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はじめに ChatGPTは、OpenAIが開発した高性能な自然言語処理モデルで、会話や質問応答など多くの分野で応用が可能です。この記事では、LayerXのバクラク請求書チームで開催したChatGPTを題材としたハッカソンの概要や、成果物についてお伝えします。 (※今回のハッカソンで業務上データは利用しておりません) ハッカソン概要 最近話題を集めているChatGPTですが、LayerXでも新卒採用や研修に取り入れることを検討しています。 layerx.co.jp ChatGPTやNotion AIをはじめとしたLLMは今後の製品開発でさらなる価値創出が期待されるため、この機会に知見を深めることを目指し、バクラク請求書チームでハッカソンを実施しました。 ハッカソンの様子（記事を書いた日に他チームでもハッカソンが行われていたのでその写真） ハッカソンで生まれたアイデア ハッカソンで開発された主

こんにちは、LayerXのエンジニア id:kikuchy です。 このnoteは「LayerXアドベントカレンダー2023春」の12日目の記事 です。 今回は、LayerXの行動指針の1つである「Trustful Team」をテーマにお送りします。 前回はフィールドセールスの @hiroki_naka0121 さんによる「LayerX・バクラクフィールドセールスのオンボーディング・イネーブリングへの取り組み〜入社1か月の視点から〜」でした。 来週はカスタマーサクセスの @tomo_rim さんが登場します、お楽しみに！ LayerXには5つの行動指針があり、そのうちの一つが「Trustful Team」です。 Trustful Teamを含めた行動指針は、こちらの羅針盤というドキュメントにまとまっています。 speakerdeck.com ぜひ御覧ください。 こういう文書がある上に公開ま

こんにちは、LayerX の Enabling Team の suguru です。 ChatGPT のAPIが公開されて、ものすごい勢いで Slack へのインテグレーションが始まりそうです。 API 利用する場合は、会話の内容が学習などに使われることはない、ということで、安心して利用できそうです。 LayerX でも、早速ChatGPTが応答してくれるボットを作ってみることにしました。 今回は new Slack Platform を使うことにしました。new Slack Platform は、Slack Cloud と呼ばれる Slack 側のサーバーでコードを動かす機能があります。Slack にコードをデプロイするだけで、サーバーの準備等をしなくても ChatGPT を自分たちの SlackBot として埋め込むことができます。 注 - new Slack Platform は執筆時

この記事はLayerX Tech Advent Calendar 2022の25日目の記事です！ LayerXの mosaと申します！もう2022年も終わりですね、お疲れさまでした！ LayerXには複数の事業部がありますが、僕は「バクラク」という、ハタラクをバクラクにするためのSaaSを開発しています。今年はバクラク経費精算、バクラクビジネスカードがリリースされたり、Machine Learningのチームが本格的に立ち上がったり、開発生産性を高めるEnabling teamが発足したりと、沢山のことがありました。 僕はポジションでいうと「事業部CTO/CPO」という名前でして、プロダクトや開発組織全体を見つつも、特に新しいプロダクトをゴリゴリ前線で開発する立ち回りをしています。 この記事では、新規プロダクトを立ち上げていくなかで、特に悩みが多かった話を書いていきます。 バクラクの開発に

本記事は LayerX Tech Advent Calender 2022の12/23日分の記事です。 自己紹介 LayerX、Fintech事業部でエンジニアリングマネージャーをしています。たこちゅー ( @takochuu )です。 前職含めてtoC開発の経験が豊富で、過去5年ほどEMをしていました。 経歴はこちら 現在は、三井物産デジタル・アセットマネジメントに出向して、10ヶ月ほど個人向け投資サービスであるALTERNA(オルタナ)の新規開発に関わっています。 MDMについて 三井物産デジタル・アセットマネジメント(以下、MDM)については以下の記事郡が詳しいので、ご覧になってみてください。 そんなMDMを一言で表すと、「スタートアップ・エンジニアカルチャーに三井物産・金融取引業者のエッセンスを足し、金融サービスを作っている会社」です。 社長の上野さんは三井物産で数々の会社経営を実

バクラクビジネスカードの立ち上げで挑戦したフロントエンドの取り組み LayerXでエンジニアをしている松本駿（toshi1127）です。 現在はバクラクビジネスカードとバクラク電子帳簿保存の開発に携わっています。 この記事はLayerX Tech Advent Calendar 2022の22日目の記事です。 バクラク事業部では、これまでフロントエンド開発にNuxt.js + TypeScriptを中心とした技術スタックでを採用してきました。 8月から提供させていただいているバクラクビジネスカードでは、React + TypeScriptを採用しました。 新たに挑戦したフロントエンドの取り組みを中心に、技術選定の背景や2〜3ヶ月という短期間でリリースするために意識したことを紹介できればと思います。 開発体制の特徴としては次のとおりです。 バックエンド/フロントエンド関わらず、それぞれが機能

バクラク事業部の Product Enabling Team でソフトウェアエンジニアをしている @izumin5210 です。 この記事は LayerXアドベントカレンダー(概念) の54日目の記事です。 バクラクのリソースを提供する REST API を開発するにあたり、その基盤を GraphQL をベースに実装する、ということをしました。 なかなかにチャレンジングな選定であり、これを入社してすぐ作っているという背景も含めておもしろい話だと思うので、技術的な話と文化的な話をあわせて紹介させてください。 「GraphQL で REST API を作る」とは？ まず「GraphQL で REST API を作る」というのが見慣れない文字列なのではないでしょうか？ 前提を揃えるために目指す形を明確にしておくと、だいたい以下のようなものです。 外から見た API は REST に従っており、H

LayerX で機械学習エンジニアとして働いている松村 @yu-ya4 です。現在はAI-OCRチームにて、バクラクシリーズのOCR機能の開発を主に行なっています。この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2022 の18日目の記事です。 OCR機能とは、アップロードされた請求書や領収書などの帳票の画像データを読み取り、人間が手入力せずとも必要な項目を自動で抽出してデータ化する機能のことです。以下は請求書OCR機能のデモ動画です。 www.youtube.com このブログは、このようなOCR機能を誰でも簡単に実現してしまおうとしている Document AI というサービスを触って検証した際のメモ書きとなります。API を扱う Client ライブラリもいくつかの言語で公開されており、今回は Python を使いました。もしかしたら私の仕事がなくなるかもしれませ

LayerX の Enabling Team でソフトウエアエンジニアをやっている suguru です。LayerX Tech Advent Calendar 2022 の 12/12 のの記事になります。 今日は、入社して最初に開発した社内ツールの話をしようと思います。 LayerX のバクラク事業部では、バクラク請求書、バクラク申請・経費精算、バクラク電子帳簿保存、バクラクカードなど、複数のプロダクトを運用しています。 內部のアーキテクチャとしては、プロダクトごとに独立したAPIが環境で稼働しており、プロダクト間連携は、お互いの Private API を通じて連携しています。そのため、バクラクの開発用環境をローカルで構築するには、複数のプロダクトのAPIサーバーを稼働させる必要があります。 バクラクのサービスアーキテクチャについては、下記のスライドを参照してください。 お客様に対して

こんにちは！LayerXバクラク事業部 OCRチーム ソフトウェアエンジニアの秋野（@akino_1027）です。 この記事では、バクラクシリーズの機能であるOCRのテスト基盤について紹介していきます。 ※本記事は LayerX Tech Advent Calendar 2022 11日目の記事となります。 背景 バクラクでは手入力ゼロを目指すべく、 OCR機能（文書の読み取り機能）を提供しています。 以下、OCRで書類が読み取られる様子 www.youtube.com OCR機能は「手入力不要」という価値に直結するため、OCR精度を常に高い水準で保っておく必要があります。 安心してコード変更を取り込めるように 今まで読み取れてたのに読み取れなくなった書類はないか 新たに読み取れるようになった書類はどれか を確認する仕組みが必要でした。 OCRテスト基盤の開発 そこでOCR精度を担保するた

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2022 10日目の記事です。 @ken5scal です。CTO室やらFintech事業部やらで色々やっています。 今日は、Github ActionからGoogle WorksapceのReports APIをキーレスで 実行する件について紹介したいと思います。 めちゃくちゃハマり半年の熟成を経て実装できたので、その喜びとともにお送りいたします。 背景 今までAPIを実行するアクセスキーといったクレデンシャルの多くは静的な値やファイルの形をとっていました。 故に取り扱いを間違えると重大な窃取や漏洩に繋がる可能性が高くなります。 そういったリスクを低減する定期的なローテーションが良いプラクティスとされていましたが、人手によるローテーションは作業漏れによる可用性の面でのリスクに繋がり兼ねません。 つまり人類は愚か 幸いなこと

こんにちは！バクラク事業部の@ysakura_です。バクラクビジネスカードを担当しています。 先日、GraphQLのMutationから引数(InputのField)を削りました。その際、ダウンタイムを発生させない様に複数回に分けてリリースを行いました。GraphQLでのNullの扱いに少し苦労をしたので、その知見を共有出来ればと思います。 この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2022 8日目の記事です。 動作環境 担当するプロダクトでは、GraphQLのライブラリとしてBE(バックエンド)では gqlgen、FE(フロントエンド)では Apollo Client を (React + TypeScript) の構成で用いています。 また、GraphQLのスキーマはバックエンドのレポジトリで管理しています。 サンプルスキーマ Mutationの引数のInpu

機械学習エンジニアの吉田です。今年の3月にLayerXに入社し主に機械学習を活用したOCRの開発をしています。それまでルールベースで実装されていた工程を一部機械学習ベースの実装に置き換えつつあり実際に本番でも稼働しています。この記事ではどのように検証や開発を進めてきたのかご紹介します。 背景 LayerXで提供しているバクラクでは帳票をアップロードするだけで支払金額や支払期日などを自動で読み取り補完してくれるOCR機能があります。このOCRは主にルールベースで実装されていましたが、リリースから継続的に改善が行われていたことでかなり精度高く読み取ることができるようになっていました。しかし導入企業様が増えるにつれて次第に精度の改善が困難になり、一箇所修正するとこれまで読み取れていたものが読み取れなくなるなどコードの修正も困難になってきている状況でした。 一方でリリースから1年以上経過し集められ

こんにちは！LayerXバクラク事業部エンジニアの加藤 (@tatane616) です。 本記事では、私の所属するバクラク申請・経費精算チームで主に展開しているフロントエンド開発Tipsについて紹介します。 ※本記事は LayerX Tech Advent Calendar 2022 4日目の記事となります。 背景 バクラク申請・経費精算チームでは、以前「半年で3倍以上にスケールしたプロダクトチームを支える文化｜tatane｜note」で紹介させていただいたように、2022年12月時点で5名のエンジニアがいます。 LayerX では厳密に専門性で業務を縛ることは少ないです。プロダクトチームのエンジニアであれば、フロントエンドもバックエンドも（今後はおそらくアプリも）書きます。 その中には今までバックエンドやモバイルアプリを専門にやってきた方もいますが、上記引用の通り、LayerXの開発では

こんにちは！LayerXエンジニアの高際 @shun_tak です！ 本記事ではバクラクの開発スタイルについて紹介したいと思います。 概要 スクラムチームの構成 スクラムイベント AI-OCRチームのスプリントの流れ バクラク申請・経費精算チームのスプリントの流れ これまで試したカイゼン 立ち上げ初期は1週間1スプリントで素早く軌道修正し、安定したら2週間1スプリントに 月2回だったアップデートのリリースが毎週に 朝会で前日にあったミーティングのサマリを共有 月1回だった振り返りをスプリントごと(2週間ごと)に実施 振り返り=KPTを実施することから、もうちょっと丁寧な振り返りを実施するように おわりに 概要 バクラクでは、プロダクトごとにスクラムチームがあり、それぞれバックログを持っています。 また、複数のプロダクトを横断するプロジェクトが立ち上がることもありますが、その場合はプロジェク

LayerXで機械学習エンジニアを担当している @yoppiblog です。今回はOCRチームで検証したLayoutLMについて簡単に紹介します。 LayoutLMとは LayoutLMとは昨今注目されているマルチモーダルなDocument Understanding領域の1実装です。 様々な文書（LayerXだとバクラクではお客様の多種多様な請求書といった帳票を扱っています）から情報を抽出（支払金額、支払期日や取引先名など）するために考案されたものになります。 BERT（LayoutLMv3はRoBERTa）ベースのencoder層を用いレイアウト情報や、文書そのものを画像特徴量としてembedding層で扱っているところが既存のモデルより、より文書解析に特化している点です。 v1〜v3まで提唱されており、v3が一番精度が高いモデルです。 もともと、LayoutLMv2では多言語対応され

こんにちは！バクラク事業部の@ysakura_です。 先日、バクラクシリーズで共通的に利用できる OAuth 2.0 の認可サーバーを開発しました。今回は、認可サーバーを開発する中で直面したB2B特有に意識すべき点を紹介します。 会社・従業員という概念が登場するため、個人向けの場合と比べて考慮する要素が増えます。 連携担当の権限チェック お客様のデータを他社のサービスに連携するので、想定外の連携を発生させない事が重要です。その為、連携担当者が管理者権限を有しているかのチェックを入れています。 こういった機構が無いと、一般権限の従業員が 攻撃者のサービス に誤ってデータ連携をする事が起こり得ます。また、従業員個人のアプリに会社の情報を引き抜く事も原理的には可能です。(あまり想定したくはありませんが) 上場企業やIPO準備企業では、内部統制として求められる内容かと思います。 毎回ログインを要求

こんにちは！バクラク事業部の@ysakura_です。普段はバクラクビジネスカードの開発をしています。 先日、Partner APIの開発を担当する事になり、その前段としてバクラクシリーズ全体で利用できる OAuth 2.0 の認可サーバーを開発しました。 OAuth 2.0 により、Partner APIのセキュリティ向上を目的としています。 今回は入門記事として、 OAuth 2.0 の元となる課題感 / OAuth 2.0 での解決方法 / API Key方式との比較 を画像を交えながら説明します。OAuth 2.0 は分かった様で分からない状態になる事も多いと思うので、理解の一助になれば幸いです。 ※ あくまで入門記事ですので、OAuth 2.0 の詳細なフロー図などは出てきません。 前提となるシナリオ 他社のシステム(SaaS等)にデータを連携するシーンを考えます。 例として、バク

この記事はLayerXアドベントカレンダーの5日目の記事です。 バクラク事業部のプロダクトマネージャーの花村です。本日、事業所が200を超えるエンタープライズのお客様へのバクラク請求書・バクラク申請の導入を発表させていただきました。 bakuraku.jp バクラク自体はまだ2年目のSaaSではあるものの、直近エンタープライズのお客様向けに導入を支援させていただいておりました。 エンタープライズのお客様では業務フローが複雑になるため、通常のセールスに加えて、コンサルタントがついて業務フロー整理や導入サポートが不可欠です。私はプロダクトマネージャーが主務ではありますが、導入コンサルタントを兼務してお客様のサポートにあたっています。（私自身がフューチャーやデロイトといったコンサルティング企業での経験があったことも兼務の要因です） 今回の記事ではLayerXにおけるSaaS導入コンサルタントの仕