Amazon Web Services（AWS）は、生成AIに自然言語で作りたい業務アプリを説明すると、自動的に業務アプリの開発が行われる新サービス「AWS App Studio」をプレビュー公開しました。 7月11日に開催されたAWS Summit New York City 2024でAWS App Studioが発表された AWS App Studioはソフトウェア開発のスキルがなくとも、業務アプリケーションを数分で開発できるとしています。 生成AIにアプリを説明、要件……

useEffectはReactの中でも扱いの難しいフックとして知られています。Reactで開発を行う中でuseEffectを検討するタイミングや適切な使い方について悩んだ経験のある方も多いのではないでしょうか。 本記事では、useEffectの目的を把握し、どのような場合にuseEffectの使用を検討すべきかについて考えていきたいと思います。 コンポーネントの純粋性と副作用 まずuseEffectについて考える前に、コンポーネントの純粋性について理解する必要があります。Reactにおいて純粋性は重要な概念の1つです。 前提として、Reactではすべてのコンポーネントが純関数あることを仮定しています。 Reactは、あなたが書くすべてのコンポーネントが純関数であると仮定しています。 参照：https://ja.react.dev/learn/keeping-components-pure#

「ISC2 Japan Chapter勉強会 2024/07」の登壇スライドです。 ※ Speaker Deck上だと太文字が滲んでいるため、手元にダウンロードしてPDFを見ると鮮明に閲覧することができます。 - https://sites.google.com/isc2chapter.jp/mee…

近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全

⚪︎ : 無制限のBasic、限度ありのAdvance △ : 限度ありのBasic Zed Atomの製作者達によって作成されたOSSのRust製エディタ。現状はMacOSのみで使用可能。そのほかのOSも現在対応中。パフォーマンスを重視しているので軽い。AIは搭載していないが、Copilotを使用することは可能。 Github : zed-industries/zed インストール方法 https://zed.dev/download からインストールしてください。(MacOSのみ) 使用方法 以下に詳しく書かれていました。 思考のスピードでコードを書け！！Rust製の次世代エディタ「Zed」 Positron VSCodeをベースにした次世代データサイエンスIDE。 インストール方法 https://github.com/posit-dev/positron/releases からイン

こんにちは。2019年に初々しい記事を書いていた山本です。今でも元気にモノタロウで働いております。 この記事では、社内カンファレンスで私が業務部門向けに行ったプレゼンテーションを基に、マイクロサービス化に踏み切ったエピソードを紹介します。モノタロウがGoとprotobufで進める爆速マイクロサービス開発とそれを支えるプロセス と被る部分もありますが、同じ内容でも今回は易しめに解説していますので、空き時間にでもさらっとお読みください。 -- --まさか共通化されてないなんて 2022年の暮れに、こんな改修依頼を受けました。私はプロジェクトの開発リード担当でした。 出荷目安アイコンとは、当社商品が何日で出荷されるかを表すアイコン群のことです。 正確な値を表示するように工夫していますが、モノタロウでは自社在庫を含む様々なパターンの出荷があり、当時拡大が進んでいた「サプライヤ在庫連携」では特に出荷

七夕の夜、小池知事の当選確実が報じられた後、あいさつする安野さん。「素直に悔しい」「本当に意味のある成果」「日本の政治を変えていきましょう」。誠実な人柄であふれていました。 そして、短冊の願い事を見て改めて感じました。 いいチームですね。#安野たかひろ　https://t.co/8LVzKlqRLq pic.twitter.com/cpvyotLAv1 — 山本浩資@サンデー毎日編集次長 (@KosukeYAMAchan) July 8, 2024 ▲会の終盤には記者さんにもお越しいただけました 今回の記事では、7月7日の振り返り会でそれぞれのメンバーが発表したKPT（Keep/Problem/Try）を公開いたします！メンバーの熱い思いが結集した結果、振り返りの分量は文字数にして3万字超え、項目は518にものぼりました。 このnoteではその内容をギュッと凝縮して、お伝えいたします！

組織課題を丹念に読み解く調査＆コンサルティング会社・ビジネスリサーチラボが開催するセミナー。今回は、近年注目される「ボスマネジメント」について、同社代表の伊達洋駆氏が解説したセッションの模様をお届けします。失敗の原因を巡る部下と上司の認識の違いや、「ハード」「ソフト」「合理的」の3つのボスマネジメント戦略について語られました。 なぜ上司は自分の意見を聞いてくれないのか 伊達洋駆氏：さっそく最初のパートに入らせていただきます。まず、「上方影響力の重要性と難しさ」というテーマについて考えてみましょう。組織の中で人間関係を築く際に、上司との関係が非常に重要であることは言うまでもありません。「上司とうまくいかない」というのは、離職の主な理由の1つとしてよく挙げられます。 さらに、自分の意見をかたちにしていくためにも、上司に対して影響力を行使する必要があります。意思決定の権限を持つのは上司ですから、

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 情報処理推進機構（IPA）は、DX推進人材に必要なスキルを定義する「DX推進スキル標準」の改訂版（バージョン1.2）をリリースした。新たに生成AIに関するスキル標準を追加し、人材類型についても拡充を図った。 DX推進スキル標準は、DXを推進する人材の役割と必要なスキルを経済産業省とIPAが定義しているもの。また、あらゆるビジネスパーソンが獲得すべきスキルを定義した「DXリテラシー標準」も公開している。今回の改訂版では、生成AI関連の補記と共通スキルリスト内の学習項目例を追加、変更し、生成AI関連では以下の6つを記述している。 生成AIの特性 生成AIを含む新技術への向き合い方、行動の起こし方 生成AIに対するアクション、基本的な考え方

はじめに お客様に提案をしているときの会話です。 お客様：「詳細設計書は作りますか」 私：「昔ながらの詳細設計（ロジックを日本語で書くもの）は作りません。クラス図とか、シーケンス図は複雑であれば作りますが、今回のシステムはそこまで必要なものはないものなので、割愛しようと思っています。」 お客様：「保守をお願いするかどうか未定なので、場合によっては引継ぎのために作ってもらうかもしれません」 私：「・・・・」 といった感じで、私がこの業界に入った30年前は、確かにプログラムを作る前に、詳細設計書と呼ばれるプログラムを日本語で書いていました。 最近、詳細設計と呼ばれるものを作った記憶がなく、無駄なものは作りたくないなぁという思いから、コードから自動生成できないかなと思って、いろいろ試してみました。 Doxygenって いろいろ調べてみると、Doxygen にたどり着きました。 色々な言語に対応し

個人的に「Webサービスの公開前チェックリスト」を作っていたのですが、けっこう育ってきたので公開します。このリストは、過去に自分がミスしたときや、情報収集する中で「明日は我が身…」と思ったときなどに個人的にメモしてきたものをまとめた内容になります。 セキュリティ 認証に関わるCookieの属性 HttpOnly属性が設定されていること XSSの緩和策 SameSite属性がLaxもしくはStrictになっていること 主にCSRF対策のため。Laxの場合、GETリクエストで更新処理を行っているエンドポイントがないか合わせて確認 Secure属性が設定されていること HTTPS通信でのみCookieが送られるように Domain属性が適切に設定されていること サブドメインにもCookieが送られる設定の場合、他のサブドメインのサイトに脆弱性があるとそこからインシデントに繋がるリスクを理解してお

きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつがが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしま

大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に

javascripter です。ハローでは、プロダクトのローンチ前からAutoReserve の開発に関わっています。 今回は、筆者が社内で書いている技術ガイドラインについて紹介します。 はじめに ハローでは、高品質なコードを維持し、開発チームの技術レベル向上を図るため、社内で継続的に技術Tipsやガイドラインの整備・蓄積を行っています。 チーム横断的に、有用な技術Tips、ベストプラクティス・コーディングガイドラインなど情報をNotion上に集約し、自由にエンジニアが閲覧・編集できるようになっています。 この取り組みの目的は以下の通りです： コード品質の向上と統一 開発チームメンバーの技術スキル向上 「どう」直すかでではなく「なぜ」そう修正すべきかまで理解してる人を増やす 効率的な開発プロセスの確立 新メンバーのオンボーディング支援 今回紹介するドキュメント 今回は、その中から「reac

中間管理職は限界なのか？本記事は、本日2024年7月1日21:00にNewsPickで放映される【2Sides:中間管理職は不要か？】という番組に関連した記事となります。 動画については、『罰ゲーム化する管理職』など、数々の名著を生み出していらっしゃる、パーソル総合研究所の小林祐児さんとMCの加藤浩次さんとのセッションであり、最終的には明るい内容でまとまっています。 本記事については、本動画で提唱している「マネジメント民主化モデル」について解説しつつ、坂井の会社でエンジニア採用を開始することに伴い、「なぜ坂井が本事業をやっているのか？」についても触れていきたいと考えています。(※採用情報は末尾となります) 形骸化する管理職研修昨今、小林祐児さんの『罰ゲーム化する管理職』に代表されるように、「管理職の過剰負荷問題」が騒がれるようになりました。 実際に、坂井も企業のマネジメント基盤の支援をする

AWS Summit Japan 2024 にて、セキュリティ & One-AWS Zone ミニステージでの登壇資料です。 「負荷テストは、AWS を使ってどう楽になるか？」についてお話しました。スライド内のリンク類はコチラ→https://mabuchs.hatenablog.com/entry/…

技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編） ソフトウェアの品質をテーマに研究をしている名古屋大学 森崎研究室は、ソフトウェアの技術的負債をなんらかの形で数値化する手法の研究の一環として、コードの読みにくさの原因となる要因などを分析した研究結果を発表するイベントをオンラインで開催しました。 今回発表された研究では、技術的負債を抱えたレガシーコードのリファクタリングで取り除かれた問題の90％以上が、メソッド名と実際の関数の動作が一致していない、あるいは関数名とコメントが矛盾しているなどの「命名的問題」、もしくは複雑で読みにくい多数の条件分岐や深いネストなどを抱えた「構造的問題」のいずれかであるという先行研究があることを踏まえ、どちらを優先してリファクタリングすると保守性や可読性が高くなるかを調査しています。 具体的には、命

はじめに先日、初心者でも簡単に参加できる GitHub チュートリアル 『First Contributions JA』を共同開発しました！ 振り返りも兼ねて、プロジェクトの背景や使用技術について、紹介していきます。 ▼ GitHub のリンク： なぜ First Contributions JA を構築したのか？さて、First Contributions JA には、次のような特徴があります： - React/ Next.js で構築されたWebサイト - 初心者向けのGitHubチュートリアル - オープンソースのプロジェクト 上記を踏まえて、プロジェクトの経緯は、主に２つあります。 （技術スタックは、後で詳しく説明します） 1. JavaScript/ React 学習コミュニティで、共同開発を提案した！以前、 「JavaScript/ React を学習するコミュニティを、期間限

KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --