プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
年度が代わり新しい環境に行く人も多いですね。新しい環境・プロダクトだといろいろ戸惑うことがあります。自分は数年ごとに転職し、副業も複数のところでしているので初めての環境に関わることが結構あります。そのなかで素早くチームになじんでプロダクトに貢献できるようにやっていることがあるのでそれを紹介したいと思います。 自分がウェブやアプリのエンジニアなのでその文脈で話します。 「プロダクトのあるべき姿と現状を把握する」と「短期的・長期的に貢献できることを探す」ことを意識してやっています。 プロダクトのあるべき姿と現状を把握する 関わるプロダクトがユーザの何を解決しているのか理解することは開発する上で非常に大切です。機能を開発する上でもただ開発するだけでなくその機能自体が必要なのかどうか、必要ならどのような機能にすればユーザが問題を解決しやすいかという何を開発するかに密接にかかわっています。 1. ア
同じTypeScriptという言語を利用する場合においても、トランスパイラによってTypeScript自体の機能制限がかかったり、思わぬトラブルを招く場合があります。それぞれのトランスパイラの特徴を踏まえた上で、それにより生じる問題も見ていきましょう。 1-1. tsc TypeScriptの開発元であるMicrosoft純正のTypeScriptトランスパイラです。TypeScriptを利用する際に typescript パッケージをインストールする必要がありますが、それに同梱されています。 公式ツールなだけあって最も早く最新バージョンのTypeScriptに対応したり、言語すべての機能を利用することができる一方で、バンドラではないためminifyやchunkの設定はできません。また、Path Aliasesの未解決や旧ESへの互換性が不完全であることが欠点として挙げられます。 tsco
Agile Manifestoには以下のように書いてあります。 動作するソフトウエアは包括的なドキュメントにまさる ともするとドキュメント軽視と取られかねない宣言です。この宣言を誤って解釈してドキュメントはいらないとなる場合もあるかもしれませんが筆者はそれは間違いだと思っています。この宣言では包括的なドキュメントよ
差し込みの多いプロダクト開発のスケジュールの精度を上げるためにはバーンアップチャートがおすすめです - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。 今回は差し込みの多いプロダクト開発におけるスケジュール精度の上げ方として、バーンアップチャートの利用をおすすめしたいと思います。 どんな人に読んでほしいか Product GrowthやEnhancementに携わっているけど、やることが多くて思ったように進捗が管理できない人 ↑のようなProduct Manager(PdM)やProject Manager(PjM)とのコミュニケーションが多いけど、期待に対してうまく動いてくれないことをもどかしく思ってる方 TL;DR 3ヶ月や6ヶ月程度でタイムボックスを切りましょう タイムボックスの中でやりたいことを全部リストアップして見積もりをしましょう 終わったタスクのcloseと新規タスクのリストアップを繰り返すと、自然と「やりたいことが全部できるのかどうか」が見える化します バーンアップチャートとは 下記のようなものです。 図中の
小さいプロダクト開発におけるGCP利用の勘どころ - 個人的なプロダクトを三日でローンチした話 - Lean Baseball
私個人の話なのですが. 最近は仕事でAWSやGCPのサーバレスアーキテクチャにふれる機会が増えた*1と同時に, 自分が気になる世の中のニュース（グルメとかいろいろ）だけをいい感じに集めてまとめて読みたい その中でも特に⚾, 速報とかいい感じに通知させたい という怠け者欲ライフハック欲が高まってきたので, GCP（とちょっとしたPythonスクリプト）でSlack Botを作りました. 趣味開発で雑にはじめた結果, 三日程度でできちゃった*2のでその知見をメモ代わりに残します. おしながき おしながき TL;DR 対象読者 作ったもの GCPをフル活用して実質三日でBotをローンチした Bot本体の開発 GCPの何を使うかで試行錯誤 プランA「GCEを使う」 プランB「Cloud Run + Cloud Scheduler」 採用した構成「Cloud Functions + Cloud Sc
Reactを使ってプロダクト開発している開発者だけでなく、マネージャにも読んでほしい「Fluent React」 - ROUTE06 Tech Blog
チームでReactを使って開発していると、コードレビューをする際に、「この書き方はしない方がいいが、それを説明するには800文字くらい必要。図も描きたい。でもそれらを準備する時間はない。」ということが度々ありました。 また、フレームワークやライブラリの技術選定をする際、マネージャに「どうして技術選定が必要なのか」を説明する必要がありました。ROUTE06のマネージャはエンジニアリングへの造詣が深い方が多いので、対立構造になることはありませんが、説明するためには1000文字くらい必要で、やはり図も描きたい。時間はない。と同じ気持ちになることがありました。 参考情報として紹介できる情報がないか探してみると、「とりあえずこうすればOK」というベストプラクティスについては検索エンジンやSNSですぐに見つかります。ただ、どうしてその方法がベストプラクティスなのか、仕組みや原理を説明している情報は少な
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
セキュアにGoを書くための「ガードレール」を置こう - 安全なGoプロダクト開発に向けた持続可能なアプローチ - Flatt Security Blog
The Go gopher was designed by Renee French. (http://reneefrench.blogspot.com/) The design is licensed under the Creative Commons 3.0 Attributions license. 種々の linter が様々なプロダクトの品質を高めてきた、というのは疑う余地のない事実です。実装の初歩的な問題をエディタ内や CI/CD パイプライン中で機械的に検出できる環境を作れば、開発者はコーディングやコードレビューの邪魔になる些末な問題を早期に頭から追い出し、本質的な問題に集中できます。 また、そのような環境づくり（e.g. linter のルールセットの定義、組織独自のルールの作成、…）は、まさに開発組織のベースラインを定義する作業として捉えることができます。一度誰かが定義
依頼、調整、合意、承認、etc. こういったコミュニケーションがチーム境界を越えて頻発すると、ソフトウェアプロダクト開発のフローは遅々として進まなくなります。いずれも、機能追加や機能改善を進める上でのクリティカルパスを引き伸ばす要因を生み出すからです。 機能追加や機能改善といったひとつひとつの開発は、アイデアを生み出し、それを価値に変えるまでのフローです。フローが進む過程で、組織内の様々な人の手で、様々なタスクが実行されます。その全てを1つのチームで完結することは、プロダクトの規模が大きくなるほど困難になり、より多くの人々が関わるようになります。そこに、チーム境界を越えた「依頼、調整、合意、承認」といったコミュニケーションが発生するのです。 開発フローのクリティカルパスを悪化させるこのようなコミュニケーションの頻度をどれだけ減らせるか。組織設計、チーム設計で最も注視すべき観点の1つは、そこ
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
プロダクト開発のユーザーを絞って考えることの重要性とsuper-specific whoの考え方 ｜PM Club
プロダクト開発において、ユーザーを絞って考えることの重要性と"super-specific who"という考え方や決め方について解説しています。
個人開発者 catnose ソフトウェア開発者・デザイナー。 個人開発者として、Webデザイナー向けメディア「サルワカ」、ポートフォリオ作成サービス「RESUME」、技術情報共有サービス「Zenn」、簡単にAIサービスがつくれる「だれでもAIメーカー」など、数々のプロダクトを世に送り出す。家族は妻、娘、犬、猫。 個人開発者として、ポートフォリオ作成サービス「RESUME（レジュメ）」や技術情報共有サービス「Zenn（ゼン）」、入力欄や選択ボックスを組み合わせるだけで簡単にAIサービスがつくれる「だれでもAIメーカー」など、数々のプロダクトをヒットさせてきたcatnose（キャットノーズ）さん。現在も複数の開発案件に関わりながら、新たなプロダクトを開発中だといいます。 今回はそんなcatnoseさんのこれまでの作品を振り返りながら、個人開発者として培った開発哲学や、30代になるとともに起きた
ざんねんなプロダクト開発事典
2022/11/02のPMConf2022で登壇した内容になります。 登壇セッションのYoutubeはコチラ。 https://www.youtube.com/watch?v=jNRb5CppCIQ
こんにちは~！プロダクトマネージャー(PM)を10年以上してしている@megです。私が若手の頃はPMについての情報がほとんどなくて困ったので、若手PMのちょっとでも役にたてばいいなぁとまとめていこうと思います。 メルカリや副業でのスタートアップでの新規プロジェクトの立ち上げをよくしていたので、その時のプロダクトマネージャーをしていた視点から企画フローをまとめてみました！あくまでも、会社としてではなく、私個人が自分のチームやコンサル先で使っているフローです。 10年以上前はSIerで100人規模のウォターフォールでの開発をしていて、ここ数年のスタートアップはアジャイルぽいものが多く、その中間のメルカリだと事業計画や予算もある中、ウォーターフォールっぽく一定フェーズをを決めつつ、アジャイルのいいところを取りいれるような開発していました。実際は、そのようなどっちとも言えない開発が多いのでそのパタ
強くてニューゲームなプロダクト開発 / Product development in new game plus
エンジニア組織30人の壁を超えるための 評価システムとマネジメントのスケール / Scaling evaluation system and management
Shin Sasaki on Twitter: "Figmaの歴史はプロダクト開発者にとって学びの宝庫だった📝 1. 初期コンセプト「ブラウザ上のフォトショップ」は不発 2. 当時の常識は「1人かつオフライン」 3. 機能を絞りUIデザインに特化し成功 4. 他ツールからシェア… https://t.co/F9dyeR8Gbv"
Figmaの歴史はプロダクト開発者にとって学びの宝庫だった📝 1. 初期コンセプト「ブラウザ上のフォトショップ」は不発 2. 当時の常識は「1人かつオフライン」 3. 機能を絞りUIデザインに特化し成功 4. 他ツールからシェア… https://t.co/F9dyeR8Gbv
みなさん、こんにちは！プロダクト開発部の吉川（@yoshiyu0922）です。 現在、JMDCが保有している医療ビッグデータを活用して生活者や医療に新しい価値を提供する新規プロダクト開発チームのバックエンドを担当しております。 以前に新規プロダクト開発で採用している技術や設計についてこちらの記事で紹介しましたが、Go x GraphQL x DDDでプロダクト開発をしています。今回はプロダクトの開発が一区切りしてこれからリリースするということで、開発してみて良かったことやこうすれば良かったことを振り返りをしました。振り返りの内容は主にDDDに関することです。 DDDとは DDDとは「Domain-Driven Design」の略語でドメイン駆動設計と呼ばれるソフトウェア開発手法の一つです。問題を解決しようとする領域（ドメイン）をモデリングによってソフトウェアの設計や実装に反映させることで、
GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは？ Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する事で、特定のタスクに関しては GPT-4 相当の性能が出る事が確認できた GPT-4 利用時点で使っていたプロンプトをそのまま使った場合の性能が一番高く、token 節約のためにプロンプトの省略をすると性能が劣化した 背景 LLM を利用したサービスの開発において、OpenAI を利用する場合にはモデルの選択肢がいくつかあります。2023年9月現在では、GPT-4 と GPT-3.5-
プロダクト開発組織のチームビジョンを作ったらすごいパワーが生まれた話 - Uzabase for Engineers
こんにちは。NewsPicks プロダクトチームの文字です。今日はプロダクト開発組織のチームビジョンを作ったら、すごいパワーが生まれた話をさせて頂きます。 「経済を、技術でもっとおもしろく。」 今年の春、NewsPicks のプロダクトチームでは、こんなチームビジョンを作りました。実は NewsPicks のタグラインは「経済を、もっとおもしろく。」なので、会社の掲げるタグラインをほぼ踏襲しているように見えます。しかし一見凡庸なこのビジョンが、実はとても大きなパワーを秘めていたのです。 1/ なぜビジョンをつくったのか 増大し続ける技術的負債と運用負荷 組織の急拡大 2/ みんなでビジョンをつくる 合宿の開催 腹落ちできるビジョンが完成 3/ ビジョンをつくったら、どうなったのか？ ビジョンはパワー 4/ これからのプロダクトチーム 1/ なぜビジョンをつくったのか そもそも、何故こんなチ
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 アルゴリズムの説明 順位相関の確認 定量評価 定量評価の内訳 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションアイテムを特徴づけるための情報として、画像とテキストがある。これらは異なる情報を含んでいると考えられる。 類似のファッションアイテムを検索する場面で、画像とテキストの情報を両方活用することで、検索の精度を向上させることができると推測される。 類似のファッションアイテムを検索するタスクで、両方の情報を活用した提案手法の性能を評価し、片方の情報だけを活用するよりも、大幅に性能が改善することを確認した。 背景・目的 この記事は以下の記事の続編です。 tech.drobe.co.jp 以前の記事で、私たちはプロのスタイリストが作成した評価データセットを用いて、複数のアルゴリズムを類似商品検
生産性高くプロダクト開発に関与するためにトドケールで採用している Notion と GitHub の運用法について
弊社では、プロダクトの成長を生み出すエンジニアやデザイナーのメンバーを積極採用中です。採用情報をご確認 【技術スタック】 Figma, TypeScript, Next.js, Python, FastAPI, AWS, Terraform 【採用情報】 https://todoker.notion.site/efc2eea5eb054b6e8757fa3553af58d1
プロダクト開発体制を一挙公開〜メルカリ・エンジニア組織の大解剖〜 (2021/11/11 19:00〜)
お知らせ 2024年9月1日より、connpassではスクレイピングを禁止し、利用規約に明記しました。以降の情報取得にはconnpass APIをご利用ください。APIご利用についてはヘルプページをご確認ください。 新機能 「QRコード読み取りによる出席機能」をリリースしました。事前に入場受付が必要な場合や、受付時に参加枠などによって個別の誘導が必要な場合にご利用ください。詳しくは こちら をご覧ください。 新機能 connpass APIに新しく、ユーザーのプロフィールを取得できるユーザーAPIを追加しました。APIリファレンスは こちら を、またAPI利用希望の方は こちら をご覧ください。
Protocol Buffers によるプロダクト開発のススメ - API 開発の今昔 - | Wantedly Engineer Blog
こんにちは、Wantedly People アプリの開発をしている竹野（Altech）です。今回は、Protocol Buffers についての記事になります。 Wantedly People では、2018年に Protocol Buffers （以下、Protobuf と呼ぶ）がとあるマイクロサービスに入って以降、何度か大規模に Protobuf を使った開発をしてきました。またその経験を通じて、Protobuf には単に「型がついて嬉しい」というだけではないパラダイム的な変化があることが分かってきました。 その知見を全社に展開するため、去年「Protobuf によるプロダクト開発速習会」という会を行いました。この記事の内容は、そこで話したことの前半「Protobuf を使うと開発がどう変わるのか？」になります。 なお、Protobuf にはバイナリフォーマットとしての役割とインターフ
デザイナーの帽子をかぶったわたしが、プロダクト開発するうえでスクラムチームに提供したいこと / what I want to provide to Scrum teams when developing products
Scrum Fest Fukuoka 2024の登壇資料です。 プロポーザル：https://confengine.com/conferences/scrum-fest-fukuoka-2024/proposal/19575
「機械学習」という技術で価値を創出する技術 〜プロダクト開発に機械学習を応用する際に考えること〜.pdf / techniques-to-create-values-with-ml-layerx-at-wi2
2023年10月21日、ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会（ウィッツ研究会）のセミナーにおける講演資料です。 様々なコンテンツやクラウドサービスの充実により、機械学習という技術を利用するハードルは低くなりました。一方で、機械学習を用いて価値を生み出すことは容易ではありません。プロダクト開発において「機械学習」という技術で価値を創出する技術について、バクラク請求書の実例とともにお話ししました。 https://www.sigwi2.org/cfanos3.html
プロダクト開発のモニタリングにおいて大事な4つの段階とベストプラクティス - KAKEHASHI Tech Blog
カケハシで Musubi Insight のバックエンドエンジニアをしている末松です。今回はプロダクトのモニタリングをどう進めていくべきかについて、4つの大事な段階とそのベストプラクティスを紹介したいと思います。 この記事は秋の技術特集 2024の 10 記事目です。 想定読者 モニタリングの悩みあるある モニタリングを始めるためには モニタリングにおいて大事な4つの段階 1. 【可視化】プロダクトの状況がさまざまな断面で可視化されている 【可視化】 のベストプラクティス 2. 【共有】プロダクトの状況が定期的にチームに共有・認識されている 【共有】 のベストプラクティス 3. 【検知】プロダクトが異常な状態であることにチームが気付くことができる 【検知】 のベストプラクティス 4. 【集中】チームが優先すべき指標が定まっている 【集中】 のベストプラクティス まとめ 想定読者 プロダクト
ラッコ株式会社 代表取締役 坂谷 泰翔 2009年に個人開発でドメイン販売事業を開業。2011年「株式会社アクセライト」設立。2016年ラッコ株式会社の前身となる会社に取締役CTOとして参画。その後同社にて株式会社アクセライトを吸収合併。2018年代表取締役就任。 無料で使えるWebツール「ラッコツールズ」や、初心者向けキーワード分析ツール「ラッコキーワード」で知られるラッコ株式会社。代表取締役である坂谷泰翔さんは個人開発・運営からサービスを開始し、現在はサイト売買やドメイン管理ツール、レンタルサーバーなどに幅を広げています。 坂谷さんは「良いユーザー体験とは、ユーザーがより早く、より簡単に目的達成できること」だと語ります。そしてその実現のために、エンジニアがノイズなく成果に集中できる環境を整えているそう。 直感的に使えるシンプルさとラッコのかわいらしさが合わさって不思議な魅力を放つプロダ
こんにちは。SmartHRでPM（プロダクトマネージャー）をしているadachiです。 最近、面接などで「SmartHRではどのような流れでプロダクトを作っているのか」という質問をよくいただくので、このあたりでいちど現状を整理しておこうと思い立ちました。 SmartHRでは、全社的にスクラム開発を採用しています。このブログにも スクラムに関する記事 がたくさんあるのでぜひ読んでいただきたいのですが、今回はもう少し引いた視点から、顧客から受けた要望がどのように開発されていくのかという全体の流れを取り上げてみたいと思います。 なお、開発プロセスは状況に合わせて日々更新されていますので、今回ご紹介するのは2021年6月時点での内容になります。 プロダクトの構成 SmartHRには、大きく分けて2種類のプロダクトがあります。ひとつはコア機能である「本体」で、もうひとつは本体にアドオンする形で使える
概要 背景・目的 実験 実験の概要 定量評価 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 類似商品検索の基盤となる複数の特徴抽出アルゴリズムについて、DROBEの保有するデータで評価した 定量評価によると、画像単体を入力とする ResNet-50（自己教師あり学習）とCLIPの性能が高かった 定性評価によって、取り扱うモーダルの違いによる各モデル出力の顕著な差異が確認できた 背景・目的 小売において、商品の在庫は無数に存在しています。そのため、消費者やサービス提供者が商品に紐づく情報（画像、商品の説明文など）を解釈して、特定の商品と類似したアイテムを人手で行うのは困難です。 この課題を解決するために、機械学習手法の活用が注目されています。 機械学習を用いた処理の流れは、 商品に紐づく情報を適切に 「要約」 し、 1.で 「要約」 した商品情
新規プロダクト開発記 〜どうしたら業務知識をコードに落とし込めるのか〜 - Commune Engineer Blog
はじめに はじめましてこんにちは。2021 年 11 月にコミューンに入社した中野です。現在は SuccessHub というコミューンの新たなプロダクトを開発しています。 この記事では新規プロダクトの開発を通して、筆者が「どうしたら業務をコードに落とし込めるのか」実践したことをお話しします。 はじめに 背景 まずは書いてみた 業務知識をヒアリングする 核となるモデルを作る モデル同士の関係や階層を確認する コードで表現する なぜ業務知識を理解することが必要なのか 終わりに 背景 SuccessHub の開発を始めて数ヶ月経った頃、カスタムフィールドという機能を作ることになりました。 カスタムフィールドとは簡単に言うと、クライアントが保持している顧客データを自由なフォーマットやカラム名にカスタマイズしてテーブルUIに表現できる機能です。 [カスタムフィールド] 日付をYYYY年MM月 や Y
これを読んだ。 medium.com とてもよかった。特にココ。 エンジニア出身ならわかると思いますが、企画はもちろんデザインナーエンジニアも、「なぜつくるのか」「今後どうするのか」ということはとても関心のあることで、そこの納得感はチームのパフォーマンスに直結するといっても過言でないです。 わかる。自分も納得した上で作りたい。納得感なくても素早く作ればええやんと思われるかもしれないが、ふとした時につらくなるし何か起きても提案する気も起きなくなる。特に小さい組織だと納得感重要。 自分でもちょっとしつこいなと思うくらい納得できるまで質問することがある。「この機能なんで最初のリリースに入れるんでしたっけ？」とか「これをつける目的は○○で合ってますか？」とか。相手を信用していないわけではなくて、納得して取り組みたいので気になったところを質問するのだ。聞き方をもっと工夫すればよかったと後で反省するこ
大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント第二弾。今回のテーマは「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」。ここで登壇したのは、株式会社LayerXの松村優也氏。機械学習の民主化とMLPdMの重要性について発表しました。 LayerX社・機械学習チームのマネージャーの松村優也氏 松村優也氏：それでは、LayerXの松村優也が「機械学習エンジニアから見るプロダクト開発におけるLLM」を副題として、「機械学習の民主化とMLPdMの重要性」というタイトルで10分お話しします。お願いします。 簡単な自己紹介ですが、あらためて、松村です。（スライドの）右上の黒いアイコンでよくSNSをやっています。「Twitter」などのIDはご覧のとおりです。 バックグラウンド的には、もともと京都大学で情報検
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話 - Algomatic Tech Blog
最近はAIエンジニアを名乗ってるerukitiです。フロントエンドもバックエンドも、LLMを触るあれこれもやってるので、「AIエンジニア」くらいを名乗るとちょうどよさそうだなと思ってます。いずれLLM自体の開発なんかもやってるかもしれません。 LLMプロダクトを開発していると、構造化データを作りたいのに、Anthropic ClaudeのAPIにはJSONモードが無いことや、なんならJSONモードやfunction callingを使っても、データが正しい形式に従ってることは保証しがたい、みたいな自体に遭遇することがあります。 JSONが出力できたとしても、構造化データをうまく吐き出させるのは難しいものです。文字列を出力させたいけど、複数あるときは、配列なのか、それともカンマ区切りなのか？項目がオプショナルの場合はどうするか？項目が存在しない、空文字や 0 や undefined や nu
OpenAI の GPT-4-vision-preview (VLM) を利用した商品画像のタグ付け - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに DROBE の課題と GPT-4-Vision-Preview を試すモチベーション ケーススタディ 入力するデータ 推論周辺部分のコード プロンプト 実験結果 おわりに 参考文献 はじめに OpenAIが Dev Day で発表したGPT-4-Vision-Previewは、画像処理と自然言語処理を組み合わせた最先端の技術です。 このモデルは、画像を理解し、その内容に基づいてテキスト情報を生成する能力を持っています。例えば、写真やイラストから物体を識別し、それに関連する説明や情報をテキストとして提供できます。この技術は、画像とテキストの間のギャップを橋渡しするものであり、多様な応用が可能です。 DROBEは、多様なファッション商品を取り扱うECサイトを運営しています。我々の挑戦の一つは、膨大な数の商品画像と説明文から、正確で有用なタグを抽出し、整理して保存しておく事です。このプ
こんにちは。VPoEの 安西 です。 4月になりましたね。askenの年度は4月から始まりますので、4月1日にキックオフが行われました。私も含めて、全部門の方針を全社で発表したのですが、せっかくなので、この場で公開してみようと思います。 現状のエンジニア組織の状況 2022年度方針 不確実性が高いプロダクト開発に対峙し価値貢献する co-learning（ともに、学ぶ）に込められた私の想い 「co-learning（ともに、学ぶ）」に向かうための2つの行動 1. チームが学ぶ 2. チームで学ぶ ①設計 : 増田亨さん ②インフラ・アーキテクチャ : 野村友規さん ③アジャイル ④asken Engineer All Hands （エンジニア全体会議） 学ぶために必要な在り方 人事制度も変えました co-learning（ともに、学ぶ）をカルチャーに 気軽にお話してみませんか？ 現状のエン
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ
執筆をしていて、時々迷うことがある。 「ソフトウェア開発」と書くべきか、「プロダクト開発」と書くべきか。 手元の行為としては同じでも、この2つの言葉の間には隔たりがある。 何げなく使っている言葉であっても、突き詰めて捉えていくと違いに気づくことができる。言葉を丸めたまま扱うと、それ以上理解が深まることはない。大事なテーマであるほど、使う言葉に気を払うようにしたい。「ソフトウェア開発」と「プロダクト開発」この言葉の違いを、置いている「目的」から捉えてみよう。 ソフトウェア開発の目的とは、ソフトウェアを作ることにある。ソフトウェア開発と称して「作らない」ということは稀だろう。どのようにソフトウェアを作るか、という観点に焦点があたりやすい。ときとして、ソフトウェア作りそのものが「こだわり」へと昇華していく。 一方、プロダクト開発の目的とは、プロダクトを利用してもらうことにある。プロダクトを提供し
プロダクト開発のコミュニケーションをなめらかにする10の概念 - ドクターズプライム Official Blog
こんにちは、ドクターズプライムの高橋（id:kyosu-ke）です。ドクターズプライムでプロダクト部門と管理部門の担当役員をやっています。 インターネットではTwitterを中心に@kyosu_keというアカウントでやっています。ユーザーIDにアンダースコアを使えるサービスが好きです。 普段は About Productという個人ブログで割と硬めで気取った文章をポストしています。ゆるいテンションで書こうと思ったのですが、途中から個人ブログ向けに書いてると錯覚してしまい、割と重い文章に仕上がりました。 これはなにか 今回はドクターズプライムで取り入れている、「プロダクト開発のコミュニケーションをなめらかにする10の概念」を紹介するポストです。 プロダクト開発に携わる職種の方はもちろん、プロダクト開発職種と関わる非開発系職種の方にも読んでいただけると、プロダクト開発系職種のメンバーとのコミュニ
アジャイル開発における要件定義とは？ 〜DXプロダクト開発における要件定義の理解を深める〜 - TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
1. はじめに 前回の「アジャイル開発プロセスの本質」（前編・後編）では、ソフトウェア・エンジニアリングの基本に従いアジャイル開発プロセスを設計していくことにより、アジャイル開発プロセスの進め方、実施する活動、作成する成果物についてなぜそうなっているのかを知り、アジャイル開発プロセスへの理解を深めました。 本記事ではその続編として、DX（デジタルトランスフォーメーション）の文脈におけるプロダクトをアジャイルに開発していくにあたり、特に要求プロセス部分に絞ってソフトウェア・エンジニアリングの基本とアジャイル開発プロセスでの対応をより詳細に解説することで、DXプロダクト開発における要件定義の理解を深めるということを目的としています。 本記事のタイトルにある「要件定義」という言葉はフェーズではなく、要求を決めるまでの活動の分類＝要求プロセスという意味で使っています。この使い方の違いについては、前
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ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY
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