当社サービスへのサイバー攻撃に関するご報告とお詫び | 株式会社ドワンゴ
{.md_tr}株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社:東京都中央区、代表取締役社長:夏野剛）は、2024年6月8日付けのニコニコインフォで公表したとおり、6月8日早朝から当社が運営する「ニコニコ」のサービス全般を利用できない状態が続いております。本障害は、ランサムウェアを含む大規模なサイバー攻撃によるものであることが確認され、現在サービスの利用を一時的に停止し、被害状況の全容把握と復旧に向け、調査と対応を進めております。 当社は、サイバー攻撃を確認後、直ちに関連するサーバーをシャットダウンするなど緊急措置を実施するとともに、対策本部を立ち上げ、被害の全容解明、原因究明およびシステムの復旧対応に総力を上げて取り組んでおります。現時点までの調査で判明した内容および今後の対応について、以下の通りご報告いたします。 ユーザーの皆様、関係者の皆様に、多大なるご迷惑とご心配をおかけしておりますこと
｢アップルのAI戦略｣が競合とあまりに違う事情
iPhone、iPad、Macなどのアップル製品に知性を与え、使う人の状況やニーズをより深く理解してアシストしてくれる新技術「Apple Intelligence」が発表された。アメリカではこの秋から最新基本ソフト（OS）に搭載され、日本などでは来年以降に搭載される。 アップルらしい設計思想 日本ではChatGPTとの連携ばかりが大きく報じられているが、実はこの連携は枝葉に過ぎない。「Apple Intelligence」で最も重要なポイントは、アップルが、AI統合型のOSとは本来どうあるべきかを一から考えデザインしたことだ。 AI統合型OSは、アップルより先にすでに数社から発表されている。よくIT業界はスピードが重要だと言われる。しかし、そんな中でアップルはつねに真逆のアプローチを取ってきた。急がば回れの真摯かつ丁寧なものづくりだ。 その結果、優れた使い勝手と信頼性が評価され、スマートフ
二子玉川の堤外地問題と小字地図に関して幾つか指摘その1
二子玉川の堤外地に建つマンションが高値を付けてる事に嘆いて小字地図という面白いものを公開してくれた人がいる。 でもその事をまとめたtogetterではそれに対して間違ったり不適当なツイートばかり拾ってるので指摘するよ。 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/2381841 過去の経緯二子玉川には堤防の切れ目があった。陸閘ともいう。閘はパナマ運河などの閘門の閘で、板で締め切って水をブロックして水位を変化させるものだ。それが陸にあるから陸閘。 https://maps.app.goo.gl/DKKV4c1kefy3BVSE9 余談だがこの道は結構重要な道で、江戸時代の矢倉沢往還（青山通り大山道）だった。真っ直ぐ行って多摩川に出たところに渡船（二子の渡し）があったのだ。川を渡って崖を上ると二子の宿場に着く。 ここは瀬田村の一部で、スレッドで
RAG for Agentプロセスという考え方｜深津 貴之 (fladdict)
マルチステップエージェントの安定化についてAIでマルチステップエージェントを作る際、安定した挙動にすることが難しいという話をよく耳にします。多くの人はRAG（Retrieval-Augmented Generation）に知識を入れていますが、プロセス情報を先に入れたRAGを作る方が良いのではないかというコンセプトについて考えてみました。 プロセス情報を先にRAGに入れる例えば、XXしたいときの手順を以下のように構成します： 調査: どこを調べるべきか 考慮: どう考えるべきか ツールの使用: どのツールを使うべきか 保存: 結果をどう保存するか このように、エージェントのプロセス情報をRAGとして用意しておくことで、エージェントの処理が安定し、結果的にエージェントの回答も安定します。 このプロセス処理の安定性がRAGで保証されると、AIエージェントが「印刷する」みたいな、自分でできないタ
レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita
1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
LLMによるLLMの評価（LLM as a judge）の精度改善のためのプロンプトエンジニアリング
LLM-as-a-Judgeとは LLMをアプリケーションに組み込んでいると、LLMの出力を評価する必要が出てきます。 LLMの「出力は確率的である（毎回異なる）」ためです。 また、LLMの出力はハルシネーションを含む可能性がありますし、間違いではないにしてもサービス提供者の意図とは違った出力をエンドユーザーに提示してしまうかもしれません。 LLMの出力を評価して、出力が適切でないことを判定できれば、ユーザーには表示しない、出力を再度行わせる（出力をLLMに修正させるのもよいでしょう）というようなことができるようになります。 ただし、LLMのすべての出力を人が評価していたのでは、手が回りません。 そこで、注目されているのが、LLM-as-a-Judgeと呼ばれるLLMにLLMの出力を評価させる手法（以後、単に評価と呼ぶ）です。 評価にLLMを使えば、出力をすぐに評価し、評価結果をアプリケー
Appleが新たなパーソナルAIの「Apple Intelligence」を発表、OpenAIとの提携でSiriがChatGPTをサポート
2024年6月11日2時からAppleが開催している年次開発者会議「WWDC24」の基調講演で、iPhone・iPad・Macで使える新しいパーソナルAI「Apple Intelligence」を発表しました。 iPhone、iPad、MacにApple Intelligenceが登場 - Apple (日本) https://www.apple.com/jp/newsroom/2024/06/introducing-apple-intelligence-for-iphone-ipad-and-mac/ Appleのイベント - Apple（日本） https://www.apple.com/jp/apple-events/ WWDC 2024 — June 10 | Apple - YouTube 私たちは長年人工知能(AI)や機械学習を活用してきました。 近年の生成知能と大規模言語モデ
【翻訳】技術的負債という概念の生みの親 Ward Cunningham 自身による説明 - t-wadaのブログ
システム開発の世界において「技術的負債（Technical Debt）」は繰り返し話題になり、しばしば炎上しています。 技術的負債という概念の生みの親は Ward Cunningham （ウォード・カニンガム）です。彼は 1992 年にオブジェクト指向プログラミングの国際カンファレンス OOPSLA '92 の Experience Report でコードの初回リリースを負債に例えました（"Shipping first time code is like going into debt"）。 Ward Cunningham はソフトウェアの世界に多くの貢献を果たしてきました。Wiki の発明者であり、XP と TDD の父 Kent Beck の師匠のような存在であり、建築の世界の「パタン・ランゲージ」を Kent Beck と共にソフトウェアに輸入した人であり、「アジャイルソフトウェア開
株式会社一休に入社しました - 貳佰伍拾陸夜日記
転職のお知らせ、あるいは個人の日記です。 6月から以下のように所属変更となっています。 From 株式会社はてな To 株式会社一休 マネージャではなく、とくに役職のないソフトウェアエンジニアとして働きます。いわゆるIC (individual contributor)というやつです。 きっかけ はてなには新卒として入社して以来11年も勤めて、インターンやアルバイトとして関わった時期から数えると16年になります。出入りの激しいこの業界でずっと1社しか知らずに過ごすのは負い目に感じていました。また、年齢的にも今年で40歳になることもあって、そろそろ転職を経験しておかないとまずいという焦りもありました。 そんなときに、大学の同期でプライベートでも仲良くさせてもらっているid:suzakから声をかけてもらい、ちょっと真剣に転職を考えたのがきっかけでした。 できることではなくやりたいこと はてなで
「AI・LLMの民主化へ」注目2社の最年少執行役員それぞれが描く未来像【対談：Chatwork桐谷・LayerX中村】 | FastGrow
なぜITスタートアップが今、こぞってAI活用を本格化させようとしているのか。いや、そもそも「AI活用の本格化」とはどういった動きを指すのだろうか。 こうした問いの答えは、「AI活用の最新情勢」や「これまでのAI活用の実態」そして「自社の立ち位置や強み」までを客観的に分析できなければ、なかなか見つからないものだろう。逆に言えば、こうした要素を的確に認識できれば、地に足の着いたAI活用を進めることができる。そうして初めて、目先の業務効率化にとどまらず、既存の業界や事業を大きく変革させたり世の中に広くインパクトを与えたりといったステージへと駆け上がる。 生成AIトレンド以前からAI事業開発に携わってきたこの二人はまさに、そうした視座から、新規事業の創出とグロースを目指し取り組んでいる。 桐谷これから自然言語処理の領域を中心に裾野は徐々に広がっていくだろうと強く感じています。まだまだこれからですが
CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します | CyberAgent Developers Blog
はじめに 近年、様々な分野で機械学習の利用が進む中、モデルの品質を担保し、継続的な学習を行うための施策が重要視されています。そのため、機械学習のためのDevOpsであるMLOpsの必要性が高まっており、AI事業本部でも研修内容に取り入れています。 より良いMLOpsを構築するためには、アプリケーションやインフラの知識も必要です。そのため、今年は昨年までと異なり、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加しました。また、新たに実践編が加わり、より業務を意識した講義が追加されました。 Container編 基礎編 応用編 実践編 そこで、今回は研修で行われた各講義の資料を公開したいと思います。 Container編 Container編では、コンテナにまつわる技術に対しインデックスを張ることと、イメージ作成や運用時のTipsを学び実業務に役立てることを目的としています。 そのた
Modular Monolith はどの辺りから考え始めるものなのか - id:onk のはてなブログ
モノリスでは大変なので、マイクロサービスやモジュラーモノリスにして認知負荷を減らしたり、生産性の劣化に抗いたいという考え方がある。 モジュラーモノリスとは モジュラーモノリスについては、だいたい infoq.com のモノリスシリーズ（？）を読めば良いんじゃないか。 有名なのは Shopify のヤツ。 モノリスとマイクロサービスの中間にある、1 アプリケーションなんだけどモノリスでは無い、アプリ内でモジュール分けされているアーキテクチャのこと。app/ の直下に MVC を置くんじゃなくて、COMPONENTS (例えば billing)/app/ の下に MVC を置く、ようなイメージ。 モジュラーに移行するタイミング 僕の感覚だと、数百モデルは全然モノリスで扱えると思っている。少なくとも 300 models 程度でモジュラーにしていく必要はまったく感じない。 世の中で見つけたモデル
プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
Microsoft Build 2024 キーノート完全日本語化まとめ・意訳 - 吉田の備忘録
今年も開催されたMicrosoft Build 2024のキーノートを日本語でまとめをお届けします！今年は吉田が製品チームとして「Ask the Expert」ブース対応を現地で3日連続アサインされた上、夜は無謀にも48時間以内にPower Platform の発表について2時間にわたってお届けするイベントを開催した関係上、まとめが遅くなってしまいました。 Build 2024 のPower Automateブース その分、Satya Nadellaが登壇で利用したスライドを丸ごと日本語化し、より丁重なまとめ？（もはやフル原稿…）を作ることができました。このページの一番下にはスライド完全意訳版をダウンロードできるようにしてありますので、ぜひ読んでくださいね。 それでは以下、キーノートの情報をお伝えします！ 開発者会議は常に最もエキサイティングで、最も楽しい瞬間です。私は成人してからの人生を
Keeper of the Seven Keys 〜Four Keysとあと3つ〜
Mutation Testingを活用して テスト品質を考える /introduction to mutation testing
正常独身青年、先祖の戸籍を取り寄せる
アブスト 結婚の見込みがない29歳正常独身青年が、ご先祖様に申し訳ないという気持ちから先祖の戸籍を請求した。6市町から31通の戸籍謄本を取り寄せ、Excelにまとめた。戸籍制度の変遷や行政区画の歴史を知ることができ、何故か海外移民の歴史にも繋がり、祖父母との会話のきっかけにもなった。独身の暇つぶしにはもちろん、子供の自由研究にもおすすめである。かわいいあの子と新戸籍編製したい。助けて。 背景・目的俺が末代だ（誤用）→ ご先祖様に申し訳ないにゃあ → そもそも先祖って具体的に誰やねん → そうだ、戸籍、取ろう ワイ、29歳素人童貞。自分は子孫を残せないかもしれないというぼんやりした不安がいよいよ現実味を帯びてきた今日この頃。親にも祖父母にもご先祖様にも顔向けができぬと思った時、はて自分の先祖ってどんな人たちだったんだらうという疑問が湧いてきた。祖父母に聞いてみても、こんな先祖がいたという話は
可能性が未知数だからAI導入は無理、なんてない。ー従業員の71.8%が「生成AI」を業務に活用。LIFULLが描く未来の住まい探しとはー｜LIFULL STORIES
LIFULL全体の最高技術責任者（CTO）である長沢翼は、2022年11月に公開されたOpenAI社の対話型生成AI「ChatGPT」に「人とシステムのインターフェースが変わるかもしれない」と、時代の大きな変化を予感したという。そして長沢は2023年5月に生成AIに特化した専門チーム「ジェネレーティブAIプロダクト開発室」（現在は「ジェネレーティブAIプロダクト開発U」に名称を変更）を設立。以降、社内の業務効率化やLIFULLの事業に生成AIの活用を推進してきた。 LIFULLにとって既に良き仕事のパートナーとも言えるこの生成AIという技術は、どのように取り入れられ、また事業や業務にどのような変革をもたらしたのか。現在「ジェネレーティブAIプロダクト開発U」を統括するイノベーション開発室の室長も務める長沢に、LIFULLにおける生成AIのあり方を聞いた。 対話型生成AI「ChatGPT」は
［速報］マイクロソフト、PCに話しかけながら画面を操作するだけで生成AIがRPAフローを自動生成してくれる、Power Automate「AIレコーダー」発表
［速報］マイクロソフト、PCに話しかけながら画面を操作するだけで生成AIがRPAフローを自動生成してくれる、Power Automate「AIレコーダー」発表 マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、PCに話しかけながら画面を操作するだけでRPAフローを自動生成してくれる、Power Automateの新機能「AIレコーダー」を発表しました。 人間に操作を教えるように、AIに話しながら操作 これまでRPAフローを作成する方法として、マウスやキーボードなどの操作を記録することで基本的なRPAフローを作成することが可能でした。 今回発表された新機能「AIレコーダー」は、まるで人間に言葉で説明しながら業務アプリケーションの操作を教えるように、マウスとキーボードを操作しつつ音声で説明することで、どのような意図で操作しているのかを詳
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