Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自分はこれまでメンバーレベルのポジションとしてしか働いたことがありません。 ただ、自分と比較して必ずしも技術的に優れているわけではない同僚がインパクトの大きい仕事をしたり、上司やマネージャーの信頼を得たりしていくのを見た経験から、 自分がよりインパクトの大きい仕事をしていくためにはどのような部分が足りていないのかを考えるために、色々と調べたり、考えたり、まとめたりしてみました。 シニアなエンジニアについて ここでは、グレードの高いエンジニアや抽象度の高い仕事を日常的に行っているエンジニアをシニアなエンジニアと呼ぶことにします。 シニアな
はじめに @dora_e_m さんのエントリがあまりに素敵だったので、僕も感化された "割り込みタスク × マネージャー" のネタを書くことにしました。 note.com このエントリでは、エンジニアとデザイナーのマネージャーをしている筆者が、メンバーから「割り込みタスクが多くて困っているんですがどうしたらよいでしょう」と相談されたときにするアドバイスをまとめました。ちなみに全て実際に体験したことです。 ※必ずしもこれら2職種でしか適用できない内容ではないですが、発想・解決のしかたが開発に依るところが大きいです。 なお、アドバイスの内容は個人でできるライトなものからタスクの依頼主に働きかけが必要なヘビーなものまであり、実際にアドバイスする順に並べるとこのようになります。 [個人] 割り込みタスクの優先度を過剰に高くしすぎていませんか [個人] 割り込みタスクにかけている時間はどれくらいです
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
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 2025年 2024/09/12 : 株式会社朝日新聞社 データソース : Google Analytics、Adobe Analytics、Amazon S3、Amazon RDS データ処理 : TROCCO、BigQuery アウトプット :Tableau、Looker Studio 2024/09/12 : 株式会社CARTA MARKETING FIRM データソース : Amazon EC2、Amazon S3 データ処理 : Fivetran、Snowflake、dbt、AWS Step Functions、Element
このnoteは、2024年12月5日にpmconfで登壇させていただいた内容を再編したものです。 イベントの登壇テーマとしては、少し早くてニッチかもしれないと思ったのですが、登壇のスライドは本日時点で1万回以上見ていただいており、思いの外関心を持っていただけたのではないかと思っております。 概要私がLayerXで開発に携わっているバックオフィスAI SaaS「バクラク」では、「AIによって業務自体をなくす」という信念の元、開発を行なっています。 これは、2040年までに約20%にもなる日本の労働受給ギャップを技術によって解決するためです。 一方、AI機能の開発は容易ではありません。生成AIを始めとする技術革新により、デモ開発までの速度は驚くほど向上しましたが、顧客が価値を感じられる機能に至るまでは大きなギャップが存在します。 例えば、バックオフィス業務はミスなく完遂することが求められる一方
2024/9/2 LayerX 全社週次定例 LayerX 部門執行役員 AI・LLM事業部長 中村龍矢 https://x.com/nrryuya_jp
こんにちは！たかぎわ @shun_tak と申します！バクラク事業で機械学習・データ領域のマネジメントを担当しています！ 先日社内でChatGPT入門の勉強会を実施して、参加者からは好評だったので、資料をこちらで共有させてください！わりと社内資料そのままコピペです。 背景 羅針盤15を体現した例 早速やってみよう！ ChatGPTを触り倒す Step1 : ChatGPTを開く (0min) Step2 : まずは挨拶してみよう！ (5min) Step3 : Google検索の代わりに使ってみよう！ (5min) 他のトピックも聞いてみよう！ Step4 : ペルソナ設定済みのGPTを使ってみよう！ (10min) まずはConsensusというGPTを使ってみましょう！ ChatGPT Teamに加入していると、社内の人が作ったGPTにアクセスできます！ わいまつさんが作った企業リサー
クレジットカードの不正検知システムを3日で設計し、3週間で本番リリースした話 - LLMで加速するソフトウェア開発 - LayerX エンジニアブログ
はじめに 背景：クレジットカード不正検知システムとは 3日でDesign Doc 2本、ADR 5本を執筆 3週間で開発し、本番環境にリリース LLM活用による効率化のポイント 目的・要件の整理 要件を満たす技術的オプションの洗い出し・技術調査 PoC実装 ドキュメントの執筆・技術選定 本実装 学び おわりに はじめに 新規プロダクトやプロジェクトの立ち上げにおいて、どれだけ意思決定を明確化し、設計を固めることができるかは、後々の開発効率や品質に大きな影響を与えます。一方で、最初が肝心だからといって調査や設計に何か月も費やす余裕は、多くの企業にはありません。できる限り早く設計を確立し、実装を開始して価値を生み出すことが求められます。 LayerXのバクラク事業では、法人向けのクレジットカード「バクラクビジネスカード」を提供しています。サービス開始時から不正利用を検知する仕組みを導入していま
LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 2024/5/8 生成AI Conf
4月に発表した「言語化筋トレ」のスライドが、おかげさまでご好評をいただいています。 ※ 「言語化筋」「言語化筋トレ」は造語です。以下、「言語化力」「言語化力トレーニング」と読み替えてお楽しみください:) EMOasisというEM向けのイベントで、 ビジネスインパクトを最大化するためにEMが磨くとよいスキルは「翻訳」 そのためには「言語化筋」を鍛えるべし というような話をしました。ただ、「言語化筋」はマネージャーに限らずみんなの役に立つものなんじゃないかと思っている今日このごろでして、補足のようなエントリを書くことにしてみました。 「言語化筋」が大事なワケ私たちは日頃から言語を介してコミュニケーションしているので、自分のこと、周りのことをなんとな〜くわかった気になっているものです。でも改めて、例えば以下のような質問を受けたとき、サラッと答えられる人はそう多くないのかも、とも思います。 今の仕
組織で仕事をするなら自身の専門領域や役割を越境していくスタンスでいた方がいい。 役割をきっちり隙間なく分けることはむずかしいし、できたとしても状況の変化によってすぐに隙間ができてしまう。ボールが落ちないようにするには、お互いのカバー範囲を少しずつはみ出しておくしかない。個々人にとってもメリットは大きい。できることが増えやりとりの負荷も下がり、自分の仕事もしやすくなってくる。 LayerX社の「ボールを拾う人が偉い」や、リクルートの「染みだす」といった言葉は、"越境" を奨励するということだと理解している。 自分の隣の領域にも興味をもって関わっていくだけではあるのだけれど少しだけ注意点もあると思っていて、雑にまとめておきたい。 1. 体験して観察する 一見「もっとこうしたらいいのに」と思うことがあっても、いきなり否定して変えようとしないこと 越境先へのリスペクトを持って、いったん郷に従ってみ
ソフトウェアエンジニアとしての5年先を見据えた来年と今年の話 - 50歳に向けて. - Lean Baseball
先日行った鹿児島が最高でした 今年（2024年）の振り返りと, 来年（2025年）, pyspa Advent Calendar 2024最終日の記事（昨日は@shibu_jpさんでした）かつ, 先日のエントリーの続きの話となります*1. 改めまして, 当ブログ「Lean Baseball」の中の人でshinyorke（しんよーく）と申します. このエントリーでは, 来年 過去（5年前） 今年 未来（5年後, 50歳に向けて） ぐらいにフォーカスした自分の話を書きます. TL;DR 来年（2025年）の話 次の仕事 個人活動 プライベート 過去の話（少しだけ） 40代前半戦の総括 ITコンサル生活の振り返り 今年（2024年）の話 とても長かった転職活動 44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を買う 執筆プロジェクトが頓挫 結び - 50歳に向けて TL;DR 2025年1月から株式会社La
MySQL の UPDATE で IN 句の要素が多すぎてデッドロックした話 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2024 の7日目の記事です。 tech.layerx.co.jp こんにちは。バクラクビジネスカード開発チーム エンジニアの iwamatsu です。 何か書くことないかな〜と頭を悩ませていたところ、見たことのない不思議なデッドロックに出くわしたので、今回はそれについて書こうと思います。 実行環境 バージョン: MySQL 8.0.39 ストレージエンジン: InnoDB トランザクション分離レベル: REPEATABLE READ 発生した事象 以下のようなユーザーテーブルがあるとします。 CREATE TABLE `users` ( `id` INT NOT NULL, `name` VARCHAR(255) NOT NULL, `lucky_color` VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY
本記事では、現在流行している「RAG」技術について、2024年トレンドの振り返りと、2025年の予想をします。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 2024年は、RAGが大流行した年でした。この記事では、2024年の技術トレンドを振り返りつつ、2025年のRAGの進展を予想したいと思います。技術的トレンドはもちろん、普段、企業向けにRAGを提供している会社としての、僕の肌感覚も合わせて、お伝えできればと思います。 本題 ざっくりサマリー 結論として、RAGは、来年も変わらず流行し続けると予想します。 まず来年は、これまで以上に回答精度が向上するのは間違いないです。その理由は、LLMの価格低下トレンドと入力できるコンテキスト増大トレンドが、まだ続くためです。加えて、LLMが「視覚・音声」の入力手段を獲得したこと、ベクトルD
Devinにコンテナイメージサイズを70%削減・デプロイ時間を40%削減してもらった話 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerX AI・LLM事業部のエンジニア、Osukeです。普段は Ai Workforce のプロダクト開発に従事しています。 getaiworkforce.com 当事業部では、開発現場で役立つさまざまなAIツールを取り入れており、今回ご紹介するのはそのひとつ、Devin です。 Devinとは Devinは2024年12月に正式リリースされたエージェント型プロダクトで、GitHubやSlackなど、普段使い慣れたツールと連携して、まるでAIエンジニアがサポートしてくれるかのように開発タスクを自律的にこなします。 Slack上で指示を与えるだけで、Task PlanningからPR作成を実施してくれます。コードベース全体の整合性を考慮しながら作業を進めてくれるため、開発現場のコンテキストを想像以上に考慮しながらコード生成など行なってくれるのが特徴的です。 背景 私たちのプ
8つのデータ系ツール「BigQuery」「Databricks」「dbt」「Fivetran」「Lightdash」「Looker」「Snowflake」「TROCCOⓇ」に39社からご寄稿頂いたレビューから、各社のデータアーキテクチャをまとめた記事です。各社の技術選定の背景や工夫などの知見を得ていただく場となれば幸いです。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております BigQueryBigQuery は、Google Cloud の費用対効果に優れたフルマネージド型の分析データ ウェアハウスです。ペタバイト規模に対応しており、膨大な量のデータに対してほぼリアルタイムで分析を行うことができます。 ▼BigQueryとは？機能や特徴・製品の概要まとめページはこちら https://findy-tools.io/products/bigquery/49 ▼Findy Too
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す。「リアル世界のGoogleAnalytics」をご想像いただけるとわかりやすいかもしれません。ABEJAが取得・提供す
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
2025年3月4日に開催されたFindyさん主催「LayerX 名村さんに聞く！2025年AIエージェント時代の可能性と実践」で発表した資料です。 この資料を読んで、強く関…
2024年11月29日｜福島良典 | LayerX
(※ 社内報です。8-9割社内向けに書いています。この半年、LayerXの皆が取り組んでいたことがいかにすさまじいものだったか、困難を乗り越えてきたのかを公開することで、LayerXの皆が外に話しやすくするために公開します。今回やり遂げたことに自信をもってほしいです。) 2024年11月29日。LayerXにとって非常に歴史的な日になりました。私にとっても忘れられない日になりましたし、LayerXの皆にとっても忘れられない日になったのではないでしょうか。 LayerXの皆へこの半年間、すごく厳しいことを言い続けてきたと思います。本当にこんな目標達成できるの?と疑問に思ったことがある社員も少なくないと思います。 そういった困難を超えて、この目標を達成した皆が誇らしいです。 誰か1人が頑張ったという話ではなく、全員が頑張らないと絶対に達成できない目標でした。営業チームだけでなく、プロダクトチー
こんにちは。バクラク申請・経費精算 ネイティブアプリエンジニアのchocoyamaです。 最近妻が身近な金継ぎ師を探しているので、もし身近な金継ぎ師がいらっしゃる方はご紹介いただけると嬉しいです。 この記事はLayerXテックアドカレ2024の23日目の記事です。 今回の記事では私たちモバイルアプリチームが実装アーキテクチャをどのように決定・運用しているのかをご紹介したいと思います。 前提情報 現在バクラクのモバイルアプリチームは、社員3名 + インターン生1名といったエンジニア構成でFlutter製のネイティブアプリ開発を行っています。 このアプリはフォームを中心としたプロダクトで、今年9月にストアリリースを行いました。 bakuraku.jp アプリの規模感としては、実装ボリュームがとても大きく、クライアント側でカバーすべき機能の膨大さから、私個人の経験としても過去最大レベルに複雑度の
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
プロダクトの価値を最大化する「言語化筋トレ」のすすめ / "Verbalizing muscle training” to maximize the value of products
EM Oasis #4での発表資料です。 https://emoasis.connpass.com/event/312868/ ■リンク LayerX Casual Night（2024/04/26, 2024/05/15） https://jobs.layerx.co.jp/casual-night
Devin は生成AIを活用した新しいエンジニアAIエージェントで、今後のエンジニアの開発に大きな影響を与える可能性があると思います。個人的にDevin関連の資料をストックしていたので、Devinについての理解を深めるためにおすすめの資料を日本語と英語で紹介します。 ※今後、適宜追加していくかも(´・ω・｀) 2/17 追記 日本語でおすすめ 1. ざっくり知りたい人向け まずこれを読むと全体像が把握できると思います。 手前味噌ですが、自分の記事も。長くないので、サクッと最初の導入やDevinを活用するうえでのポイントがわかると思います。 料金やオプトアウト（データが学習に使われるか否か）など、Devinを社内で使う際の稟議に必要そうな情報がまとまっていてありがたい。※2/17追加 Devinに任せるタスクを「自律度」という観点で推奨・非推奨の事例を説明している。ちょっとしたUI修正であれ
ご好評頂いているアーキテクチャ特集の第三弾となる今回は、BtoB SaaSを提供する企業10社にご協力頂き、技術選定のこだわりや今後の展望をご寄稿いただきました。アーキテクチャを通して、各社の事業特性や設計思想にも触れられる内容となっております。※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社あしたのチーム会員限定コンテンツ無料登録してアーキテクチャを見る あしたのチームは「誰もが "ワクワク" 働ける世界を創る」をビジョンに掲げ、人事評価制度の構築・運用・クラウド化で "人と組織の成長" を支援しています。今回は、2024年4月にリリースされた同社の新サービス：パフォーマンスマネジメントプラットフォーム『Cateras™』のアーキテクチャについてご説明します。 アーキテクチャ選択の背景や意図 サービス立ち上げ初期はエンジニアの数が少ないこともあり、開発メンバーが開発と兼任でイ
AWS知見共有会でTerraformのCI/CDパイプラインのセキュリティ等について発表してきました + GitHub新機能Push rulesについて - LayerX エンジニアブログ
先日2024/04/16にタイミーさんのオフィスで開催された、AWS知見共有会というイベントで発表してきました。この会のテーマは「運用のスケーラビリティとセキュリティ」ということで、私は「コンパウンドスタートアップのためのスケーラブルでセキュアなInfrastructure as Codeパイプラインを考える」というタイトルで発表してきています。 イベントの動画もあります。 私の発表は 1:43 ぐらいからです。 この発表については資料と動画を見ていただければ！という感じで特に付け加えることもなかったのですが、イベントの開催後にGitHubから発表された新機能Push rulesがとても便利で、新たなベストプラクティスとなるインパクトがあると思ったので、この記事で紹介します。 Push rulesとは つい昨日発表された機能で、現在はpublic betaという状態です。なので、仕様変更と
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
エンジニアが事業に染み出す組織の中で、PdMはどう動くべきか？ - Nealle Developer's Blog
この記事はニーリーアドベントカレンダー2024の11日目の記事です。 こんにちは。プロダクトマネージャー（以下、PdM）の阿部です。最近、社内のアドベントカレンダー（突撃！隣のキーボード！〜 2024年冬 ニーリー Ver. 〜 - Nealle Developer's Blog）に触発されて分割キーボードを購入しましたが、使いこなせず元のキーボードに戻ってしまいました😇 今年の1月に、一人目のPdMとしてニーリーに入社し、気がつけば1年が経とうとしています。この1年間の経験や感じたことを、本記事にまとめてみます。 はじめに ニーリーでは、「エンジニアが事業に染み出す」というキーワードが浸透しており、課題の抽出や企画も業務範囲として定義されています。 上記の図を見ると、「エンジニアがPdMの業務をカバーしているのでは？」「PdMって必要なの？」「役割分担はどうなっているの？」などの疑問を
どうも、すべての経済活動を、デジタル化したい福島です。 年末恒例になりました未来予測+来年の意気込みシリーズ。2021年末は「SaaS+Fintech」、2022年末は「コンパウンドスタートアップ」、2023年末は「AI-UXとAX(AI Transformation)」でした。 今年は「AI Agent」というテーマで書こうと思います。2025年はまず間違いなく「AI Agent」の年になります。(AI Agentという定義はなんぞや、みたいな話はありつつ) LayerXは2025年、この領域にフルベットし、wowな体験、新たなビジネスモデルを模索していきます。 過去記事はこちらより AI Agentとは2024年、主に英語圏で、「AI Agent」「Vertical AI」「Agentic Workflow」といった言葉が一気に盛り上がりました。おそらく2025年、日本のVCがこういう
40代後半戦のキャリアとしてSREを選んだ理由と学び直していること. - Lean Baseball
自社プロダクトのSRE意外と初めてなので学び直してるの巻 先月の真ん中ぐらいから新天地のLayerX AI・LLM事業部*1でSRE（Site Reliability Engineering）を主とするエンジニアとして新たなキャリアを歩み始めました（報告したブログはこちら）. 「野球エンジニアやってた人」「バックエンドからインフラから機械学習まで割となんでもやってるマン」が大筋な自分のPublic Image（=多くの方の認知）であり, 自分から見てもそれは事実かなぁー, なのですが. 「何故SREというキャリアを選んだの?」っていう話はあまりしていない気がしているので, それを語ろう！というのがこのエントリーの主旨となります. TL;DR SREを選んだ理由 IC or EMなら何でも良かった転職活動 SREポジションに対する需要と難しさ やりたいことはSREだった SREとして学び直し
すべての状態をできるだけ減らしたいypresto (プレスト) です。 12月頭に予約してたアドベントカレンダーですが12/23になってしまいました。 LayerXのバクラク事業部では、Webフロントエンド領域もがんばっています！！ ということで一筆。 バクラク事業部のエンジニアは、バックエンド・フロントエンドの垣根なくプロダクト開発を手掛けています。各々に得意領域があり、わたしはフロントエンドの改善やコードレビューなども行っています。 そのコードレビューで、「Vueの watch() を使用せずに computed() でリアクティブに書きたいです」 (Reactで言えば useEffect() を避けたい) と指摘させていただいたときに、理解を深めたいとコメントを頂いたこともあり、フロントエンド開発のコアとも言える、リアクティブ (Reactive) な状態管理の話をまとめようと思いま
バクラク事業部 PlatformEngineering 部 DevOps グループマネージャーの @kani_b です。 2024年1月、人生初の転職で LayerX に入社しました。いわゆる「落下傘マネージャー」として、組織変革を期待されている (と考えている) 一方、転職経験がなかったため、試行錯誤をしながらチームの進化に取り組んできました。今回の記事では、 LayerX におけるマネージャーとしてのチーム合流について私の経験についてお話したうえで、 DevOps チームがどのように進化してきたのかをご紹介します。 最初の3ヶ月 書籍や様々な記事では、新任リーダーにとって「最初の100日」に何をするかがとても重要である、と紹介されています。現在の LayerX は基本的に四半期を単位として OKR の修正や評価などを実施しているため、私は「最初の3ヶ月」を自身のオンボーディングの区切り
(社内報です) 前提自分のバックグラウンドは機械学習エンジニア。 20代で経営を始めた時は経営のど素人だった。とはいえ学生であっても起業した以上、言い訳できる立場でもないので自分なりに自分のできることから考え始めた。その時の自分の唯一の強みは「機械学習アルゴリズムの改善」だったので、あらゆる問題を機械学習アルゴリズムの改善的にとらえるというアングルで経営をしてみた。正しい方法なのか全くわからなかったけど、振り返るとこのやり方は経営でめちゃくちゃ成果が上がる方法だったと感じる。 それ以来、アルゴリズムの改善だけではなく、営業組織の改善、プロダクトの改善、マーケティングの改善、面接の改善、人事評価の改善etc 会社の経営に関わるすべての問題に対して「機械学習アルゴリズムを改善するように、実験を高速化・並列化し、改善をする」という形を作ることが経営において重要であるというポリシーを持っている。
LayerX Fintech事業部*1で、セキュリティ、インフラ、情シス、ヘルプデスク、ガバナンス・コンプラエンジニアリングなど色々やってる @ken5scal です。 今日はFintech事業部らしく、金融庁が意見募集をしていた「金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン」（案）*2について感想を記載します。 具体的には、よかったな〜とおもうところ、きになったところ、最後にルールメイキングやっていこうぜ！という内容です。 もちろん良い子のFintechのみんなは提出したよね？ www.fsa.go.jp 本邦におけるサイバーセキュリティの確保について「サイバーセキュリティ基本法」を軸として各種施策が定められています。 その中で当社Fintech事業部が取り組むような証券サービスは「重要社会基盤事業者（重要インフラ事業者）」に位置づけられています。これは証券サービスが「他に代
バクラク事業部エンジニアの id:upamune です。最近、ローカル開発環境構築に対して人より熱意があるということに気がつきました。 ということで、この記事ではバクラク事業部での、ローカル開発環境構築の今について書きます。 はじめに 近頃、AIの発展により開発、特にコーディングのハードルは大きく下がりました。弊社でもプロダクトマネージャーやデザイナーがエンジニアに混じってPRを出しています。 詳しくはバクラクビジネスカードでプロダクトマネージャーをしている原山がnoteを書いているのでご覧ください。 note.com しかし、ここで開発の障壁となるのが最初のローカル開発環境の構築です。セットアップドキュメントは存在しますが、主にソフトウェアエンジニア向けに書かれており、ローカルでアプリケーションを動かすだけなら不要なツールまでまとめてインストールするため、時間のかかるものになっていました
ChatGPT deep researchに見るAIが自律的に考える未来 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、LayerXプロダクトマネージャーの野畑(@isseinohata)です。 LayerXで生成AIプラットフォーム Ai Workforceの開発に従事しています。 getaiworkforce.com 2月3日にOpenAIが発表したAIエージェント「deep research」が大きな話題を呼んでいます。 openai.com 生成AIの領域では日々さまざまなプロダクトや新しい技術が登場していますが、その中でもdeep researchは単なるサービス自体の性能の高さに加え、それを実現する技術（人間のリサーチプロセスに近い思考を実現する技術）に対して、未来への大きなインパクトを感じさせる体験でした。 実際、deep researchの調査ログを眺めていると、あたかも人間が試行錯誤するように、自律的に計画→検索→読み込み→発見→方針変更を進めているような姿が見て取れます。 左
こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering 部 SRE チームの id:sadayoshi_tadaです。趣味で筋トレをやっていてこれまでほぼ1人でやっていたのですが、最近社内の人達とトレーニングすることが増えて楽しい今日このごろです。 この記事ではSREチームで行っている、DBマイグレーションにおけるガードレールの取り組みについて紹介します。 DBマイグレーションにまつわる課題について SREチームによるDBマイグレーション時のレビュー ALTER TABLE実行時にALGORITHMを明示するCIを追加 今後の課題 まとめ 最後に DBマイグレーションにまつわる課題について 本題に入る前に、バクラクのデータベースのスキーママイグレーション(以降、DBマイグレーションと呼称します)で起こっていた課題について簡単に触れます。 バクラクではリリースにおいてアプリケー
dev-productivity-con.findy-code.io 自分の所属しているクラスター社に相談したところお金を出してもらって参加できることになったので、開発生産性カンファレンス2024に行ってきました。自分が開発生産性に非常に興味が強いため各セッションすべて興味深く、またこれまで名前は知っているけど話したことのなかった人と色々と会話ができて、非常に堪能できました。 運営のファインディ株式会社のみなさん、ありがとうございました。 興味深かったセッション 顧客価値向上による開発生産性向上 顧客価値を高めるという観点にフォーカスした発表でした。 顧客価値を高める領域かは狩野モデルを使って考えるという話。狩野モデルはよく聞くが、ちゃんと使ったことないので試してみたい 当たり前品質は、品質を高めすぎても、顧客価値に繋がらない = アクセルブレーキなどの基本操作 一元的品質は、高めれば高め
こんにちは、バクラク事業部QAチームのteyamaguです。今回は、私たちが自動テストの整備を進める上で指針として設計した「バクラク事業部のテストピラミッド」について紹介します。このピラミッドは、効果的な自動テストを構築するために、自動テストのガイドラインとして機能しています。 バクラク事業部におけるテストピラミッドの概要 バクラク事業部では、1年前からフロントエンド・バックエンドの統合的な自動テストの整備を進めています。自動テストにおける大きな課題の1つが「どのテストで何を確認すべきか？」です。そこでバクラク事業部では、事業部全体で納得できる形のテストピラミッドを設計し、これを自動テストの指針としています。私たちは、フロントエンドとバックエンドのエンジニアと議論を重ね、フロントエンドには「テスティングトロフィー」、バックエンドには「テストピラミッド」の概念を取り入れた形で、各種テストの目
こんにちは、LayerX AI・LLM事業部でプロダクトマネージャー（PdM）をやっている稲生です。普段は生成AIを企業に導入するためのAi WorkforceというSaaSプロダクトの開発に携わっています。 getaiworkforce.com サマリ 今回は、不具合のハンドリングをする中で活用できそうなAIエージェントを作ってみた、というご紹介です。運用者側の体験や実用性もよく、お客様に価値を届けるスピードも爆速になるのではと感じています。 外部の方にお使いいただくプロダクションレベルではなく、プロトタイプレベルになりますが、社内利用レベルなら少し手直しすれば導入できそうと考えています。 （まだ実践投入しているわけではないので、話半分で読んでいただけると幸いです） 作ったもの Slack上での不具合報告をサポートしてくれるAIエージェントを構築しました。 ここで扱うのは、我々のサービス
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シニアなエンジニアの振る舞いとリーダーシップについて - Qiita
「割り込みタスクが多くて困ってます」と相談を受けたらマネージャーはどうするか - るさんちまん
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ミスが許されない領域にAIを溶け込ませるプロダクトマネジメントの裏側｜Shohei Yoneda
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エンジニアこそ「言語化筋」を鍛えよう、というお話｜ar_tama
領域を越境する時のお作法 - Konifar's ZATSU
RAG技術の現状考察と2025年のトレンド予想
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