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こんにちは、バクラク事業部 MLエンジニアの白井(@yakipudding)です。 7月はLayerX エンジニアブログを活発にする期間でして、ぜひ左記のリンクを辿って気になる記事を見ていただけるとありがたいです! この記事は社内向けのLLM活用プロダクト LayerX Biz Boost について紹介します! What’s LayerX Biz Boost? LayerX Biz Boostは、LLMを活用した業務効率化機能を搭載した社内向けのプロダクトです。 LLMの波に乗って爆速PoCを行うことで、多数の機能がLayerX BizBoostに搭載されてきました!具体的には、 社内向けChatGPT セールスチーム向けの商談の文字起こし&要約 セキュリティチェックシート一次回答 など多数の機能があります!(ここで紹介していないものもあります!) 社内向けChatGPT APIを使用して
LayerX バクラク事業部 機械学習チームの機械学習エンジニア兼マネージャーの松村(@yu-ya4)です。半年間に結婚祝いでいただいたたくさんのお酒が順調に減ってきているのですが、サントリーウイスキー角瓶 4Lペットだけはなくなる気配がありません。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の16日目の記事のはずです。 前回はosukeさんの『Azure AI SearchのSemantic Ranker』という記事でした。 次回はminako-phさんによるタメになる記事、『Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する 』が公開予定ですされました。 昨今のAIの進化には目を見張るものがあります。先日のOpenAI DevDayやMicrosoft Igniteでも様々な衝撃的な発表がなされました。今週は違う意味で衝撃的なニュースが多かったですが。 そのような時代です
こんにちは。バクラク申請・経費精算エンジニアの@upamuneです。先週末は30kmのトレイルレースがありましたが、今週末はフルマラソンがあるので満身創痍です。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の22日目の記事です。 私はなぜか3日分もテックアドカレに入れてしまったのですが、2回目の今回はAPIサーバーのエラーログを40%削減した話をします。 昨日は@tataneによるバクラクの Vue3 移行戦略と詰まったポイント #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログでした。明日は@trsによる入社エントリーです!楽しみですね。 はじめに 弊社では基本的にGo言語を利用してAPIサーバーを実装しています。エラーが発生したら、調査しやすいようにエラーログを出力して調査しやすくしていますが、1つのエラーに対して複数回の冗長なエラーログが出力されるという問題がありました
CTO室 @ken5scal です。座右の銘は「当社はブロックチェーンの会社ではもうありません」です。 主にインフラ構築・運用をしたり、社内の基盤を整えたり、不具合を特定して git blame したら自分のcommitで泣いたりしています。 当社は「すべての経済活動を、デジタル化する」というミッションを掲げており、生産性向上の達成という価値を新しいサービスによって提供しています。 しかしながら、新しい価値にはリスクが伴います。信頼できない価値を提供するサービスを採用する合理的な判断はありませんので、お客様に価値を価値のまま提供しなければlose-loseな関係になってしまいます。 今回は2021/08/27に発表されたISMS認証の基準準拠を含む、「LayerXは信頼できる」ブランドを確立していくための当社のITガバナンス活動について触れようと思います。 prtimes.jp ガバナンス
バクラク事業部 Platform Engineering 部の uehara です。2023年4月に入社しました! この記事では、直近で取り組んだ Datadog のコスト最適化の取り組みを紹介します。 概要 大きく2つの施策によって、Datadog の月額料金を 30% ほど削減しました。 毎月の利用量を事前コミットすることで単価を下げた ログ運用を見直すことでコストを約半分にした 利用量の事前コミット Datadog の一部機能では利用量を事前コミットすることで単価を下げることができ、価格表も公開されています。BILLED ANNUALLY が年契約、BILLED MONTH-TO-MONTH が月契約の単価です。 www.datadoghq.com オンデマンド料金と比較すると2割から3割ほど安くなっていることが分かります。 直近の利用実績から毎月必ず利用する分を算出し、MONTH-
みなさまこんにちはMDM事業部で金融DXに日々精進している @MasashiSalvadorです。 今回はメールのテンプレート管理法を変更しDX(Developer eXperience)を改善した話をします。 何をやったのか? 顧客へ自動配信するメールのテンプレートの管理をSendGridから自社のGithubリポジトリに移行した。 移行に際し Go 1.16から導入された go:embed (https://pkg.go.dev/embed) 機能を用いた。 お客様にサービスを利用していただくために、メールの配信機能をどんなサービスでも実装するかと思います。MDM事業部の開発しているサービス(公開されているものだと、プロ投資家の方々に不動産案件情報を定期的にお届けするあさどれ不動産 、別のサービスも絶賛開発中です)では仮登録完了をお知らせするメール、登録完了をお知らせするメール、ワンタ
初めまして。機械学習エンジニアの島越@nt_4o54です。現在はMLチームで日々、バクラクシリーズで用いられているAI-OCR機能の改善や新規機能の開発などを行なっています。 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間ということで、自分からは表題にもある通り、「Document AI」と呼ばれる技術についての紹介と、またLayerXにおいてどういう応用先があるのかというお話をさせていただこうと思います。 ※ 同名のDocument AIというGCPのサービスがありますが、今回は一般的なDocument AIの話になります。 Document AIとは Document AIに用いられる技術 Optical Character Recognition (OCR) Document Classification Layout Analysis Document Parsing Tab
こんにちは!LayerXバクラク事業部 OCRチーム ソフトウェアエンジニアの秋野(@akino_1027)です。 この記事では、バクラクシリーズの機能であるOCRのテスト基盤について紹介していきます。 ※本記事は LayerX Tech Advent Calendar 2022 11日目の記事となります。 背景 バクラクでは手入力ゼロを目指すべく、 OCR機能(文書の読み取り機能)を提供しています。 以下、OCRで書類が読み取られる様子 www.youtube.com OCR機能は「手入力不要」という価値に直結するため、OCR精度を常に高い水準で保っておく必要があります。 安心してコード変更を取り込めるように 今まで読み取れてたのに読み取れなくなった書類はないか 新たに読み取れるようになった書類はどれか を確認する仕組みが必要でした。 OCRテスト基盤の開発 そこでOCR精度を担保するた
はじめに こんにちは、LayerXの id:convto です。 そしてこれは LayerX アドベントカレンダー (概念) の1日目の記事です。 アドベントカレンダー盛り上げていくぞ〜ということで11月から始まるらしいです。だいぶフライングしてるけど枠もかなり埋まっててすごい。 せっかくなのでお祭り参加したいぞ〜ということで一発目です。よろしくお願いします。 静的解析つくろうとしたきっかけ ちょうどつい最近記事になった下記の輪読会がきっかけでした。 tech.layerx.co.jp このなかで、mapのrange accesssについて、元mapのcopyを取らないから破壊するとループ挙動が壊れる可能性がある旨が言及されていました。 そのときは雑談で「range accessしてるmapに再代入してたら怒る!みたいな考え方で整理したら静的解析できそうっすよね〜」みたいな話をしたんですが
id:kikuchy です。 先日、いよいよバクラク申請・経費精算のiOS/Androidアプリがリリースされました! bakuraku.jp bakuraku.jp こちらの2つのアプリ、現在のところ専任のエンジニアはkikuchy一人だけで開発しています。 そのためか、技術スタックは何なのか、クロスプラットフォームフレームワークの技術を使っているのか、といった質問をたくさんいただきました。 また、LayerXのモバイルアプリ第一号でもあるため、リリースまでにいろいろな準備が必要でした。 当記事では、どんな準備をしてきたのか、使用技術スタックとその選定、開発の苦労話の一部をお伝えできればと思います。 (社内で)初めてのアプリ開発 会社はすでにプロダクトを展開していて、しかしスマホアプリ開発にはまだ手を出していない。 そんな環境でアプリ開発を初めるというのはなかなか珍しい経験だと思います。
こんにちは。バクラク申請・経費精算エンジニアの@upamuneです。最近「グラップラー刃牙」を全巻読んだので、懸垂マシンを買いました。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の10日目の記事です。前回はデータチームの@saaaaaakyが「1人目データアナリストとしてデータチームに異動しました #LayerXテックアドカレ 」を書いてくれましたが、明日は @shimacos が面白い話を書いてくれる予定です。 私はなぜか3日分もテックアドカレに入れてしまったのですが、1回目の今回は軽い自動化ネタを紹介しようと思います。 弊チームではスクラム開発を行っています。スプリントごとに振り返りとしてKPT(Keep, Problem, Tryを出し合うふりかえり手法の1つ)を利用して行うのですが、リモートワーク下だったこともあり、オンラインホワイトボードとして利用できるMiroをKPTに利用し
バクラク事業部Platform Engineering部DevOpsチームの id:itkq です。CTO室という事業部横断のコーポレートエンジニアリング組織を兼務しています。早いもので今年も終わりが近づいてきました。Spotify 2023 Wrappedによると今年一番聴いたアーティストは結束バンドで、一番聴いた曲は『忘れてやらない』でした。 この記事は LayerXテックアドカレ 27日目の記事です。前回は yohei による FlutterアプリにおけるUI Component Architecture でした。次回は Tomoaki が担当します。今回は、勤怠関連の社内Slackアプリを開発して運用している話をします。 LayerXにおける勤怠と習慣 LayerXでは勤怠システムにAKASHIを採用しています。システム上の勤怠に加えて、次のような習慣があります。 出勤時に統一のS
こんにちは、全ての経済活動をデジタル化したいTomoakiです。 今回はバクラクで内製しているアノテーション基盤を紹介します。 バクラクのOCR バクラクでは請求書や領収書をはじめ、国税関係書類に対してOCRを実行し入力のサジェストを行うことで、ユーザーが書類の内容を手入力する手間を省いています。例えばこちらの領収書、日付、金額、支払先を自動で読み取ってユーザーにサジェストをしています。 チームでランチに行った時のレシート なぜアノテーション基盤が必要なのか バクラクのOCRでは自前で機械学習モデルを作成しているため、学習用・検証用のデータセットが必要になります。 OCRの処理の概要 OCRに必要なこれらのデータセットはどのようにして作るのが良いでしょうか。 お客様が最終的に入力した値を正解ラベルとするのはどうでしょうか? 例えば冒頭のレシートの場合、私は7010円として経費精算を申請した
LayerX Fintech事業部(※)で、ガバナンス・コンプラエンジニアリングをしている 鈴木 (@ken5scal )です。 ※三井物産デジタル・アセットマネジメントに出向しています。 今回は、AWS IAMポリシーの条件における「ForAllValues」の仕様を誤って理解していたことから、安全でないアクセス制御を実装していたという内容です。もし同様の勘違いをされている方がいたら参考になれば幸いです。 ユースケース AWS IAMユーザーを、ロールの trust policy がユーザーのタグで制御するケースで考えます。 具体的には、「Group A あるいは Group B」に所属し、且つ「Admin」権限のあるユーザーのみが行使できる役割「AdminABRole」があるとしましょう。 この場合、Group と Admin のタグが存在し、下記のようなパターン(※)が考えられます。
こんにちは。LayerX エンジニアの花村(@naomasabit)です。 プレスリリースでも多く出していますが、請求書処理を行うLayerX インボイスは多くの会計ソフトと連携しています。他ソフトウェアと連携するという機能は複雑性を伴いますが、この記事では私が会計ソフト連携部分の開発を実施してきてぶつかった課題、と対応してきた内容をご紹介します。 多くの会計ソフトと連携しているLayerX インボイス 具体的な連携内容は 会計ソフトからマスタデータの取り込み そして会計ソフトへの仕訳データの取り込み です。「仕訳」とは経済活動を一定のルールで表した概念で、例えば 5/1に銀行の普通預金から現金を10,000円引き出したら「5/1 現金 10,000 普通預金 10,000」といった形式で記述します。実際には会計ソフトによって仕訳のフォーマットは多種多様であり、環境が異なるため、ユーザーの
こんにちは!バクラク事業部DevOpsチームです。 この記事は LayerXテックアドカレ2023 の37日目の記事です、前回はid:kikuchyさんが『歳末!バクラク申請・経費精算モバイルアプリ のびしろ大放出祭 』という記事を書いてくれました。また、38日目はid:suguruが『バクラク Enabling Team の課題とのびしろ #のびしろウィーク』を書いてくださいました! 今回はのびしろウィークということで、バクラクのDevOpsチームの伸びしろをお伝えできればと思います! のびしろウィークとは のびしろウィークとは、LayerXの各チームメンバーが自分たちのチームの「のびしろ」について対外的に発信する期間です! 過去の対外的な発信では社内でうまく行った事例などについては各種発信していましたが、どういう課題があってどういった方の協力を求めているかについての発信はあまり行なって
こんにちは!LayerXの高際 (@shun_tak) です!過去にはOCR関連の記事を書きました! LayerX インボイスのアプリケーション・サーバーはAmazon ECS と AWS Fargateで動作しています。今回の記事ではそのコスト最適化手法について解説したいと思います。よろしくお願いします! tech.layerx.co.jp サマリーとしては、LayerX インボイスではオーソドックスに費用の削減とタスク数の最適化という2つの方法でコスト最適化を行っています。 Savings PlansとFargate Spotを活用した費用の削減 Auto ScalingとScheduled scalingによるタスク数の最適化 早速次節から解説していきます! Savings Plansを活用した費用の削減 Fargateは使った分だけ料金が請求されます(vCPU数×メモリサイズ×起動
LayerX インボイス を開発しているDX事業部の @yyoshiki41(中川佳希)です。 DX事業部ではデータベースとして MySQL(Amazon Aurora)を利用しています。 今回のブログは、mysqlsh (MySQL Shell) を用いて、Dumpデータ取得とリストアを行う際に気をつける点です。 mysqldump, mysqlpump Dumpデータ取得を行う際に、広く知られているのが mysqldump かと思います。 MySQL 5.7.8 からは、 mysqlpump という別のクライアントツールも提供されるようになりました。 主に下記のような特徴があります。 並列での処理が行われる(Parallel) Dump Progress がみれる 圧縮方式は、LZ4 と ZLIB が使用可能(mysqlpump Ver 1.0.0 Distrib 5.7.35) TA
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