/31機械学習基盤のアーキテクチャ特集 〜8社の設計意図と今後の展望〜 毎回ご好評頂いているアーキテクチャ特集の今回のテーマは、機械学習です。 機械学習に特に力を入れている日本のIT企業8社にご協力頂き、それぞれの技術的な挑戦と今後の展望についてご寄稿頂きました。各社のアプローチと最新の技術動向を通じて、次世代のイノベーションを紐解いていきましょう。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社ABEJA ABEJA Insight for Retailについて ABEJA Insight for Retailは、お客様の店舗訪問から購入までの行動をデータから分析する、ABEJAが提供するDXツールです。店舗にIoTデバイス（カメラや来客カウンター等）を設置し、取得データを顧客企業に提供することで小売店舗の運営を支援していま
公開日 2024/09/12更新日 2024/09/13データアーキテクチャ特集 データ利活用を推進する8社の技術選定 毎回ご好評頂いているアーキテクチャ特集の今回のテーマは、データ分析基盤です。 データ活用に特に力を入れている日本のIT企業8社にご協力頂き、それぞれの技術選定の裏側と今後の展望についてご寄稿頂きました。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社朝日新聞社 アーキテクチャ選択の背景や意図 これまでは、朝日新聞デジタル（朝デジ）のサービス開発・運用において、データを収集する基盤が存在せず業務ごとに Adobe Analytics や AWS QuickSight、 内製のツールなど様々なBIツールが乱立している状態でした。そこで、複数のシステムのデータソースを統合的に可視化・分析を可能にするために、分析基盤の構築に着手しました。 まず、データを集積・加工す
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クレディセゾンでDXを進めてきた5年間を振り返る｜小野 和俊
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