富士通に忖度してるとか言ってるけど、あれ、普通に取材NGだったんじゃないかな。 当時の経緯を知ってると「私の名前は出さないでください」ってなったとしても不思議じゃないと思う。そうなれば当然NHKも富士通も触れないし、本人が拒否したんですなんて発表するわけもないし（例え親族が声を上げたとしても） 京コンピュータって、富士通半導体の最後の打ち上げ花火だったんだよ。 当時の話京の開発が進み、実際に生産されるころは、経営方針として富士通は半導体撤退をするかどうかで揉めていたころだった。 京コンピュータは、富士通が自社工場で作った最後のスパコンであると同時に、国のトップ開発のHPCにおいて、富士通が単体で作り上げた初めてのHPCでもあった。 これは、富士通が優れている、というよりも、逃げ遅れたと表現してもよいかもしれない。HPCのプロジェクトからは、NECと東芝が次々と撤退していたのだ。 当時半導体
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
こんにちは、株式会社FIXER＠名古屋オフィスの村上です。 クラウドインフラのシステム基盤構築にTerraformを採用している組織は多いですね。村上自身は特別な要件がない限り、”どのクラウドを使う場合でも” システム基盤構築にはTerraformを使いたいと考えているインフラエンジニアです。 私は、Terraformを3年間使用する中で、6つの課題に直面してきました。 このブログでは、実際の開発現場でどのような問題が起こったのか、またその問題をどのように回避、あるいは対策すべきだったのかについて、綴ってみました。 【課題１】プロジェクト始動直後にTerraform開発を開始したため、後工程で改修タスクが多発 SI案件では、クライアントが提案する調達要件RFPをもとに、ITベンダーがヒアリングを行いながら要件定義を進めていきます。 要件定義の一例として以下のようなものがあります。 クラウド
マイクロソフト、Project Natick水中データセンターの終了を明らかに Data Center Dynamics 2024.06.1915,059 views マイクロソフトはDCDに対し、Project Natick水中データセンターの取り組みを終了したことを明らかにしました。 この海底プロジェクトは数年間沈黙を守っていましたが、メディアや 他社からは継続的な取組みであるとして言及され続けていました。 「私は世界中のどこにも海底データセンターを建設していない」と、同社のクラウドオペレーション＋イノベーション（CO＋I）部門の責任者であるNoelle Walsh氏はDCDに対しコメントしました。 「私のチームはそれに取り組み、成功を収めた。海面下でのオペレーションや振動、サーバーへの影響について多くを学んだ。そこで、これらの学びを他のケースにも応用していくつもりだ」 同社は2013
コロナ禍を経て、SaaSを中心とした企業のクラウドサービス利用は拡大し続けている。ただ、これに比例するようにクラウドサービス利用に起因するセキュリティインシデントが増えている。どうすればこのような事態を防げるのか。 クラウドサービスの利用で起こるセキュリティインシデントの多くは情報漏えいだ。その原因のひとつに、設定や運用の不備がある。テナント構築時に、運用ルールの作成や対策を講じないまま情報の外部共有設定レベルをデフォルトの「全公開」にしていたり、管理者やユーザーに過剰な権限を付与したりするケースが後を絶たない。一度定めた共有設定レベルを長い間見直さずに使い続けることのリスクを、今あらためて把握するタイミングが訪れている。 対策するには、クラウドサービスを現在「どう使っているのか」を探る必要がある。利用者が多いMicrosoft 365（以下、M365）のコミュニケーションツールを例に、外
GraphRAGの簡易検証 ~Azure Document Intelligence, Neo4jを用いて~ - Qiita
GraphRAGの簡易検証 ~Azure Document Intelligence, Neo4jを用いて~rag事前学習生成AILLMDocumentIntelligence はじめに 本記事の背景 Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、クエリに基づいた情報検索を行い、その結果を基に回答を生成する技術です。これは大規模言語モデル（LLM）の活用法の一つであり、新しい知識や企業文書などに対しても効果的に利用できます。しかし、RAGにはいくつかの課題があり、特に情報の関連付けや意味的理解の不足が精度の低下につながることがあります。 通常のRAGは、主にベクトル類似性を利用して情報を検索します。これは、情報断片の表面的な類似性を評価するものであり、深く複雑な関連性を捉えることが難しいです。また、ベクトル化された情報は独立したエンティティとして扱われるため、文
日本マイクロソフトのソフトウェアエンジニアは20人ほどに縮小された？ | Rumor | Mac OTAKARA
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 Blind For Businessに、2024年2月29日に、Microsoftは日本でソフトウェアエンジニアを募集しているかと質問したユーザーに対して、日本マイクロソフトは、最近、エンジニアチームの80％をリストラし、現在20人足らずしか残っておらず、アカウント・エグゼクティブ、営業担当者、マーケティング・スペシャリストだと返信が付けられていました。 この小さなエンジニアチームは、例えばAzureを使ったシステム設計など、マイクロソフトに顧客を取り込むための対外的なコンサルタント業務のみを行っていて、基本的には技術的な売り手だそうです。 また、Microsoftは日本へのビザをスポンサーしておらず、求人に応募するには、有効な就労資格とビジネスレベルの日本
開発者の76％がコード生成AIを利用 最も利用されているのは「ChatGPT」、最も満足度が高いのは？
Stack Overflowは2024年5月29日（米国時間）、開発者がコード生成AI（人工知能）をどの程度利用しているのか、人気のコード生成AIツールは何かを調査した結果を発表した。同調査は、Stack Overflowのコミュニティーを対象に実施しており、1700人以上の開発者による回答に基づいている。 開発者の76％がコード生成AIを利用 開発者の76％が、コード生成AIを使用／使用する予定があると回答している。最もコード生成AIを使用している職種は研究者（87％）で、AI開発者（76％）、フロントエンド開発者（75％）、モバイル開発者（60％）、データサイエンティスト（67％）と続いた。 コードアシスタントを使用している／使用する予定があると回答した割合が平均より低かった職種は、データ／ビジネスアナリスト（29％）、デスクトップ開発者（39％）、データエンジニア（39％）、組み込み
大手プラットフォーマーが2024年5月から6月にかけて発表した生成AI（人工知能）に関する施策を比較しながら紹介する本特集。第3回は米Microsoft（マイクロソフト）と米Google（グーグル）が発表した、クラウドで稼働する生成AIに関する取り組みを紹介しよう。 本特集の第1回、第2回で取り上げたように、大手プラットフォーマーは生成AIの新しい選択肢として「オンデバイス」に力を入れ始めている。クラウドで推論を行うクラウドLLM（大規模言語モデル）ではなく、スマートフォンやパソコンなどのデバイス上で稼働するオンデバイスSLM（小規模言語モデル）を使う。 もっともオンデバイスSLMは、クラウドLLMを単純に置き換える存在にはならない。オンデバイスSLMはプロンプトを入力してから結果が表示されるまでのレイテンシー（遅延）が低い一方、モデルのパラメーター数が少ないため、性能ではクラウドLLMに
技術本部Strategic Products Engineering Unit Contract One Devグループの伊藤です。契約データベース「Contract One」の開発に携わっています。 Contract Oneでは、GPTを活用した機能をいくつか提供しています。 今回は、Contract OneのGPTを活用した機能開発のために、LLMOpsの取り組みの一環としてLangfuseを導入し始めた話をします。 なお、本記事は【Strategic Products Engineering Unitブログリレー】という連載記事のひとつです。 buildersbox.corp-sansan.com はじめに Contract Oneでは、GPTを活用した文書内検索 *1 と要約機能 *2 を約1年前にリリースし、現在も提供しています。 GPTは自然言語形式の入力をAPI形式で処理でき
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プロジェクトX、出演NGなのでは。あるいは富士通半導体の敗北の歴史
ウォータフォールはやめて2024年の開発をやろう！｜牛尾 剛
Terraformを採用する前に知っておくべき6つの課題
マイクロソフト、Project Natick水中データセンターの終了を明らかに | Data Center Café
Microsoft 365における情報漏えいをどう防ぐ？ 外部共有レベルをマークせよ
クラウドで動く生成AIアプリ、MicrosoftとGoogleが合計6種類もの開発ツール
Vol.04 LLMOps に取り組み始めた話 - Sansan Tech Blog