こんにちは。次世代システム研究室のK.X.D.です。 はじめに ソースコード管理といえば、今ではGithubがすぐに思い浮かぶでしょう。 GitHub上でCI/CD実現できる機能はGithub Actionsです。 ソースコード管理しながら、外部サービス連携しなくても、CI/CD運用するのはとても便利と思いますので、 Github Actionsの実験を積んで、もっと自由に活用したいと思います。 やりたいこと： Githubのアクティビティ（PR作成、PRマージなど）により、CI/CDを自動化にしたいと思います。 具体的に、下記のような作業が実施したいです。 Docker ContainerでGolangのRevelアプリケーションを動かす Githubでソースコード管理して、PRを作成すると自動テスト実行（CIワークフロー実現） PRをMainへマージすると、自動でContainerイメ

はじめに 前回の記事ではChatGPTに株のLong/Short戦略を実装させてみるというトピックを取り上げました。 株のLong/Shortというと本来であれば決算データなどのファンダメンタルズに基づいてスコアを算出し、もっとも好ましい銘柄をLong・もっとも好ましくない銘柄をShortするという手法が一般的ですが、簡単に実験できるということでmomentumベースでスコアリングする方法を前回の記事ではご紹介しました。 しかしながらmomentumベースでのLong/Shortではnet positionが中立だとパフォーマンスとしては微妙なので、少しLong側にバイアスをかけるとそこそこのパフォーマンスになるというのが、前回の検証で判明したことでした。 この記事では前回の手法をさらに発展させて、スコアに基づいてLong/Shortのポジションをとるときに、セクターのリスクに対して中立な

TL;DR OpenAIは、2024/05/13にGPT-4oをリリースしました。GPT-4oは、画像とテキスト、音声などを同時に処理することができるモデルで、従来よりも高速な実行が可能です。 GPT-4 Turbo with visionで行ったように、GPT-4oのAPIを利用してグラフの解説を試したところ、ある程度はもっともらしい解説は可能ですが、やはり正確な数値の読み取りなどには課題が残る結果となりました。 特にChatGPTでは、入力した画像だけではなく、既に学習済みの知識をカンニングしている可能性があります。ペンギンの性別や種のラベル、体重の数値を入れ替えた場合、これらの事前知識に影響されたと思われる回答が得られました。 はじめに こんにちは、グループ研究開発本部・AI研究室のT.I.です。先日5/13に、OpenAIは新しいGPT-4o(omni)をリリースしました。GPT-

2024.01.11 unit test の動作速度を速めるためにMySQLからH2 databaseに移行しようとした話 次世代システム研究室の Y.I です。H2 Database（以下 H2）について、MySQL 8向けに動作する unit test コードの速度アップを目的として、unit test用DBを H2 へ変更しようとして得た知見をまとめます。 最終的に変更を断念したのですが、その内容も含めて知見として残しておければと思います。 一般的な違い H2 DatabaseとMySQL 8は、異なる用途と環境に適した特徴を持っています。 H2は主に開発やテスト環境向け、MySQLは本番環境や大規模アプリケーション向け H2は組み込みおよびインメモリデータベース、MySQLはトラディショナルなリレーショナルデータベース H2は軽量で高速、MySQLは大量のデータ処理と高い並行処理を

こんにちは、Y.C.です。今携わっているサービスでは決済処理の開発を担当することが多く、その度により良い設計について頭を悩ませてきました。外部システムと連携する際、どうすればデータの整合性を保ち、変更に強いコードにすることができるでしょうか？今回は、そのために今まで考えてきたことを言語化して、これから外部連携サービスを実装される方の判断材料を提供すると共に、未来の自分がさらなる改善をおこなっていくための礎としたいと思います。 結論ファースト 外部とのやりとりの度にDB レコードが取りうる値を全て状態として定義し、処理を進めるごとにアトミックに状態遷移することで、いつどこで異常が発生してもデータ整合性を保ち後から処理を再開できるようになります。 システム内部に閉じた処理を行う場合、DB のトランザクションを利用することで処理の成否を all or nothing で制御することが出来ます。し

2023.01.12 ChatGPTの学習データと学習方法が知りたい！　〜Q.埼玉県沖で採れるウニはいくらですか？ A.ウニはいくらではない。〜 ウニはいくらですか？ ウニはいくらじゃありません！！！ みなさん、こんにちは。グループ研究開発本部、AI研究開発室のY.Tです。 先程の画像は、１ヶ月ほど前に公開され話題となっているChatGPTとお話ししてみた時の画像です。 文章としては、文法が崩壊しておらず、意味も通るとても自然な文章が生成されていますね。 しかし、単純な質問に見えて「埼玉県に海はない」「ウニはイクラではない」「”イクラ”か”幾ら”かで意味が変わる」などのバックグラウンド知識や文脈の高度な判断が、適切な解答のためには要求される質問に見事に引っ掛かっています。 これは、あくまで入力に対して尤もらしい出力を返すモデルであり、知識から論理的な回答をするモデルではないためです。 一方

D.M.です。 AI とともにプログラミングをしてみた体験記です。 モチベーション 2022年11月、 ChatGPT が登場したことにより、今の学生は AI にレポートを書かせるというような話が普通に出るご時世になりました。 ChatGPT は例えばプログラミングのお題を投げると AI がかなり高精度なプログラムを書いてレスポンスしてくれたりします。この技術は将来的に Google 検索を脅かす存在になるのではというほどの注目を集めています。 ペアプログラマー Github Copilot よりプログラミングに特化した AI サービスとして、 GitHub Copilot があります（ギットハブ コパイロットと読む）。 2022年6月に正式リリースされています。 このツールには以下のような特徴があります。 ・ソースの流れやコメントに合わせて次に書くべきコードをサジェストしてくれる。 ・V

こんにちは。次世代システム研究室のK.X.D です。 1.はじめに 近年にAPI活用システムが増えていきます。サービス運用に応じて、複数APIシステムを使われることもあります。 各APIシステム管理が困難であり、認証（認可）、レート制御、システムログ収集などの共通処理が集中的に実装されるニーズがありますので、Proxy機能に加えて、APIシステムを簡単に管理できる機能を提供するAPI Gatewayが生まれてます。 今回に市場で上がってるKongのAPI Gatewayを理解するように調べてます。 公式ページはこちらになります。 https://jp.konghq.com/ 2.API Gatewayとは 全てサービスのリソースサーバの入り口として役割にしています。 どんなリソースリクエストでも、API Gateway経由にしてリソースアクセスする仕組みです。 ※公式Microsoftペー

はじめに こんにちは、グループ研究開発本部 AI研究開発室のS.Sです。 とあるサービスに関連して信用スコアリング周りの技術の検証を行なったので今回はその内容について書きたいと思います。 一般の企業や消費者に対して融資を行う場面において、信用リスクが高い利用者は長期的にみると経済状況の変化などで返済が滞ってしまう懸念があります。 そこで消費者に対する融資ではそれまでの融資の履歴データ(延滞の有無や現在の負債)などをもとに算出した信用スコアを、融資の可否や融資額の判断などに用いるとされています。 今回の記事では信用スコアを用いた融資から生じるリスクを一定に抑えるための方法について考えてみたいと思います。 融資から生じるリスクの2つの視点 1件単独の信用リスク 1件単独の信用リスクの判断ではユーザーの延滞の有無や収入に対する負債の割合などユーザーのこれまでの融資の情報をもとにどのくらいの確率で

はじめに 最近円安の進行で値動きが激しいですね。特に９月に円相場は、24年ぶりの円安水準となる1ドル＝140円台前半まで下落しましたので、この状況で為替損益を常に監視したい方々が多くなるでしょう。今回はUSDJPYの為替レートを継続的にInfluxDBに格納し、Grafanaで為替損益を可視化するシステムの構築方法を紹介したいと思います。 ちなみに、為替レートの変動により生じた利益を為替差益、生じた損失を為替差損といいます。たとえば、米ドルを1ドル＝105円のときに購入した後、為替レートが円安方向に動いて1ドル＝120円となった場合、購入していたドルを円に交換すれば1ドルにつき15円の利益を得ることになり、これが為替差益となります。逆に、為替レートが円高に進んで1ドル＝100円となった場合は1ドルにつき5円の損失をこうむることになり、これが為替差損となります。 1.やりたいこと Docke

1. はじめに みなさんこんにちは、グループ研究開発本部 AI研究開発室のK.Fです。今回のテーマは不正ユーザ検知です。 実サービスでは、一部の不正ユーザの不正行為がサービスに悪影響を与えるといったことが往々にしてあります。そのため、不正ユーザを機械学習で検知し、規制や制限をしたいというモチベーションが生まれます。 今回は、実サービスへの導入を意識した機械学習での不正検知モデルについて「不正検知モデルをどのように選ぶのか？」「不正検知における特徴量をどのように作るのか？」「実サービスでどのように使うのか？」を説明していきます。 解決したいこと 不正ユーザであるかの答えは知りようがない問いなので、出力結果を元に人間が多角的な視点で最終判断を下す必要があります。そのため、「不正っぽいユーザを機械学習を用いて抽出する」→「不正っぽいユーザの特徴を人間が確認する」→「不正ユーザの判断基準を人間が定

こんにちは，S.T.です。今回は，お手軽かつ実際のワークロードに近い形でMySQLの負荷検証をする方法を考えます。お手軽にMySQLに負荷をかけるツールとしてmysqlslapがありますが，mysqlが実行するSQLはアプリケーションから実行するSQLとは性質が異なります。JOINなども絡めてアプリケーションが実行するSQLに近いSQLで負荷をかけられ，しかも簡単に実行できる，というものがあれば便利そうです。 1.mysqlslapとは mysqlslapは，MySQLの負荷をエミュレーションできるクライアントアプリケーションです。MySQLに接続して複数のクエリを実行し，その実行時間を計測することができるツールです。インストールも簡単で，たいていはLinuxディストリビューションのパッケージマネージャ経由でMySQLをインストールすると，一緒に入ってきます。実行も簡単で，いくつかのオプシ

D.M. です。今回はノーコードでできること・できないことを調査・検証した内容を共有する入門記事です。 TL;DR ・ノーコードは超簡単で結構使える。エンジニアがいない／少ない組織でもたちどころにWebアプリを開発して運用できる。 ・やっぱり凝った画面は作れない。 ーーーーーーーーーーー ▼このブログの続編である解決編を書きました！ 「調整さん」もどきをノーコードで開発できた https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/remove-no-code-restriction/ ーーーーーーーーーーー 目次 イントロダクション １．TODOアプリを作る ２．調整さんを作る まとめ イントロダクション 存在感を増してきたノーコード ノーコード NoCode とは、すなわち Visual Programming のマネージドなプラットフォームで、その名