ゆめみからアクセンチュアにJoinされる皆さんへ
みなさん、新たな節目として弊社にJoinくださることを嬉しく思ってます 新しい環境に不安かとも思いますが、その不安を少しでも和らげるために、先んじて情報をお伝えしておこうかと思います。 みなさんの立ち位置について報道にもある通り、みなさんはSongと呼ばれる部署への配属になります。 社内的には、「システムのできない人達」「bizとtechを分けたがる人たち」「どれだけ客の偉い人と話せるかが評価指標の人たち」といった感じです。 システム案件に偉い人主導で人が投入されつつ、コーディングするわけでもない（できない人たちが多い組織）ので顧客接渉や要件定義を頑張るなんて立ち位置に置かれることが多いです。 biz寄りですが、昨今の複雑化した社会では、顧客より業務に詳しくなるなんてほとんど不可能です。口八丁で色々頑張りつつ聞き出しつつ、謎の要件定義を量産し、techサイドから白い目で見られるのが主なお仕
📝 AIエージェントの設計論：「Big Model」と「Big Workflows」
少し前にOpenAIのA Practical Guide to Building Agentsから生まれた、Big Model vs Big Workflowsの議論を元に、エージェント設計指針を自分なりに再確認するためにまとめた読書メモな記事です。 下記三つの記事を元にしています。 A Practical Guide to Building Agents How to think about agent frameworks In the Matter of OpenAI vs LangGraph ちなみに一つだけ読むとしたら、LangChainの記事が、（時系列的に当たり前ですが）OpenAIのガイドやAnthropicのBuilding effective agentsに言及しながら指摘を行っており、一番主張やスタンス、全体感はわかりやすいです。Anthropicの記事のことは絶賛で
ObsidianとZettelkastenを使っている話 - Don't Repeat Yourself
生成AIが直のMarkdownを読み込みやすいという話から、にわかにObdisianが注目を集めているようです。そしてObsidianが注目を集めるにあたり、Zettelkastenという手法にも同時にスポットライトが当たり始めているように見受けられます。実は両者をそれなりに使ってきたので、どう使っているかやどう思っているかについて簡単にまとめてみたいと思います。なお、勢いで書いたので事実誤認（AIでいうならハルシネーション）を含む可能性があります。厳密に見ると間違いがあるかもしれません。ご了承ください。 Zettelkasten 元々Obsidianを使い始めたのは、前職にてローカルで自分のメモ書き等を管理したいためでした。というのも前職では最初の方、いい感じに使えるドキュメント管理ツールがなく、自分のメモ書きを残す場所を探していたという事情がありました（のちにConfluenceが導入
Obsidianおすすめプラグイン 〜日常記録、コードスニペット、ブログの下書きに〜 - necco Note | necco inc.
Obsidian（オブシディアン）は、Markdownベースでテキストを管理できる、テキストエディターです。 私もここ2〜3年ほど、下記のような用途でObsidianを活用しています。 日々の行動・思考記録 コードスニペット集 AIプロンプト集 ブログの下書き Web Clipper（気になるウェブページのメモ） Obsidianといえば「Zettelkasten（ツェッテルカステン）」のメモ術を採用しているユーザーが多いですが、私は現状ではZettelkastenを採用せず、Obsidianを「Markdownファイルを管理できる、動作が軽快で拡張性の高いテキストエディタ」として、ゆるく使っています。 最近では、Obsidianがプレーンテキストであることを活かし、CursorのAI機能と組み合わせても利用しています。AIがあればタグ付けや文書のまとめなども半自動で行えるので、Zette
企業向け広報サービス「PR TIMES」、90万件超漏えいか コロナ禍で緩和したIPアドレス認証が侵入経路に
企業向け広報サービス「PR TIMES」、90万件超漏えいか コロナ禍で緩和したIPアドレス認証が侵入経路に 会員企業の報道資料を配信するサービス「PR TIMES」を運営するPR TIMES社（東京都港区）は5月7日、不正アクセスにより90万件超の情報が漏えいした可能性があると発表した。コロナ禍でのリモートワーク実施に伴い緩和したIPアドレス認証が侵入経路になり、攻撃につながったという。 漏えいした可能性がある情報は90万1603件。内訳は、企業ユーザーの情報が22万7023件、メディアユーザーの情報が2万8274件、個人ユーザーの情報が31万3920件、企業ユーザーが持つ、報道資料の送信先メディアの連絡先などが33万1619件、PR TIMES社スタッフの情報が767件。それぞれメールアドレスや氏名、SNSアカウント名、電話番号、所属企業名、ハッシュ化されたパスワードなどが漏えいした可
エンジニアとして緩やかに死んでいくんだろーなと思った話 - pospomeのプログラミング日記
最近TS, React の勉強をしているのですが、その過程で思いました。 単なる感想です。 今までのキャリアパス 自分のことを知らない人もいると思うので、自己紹介がてら自身のキャリアパスについて簡単に説明します。 ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアを積んだ後、 2016年より株式会社ディー・エヌ・エーでソーシャルゲームプラットフォームの開発に携わる。 その後、2018年より株式会社メルペイでテックリードとして認証認可基盤の開発・運用を担当。 2020年に入社した合同会社DMM.comではアーキテクトとして 100名規模の開発組織で技術戦略を主導する。 2024年10月に株式会社カミナシに入社し、2025年1月 VP of Engineeringに就任。 簡単に言うと "IC -> テックリード -> マネージャー/アーキテクト->VPoE" という感じで、 新卒から今までエンジニアリン
日本語に強くローカルで動作！テキスト埋め込みモデルPLaMo-Embedding-1Bを試してみた | DevelopersIO
リポジトリはこちらです。今回紹介するコード及び、利用しているライブラリのバージョンの詳細はこちらはご確認ください。 補足 Python 3.13だとsentencepieceがuv add時に依存のエラーが発生したため3.12を使っています READMEサンプル まずはhuggingfaceからREADME_jaのサンプルを動かしてみます。 文書をencode_documentメソッドでベクトルに変換し、クエリをencode_queryメソッドでベクトル（埋め込み）に変換してコサイン類似度を出力するサンプルです。 import torch import torch.nn.functional as F from transformers import AutoModel, AutoTokenizer # 🤗 Huggingface Hubから以下のようにしてモデルをダウンロードできます
型システムのしくみ ― TypeScriptで実装しながら学ぶ型とプログラミング言語
紙書籍をお届けします（PDFがついてきます） PDFのみ必要な場合は、こちらからPDF単体を購入できます 通常はご注文から2～3営業日で発送します。 年末年始や大型連休など、1週間から10日程度、配送のお休みをいただく場合があります。詳しくはお知らせをご覧ください。 型システムがようやくわかった！ 遠藤侑介 著 184ページ A5判/1色刷 ISBN：978-4-908686-20-7 2025年4月15日 第1版第1刷 本書の解説で利用しているコード（GitHubリポジトリ） 正誤など 現代の開発環境では、エディタ上でコードを書いている最中から、実行もせずにエラーが判明することがあります。コードの補完でも、文脈に適した候補が魔法のように提示されてきます。こうした機能で中心的な役割を果たすのが「型システム」です。 では、なぜ型システムはプログラムのエラーを早期に発見したり、適切な補完候補を
トランプ氏にインサイダー取引疑惑 民主党議員団、SECに調査要請
【4月12日 AFP】進歩派のエリザベス・ウォーレン米上院議員率いる民主党議員6人が11日、ドナルド・トランプ大統領が「相互関税」の一部停止を発表する前に、トランプ氏またはその側近らが証券取引法に違反したかどうかについて、資本市場の監督を担う米証券取引委員会（SEC）に調査を求めた。 ウォーレン氏らはSECに宛てた書簡で、株価が暴落していた9日未明に、トランプ氏が自身のSNS「トゥルース・ソーシャル」に「絶好の買い時だ！！！」と投稿した点を指摘した。 その数時間後にトランプ氏は、「相互関税」の上乗せ分を90日間停止すると発表。それを受けて株価は急反発し、S&P500種指数は2008年世界金融危機からの回復以来最大の上げ幅を記録した。 同日にその後、ホワイトハウスが共有した動画で、トランプ氏は既に裕福な側近たちがこの急反発で大もうけしたことを自慢していた。 ウォーレン氏らはSECに宛てた書簡
AWS Lambda MCP Serverを試してみた | DevelopersIO
大阪オフィスの小倉です。 AWSのMCPサーバに、AWS Lambda MCP ServerとAWS Diagram MCP Serverが追加されていました。 今回はLambda MCP Serverを試してみました。 AWS Lambda MCP Server 以下の図によると、MCPクライアントとLambda関数のブリッジとなる、と記載されています。 (https://github.com/awslabs/mcp/blob/main/src/lambda-mcp-server/README.md より引用) それでは、以下のドキュメントに従って試していきます AWS Lambda MCP Server - AWS MCP Servers まず、lambda-mcp-server内のexamplesディレクトリの中に、サンプルとなるLambda関数のコードが格納されているので、AWS
国立国会図書館のOCRライブラリが凄くよかった件(Windows向け) - Qiita
はじめに 日本語OCR, 有料の業務用ソフトには色々と高性能なものがあるんですが、無料の場合の選択肢は意外に限られてます。最近ではGeminiなどにOCRさせることも試みてますが、縦書きに弱いのが欠点。加えて、私がやっているような著作権が切れた戦前の本のデジタル化の場合、認識率の低い旧字体が多いのが悩みの種。 そこで最近知ったのが、国立国会図書館が公開しているOCRライブラリ、NDLOCRです。国会図書館のデジタル資料（国立国会図書館デジタルコレクション)から全文テキストデータを作成するために開発されたとのこと。 NDLOCRは、現在ver2.1がGithubに公開されています。古い本が多い国会図書館の資料向けに作られているだけあって、旧字体でも高い精度で認識してくれます。今回は、このライブラリを試してみました。基本、Githubサイトに書いてある通りなんですが、いくつか注意すべき点をメモ
OpenSearch 日本語のハイブリッド検索（ベクトル＋キーワード）に対応した OpenSearch 環境構築方法 - Qiita
前提 Embedding model に multilingual-E5 を用いる OpenSearch は Docker 環境を用いる OpenSearch の準備 docker-compose 以下の docker-compose.yml を任意のディレクトリに用意する OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD の値に独自のパスワードを指定しておく (user: admin, password: ここで指定したパスワード) でログインすることになる。 version: '3' services: opensearch-node1: # This is also the hostname of the container within the Docker network (i.e. https://opensearch-node1/) image: opens
[アップデート] Amazon Bedrock Knowledge bases のベクトルデータベースに新しく Amazon OpenSearch Managed Cluster がサポートされました | DevelopersIO
[アップデート] Amazon Bedrock Knowledge bases のベクトルデータベースに新しく Amazon OpenSearch Managed Cluster がサポートされました こんにちは！クラウド事業本部コンサルティング部のたかくに（@takakuni_）です。 Amazon Bedrock Knowledge bases のベクトルデータベースに新しく Amazon OpenSearch Managed Cluster がサポートされました。 Amazon OpenSearch Managed Cluster まず、 Amazon OpenSearch は、検索および分析エンジン OSS である OpenSearch を利用できるフルマネージドサービスです。 Amazon OpenSearch Managed Cluster は Amazon OpenSearc
![[アップデート] Amazon Bedrock Knowledge bases のベクトルデータベースに新しく Amazon OpenSearch Managed Cluster がサポートされました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1a248ddcfa5269f07e59f994ae1369f26ffebbf4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2Fwp-thumbnail-e3065182082062711612153bbdcf1d96%2Fc04359de689df2f56eb066576ab63fb5%2Famazon-bedrock)
Storybook の情報を抜き出して MCP サーバにしてみる
LayerX バクラク事業部 Enabling チームでスタッフエンジニアをしている izumin5210 です。 Ubie さんの「社内デザインシステムをMCPサーバー化したらUI実装が爆速になった」を拝見し、悔しかった感動したので、自分でも試してみました。 MCP ツール設計 以下に引用する Ubie さんのスライドで解説されているとおりですが、現行モデルでは全コンポーネントのコードやルールを一気に渡してもノイズが多くなりすぎるためか、満足のいく性能は出ませんでした。 これは MCP サーバ化したとしても同様で、Tool 1回の呼び出しで全コンポーネントの詳細情報をすべて返すとやはり情報がぼやけてしまいます。 AI Coding Agent Enablement - エージェントを自走させよう (p.23) これらを踏まえると、以下のような2つのツールに分けて提供するのがよさそうだと判
Ruby on Rails: GoodJobからSolidQueueへの移行したのでメモ📝 - Madogiwa Blog
個人のRailsアプリケーションで使用しているジョブキューイングライブラリをGoodJobからSolidQueueに移行したので必要だった差分等をメモ📝 SolidQueueとは？ Solid Queueのインストール 設定ファイルの更新 マイグレーションの実行 ルーティングの更新 その他の設定 Pumaの設定 キュー設定ファイルの追加 おわりに SolidQueueとは？ SolidQueueは、Rails 8のリリースに伴い、Rails org配下の公式ライブラリとして提供されるようになりました。Rails 8では、デプロイの簡素化と依存関係の削減を目指しており、SolidQueueはその一環として導入されました。 SolidQueueはRedisや他のジョブランナーを不要にし、SQLiteやPostgreSQL、MySQLといったデータベースを利用して高性能なジョブキューイングを実
Reactで大量描画しても60fps出すためのパフォーマンスチューニング術 - SmartHR Tech Blog
こんにちは、SmartHRでプロダクトエンジニアをやっている @Tokky0425 です。 みなさんは普段組織で働いていますか？僕は組織で働いています。 組織で働くにあたって便利なもの、ありますよね。そう、組織図です。 SmartHR にも組織図の機能があるのですが、部署数や従業員数が多いとブラウザ上での操作が重くなってしまうという問題がありました。 最近「数万人規模の組織図での 60fps」を目指してこの組織図機能の描画パフォーマンス改善を行ったので、その中で実践したフロントエンド開発における大量描画処理の Tips を共有します。(React を前提としています) そもそも問題はどこにあるのか 最近まで、SmartHRの組織図機能は数万人規模の企業で十分に使えるような作りになっていませんでした。というのも、対象従業員数が数万人を超えてくると、いろんな操作が著しく重くなり、実用に耐える操
「SaaS is Dead」時代のバックオフィスAI戦略――マネーフォワードの挑戦
AIエージェントが揺るがすSaaSの基盤 AIエージェントの台頭は、SaaS業界全体に構造的な変化をもたらしつつある。従来のSaaSは「データベースのラッパー」とも表現される。つまり、データを格納するデータベース層、そのデータを処理するビジネスロジック層、そして人間がそれを操作するためのUI（ユーザーインタフェース）層という三層構造を持つ。SaaS企業は長年、UI／UXの洗練に多大なリソースを投じてきたが、AIエージェントの登場により、この構造の価値バランスが崩れつつあるのだ。 第1に、UI／UXの価値低下が起きている。AIにとってSaaSに必要なのはデータと文脈の提供のみであり、それはAPIがあれば十分となる。このため、人間が見やすく操作しやすいUIを作り込む価値が大幅に減少する。 第2に、ビジネスロジック層も長期的には変化する可能性がある。現状ではSaaSにハードコーディングされたロジ
Cloudflareで実現！ローカル認証情報不要のMCP | DevelopersIO
こんにちは、@TakaakiKakei です。 AIモデルが外部ツールやAPIと連携するためのプロトコルであるMCP (Model Context Protocol) は非常に便利です。しかし、従来の方法では利用時にローカル環境へ認証情報を保存する必要があり、その管理や展開に手間がかかるという課題がありました。 Cloudflareが提供するツールを活用すれば、この課題を解決し、ローカルに認証情報を持つことなくMCPを利用できる環境を構築できます。 Cloudflareによる解決策 Cloudflareは、リモートで動作するMCPサーバーを構築するためのソリューションを提供しています。詳細は以下の公式ブログ記事で解説されています。 https://blog.cloudflare.com/remote-model-context-protocol-servers-mcp/ 従来、MCPは下図
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