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「なんで法律はGitHubで管理しないんだ？」 弁護士だった当時の私は、六法全書をめくりながら深夜にボヤきます。 そしてLLMの時代が訪れ、Devinに衝撃を受けました。一方で、弁護士たちは未だに100枚の契約書に赤ペンを入れています。私は思います。 「なんで契約は人間がコーディングしてるんだ？」 LLMがこれだけ進化しているのに、社会の根幹をなすプログラム（法・契約）はまったくアップデートされません。契約に関わるビジネスパーソンは、未だオンプレミスでフルスクラッチ開発を強いられている20年前のエンジニアのような存在です。 そして、、、白状します。契約というコードは、ぶっちゃけバグだらけです。 契約をテストできるのは裁判官だけで、テストのコストが高すぎるため、テストされずにプロダクションコードになります（＝契約が締結されます）。 つまり、「なんでもアリ」 です。 …なにより、契約には意図的

SREチームマネージャーの藤原です。 LM Studio + Gemma 3 + Cline + VSCodeの環境を自由研究的に試用したので、その報告エントリです。 モチベーション プライベートでコードを書く際も最近はClineなどを使ってLLMを使ってコーディングをすることが徐々に増えてきました。 VSCodeとClineを組み合わせて外部サービスをつかってコードの変更作業を実施する場合、 何かコードの変更を依頼するたびに、財布の中身から少しずつお金が溢（こぼ）れていく感覚があるでしょう。 1回1回の額は少額とはいえ、多数回繰り返すとなかなかの金額になってきます。 会社では予算の範囲内であれば、利用できますが、個人開発の場合はなかなか躊躇してしまうこともあるでしょう。 また、先日Googleが公開したオープンなローカルLLMのGemma 3も話題になったりしています。 そこでAPI課金

こんにちは！！ SREチームマネージャーの藤原です。 2024年6月末から2025年2月頭にかけて、入門 継続的デリバリーの読書会を実施し、完走したのでその報告エントリです。 www.oreilly.co.jp 勉強会の進め方 基本的な進め方としては、過去エントリにて解説した通りの進め方に則る形としました。 tech.mntsq.co.jp つまり、 事前に対象とする章を定める 参加者は対象の章を読む 参加者は気になった部分などを引用しながら所感をなどをGoogle Docsに記載する 当日はそれぞれ読んだ内容についてDocs記載内容について説明しながらディスカッションする の形で進めました。 勉強会のログサンプル 書籍の内容について 書籍の内容としては、架空のシステムを対象にストーリー仕立てでCI(Continuous Integration; 継続的インテグレーション)やCD(Cont

こんにちは、MNTSQでエンジニアをやっている平田です。 MNTSQでは自然言語処理を使って契約書を解析したり検索したりする機能を開発しています。 契約書解析には、次のようなタスクがあります。 秘密保持契約等の契約類型に分類 契約締結日や契約当事者等の基本情報を抽出 条項（第1条, 第2条, ...）単位で分解 本稿では、これらの契約書解析タスクをGPT-4oに解かせてどんな結果になるか見てみます。 ざっくりやり方 GPT-4oのAPIを呼び出すところ ここではAzure OpenAIのGPT-4oを使います。Microsoftのサンプルコードほぼそのままですが、一応貼り付けておきます。 from openai import AzureOpenAI client = AzureOpenAI( api_version="2023-05-15", azure_endpoint=os.geten

こんにちは。 すべての合意をフェアにしたいMNTSQ（もんてすきゅー）のJessie (@Jessica_nao_) です。 仕事では、Ruby on Rails を"利用"させていただき、法務業務に利用されるSaaS Webアプリの開発を行っています。 RubyKaigi2024が間も無く開催されますね！ 土日から沖縄入りされている方の投稿がTwitterに流れてきており、既に私の気持ちもかなり高まってきています✈️ この記事では、「今回RubyKaigi に初めて参加するぞ！」という方に向けて、2023年に初めてRubyKaigiに参加した私が、知っておくと嬉しいと思うTipsやRubyKaigiのあれこれをいくつか紹介していきます📝 なお、公式アナウンスは非常に重要です。オンサイト参加の方で、Onsite Information - RubyKaigi 2024 をまだご覧になって

おはようございます!こんにちは!場合によってはこんばんわ! SREチームマネージャーの藤原です。 今年の3月からSREチームの中で、勉強会を定期的に実施するようになりました。 本エントリでは勉強会を開催するにあたって考えたことと、実際の進め方についての事例解説です。 勉強会を通じて実現したいことの説明から、テーマ設定、効果最大化のための開催形態と頻度、現時点(2024/4・5時点)の結果について解説しています。 勉強会を通じて実現したいこと チーム内勉強会を通じて実現したいこととして、以下を設定していました。 チーム・個人としてのレベルアップ 積極的な議論への参加 相互理解 チームとしての目線合わせ 勉強会を開催するからには何かしらのスキルや考え方を身に付けたいはずです。 また、学習効果を最大化するためにも、積極的な議論への参加を実現したいと考えました。 さらには、勉強会の中での議論を通じ

こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです！契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約

こんにちは。MNTSQの下村です。 コーポレートエンジニアとして、MNTSQ従業員の生産系向上施策等を実施していたりします。 Twitterもやっているのでフォローしてもらえると嬉しいです！ こんなアイコンです 本日は社員からの問い合わせ業務 いわゆる ヘルプデスク業務について効率化するためのツールを自作した 話を書いてみます。 この記事の要約 一人目コーポレートエンジニアとして参画したがヘルプデスク業務が非効率だったので効率化した。 質問に対して特定のemojiを押すとGitHub ProjectsのItemを作成するようにした。 SlackスレッドのコメントとGitHub ProjectsのItemを双方向同期するようにした。 Azure OpenAIも利用して効率化した。 きっかけ 2023年5月からMNTSQの一人目コーポレートエンジニアとして参画しています。 情報システムを色々と

こんにちは。「リーダブルコード」を先月読破して、感銘を受けた弁護士の人です。 なにに感銘を受けたかというと、「エンジニアが高級言語を効率的にコーディングするための工夫」は、契約という言語をコーディングするために援用できることがとても多いということです。 例えば、リーダブルコードは「関数には空虚な名前（tmpとかretvalとか）でなく、エンティティの実体に即した名前をつけよう！」と提案しています。 これめっちゃわかります！！！なぜなら、契約言語では当事者というクラスの表現のために「甲」「乙」という定義を未だに使います。そして、甲と乙を逆に書いてしまったままReviewを通過することが実際によくあります。オライリーさんには激怒されるでしょう。 しかし、よく考えると高級言語と契約言語が似ているのは当然だと思うようになりました。それは、どちらも「一定のインプットを入れると、必ず一定のアウトプット

組織の情報爆発 突然ですが組織で働くすべての皆さん、所属組織のルールや方針、意思決定やその背後の理由についてどの程度把握されているでしょうか？突然理由も知らされず組織ルールや方針が更新されたり、日々の仕事において必要な承認や確認の取得に時間がかかっていないでしょうか。 MNTSQでは、 （センシティブな個人情報を除いて）組織の職位やロールによらず誰もがアクセスできるようにする そのためにドキュメント駆動で意思決定や相談記録を残し、誰もが非同期でそれらにキャッチアップしながら賛否や新案を提案できる GitHubのIssue機能を介して、ゴミの分別ルールからビジョンレベルの意思決定まで誰もが発議できる などの文化を大切にしています。これらの効用については様々な発信があるので、他の記事に譲りますが、同時に次のような悩ましいトレードオフ問題に直面しています。 組織の拡大に伴って発信される情報が非線

MNTSQ(モンテスキュー)という契約書管理のSaaS製品を開発する会社で、 アルゴリズムエンジニアをしている坂本です。 契約書に書かれた情報を自動で抽出する仕組みを作っています。 概要 正規表現とはなにか 正規表現を書きにくい、中ボス的なテキストが存在する regexモジュールのFuzzy match機能を使って、楽に中ボスを倒す Fuzzy matchの使用例 裏話 実は、採用ブログも兼ねています この記事を書いた人 概要 私も非エンジニア出身であるため、Techブログではあるものの、 幅広い方に読んでいただきたいと思いました。 このブログの内容をざっくり図解すると、こんな内容を扱います。 正規表現とはなにか テキスト（＝文字列）に対して、マッチさせるパターンのことです。 特定の文字を含むテキストを探すときに使います。 例えば、 テキスト１：「庭には２羽ニワトリがいる」 パターン１：「

はじめに MNTSQ(モンテスキュー)株式会社 フロントエンド担当の安積です。 入社して4ヶ月とちょっと。 コードに取り組もうと入社して、まさに日々格闘しております。 私の後ろの席にはこんなバズ記事書く人や、こんなイカつい記事書く人が座ってまして、そんなプレッシャー期待の中からお送りいたします。 tech.mntsq.co.jp tech.mntsq.co.jp 昨日はこんな記事も公開されています。 tech.mntsq.co.jp はじめに 現在のステータス またはMNTSQ考古学 リファクタリングやるぜっっ！ 仕様書大事だよね 差分指向テストとは テスト環境の概要 テストデータ ブラウザ操作自動化 スクリーンショット比較 Playwriteの操作 ちょっとコードのサンプル 最後に この記事を書いた人 現在のステータス またはMNTSQ考古学 コードベースから見たMNTSQのフロントエン

認証認可とワンセットで語られることが多い印象だが、今回話すのは「認可（Authorization）」の話だ。「認証（Authentication）」の話は含まない。 （システムで言う）認可とは、大雑把に言うと「誰が」「何を」「どうすることが」「できる/できない」の要素に従って判定することだ。 どちらも略すと「Auth」になってしまってクラス名が衝突したりするので困ることがある。区別するために認証はAuthN、認可はAuthZと略されることがある。「WebAuthn」などは一例と言えるだろう。 弊社内ではまず話題になってこなかったため、実装の話が流れたとき、非エンジニアからは「認可？権限と何が違うの？おいしいの？」といった声が聞かれたり聞かれなかったりした。 認可制御の種類 MNTSQで採用した認可制御 認可のrailsのgemの紹介 pundit cancancan MNTSQの認可制御の

MNTSQ(モンテスキュー)株式会社 ソフトウェアエンジニアの沼井です。 普段はRailsでのバックエンド開発をしつつ、Elasticsearchによる全文検索処理やインデクシングまわりの開発にも取り組んでいます。 私は現在、 Thinkpad X1 Carbon (2021年版)にUbuntu 20.04をインストールして開発を行なっています。MNTSQ社以前の経験も含めると、業務でのUbuntu使用経験は3年以上あります。 テック系スタートアップの、とりわけWebサービス・スマホアプリの開発シーンでは、macOSユーザーが99%(※個人の感想です)ということもあり、macOS以外の環境を(使いたくても)使うことが難しいと思っている人も多いと思います。 本記事では、業務でのUbuntu利用の実情・課題・メリットなどを共有したいと思います。 TL; DR テック系スタートアップにおけるソフ

たくさんの文字列（や離散的な符号列）をメモリに載せないといけないんだけど、いろんな制約があって通常のList[str]では載らない…ということありませんか？（まぁあんまりなさそうですね） たまたまそういうことがあったので、その際に検討した内容をまとめておきます TL;DR メモリをもっと増やしましょう 富豪的に解決できるならいつでもそれが最高です しかし、世の中それでなんとかならんこともたくさんあります 用途があうのであれば専用のデータ構造を採用する 例えばもし共通のprefixやsuffixが存在し、順序に興味がなければtrie treeなどが使えます 例えば、弊社であれば、法人名をメモリに持ちたいなんてときもあります。そういうときに法人名の辞書をtrieで持ったりすることがあります 「株式会社」「一般財団法人」や「銀行」といった共通語がたくさんでてくるのでtrie treeでごりごり削

特許・契約書・有価証券報告書・企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識したいという場面に非常に多く出くわす。 会社名らしい文字列をテキストから抽出することは、形態素解析器の辞書を用いたり固有表現抽出モデルを学習することである程度実現される一方で、抽出した会社名をレコード化して分析などに用いる際には、いわゆる名寄せの問題が発生する。 自然言語処理における名寄せに似た問題は、エンティティリンキングや共参照解析といったアプローチで探求されており、実応用上は前者のアプローチが採られることが多い印象がある。*1 名寄せタスクをエンティティリンキング的に解くためには、帰着先の知識ベース・辞書が予め存在していることが必要だが、研究の文脈では知識ベースとしてWikipediaが採用されることが多い。 Wikipediaを用いる利点は多くあり、様々なエンティティ種に対してそこそこのカバ

この記事では、Googleスプレッドシートで当番表を作り、Google Apps Scriptで当番をSlack通知する機能を実装する。 この記事は以下の記事の続編である。 未読の方は先に読んでおくことをお勧めしたいところだが、実はあまり関係が無い。 note.com 西村、サラダ技術顧問に就任するってよ Googleスプレッドシートのサンプル Slack IDの取得方法 スクリプトを書く スクリプト エディタを開く Google Apps Scriptでスプレッドシートを読み込む Google Apps ScriptからSlackに通知する 「当番リスト」シートからSlack IDを取得する SlackのIncoming Webhook URLを発行する Slack通知を実装する スクリプトの全体像 定期実行を仕掛ける 機能拡張編 事前に通知する 複数人への通知に対応する スプレッドシー

はじめに 皆様はpythonで書かれたソフトウェアのリアーキテクティング1をどのように進めていますでしょうか？ 既存のソフトウェアに新規機能が追加しにくいとか、機能が修正しにくい等の問題がある場合にリアーキテクティングは有効です。 リアーキテクティングの初手としては既存のソフトウェアが抱える課題の洗い出しが行われます。その際にソフトウェア内のモジュール同士の依存関係を図で把握したい場面があります。 モジュール同士の依存関係が図示されていれば、モジュール同士の構造上の問題点を伝えやすくなり、かつモジュール同士の関係を将来的にどのように落としていくかも議論しやすくなります。 このような用途に用いるpython用の依存関係解析ツールとして、今回はpydepsを紹介します。 pydeps.readthedocs.io なお、本記事で扱うコードは下記にアップロードしてあります。 GitHub - U

こんにちは、MNTSQでSREとして勤務している中原といいます。 プライベートも含めて、技術記事は久しぶりな気がします。がんばります。 さて、さっそくですが、日本人にとって、あるいは、韓国の方や中国の方も含めて、コンピュータ上でそれぞれの国の言葉を扱おうとしたときに苦労するのが文字コードです。 かつては（あるいは今も）、Shift JIS、EUC-JPなど、OSや環境などによって使われる文字コードが異なり、相互の連携や、同じOSでも設定次第で大いに苦労したものでした（と聞いておりますし、個人でPCを楽しんでいたときには苦しんだりした記憶があります）。 そうこうしているうち、多くのOSで標準的な文字コードとしてUnicodeが採用されるようになりました。Windowsでは内部でUTF-16LEを採用しています。Linuxでは、UTF-8を標準とすることが多くなりました。 Unicodeに統一

前回記事に続いてHugging Faceネタです。Transformers本体ではなく、分かち書きを行うTokenizersライブラリの紹介をします。 Hugging Faceが開発しているTransformersでは、事前学習モデルと用いた分かち書き処理を同梱して配布している。 機械学習モデルの学習時と推論時の間で分かち書き設定が異なったり、分かち書き済み公開データと分かち書き設定が揃っていなかったりすると、モデルの挙動が正しく再現できないので、この設定が揃うように仕組みで吸収できる良いプラクティスといえる。 比較的古いバージョン*1のTransformersが用いるトークナイザは、ライブラリ内に同梱されるPython実装のものであった。 日本語で配布されているTransformersモデルの事例でいうと、例えば東北大学の乾研究室から公開されている日本語BERTモデルでは、Transfo

最近、身近なスモールデータをさくっと分析してみる機会があったので、過程をまとめてみました。スモールデータの解析であっても、前処理、可視化、示唆出しなどデータ分析に必要な所作というのは変わりません。ステップに分けながら紹介したいと思います。 今回はツールにGoogle Spreadsheetしか使っていないので、ノンエンジニアのビジネスサイドの人であっても同じ分析を回すことができます。Google Workspace(Gsuite)を使っている企業であれば紹介した生データも取得ができるかと思いますし、30分くらいしかかからないので、試してみると面白いかもしれません。 今回取扱いたいデータはGoogle Meetのログデータです。COVIDの影響で営業や採用文脈でリモートMTGが増えました。「最近、リモートMTGのちょっとした遅刻、多くない？」という社内のふとした問題提起から、実際にログをみる

あなたはDockerに何回入門しただろうか？ 何度あのクジラを見て頭を抱えたことだろうか？ 今回あなたを「とりあえずDockerを使ってワールドプレスを表示する」ところまで道案内しようと思う。 そう、夢はでっかく世界に羽ばたかないとね。 間違えた、ワードプレスだ。 Dockerって何 ワードプレスって何 Dockerでワードプレスを動かす ダウンロード インストール Windows macOS Dockerを起動する Windows macOS ワードプレスの設定ファイルを作る テキストエディタを開く Windows macOS 設定を貼り付ける 設定ファイルを保存する Windows macOS ワードプレスを動かす Windows macOS ワードプレスを表示してみよう 注意事項 ワードプレスを止める おわり 仲間募集中！ この記事を書いた人 Dockerって何 「仮想化かーそうかー

MNTSQの溝口です。 普段からMNTSQの検索周りの開発を行っています。 MNTSQを含め、情報検索を行うモダンなアプリケーションではシンプルなUIが好まれます。 一方で、複雑な検索条件などを指定したい場合、シンプルなUIでは実現が難しいという問題があります。 その場合、シンプルなUIとは別に「詳細検索ページ」を用意するか、キーワードを入れるテキストボックスで検索式をサポートさせたりします。 今回は、直近で検索式のことを考える機会があったので、その実装手順について簡単に書こうと思います。 検索式とは 簡単に言えば、AND / OR / NOT などの論理記号と、 () での評価の優先順位の指定などです。あとは、 [フィールド名]:[キーワード] など、特定のフィールドに対するオペレーション、 ” をつかった明示的なフレーズ検索などをサポートすることもあります。 検索式を実装するに当たって

はじめに pythonの関数に与える引数として特定の値のみを許容したいときはないでしょうか？ そのようなときに、動的に引数の値をチェックして範囲外のものを除外するアサーションや、Enumを用いてとりうる値を絞ることが考えられます。 ですが、前者は動的な値検査しか行えず、後者についてはAPIの引数の型をEnumに変更する必要があり、Enumが既存のAPIをオーバーロードしたときの引数の型として使えるとは限らないです。1 このような引数の値のチェックに使える手段として、python3.8から使えるようになっているLiteral typesがあります。 Literal types は型として宣言することで、関数の引数等に対して特定の型を要求するのと同時に、特定の値を持つことも要求できます。 例 次のようなコードの例を考えてみます。 target_fruit = ['apple', 'banana

Pythonでデータ処理をしている際、numpyにはまらないごちゃごちゃした前処理があり、ちょっと遅いんだよなぁ。。。となること、ないでしょうか。 ルーチンになっている解析であれば高速化を頑張る意味がありそうですが、新しい解析を試行錯誤している最中など、わざわざ高速化のためのコードをガリガリ書いていくのは辛いぐらいのフェーズ、ないでしょうか。 こんなとき、私はJuliaを使っています。Juliaは特別な書き方をしなくても高速になる場合が多く、並列処理も簡単にできます。 julialang.org Julia、いいらしいが名前は聞いたことがあるけど使うまでには至ってない、という方がと思います。今まで使っているコードの資産を書き直すのは嫌ですよね。 しかし、JuliaにはPythonの資産を活かしつつ高速にデータ処理がするための道具がそろっています。 今回の記事はPythonとJuliaをいっ

MNTSQで検索エンジニアをしている溝口です。 MNTSQのテックブログの第二回目の投稿という、非常に栄誉ある役割を仰せつかって少し戸惑っています。 MNTSQでは自然言語処理を利用して容易に大量の契約書の検索をすることができるプロダクトを作っているのですが、データ(=契約書)の量が増えるにつれて同じ条件でも検索にヒットする結果の数は多くなっていきます。 その場合、検索結果の順序を検索条件に合致している順で並ぶように改善していくのですが、その前段階として扱っているデータ全体の傾向を掴みたくなることがあります。 今回はその一環として、データの中にどういった単語(term)がどのくらい含まれているのか？というのを調べる際の話にフォーカスします。 (目的は全く異なりますが、tag cloudのためのデータを上位100件とかでなく全件取りたいというようなものだと思ってください。) MNTSQのプロ