新規事業立ち上げのアンチパターンについて考えてみる。 このアンチパターンは、完全な飛地の新規事業だけではなく、複数プロダクトを経営する中での隣接領域の新規プロダクトの立ち上げのときや、あるセグメントにPMFした状態から次のPMFを探すときも同様のアンチパターンが適用されうる。 ここでのアンチパターンは、1つ目の事業立ち上げ・プロダクト立ち上げで起こることはない。2つ目の事業や2つ目のプロダクトを立ち上げる際に留意する点であり、コンパウンドスタートアップを正しく経営するには必ず頭に入れておきたい内容である。 規模からの逆算と顧客インサイトの軽視新規事業における市場選択のアンチパターンである。 例えば、売上の30%成長を続けるための、計画と現実のギャップを埋めるために新規事業を規模から探してしまうみたいなケースで見られる。 大前提として、市場規模の推定は重要である。実際に事業をやっていると、い
「まじで殺しにきてる」10月開始のインボイス制度、2500億円税収増にかかるコストは年4兆円…「生産性激落ち」で批判殺到 - Smart FLASH/スマフラ[光文社週刊誌]
「まじで殺しにきてる」10月開始のインボイス制度、2500億円税収増にかかるコストは年4兆円…「生産性激落ち」で批判殺到 社会・政治 投稿日：2023.09.21 15:45FLASH編集部 10月1日に消費税のインボイス（適格請求書）制度がスタートすると、毎月約3400億円分の「対応コスト」が発生する――会計管理ソフトを提供するLayerX（レイヤーエックス）がこんな調査結果を発表した。 同社は、インボイス制度に対応した手作業での業務研修を企業の経理担当者らに実施。受講した40社・200人の作業時間をもとに業務の増加量を算出した。 【関連記事：「インボイス制度」啓発のフワちゃんに「稼いでいる側だから」集まる批判「税金がタレントに」国税庁への不満も】 制度の導入で請求書の支払い作業が1件あたり15分、経費精算の処理が5分増えるとみなし、この作業時間をベースに経理1人あたりの追加業務負担を計
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皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
消費税のインボイス制度が10月1日にスタートすると、対応のための新たな業務が発生し、全国で毎月約3400億円の人件費が発生する可能性がある――電子帳簿サービスなどを提供するLayerXがこんな調査結果を発表した。 政府はインボイス制度により年間約2500億円の税収増を見込んでいるが、わずか1カ月で想定年間税収を上回るコストがかかる計算だ。 手作業によるインボイス対応を体験できるLayerXのツール「インボイス制度対応 体験キット」を使った研修を行った40社・200人の作業時間を基に、請求書の支払処理と経費精算の処理に関わる平均時間を算出した。 その結果、手作業でインボイス対応を行った場合の作業時間は、請求書支払処理で1件当たり15分、経費精算で同5分増えていた。 この作業時間をベースに、経理1人当たりの追加業務負担を計算したところ、月約1～2営業日増加することが判明。経理以外の従業員も、1
プロジェクト管理はNotionしか勝たん！MLチームのスプリント管理を改善した話 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、バクラク事業部のMLチームでソフトウェアエンジニアをしているTomoakiです。 今回はMLチームのスプリント管理におけるタスク・プロジェクト管理にNotionの新概念であるProjectを導入してみたら嬉しいことがたくさんあったので、それらを紹介したいと思います。 イントロダクション Notionの2.30リリースでプロジェクトという概念が登場し、プロジェクトの管理のテンプレートが公開されるなど大きなアップデートがありました。 www.notion.so 本記事でも紹介しますが、このリリースで紹介されているテンプレートが優秀すぎるので、まだみてない方は是非見てみてください。 MLチームでは5月末ごろから、ちょうどスプリント管理に課題感を感じており、早速NotionのProjectを取り入れて6月中に運用してみましたかなり良かったので、本記事では我々目線でのその効果を紹介したい
こんにちは。バクラク申請・経費精算チームでエンジニアリングマネージャーをしているsh_komineです。 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 ということで、今日は最近自分が「開発チームのマネージャーとして意識しているチームのCapability 」について話をしようと思います。LayerXのテックブログでは数少ないマネジメント系の話です。 私自身、エンジニアリングマネージャー歴自体は1年ほどなので、まだまだ足りない面もあると思いますが、誰かの参考になればと思います。 開発チームとCapabilityの定義 開発チームの単位もいろいろとありますが、基本的にはチームとして意思決定し、開発活動を続ける最小単位のチームを想定しています。開発エンジニアにプロダクトマネージャー、チームによってはデザイナーやQAなども含みます。自分の場合は職能横断型のプロダクト・顧客に向き合うチームを
機械学習・データ部 / データチームの @irotoris です。こんにちは。 データチームでは社内で使うデータプラットフォームやデータマートの開発をしています。今日は弊チームの開発スタイルの中から「プレスリリース駆動開発」を紹介します。 データチームの開発スタイル データチームの開発は1週間のタイムボックスで、月曜日にバックログやプロジェクトから今週取り組むタスクを計画し、金曜にスプリントレビューを行っています。デイリーでは夕会を行っています。ベロシティの計測などは今のところできていませんが、いわゆるスクラムっぽい開発です。 その月曜朝の計画会で、まずプレスリリースを書いています。 プレスリリースとはなにか？ 本来プレスリリースは新商品や新サービス、経営・人事などの企業情報を、ニュースとしてメディアに掲載する文書ですが、ここではデータチームが開発・提供する機能や改善をユーザーに伝えるため
ストーリーポイントではなくアウトカムで開発速度を測る #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerX バクラク事業部 バクラクビジネスカード開発チームEMの @shnjtk です。新しいMacBook Proがとても気になっています。スペースブラックいいですね。欲しい。 この記事は LayerXテックアドカレ 13日目の記事です。前回は @itkq による 情報の流通性を上げコミュニケーションを活性化させるNotionデータベース でした。次回は @yossylx が担当します。 今回は、開発チームの開発速度をどのようにして測るかということについてお話します。 ストーリーポイントによるベロシティの計測 ストーリーポイント（SP）とは、アジャイル開発において、開発しようとするユーザーストーリーや機能、その他のタスクの大きさを表す見積もりの単位であり、タスク同士の相対値で表現されます。例えば「この機能はSP 3」、「この機能はSP 5」のように使われます。タスクの完了
三井物産デジタル・アセットマネジメントで、ガバナンス・コンプラエンジニアリングをしている 鈴木 (@ken5scal )です。 いきなりですが、ログ管理はどの職種どの場面でも重要です。セキュリティにおいても、古生代よりサーバー、ネットワーク機器、アプリケーションなどから出力されるログを一元的に収集し、監視や分析を行うことで、セキュリティインシデントの早期発見や対応、コンプライアンス要件の達成が可能になります。 このようなログ一元管理を実現する代表的なソリューションは、そう、皆様よくご存知のSIEM。我らが「Security Information and Event Management」であります。 私はSIEMを、新卒で入社した大手企業でSOC(Security Operation Center)として触れ、その後ユーザー企業でもOSSやAWS GuardDuty（？）などの形で利用す
LayerX Fintech事業部 (※) の piroshi です。 ※ 三井物産デジタル・アセットマネジメント (MDM) に出向しています。 今回は、上長の ken5 さんとの 1on1 の中で「センス」について言語化した話を紹介させていただこうと思います。 現職で実装する機会が増え、力不足から「自分にセンスが無い」と感じた時、それを曖昧な状態にせず、要素に分解して改善に繋げようとしているお話の共有です。 問題の具体例 Fintech という領域ではセキュアな業務環境が求められます。その一環として、ECS を使ったセキュリティ施策の検証を進めています。 しかし私がこれまで Docker や ECS を扱った開発経験がほとんどないため、検証を進めるスピードは遅く、手探りの状態が続いていました。 1on1 での気づきと学び 長らく詰まっていた問題を ken5 さんに相談したところ、彼は
Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerX バクラク事業部 申請・経費精算チーム エンジニアの @minako-ph です。ニホンザルYouTuberにハマって3年が経とうとしています。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の17日目の記事です。 前回は @yu-ya4 さんが書いてくれてます（本日公開予定！）。 次回は @shota_tech さんが担当します。 今回は、Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する過程を紹介します。 背景 弊社では全社的に Notion というサービスを利用しています。 私が所属する申請・経費精算チームでは、スクラムを利用した開発スタイルを採用しており、スプリント管理におけるNotionの運用に以下のような課題が発生していました。 状態 スプリントタスクDBの各タスクにマルチセレクトでスプリントを選択している スプリントタスクDBの各タスクに見積
この記事はLayerXテックアドカレ2023の5日目の記事です。 昨日はmakogaさんがEngineering Career Ladderを作るときに気をつけたこと 其の一を書いてくれました。 次回はyuya-takeyamaさんがMicrosoft Graph APIについて書いてくれます！乞うご期待！ こんにちは、機械学習を通じて誰かをラクにしたい yakipuです。 今回は、10月から始まったインボイス制度に伴う適格請求書発行事業者登録番号（以下「登録番号」と表記します）のOCR読み取りの戦いについて記したいと思います。 インボイス制度は、売手が買手に対して正確な税率や消費税額を示す適格請求書（インボイス）を交付することで、買手が仕入税額控除の適用を受けるために必要な制度です。売手側は登録事業者として登録番号などが記載されたインボイスを交付し、買手側はインボイスを保存する必要があり
お世話になっております。LayerXの高際 @shun_tak と申します。現在は、データ分析組織の立ち上げに注力しています。 本記事では、バクラク事業におけるデータ組織とデータ基盤をテーマに取り扱います。データ分析における認知負荷や属人性を解消するための取り組みや、良質なデータを提供するためのデータ基盤の構築について、具体的な技術スタックを交えて解説し、最後に現在の課題と今後の展望について説明します。 また、この記事は 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 の2日目の記事になります。 1. データ組織について 1.1. チーム設立の背景 1.1.1. 多少間違ったクエリでも正しい意思決定ができれば、それはとても良いこと (余談コラム) 1.2. チーム構成 1.3. 業務内容 2. データ基盤について 2.1. データ基盤の構成 2.1.1. データソース 2.1.2.
Next.js App Router を例に考える、技術選定・技術との距離感 #技術選定_findy / findy 2024-01-24
https://findy.connpass.com/event/306714/
機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr
こんにちは、バクラク事業部 MLエンジニアの白井(@yakipudding)です。 7月はLayerX エンジニアブログを活発にする期間でして、ぜひ左記のリンクを辿って気になる記事を見ていただけるとありがたいです！ この記事は社内向けのLLM活用プロダクト LayerX Biz Boost について紹介します！ What’s LayerX Biz Boost? LayerX Biz Boostは、LLMを活用した業務効率化機能を搭載した社内向けのプロダクトです。 LLMの波に乗って爆速PoCを行うことで、多数の機能がLayerX BizBoostに搭載されてきました！具体的には、 社内向けChatGPT セールスチーム向けの商談の文字起こし＆要約 セキュリティチェックシート一次回答 など多数の機能があります！（ここで紹介していないものもあります！） 社内向けChatGPT APIを使用して
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新規事業立ち上げのアンチパターン｜福島良典 | LayerX
今日から始めるChatGPT+Zapierで雑パーソナライズ情報収集 - LayerX エンジニアブログ
10月以降「インボイス残業」発生へ 人件費「全国で月3400億円分」増加か LayerX試算
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ログ一元管理の本質とSIEMの限界 - データ基盤への道 - LayerX エンジニアブログ
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