こんにちは!
JSTQB認定テスト技術者資格という資格をご存知でしょうか。
これはJSTQB(ソフトウェアテスト技術者資格認定の運営組織)が実施しているソフトウェアテストに関する資格です。
今回はFoundation Level(ソフトウェアテストに関する基本的な内容)試験に合格しましたので、
その勉強方法や感想などをブログにします。
※こちらに記載している内容はシラバス2018に準拠した内容になります。
2024/11からはシラバス2023が適用されるためご注意ください
続きを読む
Tech blog
こんにちは!
JSTQB認定テスト技術者資格という資格をご存知でしょうか。
これはJSTQB(ソフトウェアテスト技術者資格認定の運営組織)が実施しているソフトウェアテストに関する資格です。
今回はFoundation Level(ソフトウェアテストに関する基本的な内容)試験に合格しましたので、
その勉強方法や感想などをブログにします。
※こちらに記載している内容はシラバス2018に準拠した内容になります。
2024/11からはシラバス2023が適用されるためご注意ください
続きを読む
Tech blog
こんにちはデータアナリティクス部のフバチ(Robert Hubacz)です。このブログは、日本語ユーザーにOpenRecallを提供することです。
※OpenRecallについては「NPU不要で「ReCall」機能をWindows・Mac・Linuxで再現するツール「OpenRecall」が登場」などをご覧ください。
OpenRecallは、MicrosoftのWindows RecallやLimitlessのRewind.aiのような有料サービスの無料でプライバシー重視の代替品です。デジタル活動を見直すことで、記憶を助け、生産性を向上させながら、情報をプライベートに保ちます。
OpenRecallはコンピュータの活動のスクリーンショットを定期的にキャプチャします。これらのスクリーンショットを分析することで、テキストや画像を検索することができます。キーワードを入力するか、履歴を手動でスクロールすることで、必要なスクリーンショットを素早く見つけることができます。
続きを読む
Tech blog
こんにちは!クラウドソリューション開発部の今野です。
VSCodeでCopilotを使う話、よく出てくると思います。
痒いところに手が届く。Copilotはもはや自分の手足となっている方も多いのではないでしょうか。
「これをXcodeでも使えたら…」
そんなもやもやを晴らし、そしてXcodeでより効率的な開発を行えるツールがあったのです。
その名も「Copilot for Xcode」です。
最近、私自身Copilot for Xcodeを使う機会があったため、紹介させていただきます。
採用


I.Kimiko:デバイスソフトウェア開発部の映像AIグループに所属しておりまして、配筋検査のARシステムの開発・保守とエッジAIカメラを使った異常検知、注意喚起をおこなうシステムの開発を担当してます。
I.Naoya:私はデータアナリティクス部に所属してまして、その名のとおりデータ分析の業務だったり、AIモデルの開発にたずさわってます。画像認識AIの開発だったり、生成AIを活用して業務改善を目指した技術検証などおこなってます。とくにAI分野は日々新しい技術だったりとか、サービスというのがでてきますので最新情報を追い続けるのも大変なんですけど、そこもこんな技術を使えばこんなこともできるという新しい発見があって、毎日楽しく過ごしてます。
N.Shuri:私はプロジェクトリーダーをやっています。内容としてはお客さまとの連絡・調整をしたりだとか、社外的なことで言うと対応してもらってるメンバーのフォローとかですかね。そういったことをメインでやっております。メンバーみんなでひとつのモノ・ひとつの機能ができた時はすごいやりがいを感じます。

N.Shuri:(大学)4年生終わりぐらいのときに「俺のモラトリアムは終わってしまうんだ」とすごぐ絶望した記憶はあるけど、入ってみると「あれ?意外と自由じゃん」っていう、気持ちは今もあるし、そういうギャップがあります。
I.Kimiko:(会社に)入ったら仕事が100%になるのかなって思ってたりしたんですけど、意外とそんなことなくて社会人になって使えるお金も増えたから、旅行に行けたりとか、学生の時とは違う自由を手に入れることができた。そこは社会人の思っていた(イメージ)と違うなって、いいポイントでもあります。

I.Naoya:学生時代って与えられた課題を取り組めばいいということが多かったけど、社会人になると正解がないことが当たり前で、その中で自分で考えた正解を求められることにギャップを感じました。
N.Shuri:この3人の中だと一番最後に入ってるので、歳の近い先輩方がいてご飯誘ってもらったりとか部活誘ってもらったり、コミュニケーションは上司の方も含めて、先輩方とのコミュニケーションとかあんまり苦労してないかなと思ってます。
I.Kimiko:私は同期の存在が大きかったですかね。人数が多かったので一緒に入ったタイミングも歳の近い同期とかとお昼話したらリフレッシュできて、そこから徐々に馴染んでいけるようになりました。社会人になった時の「人間関係」の不安って、恐い人いないかなとか、とっつきにくい人いないかなという、不安はあったんですけど、ほとんどなくて話しかけたらフランクに返してくれる人が多いので、馴染みやすかったです。
I.Naoya:皆さんとてもオープンで、コミュニケーションを取りやすい方が多いなっていう印象ですね。エンジニアの方々だと様々なバックグラウンドを持っているので業務ではもちろん、雑談レベルでも学びとか気づきが多いなと思います。

N.Shuri:仕事とプライベートで1個ずつあげるとしたら、仕事のほうはクラウドサービスについての理解を広げて業務に活かしたいなと思ってます。資格を取るとかハンズオンをやってみるとかで勉強して、実際の業務に活かしていきたいと言うのが仕事のほうで、プライベートはジムに行っているので、筋トレで65キロになるのを目指してるんですよね。今62キロぐらいなので、あと3キロがんばって上げて、そこ(65キロ)に達しようっていう。
N.Shuri:社会人になってから一人で旅行に行くことが増えたんですけど、昨年までは地方にいる友達に会いに行って、友達に会って帰るみたいな旅行が多かったので、これからは実のある、目的のある旅行に行きたいと思ってます。
I.Naoya:エコモットだとIoTデバイスを開発してるので、そのデバイスに今流行りの言語モデルを導入して何か新しい製品を作ってみたいと思ってます。小規模言語モデル「SLM」というのがあって、マイクロソフトさんから出てる「Phi-3」というのも、その「SLM」のひとつなんですけど、それだとローカルでもインターネットなしでもLLM(大規模言語モデル)の機能が使えるので、これまでになかったAIの活用ができると思ってます。
インタビュアー:プライベートは?
I.Naoya:とりあえず新庄監督の時に日ハムが優勝するのをみたいです笑
I.Kimiko:交流戦はあまり成績良くないですよね?最近見てなかったんですけど、エスコンに去年行って楽しかったです。
インタビュアー:社長に「エスコン連れてってください」って言ったら本当に連れてってくれるよ。
I.Kimiko:エスコンに行きたいです。野球が観たいです笑
Tech blog
こんにちは!デバイスソフトウェア開発部の本間です。
突然ですが、ソフトウェア開発者の皆さんは Unix 系の開発環境で仕事をされたことはありますでしょうか?
私は新卒から今日に至るまで、Linux や Unix 系OSを開発環境・ターゲットとするソフトウェア開発に携わらせて頂きました。おかげ私は Unix 系環境のシンプルさ・強力さにすっかり夢中になってしまいました。今でも Linux を使って仕事をしていますが、それだけでもとても嬉しく思います。
この Unix 系環境で使用されるソフトウェアは、それぞれが設定ファイルを持っています。また、設定ファイル以外に開発効率化のための独自ユーティリティも作成することもあるでしょう。
それらの設定ファイルやユーティリティを集約し、自分だけの Unix 系開発環境を構築する手法が、今回ご紹介したい dotfiles です!
Tech blog

こんにちは!エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルタントをしている本間です。
社内で情報収集、アイデア発想、知識共有をする際、多くの時間を費やしていませんか?
私は自社データアナリティクス部から AI 活用の社内アドバイザリーを受け、Googleが開発した革新的なAIノートツール「NotebookLM」を利用するようになりました。
これを使うようになってから、情報の整理や発想の仕方が一変し、以前の働き方を思い出せないほどです…
従来のノートアプリにはない高度な機能により、情報の整理、アイデア出し、知識の共有が格段に効率化できます。
この記事では、NotebookLMの機能と使い方、具体的な活用例をご紹介します。
採用





Tech blog
お疲れ様です!
SJC共同開発推進室の境田です。
今回はAmazonが開発したAI搭載のコーディングサポートツールである、Amazon CodeWhispererをVSCodeで使ってみたのでご紹介します。
Tech blog

こんにちはデータアナリティクス部のフバチ(Robert Hubacz)です。以前、偏微分方程式(PDE)を解くための特別なツールである「物理情報ニューラルネットワーク(PINN)」について紹介しました。PDEは自然現象や科学的イベントを理解するのに役立ちます。PINNは少量のデータやデータがなくても機能するため、多くの研究者が関心を持っています。しかし、PINNは一度訓練されると、状況が変わった場合には再訓練が必要です。例えば、パイプ内の水の流れが少し変わるだけでも、PINNを再訓練しなければなりません。一方、未知の状況を予測することは、ニューラルネットワークが作られた主な理由の一つです。
そこで、このブログではPDEを解決するために設計された別のニューラルネットワークについて紹介したいと思います。これらのネットワークは、解決を目指すPDEの構造を反映するように設計されています(Sharma et al., 2023)。具体例として、PDEを保持したニューラルネットワーク(PPNN)というネットワークです(Liu et al., 2024)。
続きを読む
未分類
みなさん、こんにちは。IoTソリューション事業部の薄木です。
「今回は、2023年8月頃に政府が2024年度予算の概算要求で、脱炭素に向けたグリーントランスフォーメーション(GX)分野に2兆円超を要求するというニュースが発表されて以降、巷で注目を集めている「GX」について、エコモットの事例とともにご紹介させていただきます。