こんにちは！バクラク事業部 機械学習・データ部 データチームの@TrsNiumです。 我々のデータ基盤では、データカタログソリューションとしてOpenMetadataを導入し、データのビジネス的な意味（ビジネスメタデータ）、運用状況や品質情報（オペレーショナルメタデータ）、技術的な属性や構造（テクニカルメタデータ）を一元的に管理しています。OpenMetadataの導入により、多様なデータベース、BI、CRMとの連携が実現し、データ管理の効率化と利用統計の可視化が可能となりました。さらに、データの検索性が大幅に向上し、データガバナンスの強化にも寄与しています。 OpenMetadataは、データカタログソリューションとしての要件を十分に満たすツールです。しかし、そのインフラストラクチャ（以下、インフラ）にかかる金銭的コストが高いという課題がありました。 本記事では、OpenMetadata

LayerX Fintech事業部*1で、セキュリティ、インフラ、情シス、ヘルプデスク、ガバナンス・コンプラエンジニアリングなど色々やってる @ken5scal です。 ログ一元管理の本質とSIEMの限界 - データ基盤への道 - LayerX エンジニアブログ SIEMからデータ基盤へ - Amazon Security Lakeを試してる話 - LayerX エンジニアブログ 現在は、当社の方針に基づき採択したAWS Security Lakeを前提にしたセキュリティ監視基盤をもとに、 当社事業年度における２Qの目標ということで、実際のユースケースに取り組むこととしました。 シナリオ選び なにはともあれ、最終的には採用ヘッドカウントやスキルセットも含め体制化を念頭に入れて、継続的に取り組む必要があります。 その際に、当部の「セキュリティ基盤」にのみを意識をしてしまっては、一度承認された

こんにちは。機械学習エンジニアの上川です。本記事では、バクラクのデータを用いて書類上の項目領域を推定する物体検出モデルを構築し、項目領域の推定におけるレイアウト情報の重要性について考察を行ったので、その紹介をします。 AI-OCRにおけるレイアウト情報の重要性 弊社のバクラクにはAI-OCRという機能があり、請求書や領収書などの書類から支払い金額や書類日付、取引先名などの項目内容をサジェストすることによって、お客様が手入力する手間を省いています。 この過程では、書類上のどこにどのような項目が存在するのかを推定することが必要です。 そのため、書類から項目の領域を推定する際に、単に文字を認識するだけでなく、書類のレイアウトを理解することがAI-OCRにおいて非常に重要です。 支払い金額、書類日付、取引先名などの項目が、様々なレイアウトの書類においてどこに配置されうるのかという傾向を正確に把握す

機械学習エンジニアの吉田です。今回は、LLM (Large Language Models) を活用して、機械学習モデルに必要なデータのアノテーション作業を効率化する取り組みについて紹介します。 なお、アノテーションにおけるLLMの利用に関しては、クラウドベンダー各社及び社内の法務確認のうえ進めています。この記事で登場するLLMがアノテーション用途で使えることを保証するわけではないのでご留意ください。 背景 LayerXで提供しているバクラクでは、帳票をアップロードするだけで支払金額や支払期日などを自動で読み取るOCRの機械学習モデルを開発しています。 このモデルのデータセットを作成するために、内製のアノテーション基盤を使って日々手作業でアノテーションを行っています。帳票の種類が多く、解釈が複数ある場合もあるため、アノテーション作業は簡単ではありません。モデルの推論結果やユーザーの入力値を

自己紹介 LayerX Fintech事業部のきむ(@jkcomment)です。 現在はFintech事業部にて、デジタル証券で資産運用ができる個人向け投資サービス「ALTERNA（オルタナ）」を開発しています。 最近ランニングを始めました。 10月に大会出る予定ですが、暑すぎてお家でYoutubeで走る映像を観ています。 ALTERNAチームではALTERNAの開発とデータ基盤開発をメインとしてきましたが、 ALTERNAチームが品質を上げるために普段やっていることについてご紹介したいと思います。 数字を見ながら話しませんか？ ALTERNAチームでは実装や設計もそうですが、プロダクトの品質を上げるために数字を大事にしています。 以前@etaroidのLayerX Fintech事業部エンジニアの「領域横断な働き方」でも言及したように、MDMエンジニアは領域横断的な働きをしていて、 ただ

LayerX Fintech事業部*1で、セキュリティ、インフラ、情シス、ヘルプデスク、ガバナンス・コンプラエンジニアリングなど色々やってる @ken5scal です。 今日はFintech事業部らしく、金融庁が意見募集をしていた「金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン」（案）*2について感想を記載します。 具体的には、よかったな〜とおもうところ、きになったところ、最後にルールメイキングやっていこうぜ！という内容です。 もちろん良い子のFintechのみんなは提出したよね？ www.fsa.go.jp 本邦におけるサイバーセキュリティの確保について「サイバーセキュリティ基本法」を軸として各種施策が定められています。 その中で当社Fintech事業部が取り組むような証券サービスは「重要社会基盤事業者（重要インフラ事業者）」に位置づけられています。これは証券サービスが「他に代

こんにちは。 LayerX バクラク事業部 バクラクビジネスカード開発チームEMの 高江（@shnjtk）です。 今回の記事では、先日開催された開発生産性Conference 2024にて私の登壇の中でご紹介したコードレビューガイドラインについて、登壇の中ではご紹介しきれなかった部分も含めてより詳しくご紹介いたします。 開発生産性Conference 2024 コードレビューガイドライン 策定の経緯 ガイドラインの内容 ガイドライン策定の目的 ガイドラインの位置付け コードレビューの目的 コードレビューの観点 レビュアーに期待すること レビュイーに期待すること レビュアーに期待しないこと セルフマージを許容するケース 策定の効果 おわりに 開発生産性Conference 2024 2024年6月28日〜29日に開催された、ファインディ株式会社様主催の開発生産性Conference 2024

自己紹介 LayerXの Etaro ( @etaroid )です。 現在はFintech事業部にて、デジタル証券で資産運用ができる個人向け投資サービス「ALTERNA（オルタナ）」を開発しています。 好きなONE PIECEのキャラは、ハグワール・D・サウロです。 Fintech事業部とALTERNAとは 三井物産デジタル・アセットマネジメント (以下、MDM)は、LayerXと三井物産、SMBC日興証券、三井住友信託銀行などの大企業との合弁会社としてスタートしたジョイントベンチャーです。 www.fastgrow.jp LayerXのFintech事業部のメンバーは、このMDM社で日々働いています。 MDMでは、昨年5月に個人向けの資産運用サービス、「ALTERNA（オルタナ）」 をリリースし、約1年間運営してきました。 2023年5月に募集した最初の案件は約14億円の募集でしたが、直

こんにちは。バクラク事業部 機械学習・データ部 データグループの@civitaspoです。みなさんは「人生で一番美味しいと思ったキムチ」に出会ったことはありますか？キムチって美味しいですが、あまり強い感情は抱かないですよね。ところが先日、近所のスーパーの駐車場の端っこに、謎のプレハブ小屋があるのを発見しました。興味本位で中を覗いてみると、そこはキムチ屋でした。そのキムチ屋が販売する自家製キムチは絶品で、私にとって「人生で一番美味しいと思ったキムチ」でした。みなさんも「人生で一番美味しいと思ったキムチ」を探してみてください。 さて、先週に引き続き、Snowflakeに関する記事を書こうと思います。先週は『Don’t Use Passwords in Your Snowflake Account』というタイトルで、Snowflakeのアカウントレベルでパスワード認証を禁止する方法を紹介しました

こんにちは、すべての型をバクソクにしたいypresto (プレスト) です。 バクラク請求書受取の開発チームのエンジニアをしています。LayerXには1月に入社しまして、初のブログです。 ベッテク月間の7月11日32時の投稿となります。 5月11日の話になりますが、TSKaigi 2024で30分の登壇をさせていただきました。先日こちらのアーカイブ動画が公開されましたので、よろしければご覧ください！ youtu.be TypeScriptの型とパフォーマンス (TSKaigi 2024) - Speaker Deck 登壇の内容について 今回の登壇では、TypeScriptを使ったプロジェクトでエディタがいつの間にか重くなってしまった、そのようなときに TypeScriptの言語機能を提供する tsserver の中で何が起きているのかについて詳解しました。特に、Union型でループをする

すべての経済活動を、デジタル化するために、すべての業務活動を、デジタル化したいコーポレートエンジニアリング室の @yuya-takeyama です。 週末は Festival Fruezinho という音楽フェスに参加し、アルゼンチンの音響派フォークシンガー・Juana Molina を観てきました。デジタルなサウンドを活用しつつも、ライブ感のあるバンドサウンドで、非常にスリリングなライブでした！ 今回の話はアナログ寄りのデジタルな気がします。 Microsoft Entra ID の PIM とは PIM (Privileged Identity Management) については、少し前に Fintech 事業部の piroshi さんが書いてくれた記事があるので、概要はそちらをご覧ください。 最小権限の原則に一歩近づく - Entra ID の "Just-in-time appli

こんにちは、すべての経済活動をデジタル化し、圧倒的に使いやすいプロダクトを届け、働くをラクにしたいmakogaです。 今回は私が所属しているバクラク事業部の入社時研修でプロダクト組織理解というコンテンツを実施した話です。LayerXの行動指針にはBet Technologyというのがあり、「技術にBetすることは、より良い未来にBetすることだと私たちは考える。判断に迷ったときは、⻑期的には技術が勝つと信じ、技術に賭ける選択をしよう。」という考え方をしています。組織全体でBet Technologyしていくには、プロダクトをお客様に届けるチームも含めて、プロダクト組織が持つ役割について高い理解を持っていることが大事だと思います。 なお、7月はエンジニアブログがたくさん出る #ベッテク月間です。こちらのカレンダーに、これまでの記事と今後出る予定をまとめてます。よければぜひチェックしてみてくだ

LayerX Fintech事業部 (※) の piroshi です。※ 三井物産デジタル・アセットマネジメント (MDM) に出向しています。 入社から 9ヶ月が経ちました。現職では業務領域がだいぶ広がったな〜と感じたので、その点についてｻｻッと振り返ってみたいと思います。 業務領域の広がり 私が所属するMDM のコーポレートシステム部は、社内の従業員が利用するクラウドサービス(情シス) および、自社開発サービス・プロダクトのインフラの統制・セキュリティ周りを担当しています。 前職までは情シスの領域が主担当でしたが、プロダクトを動かしている AWS や GCP といったプラットフォームまで幅が広がりました。 また、インハウスなエンジニアリング (内製) で対応する領域が増えたなと感じています。ここが一番の変化したところです。 スキルセットの変化と学び 例えばセキュリティの高度化を目指すた

こんにちは。バクラク事業部 機械学習・データ部 データグループの@civitaspoです。最近、仕事で使用するPCを新調したのですが、Nixとhome-managerを使って環境構築していたおかげで、爆速で環境移管が完了しました。MacOSのセットアップをする場合は、nix-darwinというnix moduleを使うのですが、MacOSのdefaultsコマンドを使用して変更するパラメータ（たとえばInitialKeyRepeatやKeyRepeatなど）も宣言的に書けるので便利です。PAMの設定を変更してsudo実行時にTouch IDを使えるようにする設定もあったりします。非常に便利なので是非試してみてください！ さて、本記事のタイトルである「Don’t Use Passwords in Your Snowflake Account」は、先月開催されたSnowflake Data C

こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering 部 DevOps チームの id:sadayoshi_tadaです。 7月はエンジニアブログがたくさん出る #ベッテク月間です。今後も記事が出ますので、どんな記事がでるのかこちらのカレンダーからよければチェックしてみてください！7/2にSRE Lounge#17にて開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の取り組みという発表させていただきました。この記事では当該発表で時間の関係で触れきれなかった内容や補足を行っていきます。 従来のデータベースのデータ変更における課題 課題に対する解決策の検討 Bytebaseの利用にかかるコスト Bytebaseの導入及びデータ変更のフロー整備 データ変更のフロー整備 Bytebase導入後の変化 データ変更オペレーション上の課題 まとめ 最後に 従来のデータベースのデータ変更における課

こんにちは！LayerXのバクラク事業で機械学習・データ周りを担当しております、たかぎわ (@shun_tak) と申します。 みなさま、ChatGPTの登場に衝撃を受け、これを日々の生活やビジネスに活用されていることかと思います。わたしも社内でChatGPT活用の勉強会を開催したところ、大変大きな反響をいただきました。 tech.layerx.co.jp ChatGPTの登場以来、AIを前提としたユーザー体験の構築、すなわちAI-UXの実現を目指すことがLayerX社内の共通認識になりました。LayerXは、プロダクトだけでなくあらゆるビジネスプロセスにおいて、ユーザー体験をAIを前提に再構築するAI Transformation (AX) を推進することで、生産性革命を実現しようとしています。 comemo.nikkei.com AI-UXやAXの実現を通じて、仕事や暮らしの中にある摩

すべての経済活動を、デジタル化するために、すべての業務活動を、デジタル化したいコーポレートエンジニアリング室の @yuya-takeyama です。 7月はBet Technology Monthということでブログがたくさん出てくる月です。 そして7月といえば、第二四半期の始まりですね。 今月から転職や異動によって新しい環境で働き始める方も多いのではないでしょうか。 LayerXでは毎月のように入社・異動があるため、その度にやらないといけないことがあります。 それは、各種グループのメンバーの更新です。 LayerXにおけるグループメンバーの管理 LayerXではID基盤としてMicrosoft Entra IDを利用しています。 また、SCIMプロトコルを利用した自動プロビジョニングにより、そこから各種SaaS (Google Workspace, Slack, Notion, AWS,

はじめに こんにちは。バクラク事業部 機械学習チームの機械学習エンジニアの上川(@kamikawa)です。 バクラクではAI-OCRという機能を用いて、請求書や領収書をはじめとする書類にOCRを実行し、書類日付や支払い金額などの項目内容をサジェストすることで、お客様が手入力する手間を省いています。 書類から特定の項目を抽出する方法は、自然言語処理や画像認識、近年はマルチモーダルな手法などたくさんあるのですが、今回は項目抽出のための物体検出モデルを構築するまでの手順について紹介します。 Document Layout Analysisとは Document Layout Analysisとは、文書のレイアウトを解析するタスク(直訳)のことを指します。具体的には、文書内のさまざまな要素(例えば、テキスト、画像、表、見出し、段落など)を抽出し、それぞれの位置や意味などを明らかにすることを目的とし

すべての経済活動を、デジタル化したい松村(@yu-ya4)です。LayerXのバクラク事業部機械学習グループにおいて機械学習エンジニア兼マネージャーを務めています。 先日、代表の福島(@fukkyy)が以下のnoteを公開しました。LayerXの発信を見てくださっている社外の方々から「もう入るには遅い会社だよね?」と言われることが最近増えたことに対して、LayerXがまだ全然完成されていない、成長機会だらけのこれからの会社であるということを綴った内容となります。 note.com 今回はこの内容を受け、LayerXのバクラク事業部においてAIや機械学習を活用した機能の開発・顧客価値の提供に責任を持っている機械学習グループについても、まだまだこれからの組織であり、今入っていただくことで様々な挑戦や成長の機会を提供できるということをお伝えしたいと思います。 現在のLayerX バクラク事業部

こんにちは。 LayerXのバクラク事業部 機械学習チームのテックリードを務めております機械学習エンジニアの島越（@nt_4o54）です。 最近、カジュアル面談や学会などで「AI-OCRってもうほぼ完成で、運用フェーズですよね」「やることあるんですか？」など頻繁に聞かれることがあります。 「いやいや課題が山のようにあるんです」という話をいつもしているので、今回は我々が作っているAI-OCRがどれだけ複雑で難しい問題を扱っているか、という部分についてお話しさせていただければなと思います。 少し、経理ドメインの話が多く恐縮ですが、お付き合いいただけると嬉しいです。 AI-OCRについて AI-OCRが扱う問題の複雑さ ドメインへの深い理解が必要 同じ書類であってもコンテキストによって抽出したい値が異なる まとめ 最後に AI-OCRについて まず、そもそも弊社のバクラクで提供しているAI-OC