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梅雨の時期でジメジメしてきましたね。なかなか外にでかけづらいので休日はティアキンに精を出したいと思っているエンジニアリングマネージャの猪子です。 ある程度経験を積んだエンジニアであれば、過去何回か案件や通常業務で利用する技術の選定をしたことがあるかと思います。 本記事ではInsight Edgeにおける技術・アーキテクチャの採用指針や実際に採用した技術について紹介したいと思います。 採用技術・アーキテクチャを決める軸 企業でメインとして利用する技術や案件で採用するアーキテクチャを決める為の基準は非常に重要で、判断を間違うと著しく開発効率が下がったり、更に悪い状況だとサービス継続が危ぶまれる場合もあります。 これまで、幾つかの技術を採用してきましたが、私が新規に技術を採用する際の観点は以下にまとめられるかと思います。 観点 内容 ビジネス目標との整合性 選定する技術は企業のビジネス戦略と一致
はじめに ししとうLTとは? アウトプットと採用と育成 Insight Edge 猪子 (@iN0Ti) チームが進化し続けるための改善プロセス アスエネ 石坂 (@ishisak) クライアントワークのエンジニアリング フラー 韮澤 (@nirazo) 強みを伸ばすキャリアデザイン HRBrain 山口 (@yug1224) 雑談のすすめ IVRy 近藤 (@K0703K) 懇談会 最後に はじめに こんにちは!Insight Edgeの人事担当、合田です。 4/9(火)の夜に第1回「ししとうLT会」をオフラインで開催したので、今回はそのイベントレポートを書かせていただきます。 ししとうLTとは? 「ししとう」は見た目とは裏腹に、一口食べると意外な辛さがあることがあります。 ししとうのような「意外性や挑戦」をテーマに、新しい発見や刺激を提供できるコミュニティになればと思い、この名前をつ
Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 本記事では私が日頃使っている、データの誤りを見逃さないためのデータ探索チェックリストをご紹介します。 データを分析するにあたり、良質なデータを用いることが非常に重要です。誤ったデータを分析しても誤った結果しか出てきません。 しかし、実際に業務で扱うデータは誤ったデータが含まれていることが多くあります。 特にデータをクライアントから受領する場合には、クライアントのデータ抽出過程にミスがあったり、 そもそもクライアントのデータベースに格納されているデータが何かしらの誤りを含んでいたりします。 そのような誤りにプロジェクトの途中で気づくと、それまでの分析が全てやり直しになってしまうケースも考えられます。 したがって、プロジェクトの初期の時点でデータの誤りを見抜いておくことが大事になってきます。 とはいえ、なんとなくデータを
はじめまして! Insight Edge で UI/UX デザイナーとして働いている佐藤と申します。 IT の業界におられる方はご承知の通り、UI デザインツールは様々存在し日々進化をしてきました。 Adobe XD、Sketch、Figma と様々、実務の中で導入し使用してきた中で、コンポーネント作成やプロトタイプ作成、リサイズやレスポンシブデザイン、そしてエンジニアへインスペクト連携する際などの効率性などの視点などから、現時点で最も優れているツールは、Figma が頭ひとつ抜きん出ている印象に感じております。 そこで、この記事では、Autolayout によるデザイン作成などを中心に、使い方や作り方の基礎をお話出来ればと思います。 AutoLayout は業務の効率化に繋がる AutoLayout を使いこなす上での基本的な機能 拡大縮小時に便利なフレーム設定 起点を設定する方法や設定
こんにちは!データサイエンティストの伊達です。 今回は、データマイニング分野におけるトップカンファレンスの一つである KDD 2022 で気になった論文とチュートリアルを紹介します。 KDD とは 論文 (Research Track): Wu et al., Non-stationary A/B Tests 背景 論文内容 チュートリアル:Counterfactual Evaluation and Learning for Interactive Systems チュートリアル:New Frontiers of Scientific Text Mining: Tasks, Data, and Tools まとめ KDD とは KDD 2022 (28th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data
こんにちは、開発エンジニアの熊田です。入社してから早くも2か月が経ちました。 今回は、AWSに触れる機会の少なかった私が、ある案件のアプリ基盤のリプレイス作業を担当した経験を振り返りながら、運用保守を外部委託するまでの話を書いていきます。 目次 AWSアカウントの分離 背景 - これまで社内共通AWSアカウントで運用していた 新規AWSアカウントを作成 アプリ基盤のリプレイス 課題 - ストレージ不足とデプロイ作業の属人化 対応 - Fargateの導入とドキュメント整備 運用保守の外部委託 ユーザ管理と最小権限 役割の明確化 振り返り ECSではなくLambdaの方がベストだった IaCと自動デプロイ利用による改善余地あり 終わりに AWSアカウントの分離 まず、リプレイス作業するにあたり、既存環境とは別に新環境用のAWSアカウントを用意しました。 AWS Organizationsを利
こんにちは。Insight Edge開発チームのntです。前回の投稿1では、事業案件や技術的な話について紹介しましたが、今回はInsight Edgeの社風に焦点を当てます。 Insight Edgeのバリューの1つに「みんなでやる」という考え方があります。そのバリューを実現するために、チームワークを高めるための活動のひとつとして、弊社分析チームの善之さん(yoshiyuki555)らと共に企画して開催したシャッフルランチ会です。 以下、その開催レポートです。 はじめに 仕事上のチームビルディングや新しい人間関係を築くために、飲み会や最近ではランチ会などの社内イベント企画が多いかと思います。ランチ会とは、社員同士でグループを組み、会社がランチ代を補助してランチに行くことができる制度です。 Insight Edgeは2019年に創業して以来、社員が順調に増えています。しかし、創業間もなくコロ
こんにちは!Insight EdgeのData Scientistの石倉です。私は以前、地球物理学を専攻していて偏微分方程式を扱っていたのですが、最近NeurIPSやその他学会などで見られるPhysics-informed neural networks(以下、PINNs)の"Physics"に思わずアンテナが反応してしまい、色々と文献を調査してみました。そこで今回は、簡単に解析解の分かる微分方程式を用いてPINNsをTensorflowで実装してみたのでご紹介したいと思います! Physics-informed neural networks とは 減衰振動 微分方程式 Finite difference method Data-driven neural networks Physics-informed neural networks まとめ FD vs. NeuralNetwork
こんにちは。Lead Data Scientistの森です。 最近家で線香を焚くのにハマっています。 線香というと、お寺で焚いているような白檀や沈香の香りを思い浮かべますが、おしゃれでポップな線香のジャンルがあります。 例えば、パリのフランス紅茶専門店である、マリアージュフレール(MARIAGE FRÉRES)も、線香のラインナップを出しています。 いわゆるお寺の香りではなく、柑橘系や甘い残り香を楽しむことができます。 自分はルームフレグランスのような用途で使っています。 マリアージュフレールの "THÉ SOUS LES NUAGES"(朝霧のお茶) を焚きながら、「これがパリの香りかー(※)」と思いながら仕事をしています。 ※マリアージュフレールの線香の製造元は京都。 さて、今回はヘッドレスCMSの「Newt(ニュート)」というサービスを提供する、 Newt株式会社のCTO目黒さん(以
$\def\R{{\mathbb R}}$ $\def\N{{\mathbb N}}$ $\def\B{\{0, 1\}}$ Insight Edgeのデータサイエンティストのki_ieです。今日は最近勉強した数理最適化関連の技術を紹介します。 はじめに 本記事では、混合整数計画(MIP)問題に対する列生成法の発展的な使い方を紹介します。列生成法は巨大な線形計画(LP)問題を解くための厳密解法です。列生成法の有名な応用先として、多数の子問題と少数の子問題をまたぐ制約とに分解できるMIP問題のヒューリスティック解法があります。本記事では、このヒューリスティック解法を典型的なユースケースから少し拡張して利用する(具体的には、子問題に連続変数が登場するような場合でも利用できるように拡張する)方法を考えます。 本記事の構成は以下の通りです。 列生成法 : 列生成法について簡単に説明します。 列生成
こんにちは!Lead Engineerの筒井です!ここのところ業務でQuickSightを触っています。BIツールって一般的にそういうものなのか、結構癖があるものの、慣れてくると色々なことが実現できて面白さを感じています。 QuickSightには非常に良くできた デモサイト(後述)があるのですが、 QuickSightで表現したいことをどうやったら実現できるのかわからない時、ググったりQuickSightのForumを漂ったりした結果、最終的にこのデモサイトの「Tips & Tricks」に行き着くことが多くありました。そこで、どんなテクニックがそこで紹介されているのかを、あらかじめここにまとめておきたいと思います。 目次 デモサイト DemoCentralの紹介 Tips & Tricks解説 Interactivity - Dynamic Dimensions and Measure
はじめまして。Insight Edgeでリードプロジェクトマネージャーを務めている加藤です。簡単に自己紹介から始めさせて頂きますと、私は2022年にプロジェクトマネージャーとしてInsight Edgeに参画致しました。後述致しますが、参画後、現時点(執筆時点:2023年3月)でも、これまで経験出来なかった様な多種多様な業界/分野にて業務遂行出来ており、非常に刺激的な日々を送る事が出来ております。今回の記事ではInsight Edgeにおけるプロジェクトマネージャーの具体的な業務内容と、参画後、私なりに重要だと考えるスキルセットやマインドセットについて紹介させて頂きます。 対象となる業界/分野について プロジェクトマネージャーの業務内容について ①案件企画/構想段階での内容具体化に向けたマネジメントについて ②開発段階での開発マネジメントについて プロジェクトマネージャーに必要、且つ重要な
こんにちは!Insight Edge開発チームのkyです。今回は、今話題のノーコードツール「Bubble」を使ったアプリ開発での実装方法についてコツも交えてご紹介します。 Bubble とは? コーディングが不要で、ドラッグ&ドロップでのWebアプリを開発可能とするツールである ノーコードツールの中でトップクラスの人気がある 2015 年にリリースされ、2022 年にはユーザー数 200 万人を超える ノーコード/ローコード市場も今後成長が見込まれる 開発フェーズにかかるコストをカットできる 学習コストが低く、ITエンジニアの人材不足解消へつながる Bubble でアプリ開発(基本の使い方) ◆ 入力 画面左にある「Design」→「Input forms」の中からInputやCheckboxなどの要素をドラッグ&ドロップで指定の表示位置に配置 ◆ 出力 画面左にある「Design」→「V
こんにちは。ビジネスイノベーションスペシャリストの森です。 最近コードを書くときは、Github CopilotとGPT-4を使っていますが、実装スピードが10倍(体感)になりました。 微妙な部分を書き換えながら使うので、初心者がコーディングできるようになるのは難しいと思いますが、 コーディングの単純作業部分を全部任せられるのは非常に便利です。 こんなこともあり、Tech業界は最近生成AI一色です。Insight Edgeでも、数多くのChatGPT(LLM)活用プロジェクトに取り組んでいます。 この記事では、本格的なLLMのビジネス現場活用に向け、日々取り組んでいるテーマと、その技術的な課題を紹介します。 また、本記事のタイトル含め、LLMと記載すべきところをChatGPTという単語を使っている箇所があります。 OpenAI社のChatGPTというサービス名称ではなく、概念(一般名詞)と
こんにちは!小林和樹と申します。Insight Edgeに参画して約4ヶ月が経ちました。 現在、Insight Edgeでソフトウェア品質向上のためのシステム基盤の選定・構築を担当しています。 その中で、静的解析を共通機能として取り入れるため、そのためのツール調査を実施しています。 特に、セキュリティを高め将来的な負債を減らすこと、開発者に負担をかけずに品質確保の仕組みを導入することを目的としました。 様々な静的解析ツールがある中で脆弱性検出の機能がある、GitHub Code Scanning、SonarQube/SonarCloudを導入対象として比較し、共通機能としてどれが適しているか調査しました。 目次 静的解析について 静的解析ツールについて GitHub Code Scanning SonarQube SonarCloud 比較観点 比較手法 結果 脆弱性検知 対象言語の種類
こんにちは。Insight Edgeカクテル大好きDeveloperのntです。カシスのソーダ・ベリージュース・オレンジジュース割が好きで、美味しいならと思って全部混ぜてみたところなんとも言えない気持ちになりました。今回は お酒 Google Apps Script(以下GAS)を使って機能開発する案件に携わったので、ちょっとしたコツをご紹介します。お酒を飲みながらは開発していません。 目次 本書の意義 本書の対象者 本書で触れないこと イントロ ビジネス・業務課題の確認 システム課題整理 本編 GASで複数ユースケース規模の開発方法 開発環境と本番環境の分離方法 環境変数・シークレット情報の管理方法 本番環境へのデプロイ方法 MVP開発し終わった感想 今後の展望/できなかったこと まとめ 本書の意義 GASをGoogle Sheets(旧Googleスプレッドシート)と組み合わせてツール
はじめに はじめまして、InsightEdge 分析チームの中野です。 今回は自然言語からCypherクエリを生成する手法について、LLM(大規模言語モデル)を用いたアプローチを紹介します。 最近、RAG(Retrieval-Augmented Generation)という手法が注目されています。これは、LLMが外部の知識ベースを検索し、その情報を基に回答を生成するプロセスです。また、外部知識にナレッジグラフを利用することでデータを構造化し、より関連性の高い情報を抽出することも注目されています。 ナレッジグラフを使用するにはneo4jのようなグラフデータベースを使用することが一般的です。 しかし、このRAGプロセスではテキストからグラフクエリ言語であるCypherクエリを生成する必要があります。 この記事では、このRAGプロセスでCypherクエリを生成する際の課題と、Chain-of-T
こんにちは!Insight Edgeでコンサルタントとして働いている山田です。 この記事では、AI開発プロジェクトにおいてよく議論になる「知的財産権の帰属」について、 クライアントとの契約時に注意すべきポイントをまとめました。 本記事は経済産業省が策定している「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を参考に、 特にAIモデルの知的財産権に焦点を当てて解説しています。 もしご興味があれば、ガイドラインも併せてご覧頂けると、より理解が深まるかと思います。(全362ページの大作!) 「AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版」を策定しました (METI/経済産業省) 1.知的財産権とは? 知的財産権の種類 2. AI開発において発生する知的財産権 何に対して知的財産権が発生するのか 知的財産権の発生と帰属のデフォルトルール (参考)知的財産の発生有無と権利帰属のデフォルトルール
Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 Insight Edgeでは社内のコミュニケーション活性化を目的として定期的にシャッフルランチを開催しています。 企画の全体像については以前ntさんに投稿いただいた 社員同士の距離を縮める!シャッフルランチ会開催レポート をご覧ください。 今回は、ntさんの記事で詳しく触れていなかった「グループ分けを最適化するアルゴリズム」の詳細をご紹介したいと思います。 目次 実現したいことと課題 要件の整理 アルゴリズムの概要 Pythonで実装 実行結果 引き継ぎのためにStreamlitでUIを作成 まとめ 実現したいことと課題 ランチ会の目的は以前の記事にも記載の通り、コミュニケーション活性化のために社員同士の接点を増加させることでした。 したがって、普段あまり接点がない人どうしをランチ会でできる限り巡り合わせることが最大
こんにちは、花粉症がキツくなってきましたエンジニアリングマネージャの猪子です! 2023/3/1にTech Meetup Eventを弊社、 FastLabel株式会社 、株式会社ヘッドウォータース の3社で合同開催しました。 テーマは 先端テクノロジー活用によるDX実現を目指す開発組織の中身に潜入 です。 FastLabelのCEO 上田 英介さん司会のもと、弊社 CTO 福井が冒頭挨拶をさせて頂きました。 その後、FastLabel VPoE 植野 晃司さん、ヘッドウォータース コネクテッドテクノロジー部 部長 西川 貴弘さん、私がスピーカーとしてLightning Talkを行い、発表後は30分ほどフリートークセッションが行われました。 スピーカーの皆様 イベントは一般公開はしなかったのですが、当日の参加者は50名を超え、社内のセミナー用slackチャンネルも盛り上がりを見せていまし
こんにちは!Insight Edgeでコンサルタントとして働いている塩見です。 2月7日から2月9日の3日間、東京ビッグサイトにて、日本国内のDXソリューションが集う国内最大規模の展示会「第3回 DX EXPO」が開催されました。今回、私がこちらの展示会に参加してきましたので、会場の様子や注目を集めていたDXソリューションをご紹介したいと思います。 今後、DX EXPOへの参加を検討している方の参考になれば幸いです。 DX EXPOとは? 展示会場(3つの専門エリア) バックオフィスDX展 マーケティング・営業DX展 店舗・施設DX展 DXセミナー 注目を集めていたDXソリューション ナビ搭載業務自動化RPA_PKシリーズ(株式会社キーエンス) CLOVA OCR(LINE株式会社) ChatGPT×AIチャットボットAlli(Allganize, Inc.) まとめ DX EXPOとは?
はじめまして、飯伏(いぶし)と申します。今年度4月からInsight Edgeの一員に加わりました。 私は、デザイン思考のアプローチを軸に、DXの初期フェーズにあたる課題探索やアイデア想起からご支援するコンサルタントをしています。自己紹介では、よくデザインシンカーと名乗っています。 このように話すと、たいてい「なんだそれ」という反応をされます。そこで今回は「実はこんな仕事をしているメンバーがInsight Edgeにいるよ」をお伝えできればと思います。 Insight Edgeは住友商事グループのDXを加速することがミッションの技術専門会社ですが、DXに必要な(広義の)技術を提供するメンバーとして飯伏のような人間もいると知っていただければ嬉しいです! ※PM/PLに負けじと、こっそりながら人材募集を開始しています。ご興味を持たれた方はぜひご連絡いただけるとありがたいです!(カジュアル面談の
はじめに こんにちは!Insight Edgeでデータサイエンティストとして働いている五十嵐です! 最近花粉症が大変すぎて飲み薬に目薬に点鼻薬と毎日薬漬けです。鼻うがいも毎日してます! 今回は、AIの公平性について少し調べてみようかなと思い、調査内容を簡単にまとめます。本記事の内容は、基本的に、A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning (Mehrabi et al.)を参考にしています。本論文は、初稿が2019年8月ですが、何度か改修され、last revised が2022年1月となっております。被引用件数が2,000件を超えているので、この分野のsurvey論文としてはかなり有力なものではないでしょうか。 本記事は、様々な人にも興味を持って頂けるよう、技術的内容にはあまり触れずに紹介しようと思います!紹介論文は、34ページなので
目次 はじめに この記事で主に書くこと 基本情報 会場 食事 英語 セッション おすすめセッションタイプ おすすめしないセッションタイプ セッション参加方法 参加セッション セッション紹介 まとめ はじめに Insight EdgeでDeveloperをしているMisawaです。Amazon Web Service (AWS)がラスベガスで開催している世界規模の学習型巨大イベント「re:Invent」に2022/11/28-12/1の期間に参加してきました。私は今回が初めての参加で事前にある程度情報を仕入れてから行ったつもりでしたが、そのスケールの大きさに現地でとても戸惑いました。私のように初参加される方の助けになると思いこの記事を書きます。 この記事で主に書くこと re:Inventの特徴 イベントを快適に参加するためのTips 参加をおすすめするセッションタイプ 今回参加したセッション
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