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【システム統括部勉強会】第71回~第75回

KIYOラーニング株式会社のページをご覧いただいている皆様こんにちは。
技術広報メンバーの大原です。

今回はシステム統括部が独自に活動している「勉強会」の第71回~第75回の内容を簡単に紹介させていただきます。

以前にも勉強会について紹介するストーリーを公開していますので、まだの方は以下のリンクから是非一度ご覧ください。


システム統括部の勉強会を紹介します | システム統括部_エンジニア
KIYOラーニング株式会社のページをご覧いただいている皆様こんにちは。技術広報メンバーの大原です。今回はシステム統括部の組織・文化紹介シリーズの第一弾になります。記念すべき第一弾はシステム統括部...
https://www.wantedly.com/companies/kiyo-learning/post_articles/393997

【第71回】
開催日:2023年4月26日(水)
講師:AirCourseグループ所属 エンジニアHさん
テーマ:人を動かす

Hさんがデール・カーネギー氏の著書「人を動かす」について発表してくれました。
その中でも「人を動かす3原則」と「人に好かれる6原則」を中心に紹介してくれました。

それぞれの原則をまとめると次の3つに行き着くことがわかりました。
・相手を批判しない
・相手を褒める
・相手の利益を考える

発表後の感想として
・相手を考えることは大事だと思った
・批判しないように心掛けているが中々実行することは難しい
との意見もありました。

Hさんの発表の資料のなかに、作中でも登場する鉄鋼王として有名なアンドリュー・カーネギー氏の話が取り上げられていて、発表後に話が盛り上がりました。同じカーネギーという名前から別人だということに気が付かない人もいたみたいです。実はこの二人には血縁関係は一切ないのですが、デール・カーネギー氏がアンドリュー・カーネギー氏のことを尊敬しているようで、作中にも登場しているのだと考えられます。



【第72回】
開催日:2023年5月10日(水)
講師:STUDYingグループ所属 エンジニアWさん
テーマ:SBOM

エンジニアのWさんがSBOM(Software Bill Of Materials:ソフトウェア部品表)をテーマに、下記の項目について発表してくれました。

SBOMの概要・目的
 ・ライセンスコンプライアンス
 ・セキュリティ
 ・品質に関するリスクを明らかに


脆弱性問題の事例
 ・Log4j(CVE-2021-44228:2021年12月)
 ・OpenSSL(CVE-2022-3358、CVE-2022-3602、CVE-2022-3786:
2022年11月)

SBOMの構成要素
 ・Data Fields
 ・Automation Support
 ・Practices and Processes

経産省の実証実験
SBOM導入が求められる背景
現在の進捗
脆弱性管理のメリット
ライセンス管理のメリット
開発⽣産性向上のメリット
SBOM取引モデル
SBOMのスコープと課題領域
SBOM生成ツール(GitHub.com)

発表後の感想では「Amazon InspecterやNew Relicの機能などを今後有効活用していきたいと思った」といった声もありました。



【第73回】
開催日:2023年5月31日(水)
講師:AirCourseグループ所属 エンジニアKさん
テーマ:Amazon Redshift

AirCourseでパフォーマンスに課題を抱えているレポート機能などの改善で導入を検討しているAmazon Redshiftが今回のテーマでした。実際に調査を担当したエンジニアのKさんより、調査の過程で得た知見などを共有してくださいました。

RedShiftとは
・AWSが提供するデータウェアハウス(DWH)サービス
・大規模なデータを分析するのに特化

その他のデータウェアハウスサービス
・Google Cloud BigQuery
・Azure Synapse Analytics
・Snowflake
・AnalyticMart

そして次の項目について発表がありました。

  • なぜ大規模データに向いているか
  • 超並列処理(MPP)
  • ノードスライス
  • パフォーマンスチューニング
  • フェデレーテッドクエリー

集計において、絶大なパフォーマンスが発揮できることが分かりましたが、一方でリアルタイムでの反映には課題がありそうです。AirCourseで活用する際にはこの課題をどうやって解決するかがカギになりそうです。



【第74回】
開催日:2023年6月14日(水)
講師:AirCourseグループ所属 エンジニアKさん
テーマ:自然言語処理モデル BERT

近年ChatGPTにより、急激に注目を集めている生成系AIのBERTというアーキテクチャに関する勉強会でした。

BERTとは、Transformerによる双方向のエンコード表現と訳される自然言語処理用の事前学習済みモデルです。
GPTが単方向で未来の単語を予測する文章生成、対話が得意なのに対し、BERTは文章を文頭と文末の双方向から学習し文脈を読めることで、文章分類を得意とします。

Hugging Face
Transformerを簡単に扱うTransformersライブラリを開発、提供しているHugging FaceというWebサイトがあります。
Transformers ライブラリとは、文章、画像、音声でのタスクを行うTransformerベースの様々なモデルを簡単に扱うことができるPythonのライブラリのことです。

TransformersはGoogle Colaboratoryなどで簡単に実行することが可能で、実際にKさんより文章の穴埋めタスクを実行するサンプルプログラムを実演してくれました。
※モデルには東北大学 自然言語処理研究グループから公開されているBERTを使いました

『日本の首都は[MASK] です。』というお題に対して『東京、北京、大阪、名古屋、京都』という順でBERTの回答を得ることが出来ました。

AirCourseに組み込むとしたら?
自動生成した字幕をで正しく生成できなかった専門用語などを正しく修正ができるんじゃないか。



【第75回】
開催日:2023年6月28日(水)
講師:STUDYingグループ所属 エンジニアKさん
テーマ:上手くいく人/組織と、そうでない人/組織の差は一体どこから生まれるのか?


エンジニアKさんが認知バイアスに関する発表をしてくれました。

認知バイアスとは
脳が「時間&エネルギーの効率化」のため、また、脳自身を「大量の情報から守るため」に、認知、検索、抽出する条件範囲に付与する一定の偏り(傾向)が生み出す、「物事の判断が、直感やこれまでの経験にもとづく先入観によって非合理的になる心理現象」のことです。

実際に体験してみましょう、ということで、「白いシャツを着たチームがボールを何回パスするか」という質問をした上で白いシャツを着たチームと黒いシャツを着たチームのそれぞれが画面内で動き回りながらボールをパスする動画を観てました。するとほとんどの人は白いシャツを着たチームのパスの様子ばかりに脳が注目してしまい、何回パスをするかに関しては正確に答えられたものの、途中でしれっと出てきたゴリラの存在には気が付かなかったのです。

認知バイアスを理解し味方につけると
・物事を見る視点を増やしていくことができ
・視点が増えると人生の幸福度が高まり
・視点が増えると柔軟性が生じ、悩みの解決策を見出しやすくなる

5大バイアス
(1)注目バイアス
(2)プライミング効果
(3)比較バイアス
(4)現在バイアス
(5)作話

質問・感想など
・認知バイアスについて詳しくなかったので勉強になった。
・やはり思い込みは怖く、システム開発においても違和感に気づかなかったり、バグにつながることが割とある。
・考えるくせをつけることや目標をはっきりさせることはすごく大事
・なんとなく当てはまることがあり、心が痛かったが、今回の認知バイアスについて見直して気を付けようと思った。

最後まで読んでいただきありがとうございました!
今後も定期的に勉強会の様子をお伝えしていきますのでお楽しみに。

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