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約1カ月の研修期間でエンジニア社員がLLMを組み込んだ機能を大量に実装出来た理由 ー「生成AI徹底理解リスキリング」の第二弾について 目次 この記事の投稿者について 「生成AI徹底理解リスキリング for Developers」とは 本題 「for Developers」の目的とゴール チーム for Developers 「for Developers」のカリキュラム 「for Developers」の結果 約1カ月の研修期間でエンジニア社員がLLMを組み込んだ機能を大量に実装出来た理由 この先の「生成AI徹底理解リスキリング」 この記事の投稿者について こんにちは。株式会社サイバーエージェントの経営推進本部という組織に所属している片岡です。 2005年に中途入社し、最近は「リスキリングセンター」という全社横断施策で、主にエンジニア社員の育成施策を企画設計運用する仕事に大半の時間を費やし
こんにちは、株式会社MG-DXでフロントエンドエンジニアをしています、小林です。 MG-DXでは、医療や薬局におけるDXの支援を目的として「薬急便(やっきゅうびん)」というサービスを提供しています。薬急便とは、薬局でのお薬の受け取りをオンラインで予約・受付できる「処方せん事前送信」の機能や、オンライン服薬指導などの機能を提供するサービスです。 私たちは、2023年秋頃より薬急便のアクセシビリティ改善への取り組みを強化しています。 この記事では、これまでに対応してきた改善内容の一部について、スクリーンリーダーとキーボード操作に対する改善に焦点を当ててご紹介します。 なぜやるのか 改善内容を述べる前に、まずはなぜ薬急便でアクセシビリティを強化していくことになったのかについてお話しします。 薬急便のユーザー層は、サービスの性質上、年配の方や身体に障害のある方などが比較的多くなっていると考えられま
こんにちは、協業DXでMLエンジニアをしている「ふる」です。 LLMに対してエージェントを利用した取り組みとその精度向上に対して得た知見を記事にしたいと思います。 これからLLMに求められる役割 今現在、ChatGPT4、Claude 3、Geminiなど様々な基盤となるLLMが存在し、会話を通じて、コーディング・マーケティング・わからない単語を調べるなど様々なタスクの補助をしながら仕事を遂行されてる方が多いと思います。しかし、LLMは「非常に優秀な他人」であるため、我々のことを察して話すようなことは難しく、ユーザーの背景をしっかりと教えてあげながら会話する必要があります。従って、我々の背景をしっかり察することができ、一連の会話を連続して実行し、ユーザーのより好ましい形で返信することが次世代のLLMの使われ方だと思ってます。実際に、Advanced Data Analysis(旧 Code
先日リリースされたGitHub Copilot Enterprise の最速レビュー!〜進化したGitHub Copilotを使ってみた〜 サイバーエージェント Developer Productivity室の小塚です。みなさんはGitHub Coilotを利用しているでしょうか?弊社ではGitHub Copilot Businessを昨年から全社導入し、日本国内ではプロンプト送信行数と提案受け入れ数が1位(2023年12月時点)となるなど、現在約8割のエンジニアが積極的に実際のプロダクト開発において日々利用しています。 弊社ではUS時間の2/27にリリースされた生成AIを利用した機能群であるGitHub Copilot Enterpriseのクローズドベータに1月から参加させていただいておりました。クローズドベータ参加にあたり、GitHub社のVP of Product Manageme
こんにちは、インターネットゼミの小障子(@The_Ko_Show_)です。 インターネットゼミは「インターネット」について日々研究を行っているゼミです。 「インターネット」には多くの意味合いが思い浮かぶと思いますが、ゼミとしては特定の定義に限定せず広く各個人のインターネットについて研究を進めています。 インターネットゼミについてはこちらの記事をご覧ください。 インターネットゼミ開講のお知らせ 現在はオフィス近郊にラックを借りた上でAS63790を取得し、そのAS番号を用いて実験や研究を行いつつ、その結果を社内にフィードバックしています。もしピアリングやネットワーキングに興味がある方がいらっしゃればぜひご連絡ください。 インターネットゼミのインターネット構成 インターネットゼミの「Public ASプロジェクト」ではパブリックなAS番号 (AS63790) を取得し、我々が利用しているThe
今回、Dark Canaryリリースの仕組みを拡張し、Pull RequestごとにDark Canary(以後PR Dark Canary)環境を作成する仕組みを整備しました。これにより、本番と同じURLでPull Requestごとの環境に接続して動作確認ができるようになりました。本記事ではその技術構成や運用について紹介します。 開発プロセス上の課題 WINTICKET Webの開発プロセスは、フィーチャーフラグを用いたトランクベース開発を中心に行われています。しかし、複雑なリファクタリングや大規模な機能追加の場合など、フィーチャーフラグでは管理しきれないケースも存在します。 このような場合、Pull Requestに連動したプレビュー環境での品質管理(QC)を試みますが、ドメインの違いやCDNの非配置など、開発環境との差異によって動作検証が困難なケースがあります。この場合、開発環境(
この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 本日はメディア統括本部 Data Science Center の山本が担当します。 サイバーエージェントではAzure OpenAI ServiceやGoogle CloudのVertex AIなど様々なクラウドサービスのプラットフォームを利用したコンテンツ生成のPoC作成やそれを発展させた形での実サービスへの展開を行なっております。 このようなプラットフォームは気軽にやりたいことを試せる点では非常に便利ではあります。 一方、APIリクエストへの即応性やコスト等々の観点で、画像生成や言語生成のモデルを、用意したマシンインスタンスに展開して推論を行いたい状況も存在します。 このとき問題になるのはマシンインスタンスのスペックです。 高性能なGPUが載っていて、CPU、メモリ
はじめに こんにちは、Amebaマンガでモバイルエンジニアをしている内定者バイトの成尾 嘉貴(@naruogram)です。Amebaマンガの取り組みの一環として、E2Eテストの導入しました。 本記事では、FlutterアプリにおいてのE2Eテスト導入までの流れについてご紹介させていただきます。 ※ 本記事では、個人的見解であり、特定のサービスを優遇するものではありません 目次 1. なぜE2Eテストを導入検討をしたのか 2. FlutterアプリでのE2Eテストの選択肢について 3. チームに最適なツール選定について 4. AutifyとMagicPod検証 5. E2Eテストを運用開始するために 1. なぜE2Eテストを導入検討をしたのか 弊チームがE2Eテスト導入する理由は大きく二つあります。 1. 手動テストによる時間とコストの負担を軽減 大規模なリリースや中規模のリリースの度に手動
この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 21日目の記事です。 こんにちは、CyberAgentのシステムセキュリティ推進グループ(以下、SSG)に所属している小笠原です。 本記事では生成AIをセキュリティの業務に導入し運用課題を改善していった取り組みについて共有させて頂きます。 生成AI x セキュリティ 生成AIというテクノロジーはセキュリティ業界でも非常に注目されています。 今年の10月に発表されたガートナーのセキュリティハイプ・サイクルでは、黎明期に「サイバーセキュリティ向け生成AI」が登場しました。 https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20231018 私が所属している技術チームでは、「テクノロジーでセキュリティの課題解決を行う」ことをミッションにし
はじめに ABEMAは、配信するコンテンツのジャンルや作品数が多いことが特徴です。 それらのコンテンツをどのように構造化し、モデリングするかは、UIの表現や使いやすさに大きな影響を与えます。 2016年に開局して以来7〜8年が経過し、複雑化した概念モデルとUIを改善するためにコンテンツモデルに焦点を当てました。 本プロジェクトのリードとデザイナーを務めた @skskeee が記事を執筆しています。 従来のコンテンツモデル ABEMAは元々地上波テレビのようなリニア型の編成を実現していました。その後にビデオオンデマンド型の配信を追加し、近年ではPPVなどの新たな配信形態も生まれています。 当初設計した構造としては、シリーズ、シーズン、エピソードといったシンプルなコンテンツモデルでした。 しかしながらABEMAの配信コンテンツはアニメやドラマなどの「ストーリーもの」だけではなく、バラエティ、ス
これはCyberAgent Developers Advent Calendar 2023の13日目の記事です よければ他の記事も見てみてください はじめに Developer Productivity室(DP室)のuncle__koです。 DP室ではサイバーエージェントグループにおける事業開発の開発生産性(主にソフトウェアデリバリー領域)を大きく前進させるための開発に従事してます。 OpenAI社が2022年11月30日に公開したChatGPTを皮切りに、いまでは生成AIを聞かない日はないムーブメントになっているかと思います。 ChatGPTやGitHub Copilotの登場によって、日々の開発業務もかなり効率的に生産性が上がっていることかと思います。 今回は生成AI x Developer Productivityをテーマに、開発生産性があがりそうな、個人的に気になっている生成AIを
この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 12日目の記事です。 はじめに CIU (CyberAgent group Infrastructure Unit) の西北(@nishi_network)です。 普段はプライベートクラウド (Cycloud) や機械学習基盤の運用、それに伴う開発業務に従事しています。 今回は、サイバーエージェントの生成AI開発を支える裏側にフォーカスを当て、機械学習基盤の設計や運用、また最新のNVIDIA H100 機械学習基盤構築プロジェクトの裏側について紹介していきます。 サイバーエージェントの機械学習基盤 サイバーエージェントでは、社内向けにAI用途向け機械学習基盤をパブリッククラウド環境だけではなくオンプレミス環境でも運用しています。これらは全社組織であるCIUが運用しており、データセンターの運用か
はじめまして、CyberAgent AI Lab Intaractive Agentチームの技術研究員の大平といいます。 この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 1日目の記事です。 ChatGPTの登場以降、自然なチャット対話はAPI呼び出しだけで簡単に実装できるようになりました。 更に人間のようなインタラクションを実現しようとすれば、音声対話に発展させたいと思う方も多いかと思われます。 しかし実際にLLMを使って音声対話システムを構築してみると、そのレスポンスの遅さに不満を感じることになります。 この記事ではよくあるシンプルなLLMを用いた音声対話に対していくつかの工夫を施し、その応答速度をできるだけ早めてみようという試みになります。 よくある構成として、以下を用います。 音声認識 Google STT LLM ChatGPT 3
はじめに 2023年9月の1ヶ月間、AI事業本部協業リテールメディアディビジョンにて、「CA Tech JOB」というインターンシップに参加した東京大学大学院経済学研究科修士1年の西田鴻志です。 本記事では、インターンシップ中に取り組んだ、短期で観測できる指標を活用した長期的な処置効果の推定と、その小売データ分析への応用について紹介します。 背景 施策の効果検証において、その長期的な影響について関心があることは多いと思います。例えば、あるマーケティング施策について、施策直後の売上といった短期の影響だけでなく、顧客生涯価値(LTV)といった長期的な影響を知りたいというニーズがあります。協業リテールメディアディビジョンにおいても、施策の長期的な効果を評価するための分析は行われていました。 長期的な効果を分析するときには、分析に必要なデータを観測するために時間がかかるという課題があります。これに
はじめに こんにちは。学際的情報科学センターの高野(@mtknnktm)と申します。当社のプロダクトにおけるデータ分析・計算社会科学の研究を業務としています。また、当社の「Tech DE&Iプロジェクト」においてアンケート調査・文献調査なども行っています。 Tech DE&Iプロジェクトではいくつかの場面で社内アンケートを実施しております。 社内アンケートの質問・意見の中に、ジェンダーギャップが発生する理由やその問題点、対抗措置としてのアファーマティブ・アクションに関するものが少なからずありました。 例えば、「ジェンダーギャップは重要な問題であることはわかるが、アファーマティブ・アクションも賛否両論でどのように考えて良いのかよくわからない」などです。 本記事はそれらに対する回答として作成した社内ドキュメントに加筆修正したものです。 なお筆者は計算社会科学の領域で研究活動をしておりますが、多
ML監視は従来のソフトウェア開発の監視要素に加え、モデルや予測値、データに関する監視が必要とされています。 監視の優先順位 上述のようにML監視項目は数多くあり、いきなり全ての監視項目を導入するのは難しいです。 クラウドベンダー各社のMLOpsの成熟度モデル [3]のように、ML監視も段階的に取り組んでいくことが望ましいと言えます。 A Comprehensive Guide on How to Monitor Your Models in Productionの記事ではGoogleのMLOps成熟度モデルに合わせた監視項目を取り上げています。 引用: A Comprehensive Guide on How to Monitor Your Models in Production [4] EVIDENTLY AIが公開してるMonitoring ML systems in product
CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。今回はAWS Lambdaの高速なコンテナロードの仕組みについて紹介します。 AWS Lambdaはサーバレスなマネージドサービスであり、難しいことを知らなくてもユーザ(私たち)は簡単にアプリケーションをホストでき、簡単にスケールします。 ユーザから見るとシンプルですが、その裏側では様々な仕組みがあったり最適化が行われたりしています。 マネージドサービスの裏側を必ずしも知る必要はありませんが、仕組みを知っておくとより使いこなせるはずですし、自信を持って技術選定ができるはずです。(そして何より裏側を知ることは楽しい!🤗) 本記事はUSENIX ATC 2023で発表された論文「On-demand Container Loading in AWS Lambda」の内容に基づいて、読んでいて面白かったポイントをまとめています。 On-demand
こんにちは!2023 年 7 月より 約 2ヶ月間、株式会社 AbemaTV Cloud Platform チームにて内定者バイトをしていた 24 卒 SRE 内定者の 後藤 廉(X(Twitter) : @ren510dev)です。 内定者バイト期間では、主に、ABEMA を構成するマイクロサービスのデプロイ状況を可視化するべく、独自のモニタリングツールの開発に従事しました。 また、既存の運用・監視体制への導入・統合、開発組織への推進等を実施し、プラットフォームエンジニアリングに挑戦しました。 今回のブログでは、配属部署やチーム内ミッションステートメントの紹介を交えつつ、私が内定者バイト期間中に取り組んだこと、成果を紹介します。 目次 ABEMA Cloud Platform チームの紹介 ABEMA が抱える運用課題 仕様策定 アーキテクチャ 処理フロー マルチリージョン展開 デプロイ
iOS開発におけるGitHub Actions self-hosted runnerを利用したオンプレ CI/CD のすゝめ 昨今のiOSのCI /CD環境において、マシンスペックと実行コストのトレードオフや、それに伴うクレジット管理に悩まされることが増えています。 6月27日〜28日にかけて開催した「CyberAgent Developer Conference 2023」では「iOS開発におけるGitHub Actions self-hosted runnerを利用したオンプレ CI/CD のすゝめ」というタイトルで下記についてご紹介しました。本ブログでは、そのセッションの様子をお届けします。 ————————— サイバーエージェントではCyberAgent group Infrastructure Unit(CIU)がMac OSの物理マシンを運用管理し、GitHub Action
CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。 つい最近AWSからIPv4の料金体系の変更が発表されました。 新着情報 – パブリック IPv4 アドレスの利用に対する新しい料金体系を発表 / Amazon VPC IP Address Manager が Public IP Insights の提供を開始 AWSのパブリックIPv4アドレスの料金体系の変更後の影響、コスト削減のための対応策の検討、サイバーエージェントグループにおけるIPv6の推進活動についてご紹介いたします。 変わること 今までは VPC 内のリソース、Amazon Global Accelerator、AWS Site-to-Site VPN トンネルに割り当てられた、使用中のパブリック IPv4 アドレス(AWSが提供するパブリック IPv4 アドレスおよび Elastic IP アドレスを含む) という条件であれば
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開!利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか? CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントでは2023年4月下旬より、GitHub Copilotの導入を開始しました。 「実際のところどうなの?」という情報がまだまだ少ないと思われるので、本記事では導入から約3ヶ月が経過した現在の利用状況を公開します。 GitHub Copilotの利用状況 2023年7月現在、サイバーエージェントでは500名以上のエンジニアがGitHub Copilotを利用しています。 追記 7/20: そしてこの数字はGitHubによると現時点で日本で一番多いそうです🎉 サイバーエージェントではGitHub Enterpriseが導入されており、事業部や事業単位でOrganizationを保持してお
サイバーエージェントグループには、様々なSRE組織があり、日々サービスの信頼性向上に取り組んでいます。 6月27日〜28日にかけて開催した「CyberAgent Developer Conference 2023」では、当社のDeveloper Experts(SRE領域)を務める柘植が、サイバーエージェントグループのSRE組織やSREsの活動についてもご紹介しました。 柘植 翔太 2014年新卒入社。インフラエンジニア、SREとして、AMEBA、AWA、社内基盤など50以上のメディアサービス・システムへのSRE推進、リスク改善、サービス立ち上げを経験。現在は、横断SRE組織のマネージャーとして、SREのプラクティス開発やEnablement、人材育成へ注力している。 サービスリライアビティグループというメディア事業横断のSRE組織のマネージャーをしている柘植と申します。本日はデータで見る
AI事業本部MLOps研修とは はじめまして、AI Labでリサーチエンジニアをしている岩崎(@chck)と、AI事業本部 Dynalystでデータサイエンティストをしている長江(@nsakki55)と干飯(@hosimesi)です。 今回は、AI事業本部研修で行われた講義のMLOps回の資料を公開します。 🔳 AI事業本部の事業を担う一員として、「AI事業本部で必要なドメイン知識を身につける・関係を構築する(縦・横・ななめまで)」が研修の目標 サイバーエージェントでは、入社後3週間ほどのエンジニア全体研修を行った後、各事業部に配属されます。AI事業本部では、事業部配属直後に2週間ほどエンジニア研修を行います。この研修では、全社研修とは異なり、AI事業本部に特化したアドテクや機械学習に関連する内容が取り扱われています。 ▼事業部研修全体スケジュール AI事業本部の研修は、以下の3つのパー
みなさんどうもこんにちは、AI事業本部の「極予測TD」というプロダクトで2023年2月から2ヶ月間、機械学習エンジニアとしてインターンシップ「CA Tech JOB」に参加させていただいた、高橋駿一と申します。本記事では、インターンシップで行った、MLOps基盤の開発についてご紹介します。 極予測TDとは 極予測TDとは、レスポンシブ検索広告(RSA)を自動生成する「広告テキスト自動生成AI」と、広告配信効果を事前に予測する「効果予測AI」を掛け合わせることで、効果的なRSAを制作するプロダクトです。 本インターンシップでは、効果予測AIのMLOpsに取り組みました。 背景 チームに参加した際、以下のような状況にありました。 複数の予測モデルが運用されているうち、一部、MLパイプラインが未実装のものがあった 上記モデルはリリース当初からモデルが更新されていなかったが、時間が経過したことでデ
オープンソースの開発者として、とても嬉しい日です 😄 私たちのチームがはじめた継続的デリバリーツールであるPipeCDがCNCFのSandboxに加入することができました!!!2020年10月にオープンソースとして公開して以降、チームとして様々な問題と直面し、直近の数ヶ月はCNCF Sandboxへの参加という目標のために嬉々として日々のタスクに取り組んできました。そして今はこの結果をこのブログに発表できることに本当に満足しています。しかし、Sandboxになったということはある意味、スタートラインに立ったということでもあります。 PipeCDについて PipeCDのミッションは「The One CD for All {applications, platforms, operations}」です。KubernetesやGoogle Cloud Run、Amazon ECS、 AWS L
AI事業本部の黒崎( @kuro_m88 )です。 MySQL、PostgreSQLのようなRDBとAmazon DynamoDBやCloud SpannerのようなNoSQL、NewSQL系のDBを比較したときに、後者はRDBのauto incrementのような機能を実装しようとすると前者と比較して性能が出ない問題があります。この問題に対してRedisのLua Scriptingを用いて採番用のキャッシュを実装し、併用することで高速化した事例を紹介します。 本記事ではAmazon DynamoDBやCloud Spannerが採用されている環境を想定します。特に特定のDBに依存した考え方ではないので、その他のKVSやKVSベースのNewSQLにも応用できる考え方かと思います。手法を検討するのに使ったコードはGoで実装しました。 前提 前提としてKVSのような分散DBにおいて、auto
みなさんは、普段UIをデザインする中で、「アニメーション」についてどれほどの意識を割けているでしょうか。 極端な事を言えば、ほとんどの状況においてUI上でアニメーションは存在しなくても成立してしまいます。 それはなぜかといえば、UIは主にユーザーの入力に対して特定の画面を出力したり、内部ステータスを変更するなどの必要条件を満たすことで目的が成就できてしまうからです。 上の画像のように、入力の示唆と結果の画面さえ描画できていれば、その間を繋ぐアニメーションは必ずしも必要では無いのです。 では、アニメーションの必要性はどこに見い出すべきなのでしょうか。 そもそも不要なものなのでしょうか? OSのガイドラインからアニメーションを考える このような時は世界の御大にご意見を仰ぐのが正攻法です。 まずはGoogleから、Material DesignのUnderstanding motionでは、アニ
本記事は、22卒1年目の成長シリーズ3日目の記事です。 はじめに AI事業本部協業メディアリテールディビジョンでバックエンドエンジニアをしている岩見彰太(@B_Sardine)です。 2022年にサイバーエージェントに入社、5月に協業メディアリテールディビジョンのアプリ運用センターに配属され業務を行ってきました。 この記事では、サイバーエージェントのDXという領域での新卒1年目の働き方について紹介します。 1年目の業務内容 入社後全体研修、その後AI事業本部に配属されてからは事業部での研修を行いました。特にAI事業本部の研修は、前半は毎年コンテンツの変わる座学、後半はチーム開発で広告配信サーバーを実装するなど充実した内容でとても学びの多いものでした。 その後、協業リテールメディアディビジョンのアプリ運用センターに配属されました。 協業リテールメディアディビジョンは主に協業先とともに事業をグ
こんにちは、ABEMA 開発本部 Cloud Platform Group の山本 ( @tetsuya28 ) です。 株式会社サイバーエージェント としての 生成 AI の利用ガイドラインの策定、生成 AI の利用事例について紹介します。 株式会社サイバーエージェント としての 生成 AI の利用ガイドラインの策定について 昨今話題となっている 生成 AI ですが、株式会社サイバーエージェント ( 以下、弊社 ) でも一律禁止するのではなく、うまく活用して事業機会に繋げられるようにしたいとの思いから 2023 年 4 月 17 日に社内向け生成 AI の利用ガイドライン Ver1.0 が策定されました。( 2023 年 4 月 28 日時点では Ver1.1 ) 利用ガイドラインについては細かくは解説しませんが、利用目的や取り扱うデータの種類、サービスなどに応じたガイドラインの策定が行
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