15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode

初めてAWSのサーバレスサービスを学習するときに利用できる「基本的なェブアプリケーションを構築する」の内容を2024年現在でも実行できる手順にしてみました こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSのチュートリアル活用してますか？(挨拶 今回はAWSの初心者向けハンズオンコンテンツである基本的なウェブアプリケーションを構築するを2024年の現在版の手順としてまとめてみました。 このコンテンツはAWSのサーバレスなサービスを利用して、簡単にウェブアプリケーションを作成する体験ができるチュートリアルとなっており、登場するAWSの各サービスを理解するのにちょうどよい内容でした。しかし、リリースされてしばらく経っているのもあり、特に今回のAmplify Gen2リリースもあってだいぶ画面や操作方法などが変わってしまいました。 実現できる事自体は変わらないので、現時点でこのチュートリアルを初心者でも完

生産性を爆上げしたい おのやんです。 みなさん、生産性を爆上げしたいと思ったことはありませんか？私は毎日の業務に取り組む上で、どうすれば生産性を上げられるか日々考えています。 そんな中出会ったのが、こちらの「世界一流エンジニアの思考法」です。 本書を読んだ際には、「なるほど、こういう取り組み方をすれば生産性を向上させられるのか」とものすごく腹落ちしました。 その後、本書に書かれている内容を私なりに解釈・適用して実践してみました。その結果、目に見えて生産性やアウトプットに変化が見られました。ということで、今回は実際にやってみた取り組みとその変化について、本記事で紹介したいと思います。 本書について 本書を書かれた牛尾さんは、アメリカのマイクロソフトで現役のソフトウェアエンジニアでいらっしゃいます。マイクロソフトで働く同僚の生産性の高さを観察し、彼らが実践していることなどを紹介する内容となって

はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい

私は開発寄りのエンジニアであり、テストやQA専門の方と同じチームで頑張る機会が少なかったのですが、「なるほど、こうやって考えて、こういうツールを使っているのか」と非常に勉強になりました。 こんにちは。AWS事業本部モダンアプリケーションコンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 最近ではアジャイル開発やスクラム開発が多く採用され、ビジネスのスピードに負けないようにプロダクト開発・リリースのスピードが求められれている中で、「いかに効率よく、かつ効果的なテストをしていけるか」というのはテスト担当だけでなく、開発メンバー全員で考える必要があると思います。 とはいえ、実際のチームには「専任のQAエンジニアやテストアナリストはいない」ということは非常に多いと思います。 基本的なテスト技法は本で学んできたけど、どういう時にどんな技法でテストを設計すればよいの？ 本職のテスト

[登壇資料]DX担当としてクラスメソッドからアナログ事業会社に転職し一年間必死に戦った中で見えたこと #devio2023 ゲストブロガーの恩塚（@onzuka_muscle）です！ 2022/8にクラスメソッドを退職しちょうど1年くらい経ったこのタイミングで有難いことに登壇の機会を頂きました。 ほとんど技術的な話はできないので引き受けるべきか悩んだのですが、私が1年間やってきたことをありのまま話すことでエンジニアの方でもビジネス側の方でも何か一つくらいは響くことがあればいいなと思い引き受けさせていただきました。 資料 補足 イベントでは口頭で話したことも多かったのでスライドに補足を入れていきます。 取り組んできたこと PC交換 入社前は全く想定していなかった落とし穴として従業員に貸与している社用PCの状態が非常に悪かったことがありました。 Excelやブラウザ操作でも重くてまともに操作で

ことのはじまり 私は最近Google Apps Script(GAS)の学習を始めました。 GASの学習を始めると、まずはAppsScript公式のIDEでスクリプトを書いていくことになると思います。 しかし、普段VSCodeを使い慣れている身からすると、VSCodeの便利機能が使いたくて仕方なくなります。 それじゃあ、使い慣れたVSCodeを使おうじゃないか！！ AppsScript公式のIDEだとGitに差分を残していくこともできないぞ！！（できます） というわけで、GASをVSCodeを使って開発する為の環境構築の手順を書いていきたいと思います。 前提条件 VSCodeがインストールされている Node.jsがインストールされている (npm が使える) VSCode, Nodeのインストールに関して、この記事では説明しません。 有名なので、検索すれば多くの記事がたくさんわんさか出て

「他の人と比べる必要ない」とか言われてもすぐ比較してしまいます。なんですごいと思ったのか？どんなタイプのすごさなのか？と言語化する遊びも結構楽しいですよ（たまにですけど） こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 こんなことありませんか？ 同僚が優秀で自分と比較して悩んでしまう、ストレスを感じている 常に焦りがあるが、今の自分の頑張りが正しいのかもわからない 急速的な技術の進歩に対して、なんとも表現しがたい不安に襲われる 最近だとChatGPTなどを目の当たりにして、「自分が本当に必要なのか？」と悩んだり 私は頻繁にあります。 実際クラスメソッドに入社した後にも何回も思ったり、周りの人に相談したりということを繰り返しています。 しかし直近半年くらいやり続けて、自分にはとても効果があると感じた思考や悩みの整理術を共有したいと思います。

GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 みなさんユニットテスト書いてますか？ 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や

架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図

はじめに CX事業本部アーキテクトチームの佐藤智樹です。 今回はタイトルの通り、LlamaIndexを使いOpenAIにAWS CDKに関する記事（DevelopersIOのもの)を200本以上でインデックスを作り、どのような返答が返ってくるのか試してみました。LlamaIndexとは、簡単な実装で個別のインデックスを作成しOpenAIのモデルに対して問い合わせできるインターフェースです。詳細は以下をご確認ください。 インデックスの対象となる記事 AWS CDKのタグが付いている記事で、2021年12月21日から2023年3月8日までの合計240本の記事を対象にします。こちらで1つのAWS CDKというジャンルに対してどれほど正確に回答できるようになっていくのか確認します。 やってみた ここからはOpenAIのキー設定やインデックス作成用のコード、回答に対してどんな結果を返すのか確認します

(追記)本記事の内容を改良した、最新版のAWS料金通知ツールのブログ記事を公開しました！ こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です! みなさんは、利用中の AWS 料金を逐一把握されていますでしょうか？ リソースの消し忘れ等で、いつのまにか AWS からの請求額がとんでもない事になっていた...という体験談を持つ方もいらっしゃるかと思います。(私もその一人です) 上記の対策として、以下の記事のように、AWS の請求額を毎日通知するシステムを構築し、確認する方法が挙げられます。 こちらのシステムは非常に便利なのですが、 Slack への通知が前提となるため、普段 Slack を利用していない方からすると多少扱いづらいかもしれません。 そこで今回は、上記のシステムを少しいじり、大半の方がプライベートで利用しているであろう LINE に対して、月初からの AWS サービス毎の請求

さがらです。 11月8日20時～22時に、datatech-jp(データエンジニアリング関係のコミュニティ)主催でみんなの考えた最強のデータアーキテクチャというイベントが開催されました。 本記事はこのイベントのレポートブログとなります。 イベント概要 ※connpassより引用 datatech-jpで集ったデータエンジニアが、それぞれみんなの考えた最強のデータアーキテクチャを紹介し合うという夢のような企画が実現しました！ たくさんの新しいプロダクトが群雄割拠する現在、モダンデータスタックなどという言葉も登場しています。 今こそ、どんなプロダクトを選び、どのようなデータ基盤を作れば、効率的にやりたいことが実現できるのか。 5人の猛者からおすすめの構成をご紹介いただきながら、参加者のみなさんとも一緒に考えていく時間としたいと思います。 おまけ：当イベントの応募者数 このイベントですが、なんと

しばたです。 ふとAWS謹製のCloudscapeを使ったサイトを作ってみたくなり、そのためにまずはReactとNext.jsを学んでみることにしました。 私は普段Windows環境を利用しておりWSL2上でNext.jsを実行するための環境を作ってみたのですが、これだけでも地味にハマったのでこの記事で共有したいと思います。 検証環境 本記事の内容は私の普段の開発機(Windows 10 Pro)のWSL2環境(Ubuntu 20.04)で試しています。 Ubuntu 22.04でなくて20.04なのは22.04環境を普段の業務で使っているため避けたのが理由です。本記事の内容でOS依存の部分は無いと思います。 ホスト側環境 64 bit版 Windows 10 Professional 21H1 Visual Studio Code 1.72.2をインストール済み WSL環境 Ubuntu

はじめに prismatix 事業部で QA エンジニアをしている長友です。 今回は私の所属するチームの方がテスト改善を行ってくださったので、そのお話です。 経緯 今私のいるチームには、私以外に K さんというメンバーの方がおられます。 これまで私の所属する prismatix 事業部で、いろいろなマイクロサービスの開発に携われてきた方です。エンジニアリング力が高く、テストに関する本も出されている方で、私もその方の本を持っています。ですから話すときはよくテストの話題になります。 その方が、これまで開発チームにいた中で作っていたテストコードによるテストのやり方に課題を感じていたということで、今回その改善をすることになりました。 いろいろ試行錯誤をされて、こうしたらいいのではないかというアイデアが出てきたので、それをどうやって開発チームに実践してもらうかをやってみたことをお話します。 なお、私

こんにちは。CX事業本部MAD事業部のYui(@MayForBlue)です。 最近調べものをしている中で見つけたドキュメントが良かったのでご紹介したいと思います。 先にまとめ Microsoft の RESTful Web API の設計 のドキュメントが API 設計を考える上で勉強になった 関連する クラウド アプリケーションのベスト プラクティス のドキュメントもアプリケーションを設計する際の指標として良さそう RESTful Web API の設計 最近 API 設計やパス設計について考える機会があったのですが、これという正解がなかったり、人によって思想やこだわりが違ったりして結構難しいなと感じていました。 そんな中で下記のドキュメントを見つけてひとつの指標として良いなと思ったのでご紹介します。 内容（項目） REST とは何か リソースを中心とした API 設計の整理 HTTP

はじめに こんにちは、CX事業本部MAD事業部の森茂です。 先日リリースされたRemix Stacks、Remixチームが公開しているAWSを利用したサーバレス構成のGrunge Stackテンプレートがどのような構成になっているのかを調べるために早速デプロイまでの流れを試してみました。 Grunge Stack Grunge StackはAWSを利用したサーバレス構成のアプリケーションテンプレートです。サーバレスフレームワークとしてはArchitectを利用しています。データベースにはDynamoDBを利用し、アプリケーションはCloudFormationを利用してLambdaへデプロイされAPI Gatewayを介して公開されます。また開発用にローカル環境のサンドボックス環境も用意されているのでAWS環境へデプロイせずに動作を確認することが可能です。（サンドボックス環境のDynamoD

ここでは主導する方が知っておくべきものをまとめています。 なおこの記事での 1on1 とは、バスケのハーフコートにおける 1 対 1 の攻防ではなく、職場における 1 対 1 の定期的な話し合いのことです。 1on1 で話すべきこと 業務以外の課題解決 なにか課題を抱えていると他のどの話題にも身が入らないため、まず話せる環境を作りましょう。同様に課題は業務効率を落とします。 ここでの課題は次を指しています。 健康上の課題 業務が原因で病院受診が難しい場合の業務量の調整など お互いの健康テクニックの共有なども Good 家族との課題 お子さんが夜泣きで寝不足などの場合は就業時間の調整など 親族と折り合いが悪いなどの場合、第三者としての意見や、自分の経験を共有する 社会上の課題 コロナ禍によるつらみの共有など 業務に連動するわけではないため、前回課題がなかったからといって今回もないと仮定しては

「仕事日記を書くといいですよ」という話をする機会があったので、日々の仕事をスムーズにするシンプルな「日記駆動仕事術」について書いてみました。 日記書くといいですよ prismatix事業部の塩谷(@kwappa)です。 他部署の人と1on1する機会があり、その中で「日記書くといいですよ」という話をしました。 そういえば以前からことあるごとに「日記書きましょう」と言い続けていたのですが、ちゃんとコンテンツにしたことはなかったような気がします。 せっかくの機会なので、日記駆動の仕事術とその意義について書いてみます。 日記駆動仕事術 これはぼくの1月の日記（架空）です。Notionを使って、1か月に1ページ使うようにしています。やり方はシンプルなので、手に馴染んだツールで置き換えることも簡単だと思います。 タイムラインとしては、1/31(月)の業務を開始したところ、だと思ってください。 TODO

AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。 みんな、温泉入ってますかー？　（挨拶 さて、AWS認定にチャレンジする方へ朗報です！ これまで数千円かかっていたAWS認定の模擬試験を無料で受験できるようになりました。 ただ、これまでと異なるサイトでの提供となりますので、その手順をお知らせします。 ※ 2022.7追記。 手順が変更になりました。続きは下記のブログをご参考にしてください。 概要 新しい模擬試験は下記のような流れで登録、受験します。 AWS Skill Builderにログイン、検索 AWS BenchPrepに誘導されるので、アカウント登録 AWS BenchPrepで模擬試験を受ける 対応試験一覧 2021.12.25現在で下記を受験できます。 AWS Certified Cloud Practitioner Official Practice Question