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この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2024 (Gemini編) の12/19の記事です。 こんにちは！Google Cloud の Customer Engineer の Noriko です。 2024年も残すところわずかとなりました。今年は生成AIが急速に普及し、私たちの働き方にも大きな変化をもたらした一年でしたね。 皆さんは、日々の業務に生成AIをどのように活用していますか？ 本記事では、Google 社員が Gemini for Google Workspace をどのように活用しているのか、具体的なユースケースをご紹介します。ぜひ、皆様の業務における AI 活用のご参考になれば幸いです！ Gemini for Google Workspaceって？ Gemini for Google Workspaceは、Googleが開発した生成A

こんにちは！令和トラベル FrontendエンジニアのFukudaが、App Routerでのフォーム開発ついてご紹介します。ぜひ最後までご覧ください！ フォーム開発において、Next.jsのApp Routerは大きな可能性を広げました。特に、Server Actionsや新しい便利なフックの追加により、フォーム送信や状態管理、バリデーションが格段にシンプルで強力になっています。Pages Routerと比べて何が変わったのか、そしてどのように実装が進化したのか、実例を交えて見ていきましょう。 フォーム開発における新機能 1. Server Actions Server Actionsを使用すると、非制御コンポーネントの利点を活かしつつ、フォーム送信をサーバーサイドで直接処理できます。 // app/form/actions.js 'use server' export async fu

SNSなど、ユーザー名をURLに含めているサービスは色々ある。このZennもそうだ。ただ、考えることが多い。例えば以下の点だ。 システムで使いたい文字列をユーザー名に使われる可能性があるので、ユーザー名に使えない膨大な文字列のリストを管理する必要がある 実装に失敗すると、一部のユーザーだけ特別扱いするルーティングを独自実装する必要が出かねない 簡単な対応策としては /user/{ユーザー名} のようなURLの規則にすること これを採用しているサービスもあるが、見た目がダサいからか、あまり好まれていない印象がある ということで、現実的な解決策として @user_name みたいな@始まりのURLにする方法がある。 自分が知る限り、最初にこれをやったのはMediumだが、Mediumは現在サブドメインにするルールになったようで、いつの間にかこの形式を辞めてしまった。 実はTwitter（現X）

コミューン株式会社で機械学習エンジニアをしている深澤です。 この記事はCommuneアドベントカレンダー(シリーズ2)の 21 日目の記事です。 直前まで全く違う記事を書いていたのですが、ModernBERT というアツいモデルが発表されて話題になっており、Huggingface の公式からブログも出ているので、早速読んでみた感想をアドベントカレンダーの記事にすることにしました。感想だったり、付属事項を調べてみたので記事として昇華することを目指しています。 翻訳したもの、というよりは要点をかいつまんだものになっています。詳細は以下の記事を御覧ください。 記事 論文 コード ModernBERT のここがすごい Token length が 8192 に拡張(！？) もともとは 512 です。10倍以上になってる... GLUE スコアもかなり向上 それでいてbase (139M param

はじめに アドベントカレンダーも終盤に差し掛かってきましたね！ シリーズ2ではテストコードについて書こうと思います。 ここ2年間くらいで採用やイベントを通じて色々な会社のエンジニアとお話させてもらった中で、テストコードの書き方にはかなりブレがあるように感じました。 ユニットテストについてはあまりブレがなく、どの方もドメイン層のEntityやValueObjectについて網羅的に書きましょうとなっていました。 一方で、インテグレーションテストについて流派も考え方も様々なものがありました。 そこで、この記事ではオニオンアーキテクチャにおけるインテグレーションテストの実装方法を具体例をもとにパターン別にまとめて、Pros/Consを考えてみようと思います。 今後のテスト設計のガイドとして役に立つと幸いです ☺️ オニオンアーキテクチャについては改めて説明しませんが、 little-handsさん

はじめに こんにちは。ザキ (@z4ck_key) です。 本記事はCyber-sec+ Advent Calendar 2024の21日目の記事になります。 みなさん、セキュリティを仕事にしていますか？ このアドベントカレンダーを読んでいる人は、大なり小なりセキュリティを仕事にしていたり、研究していたりする学生だったりする人が大半だと思います。 それでは、自分がメインにしている分野って何セキュリティでしょうか。 情報セキュリティ部に所属しているから情報セキュリティ？ IoT機器の開発に携わっているからIoTセキュリティ？ CSPMを扱っているを扱っているからクラウドセキュリティという人もいるかもしれません。 私は過去に、サイバーセキュリティの名前を冠する部署に所属していたことがあります。 その時は、会社内のサイバーセキュリティの部署と情報セキュリティの部署で残念ながら断絶が生まれてしまっ

はじめに TROCCO は 2018 年にローンチしてから成長を続け、2024年には1日20万個のデータ転送ジョブを実行するプラットフォームに進化しています。 進化の歴史の中で、1000 GB 以上 のメモリ確保量を削減をした事例があります。 (※ 縦軸の値は集計期間が大きいためまとめられています) 移行後、1年近く安定して運用実績を残せたため アーキテクチャ移行の歴史を記録に残すこと 安全に移行するプロセスの知見共有 を目的として記事にしました。 前半はシステム個別の課題の話ですが、後半の移行の考え方は多くの人に役に立つものではないかと思います。 改善した機能（TROCCO のワークフロー） TROCCO はデータ分析基盤の総合支援 SaaS です。具体的には、MySQL や Salesforce や Google Ads、Amazon S3 など様々なデータソースから、BigQuery

過激なタイトルですみません。 Cloudflare Turnstile (Cloudflare の CAPTHCA のようなもの)、または Cloudflare の Under Attack Mode を 学校向けアプリに使わない方がいい理由を紹介します。 使ってしまうと、もしかしたら大量のユーザーを失うかもしれません。 学校のフィルタリングとの相性 あなたが Cloudflare を用いてサイトを公開するとき、ユーザー A,B,C は以下のようにアクセスします。いたってシンプルですね。 学校のフィルタリングは、ほとんどの場合、プロキシを用いて一箇所にリクエストをあつめて、そこでブラックリストと照らし合わせてブロックします。 要するに、生徒のリクエストを仲介するのです。図に表すと以下のようになります: ユーザー A,B,C のリクエストを全て同じプロキシを通じて Cloudflare にリ

はじめに この記事はLipersInSlums Advent Calendar 2024 「スラムで年収をあげる〜だが僅かばかりの友の他は、皆、スラム民を嘲った。資格取得で年収アップに挑むなどと〜」の大遅刻組の記事である。シモンは泣いていい。 筆者がプログラミングを初めた頃はインターネットの検索技術は発達しておらず、良質なコンテンツにたどり着くには一苦労だった。そのため、何か新しいことを学ぶのに最初に手を取るのは技術書であった。 今では検索技術は高度に発達し、必要な情報は検索すればたちまち手に入る用になった。しかしながらそれらの断片的な知識群を体系化し、習得するのは未だ難しい。体系的に知識を習得する上で技術書は未だ最も有力な候補となる。 この記事では主にジュニア(?)エンジニア向けに、読むとプログラミングに必要な比較的陳腐化しにくい様々な知識が体系的に身に付いて役に立つお得な技術書を簡単に

React Server Components (以下、RSC) は、Next.js App Router で先行導入されてから１年半以上の時間を掛けたのち、2024/12/05 に React 19 の一部としてリリースされました。 RSC は、コードを「サーバー」/「クライアント」の2つの環境に分割することが特徴であり、関連していくつかのマーカーが登場しています。 import 'client-only' import 'server-only' 'use client' 'use server' 巷では、これらのマーカーの働きについて、理解できず混乱する人が多く見受けられます。 🤔 'use server' を付けたら Server Component になると思ってた… 正解: Server Component には使わない。Server Function (Server Act

2024年12月5日に、OpenAIからChatGPT Proが発表され、大きな話題となりました。 特に衝撃的だったのは、これまでo1-previewとして提供されていた生成モデルをさらにパワーアップしたo1、o1pro modeが提供されたことです。既に人間の脳に匹敵、あるいは凌駕する可能性まであるとか。 ChatGPT Proは$200/月で利用できるようです。早速登録して使ってみました。 東大入試数学を解いてもらおう Proを契約すると、いつものメニューの中にo1 pro modeが出現します。 早速何かを推論してもらいましょう。Xで流れてきたツイートによると、o1proは数理的推論能力に非常に優れており、大学入試数学も軽々解いてしまうとか。 自分は東京大学理系の卒業生ですが、o1proが解けてしまうならば自分のアイデンティティが崩壊する可能性があります。早速検証してみましょう。 昔

この記事は Magic Moment Advent Calendar 2024 15 日目の記事です。 Magic Moment ソフトウェアエンジニアの scent-y です。 弊社では GCP のリソース管理などで Terraform を利用しています。Terraform を利用する中で、公式で対応されてない外部リソースを管理したくなった場合はどうすれば良いのだろう？とふと疑問を抱きました。 そんな中、Terraform では Provider を自作できる仕組みがあることを知りました。実際に作成してみることで、Terraform の理解につながったり、管理したいリソースの Provider が存在しない場合の選択肢が広がるかなと思い、入門してみた内容になります。 普段から利用していて自分にとって身近なツールである、Notion の Provider を作成してみます。 公式のチュート

この記事は fujiwara-ware advent calendar 2024 の20日目です。 mirage-ecs とは mirage-ecs は、Amazon ECS で好きなだけブランチ別の環境を作るためのツールです。 「ブランチ別の環境」とは、例えば以下のようなものです。 main ブランチのコードをデプロイした URL main.example.com feature/xxx ブランチのコードをデプロイした URL xxx.example.com fix/yyy ブランチのコードをデプロイした URL yyy.example.com 多くのメンバーがいるチームで開発をしていると、それぞれのメンバーが作業をしているブランチごとにデプロイされた環境がほしくなります。そのような環境を手動で作るのは大変ですが、mirage-ecs を使えば簡単に作ることができます。 なぜ作ったのか

はじめに これは SMat Advent Calendar 2024 の12/20分の記事です。 株式会社エスマット エンジニアの若林です。 弊社では「SmartMat Cloud」というIoT重量計 x SaaSでモノの流れを可視化するサービスを提供しております。重量計を使えば多くの商品で数量を把握できますが、世の中には重量での数量の把握が適さない商品もあります。 数量を把握できるモノの対象を広げるべく重量以外でもモノの数を把握できないか実験するため、プロトタイプを作ったりして実証実験をしています。今回はArmadilloというIoTゲートウェイを用いてプロトタイプを作った経験をもとに、どうやって作成したかを簡単に説明しつつArmadilloのメリットデメリットや開発時の注意点を紹介します。 Linux+Pythonスクリプトでソフトウェア開発ができるので、Web系のエンジニアの方でもプ

今回作成したAIチームによる本記事の要約 この記事では、Autogen Studioを活用してAIプロダクト開発チームを構築し、AI同士のコミュニケーションによる課題解決を試みたことが述べられています。 チームはPdM、デザイナー、データアナリスト、エンジニアの4つのエージェントから構成され、依頼内容に基づいてプロダクトの企画と設計が行われました。 マルチエージェントシステムの動作を通じて、AIエージェントの協力による進行状況の観察が可能であり、実装における課題も指摘されています。 Autogen Studioを使って、AIプロダクト開発チームをつくってみました。 AI同士に会話させて課題解決させるということを、個人的に試してみたかったというのがモチベーションです。 題材として、普段の仕事で関わっているプロダクト開発メンバーの構成を模倣しました。 なお、私は普段バックエンド開発を主軸として

Google Workspaceで多くのことが完結するようになった結果、フルリモートへの移行は肩透かしなほど簡単に進みました。ツールの導入も参画数日で全て終わるようにタスクがまとまっているためスムーズでした。 ミーティングがリモートになったことでホワイトボードが使用できなくなってしまいました。 ペンタブで再現することも考えましたが、ホワイトボードの利便性はペンで描くこと自体にはないなとすぐに気がつきました。 そこで私はホワイトボードの役割を「思考の整理」と「思考の共有」に切り分けてカバーしてます。 「思考の整理」は手元で紙に書き殴るようにしました。考えをまとめるにあたってはホワイトボードと全く遜色ありません。 「思考の共有」はdraw.ioを画面共有するようにしました。アイデアを図式で共有するにあたってむしろホワイトボードより優れています。 「思考を整理しながら共有したい場合」だけは完全に

はじめに Swift 6が正式にリリースされ、みなさんのプロジェクトでも少しずつ対応が進み始めていることと思います。 今回この記事では、実際に自分が体験したStrictConcurrencyを有効化するだけで、protocolの関数が呼ばれなくなる怪現象を共有します。 再現環境 以下のようなprotocolとその実装を考えます。 @objc @MainActor public protocol FooDelegate: AnyObject { @objc optional func doSomething(_ completion: @escaping @MainActor () -> Void) } @MainActor class FooImplement: NSObject, FooDelegate { var isCalled = false func doSomething(_

ストレージの残り容量を気にする人生から抜け出したいと思って2TBを思い切って選んだものの、気づいたら残り容量が100GBを切っていました。 残り77GB... このままだと早々にストレージが尽きそうなので、何が原因なのかを調べて見ました。この記事ではその結果を共有します。 せっかちな方は、最後の「まとめ」をどうぞ どんだけエロ動画溜め込んだんだよって思われそうですが、ゼロです。 僕はずっとネイティブアプリを作っていて、XcodeとAndroidStudioをゴリゴリ使いつつ、最近はゲーム開発も始めて、Unityを頑張っています。さらにアプリの素材を作るためにAdobeCCのソフトを何個かインストールしてる、という状態です。 心当たりのあるフォルダーを1つずつチェックしようと思っていたのですが、ストレージの占有状態をグラフィカルに表示してくれる 「GrandPerspective」 というソ

AI Agent Hackathon with Google Cloud🎁 参加者の皆様へ朗報！Google Cloud クーポン 300ドル分をプレゼント！ 🖐️ごあいさつ Zenn は、技術者による技術者のための情報共有コミュニティです。Zenn 上では日々、多くの知識や技術が共有され、活発な交流が生まれています。 その Zenn が、初のオンライン ハッカソンを開催！テーマは「生成AI」です。生成AIは、従来のチャットボットから、より高度な「AI エージェント」へと進化しつつあります。このテクノロジーは、まだ発展途上にあり、大きな可能性を秘めています。GoogleのAI「Gemini」や、Google CloudのAI・コンピューティングプロダクトを活用し、この未開の領域で、あなたのアイデアを形にしてみませんか？ ・豪華賞品を用意し、先端ツールをフル活用できるチャンス！ ・初心者

背景 SwiftコンパイラがOSSになってから随分と年月が経ち改善が進んだことで、コンパイラ開発に参加しやすくなってきています。一方で、開発チームが多忙なためなのか、issueを報告しても対応されない状況が続いています。そのため、Swiftユーザが自らパッチを提出する必要性が高まっています。 想定読者 そこでこの記事では、一般的なSwiftユーザの方向けに、Swiftコンパイラの開発を始めるためのノウハウや手順を解説します。こうすることで読者が自らパッチを提出できるようになり、Swiftコンパイラの改善が加速するでしょう。そして、全てのSwiftユーザがその恩恵を受けることでしょう。 なお、マシンはほどほどのスペックのmacを前提とします。また、Apple Siliconを推奨し、記事中ではそれを前提とします。Intelの方は適宜読み替えてください。 手元の環境構築 まずは手元のマシンの環

はじめに こんにちは、チューリング株式会社でソフトウェアエンジニアをしている矢部（和）です。 今回は、弊社内で最近よく利用されている便利な可視化ツール Rerun を紹介します。 前半はRerunの説明を、後半は実際に簡単なコードを書いてRerunを使ってみたいと思います。 この記事は、社内合宿のテックブログ作成チャレンジで弊社の嶋谷が執筆したRerun解説編を元に、矢部（和）が実践編を追記したものです。 解説編 Rerunとは Rerunはマルチモーダルデータの管理と視覚化を簡便かつ高性能にするためのツールで、複数の種類のデータを処理、保存、可視化できます。 記録、可視化、データ保存は下記のような流れで行います。 Rerun SDKを使ってデータをログとして保存または読み込み ビューアでリアルタイムや記録済みデータを確認 UIやSDKで視覚化のカスタマイズ クエリ機能でデータをPanda

はじめに 技術スタックというと使用しているプログラミング言語やフレームワークをまとめたもので、最近はWeb系を中心にこれを公開する会社が増えているようです。 しかしASIC開発の分野で技術スタックを公開しているという話は聞いたことがないな、と思ったので自社の技術スタックを書いてみることにしました。 PEZY Computingの技術スタック というわけで私の所属している株式会社PEZY ComputingのASIC開発チームの技術スタックが以下です。 もちろんASIC開発をするのにはこれだけでは足りず、本来は利用しているファウンドリ（LSIの製造会社、TSMCなど）やEDAツールベンダ（ASIC開発におけるコンパイラ相当のツール群を提供している会社、SynopsysやCadenceなど）も入ってくるはずなのですが、そのあたりはNDAなどあるので省略しています。 以下では各項目について簡単に

概要 LLMを使った業務効率化を目的とした社内ツールとして「人事評価の目標作成壁打ちチャットボット」を作成し、社内に公開することができました この記事では、LLMを使ったチャットボットの作成方法や社内への公開方法について紹介します。 人事評価の作業は皆さん苦労されていると思うので、この記事が少しでも参考になれば幸いです。 チャットボットの紹介 どのようなチャットボットなのか利用方法についてまず紹介します Step1. 前提情報を入力 自分の等級（ランク）やチームの目標、半期や通期で取り組む案件やタスクなどの情報を事前に入力が求められます。 入力が求められる項目は以下の通りです 壁打ちしたいランク（必須） 例：G1やG2などのランク 職務（必須） 例：〇〇営業、〇〇人事、〇〇エンジニアなど チーム目標（オプション） チームとして半期や通期の目標が掲げられていれば入力 チームとして目標達成のた

はじめに こんにちは、ymdです、絶滅危惧種のCEX, MLbotterです！ アドベントカレンダーに参加するのは4年目(2021, 2022, 2023)です。 機械学習のトップ会議であるNeurIPS2024にニュースを使い時系列予測をの精度を上げる方法が提案されていたので紹介します。 バブル相場で忙しいのに、誰もアドベントカレンダーをすっぽかしていないところにbotterの勤勉さを感じます。自分は、本業の研究で読んだ論文でお茶を濁します 論文紹介に興味ある人少なそうですがご容赦を😅 バブルで忙しいbotterニキ向けのまとめ ニュースの厳選をうまくやれば、チャート情報をだけを使うよりは、急なイベントに対しての予測力が向上するよ 価格の上下予測を劇的に改善する銀の弾丸ではなく、実運用では予測対象や執行の工夫が引き続き必要だけど、チャートとニュースを自然に統合できるのでML botの戦

この記事は 株式会社ログラス Productチーム Advent Calendar 2024 のシリーズ 1、18日目 の記事です。 ログラスの勝丸(@shin1988)と言います。最近はマネージャーをやっています。 今回のアドカレは「カジュアル面談」について、自分がどの様に行っているのかを整理したいと思います。本記事はエンジニア、及びプロダクトづくりをされていて、カジュアル面談を実施する方を読者として想定しています。 カジュアル面談の目的 目的ですが、自社についての解像度を少しでも上げていただく場と自分は整理しています。 なので無理やり採用活動につなげるなどは全く考えていません。 カジュアル面談を通して1つだけ心がけていることは、「言いにくいこともはっきりと言う」を心がけており、「事実でないこと」は絶対に言わないようにしています。 どんな機会であっても、実態と異なることを話しても長期的に

この記事は Qiita に投稿した以下の記事と同一の内容です。 https://qiita.com/s_katagiri/items/7f06ca85f851e0a50516 概要 時系列データ、あるいは独立かつ同一の分布 (i.i.d.) の仮定が成立しない、観測点どうしで自己相関のあるデータに対する予測モデルの交差検証(クロスバリデーション)について書きます。情報量規準との関連まで書きたかったけど時間がないので時系列データとクロスバリデーションについてだけ書きます。 本文ではまず、最初のセクション1では交差検証がなんであるかを確認したうえで、時系列データは交差検証法の想定しているものではなく、そのまま使うことが難しいことを直感的に説明します。次のセクション2では、これまで提案された様々な時系列データに対する予測誤差の評価方法を紹介します。セクション3では、これらの性能を実験で検証した研

「詳解 システム・パフォーマンス」 の 「2.3.14　キャッシング」 の節に、 ヒット率が98%のときと99%のときのパフォーマンスの差は、ヒット率が10%のときと11%のときのパフォーマンスの差よりもずっと大きい。キャッシュヒットのときとキャッシュミスのときのスピードの差、つまり関わっているふたつのストレージティアのスピードの差のために、非線形のプロファイルになる。 という記述がある。 以下のような図も載せられており、この図を見ると確かにヒット率が高いほど 1% による違いが出そうである。 ただ、あまり感覚的に掴めていなかったので実験してみた。 実験コード package main import ( "fmt" "time" ) func main() { // キャッシュのエントリ数を設定 cacheCount := 99 cache := make(map[int]bool, ca

この記事は fujiwara-ware advent calendar 2024 の19日目です。 knockrd とは knockrd は、サイトにアクセスするためのIPアドレス制限を動的に更新するためのツールです。「ノッカーディー」と読みます。 knockrd は Web アプリケーションとして動作し、HTTP リクエストを受け取ると、そのリクエスト元の IP アドレスを許可リストに追加します。許可リストに追加された IP アドレスは、一定時間が経過すると自動的に削除されます。最初にアクセスするリクエストを適切な方法で認証することで、認証された人が使っている IP アドレスのみを動的に許可リストに追加することができます。 なぜ作ったのか 令和の時代になっても、IPアドレス制限という風習はなかなかなくなりません。ゼロトラストを適切に導入すればそのような前時代的な制限は不要とも思えるのです