決済システムでは、高い耐障害性やスケーラビリティ、柔軟性、またデータの整合性等が特に高度に求められる領域です。本特集では、決済基盤の開発・運営に携わる6社のエンジニアの方々にご協力頂き、決済システムにおける技術選定のポイントや今後の展望を、アーキテクチャ図と共に解説頂きました。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 合同会社DMM.com合同会社DMM.comは、会員数4,507万人（※）を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営しています。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIといった最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミ

Gartnerが統合基幹業務システム（ERP）の概念として2020年に提唱した「コンポーザブルERP」が、ここ最近日本でもあちこちで取り上げられるようになりました。一方で、ERPは日本企業には適応しづらいものという印象が未だに根強く残っていると感じます。本連載では、あらためてコンポーザルERPとは何かについて掘り下げるとともに、日本企業がコンポーザブルERPを活用していく道筋を、ERP本来の姿や歴史をひも解きながらお伝えできればと思います。 ERPが登場したのは、もう随分昔になります。当初、ERPは、統合型であることを最大の特徴とし、そのメリットはリアルタイム性にありました。それまで企業内でバラバラに動いていた各システムが一つに統合されることにより、販売管理システムで受注伝票を入力すると会計システムに売上高が即時に加算されるといったことが実現できるようになりました。 その後、ITの進歩によ

Intro SemiAnalysis has been on a five-month long quest to settle the reality of MI300X. In theory, the MI300X should be at a huge advantage over Nvidia’s H100 and H200 in terms of specifications and Total Cost of Ownership (TCO). However, the reality is that the on paper specs as given below are not representative of performance that can be expected in a real-world environment. If AMD could delive

身の回りのAIエージェント 実は、私たちの身の回りには、すでにAIエージェントの先駆けとなる存在が数多く存在します。例えば… 「Hey Siri、今日の天気は？」 「Alexa、リビングの電気つけて」 …といった具合に、スマートフォンやスマートスピーカーに話しかけた経験がある方も多いと思います。これらも一種のAIエージェントに該当すると言えます。 そして今、ChatGPTのような生成AIの登場により、AIエージェントは大きな進化を遂げようとしています。 具体的な例を見ていきましょう。 「週末のピクニックの準備を手伝って」という依頼に対して 天気予報を確認し、最適な時間帯を提案 行き先の混雑状況を調査し、ベストなスポットを推薦 持っていくと良い持ち物リストを作成 前日には準備すべき事項を自動でリマインド また、「今日は暑くなりそうだから快適に過ごせるようにして」という指示に対して 気温予測を

ChatGPTの登場以降、ビジネスにおける活用が急激に進む生成AI。その中で現在、特に注目されているのが「AI（人工知能）エージェント」だ。AIエージェントの仕組みを活用することで電話の応答やメール送信を行う「AI社員」の実現が可能になるため、人材不足を解消するカギになるのではと期待を集めている。AIエージェントとは具体的にどのようなものなのか、活用するとどんなメリットがあるのか、起業家・AIエンジニアの安野 貴博氏の解説と合わせて紹介する。

近年、生成AI分野で注目を集めている新技術「RAG（検索拡張生成：ラグ）」。従来のAIのように学習データだけに頼らず、外部情報を組み合わせて回答を生成できるため、ビジネスでの活用が期待されている。RAGの仕組みやメリット、ビジネスにおける活用例について、起業家・AIエンジニアの安野 貴博氏の解説と合わせて紹介する。 RAGとは何か RAG（読み方：ラグ）とは「Retrieval Augmented Generation」の略称で、自社だけに蓄積された社内情報や、外部の最新情報を、ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）に取り込んで、回答させる技術のこと。 通常、LLMには「ナレッジのカットオフ」と呼ばれる問題がある。これは、そのLLMが特定の日時時点までの情報しか知らない（学習していない）、という問題のこと。知らないことは答えられなかったり、ハルシネーション（嘘）の答えを導き出すリス

Jack @Jack_beansnack 国債と国庫金を除き、 「日銀ネット当預系を経由しないと決済できない」 のが肝。 現金の預払も、銀行⇔日銀の預払まで含めて、間接的に日銀ネット当預系を経由していると見立てられるか。 x.com/hattori0819/st… 2024-12-28 09:35:50 株式会社 協栄情報/CO-PROSPERITY INFORMATION Co.ltd @cpi_co_jp 大きく分けて「取引・指図・照合」、「清算」、「決済」の3段階構成 1. 取引・指図・照合: ・ 資金決済と証券決済の2種類に大別され、様々な方法で行われます。 ・ 資金決済: ・ 国庫金: マルチペイメントネットワークを介して行われます。 ・ 料金収納等: マルチペイメントネットワークを介して行われます。 ・ デビットカード: CAFISを介して行われます。 ・ CD/ATM: CD

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回はIPA（情報処理推進機構）が無料で公開しているエンジニア向け資料をまとめました。エンジニアやIT担当者におすすめの資料を厳選しています。 今回紹介する資料の結論 安全なWebサイトの作り方 要件定義ガイド DXスキル標準 情報セキュリティ白書2024 DX白書 情報セキュリティ10大脅威 2024 簡易説明資料 情報漏えい対策のしおり AI社会実装推進調査報告書 安全なWebサイトの作り方 安全なWebサイトの作り方では、Webアプリやサイトを作る上で知っておくべきセキュリティ知識を基礎から網羅的に学ぶことができます。

本記事について 国内の IT 業界について、ネット上では「SIer」VS「Web系」の構図がしばしば見られる。本記事は前者、SIer の世界観をひとりの当事者として雑多にまとめたものである。記事としては読み物、特にポエムの類。 対象読者 以下を想定する。 ITエンジニアまたはその卵で、 SIerを知らないWeb系の人 SIerに入社した新人や中途入職者 SIerにてSEまたはマネージャーして働いている者 SIerにてSEではないが裏方で働いている者（開発、研究、調査、教育、管理など） 学習や就労の初歩として参考にしてもいいし、議論やキャリアのダシに使っても良いだろう。 筆者について 吉良野すた: https://stakiran.github.io/stakiran/ 国内の大手 SIer に勤めるサラリーマン。現場には出ておらず、裏方で支えてメシを食べている。SI にも IT にもさほど

AIの開発にはインターネットからかき集めたテキスト、画像、動画などのデータが大量に用いられています。しかし、クローリングの禁止やサービス利用規約の変更によりAI企業がウェブサイトから閉め出されたことで、高性能なAIのトレーニングに使えるデータの総量が1年で約5％、高品質なデータの約25％が使えなくなったことがわかりました。 Data Provenance Initiative https://www.dataprovenance.org/consent-in-crisis-paper Data for A.I. Training Is Disappearing Fast, Study Shows - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/07/19/technology/ai-data-restrictions.html AIモデル

化学業界でいま議論の的となっている「石化再編」。業績悪化を招いている主要因である石油化学（石化）事業を何とか立て直そうと、化学メーカー各社は設備の集約を含めた再編を進め、カーボンニュートラル（温暖化ガス排出量実質ゼロ）の観点でも連携を深めようとしている。なぜいまこうした異変が起こり、再編によって自動車や半導体といった他業界にどういう影響があるのか。石化再編について、改めて知っておきたい基礎知識を10の項目でまとめた。 Q1：そもそも石化再編とは何か？ Q2：なぜ日本の化学メーカーは、石化事業で業績が悪化しているのか？ Q3：具体的にどういった再編の動きがあるのか？ Q4：過去にはどのような再編が行われてきたのか？ Q5：化学品を使う自動車や半導体業界にはどのような影響があるのか？ Q6：エチレン製造装置（ナフサクラッカー）は何をするものなのか？ Q7：脱炭素化と再編の関係性は？ Q8：国内

「ソリューション営業」はもう古い！　これからの時代に求められる「インサイト営業」の有効性：前編（1/4 ページ） 著者プロフィール：榎本瑞樹（双日テックイノベーション株式会社） 双日テックイノベーション（旧 日商エレクトロニクス）に入社後、営業部長、マーケティング部長を経て、シリコンバレー拠点の駐在社長として、リテール、フィンテック、Web3をテーマに新規事業開発、オープンイノベーション支援、米国スタートアップ投資を手掛ける。2022年帰任後、エンタープライズ営業・マーケティング組織の統括責任者としてクラウド・データ利活用領域の事業成長を牽引。アカウント営業のセールスイネーブルメントに取り組んでいる。 2023年、GRIT&ME合同会社を創業。セールスイネーブルメント、新規事業開発、デザイン思考ワークショップなどコンサルティング、人材育成研修を提供。 iU情報経営イノベーション専門職大学

ソフトウェアの開発手法としてアジャイルを採用したプロジェクトはアジャイル以外の手法を採用したプロジェクトに比べて失敗率が268％も高いという調査結果が発表されました。 268% Higher Failure Rates for Agile Software Projects, Study Finds - Engprax https://www.engprax.com/post/268-higher-failure-rates-for-agile-software-projects-study-finds 268% higher failure rates for Agile software projects • The Register https://www.theregister.com/2024/06/05/agile_failure_rates/ 今回の調査はコンサルタント会社「

イオンが、シェフ・クオリティの惣菜をSPA（製造小売業）により開発・製造する惣菜事業における新戦略を発表した。新しい戦略では、シェフ・クオリティの惣菜をSPAにより開発・製造を行い、食し好の多様化により近年高まるスーパーの食品の売り場においてもプロ料理人の品質を気軽に購入したいというニーズに応えていく。 イオン 惣菜戦略発表会に参加した井出武美・イオンリテール代表取締役社長（左から二番目）、手塚大輔・イオン執行役物流担当（右から二番目） 2023年は惣菜の市場規模は10兆9287億円（「2024年惣菜白書」一般社団法人日本惣菜協会調べ）と過去最大となりコロナ禍で一時期落ち込みはしたものの堅調に拡大を続けている。その中で、イオンは料理・製造のプロチーム、最新の製造技術によりシェフ品質の美味しさを追求し、家庭の食事の代替品という従来の食品小売企業における惣菜の役割に止まらず、外食を含めた全ての

ガートナージャパン（以下、Gartner）は、2024年以降のソフトウェア・エンジニアリングに関する戦略的テクノロジ・トレンドのトップ5を発表した。 同社が2023年第4四半期に、米国と英国のソフトウェア・エンジニアリングおよびアプリケーション開発のチーム・マネジャー300人を対象に実施した調査によると、ソフトウェア・エンジニアリング・リーダーの65％は、パフォーマンス目標の上位3つの中に「ビジネス目標の達成」を挙げているという。ソフトウェア・エンジニアリング・リーダーは、破壊的なテクノロジに投資することで、生産性、サステナビリティ、成長というビジネス目標の達成に向けて、チームを強化できるようになるとしている。 2024年のソフトウェア・エンジニアリングに関する戦略的テクノロジ・トレンドのトップ5は以下のとおり（図1参照）。 図1：2024年のソフトウェア・エンジニアリングに関する戦略的テ

株式会社サイバーエージェントAI事業本部の2024年度 エンジニア新卒研修でシステム運用の基本と戦略に関する講義を行いました。

メインフレームは2024年4月7日（現地時間）に誕生60周年を迎えた。この“疲れ知らず”の大型コンピュータは、まだ引退の時期ではない。メインフレーム技術の終えんが間近に迫っているというのが頻繁に話題になるが、実際は異なる。 クラウドが台頭する昨今でも、なぜメインフレームはなくてはならない存在なのか。世の中での利用状況やシステムベンダーの動向、アナリストの見解を基に解説する。 クラウド時代でも欠かせないメインフレームの存在 クラウドがメインフレームの支配的地位を脅かし、人材不足も課題となる中でも、メインフレームは金融業界の要として存在し続ける。世界中の銀行における1億5000万件以上のクレジットカード取り引きの大部分をメインフレームが処理している（注1）。 ITインフラサービスプロバイダー、Kyndrylのペトラ・グード氏（コアエンタープライズおよび「zCloud」担当グローバル部門リーダー

日本の大企業が注目するリサーチツールをご存知だろうか。3億件以上の研究論文から技術の相関性を瞬時に可視化できる「Memory AI」なるもので、2023年6月にプレベータ版をリリースすると、半年でキリンホールディングスや大正製薬など大手企業約20社が顧客になった。 注目される理由は、企業の研究開発や事業開発担当者が技術調査や分析にかかる工数を最大で9割削減できるからだ。日本は特許出願件数で2022年、28.9万件で世界3位。国・地域別のGDP（国内総生産）に占める研究開発費総額の割合が3.59%と高く、ここ20年間で世界最高レベルにある（※）。科学技術においてこれだけ充実した環境にありながら、大きな問題がある。研究開発の最初の工程となる調査や分析には短くて半年、長いと1年半もの時間が必要になる。この非効率性に着眼したのが、当時、ニューヨーク州立大学の学生だった畑瀬研斗が設立したMEMORY