Shu Kobuchi

genai-users.connpass.comこの記事は、日本生成AIユーザ会 #1 生成AIアプリケーション開発入門ハンズオンの資料です。↓アーカイブ動画はこちらyoutu.be自己紹介小渕 周（こぶち しゅう）2023年12月株式会社スリーシェイクに入社Sreake事業部 エンジニア生成AIアプリケーション開発に従事sreake.com発表内容Python + LangChain + OpenAIで簡単なサンプルコードを実行しながら生成AIアプリケーション開発についてご説明していきます。プロンプトエンジニアリングについても学べる内容となっています。最後に少しRAGアプリも紹介します。使用するソースコードhttps://github.com/shu-kob/langchain-sample-appPythonを使う理由LangChainライブラリがJavaScript(TypeScript)版より情報が多いOpenAIを使う理由情報が多いからPython + LangChain + OpenAIの組み合わせの情報が最も多いPython設定python3 --versionPython 3.11.4Python 3.11系を使ってください。Python 3.12系だと、ライブラリの関係で、最後の「chainlit_chat_db.py」が実行できないかもしれません。OpenAI API設定https://platform.openai.com/API KeysでSECRET KEYを取得無料枠APIはアカウント開設してから3ヶ月間、$5.00 分利用可能それ以降は課金する必要あり別でアカウント作っても、SMS認証に使う電話番号が同じであれば無料枠はもらえない模様$5.00から課金可能ChatGPTの有料プランとは異なるので注意以下のエラーが出たら課金する必要ありopenai.RateLimitError: Error code: 429 - {'error': {'message': 'You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors.', 'type': 'insufficient_quota', 'param': None, 'code': 'insufficient_quota'}}課金して数分すればエラーが出ず正常実行できるようにAPI Keyを環境変数に設定export OPENAI_API_KEY=sk-***********************************他のLLMGeminiGoogle CloudのVertex AIで利用可能Claude 3上位 ← Opus、Sonnet、Haiku → 下位AWSのAmazon BedrockでOpus（最上位モデル）利用可能Google CloudではSonnet（中位モデル）利用可能OpusはComing SoonOpenAI APIを使ったプログラミング無料枠でも利用可能なgpt-3.5-turboを使用python3 -m pip install openai==1.16.1openai_chat_completions.pyimport osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(  # This is the default and can be omitted  api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),)chat_completion = client.chat.completions.create(  model="gpt-3.5-turbo",  messages=[    {"role": "system", "content": "私は優秀なソフトウェアエンジニアです。"},    {"role": "user", "content": "kubernetesについて説明してください。"}  ])print(chat_completion.choices[0].message.content)実行python3 openai_chat_completions.pyKubernetes（クーバーネティス）は、コンテナ化されたアプリケーションを管理するためのオープンソースのコンテナオーケストレーションツールです。Kubernetesは、複数のコンテナを効率的かつ柔軟に管理することができ、アプリケーションのデプロイメント、スケーリング、バージョン管理、ネットワーキングなどを自動化します。Kubernetesは、クラウド上やオンプレミスの環境など、さまざまな環境で使用でき、高い信頼性、拡張性、セキュリティを提供します。また、リソースの効率的な管理や障害時の自己修復機能も持っています。Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションの展開や管理を容易にするための多くの機能やリソースを提供しており、クラウドネイティブなアプリケーションの開発や運用において非常に重要な役割を果たしていますLangChainLLMの差分を吸収するライブラリPython版がメインで開発は先行情報が多い追従して、JavaScript(TypeScript)版が出るWebフロントエンドと開発言語を合わせられるLangChain以外のLLMライブラリはLlamaなどこちらもPython版とJavaScript版python3 -m pip install langchain==0.1.14python3 -m pip install langchain-openai==0.1.1langchain_chat.pyfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain.schema import HumanMessage, SystemMessagechat = ChatOpenAI(  model="gpt-3.5-turbo",)result = chat.invoke(  [    SystemMessage(content="私は優秀なソフトウェアエンジニアです。"),    HumanMessage(content="LangChainについて説明してください。"),  ])print(result.content)実行python3 langchain_chat.pyLangChainは、ブロックチェーン技術を活用して言語学習者とネイティブスピーカーをつなぐプラットフォームです。言語学習者は、LangChainを通じてネイティブスピーカーとリアルタイムでコミュニケーションを取りながら、言語スキルを向上させることができます。ネイティブスピーカーは、言語学習者に言語を教えることで収入を得ることができます。ブロックチェーン技術によって、安全かつ透明な支払いシステムが提供され、利用者同士の信頼関係を築くことができます。LangChainは、言語学習をより効果的かつ楽しくする革新的なプラットフォームとして注目されています。ハルシネーションが発生実行前にブロックチェーンの質問はしていないし、会話履歴は取得・使用していないGPT-4でもハルシネーションLangChainは、AIを活用した言語翻訳プラットフォームです。ブロックチェーン技術を導入することで、翻訳者は自分の作業を通じて報酬を得ることができます。また、LangChainは独自のトークン経済を持っており、翻訳作業の報酬やサービスの利用料金にそのトークンが使用されます。LangChainの特徴は、AI技術を活用して高精度な自動翻訳を可能にしている点です。また、ブロックチェーンを活用して翻訳者とクライアント間の取引を透明化し、安全性と信頼性を確保しています。さらに、LangChainはコミュニティ主導型のプラットフォームであり、ユーザーがサービスの改善や発展に直接貢献できることも大きな特徴です。ただし、上記内容はLangChainについて一般的に説明したものであり、特定のLangChainとは異なる場合があります。具体的な情報は各LangChainの公式情報をご確認ください。ChainlitPythonで稼動するLLMフレームワークすぐにリッチなUIを使えるカスタマイズは限定される自由にUI開発するならStreamitを使えば良いpython3 -m pip install chainlit==1.0.500https://docs.chainlit.io/integrations/langchain を少し修正chainlit_app.pyfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain.schema import StrOutputParserfrom langchain.schema.runnable import Runnablefrom langchain.schema.runnable.config import RunnableConfigimport chainlit as cl@cl.on_chat_startasync def on_chat_start():    model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", streaming=True)    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(        [            (                "system",                "あなたはとても優秀なソフトウェアエンジニアです。",            ),            ("human", "{question}"),        ]    )    runnable = prompt | model | StrOutputParser()    cl.user_session.set("runnable", runnable)    await cl.Message(content="こんにちは。私はAIです。質問をしてください。").send()@cl.on_messageasync def on_message(message: cl.Message):    runnable = cl.user_session.get("runnable")  # type: Runnable    msg = cl.Message(content="")    async for chunk in runnable.astream(        {"question": message.content},        config=RunnableConfig(callbacks=[cl.LangchainCallbackHandler()]),    ):        await msg.stream_token(chunk)    await msg.send()起動方法chainlit run chainlit_app.py -w-w をつけると、ソースの更新が即時反映以下をChainlitのUIから実行プロンプトエンジニアリングプロンプトの工夫システム開発しなくても、LLMデフォルトのUI上でプロンプトを工夫して欲しい結果を得られるChatGPTのUIでもプロンプトを登録可能左下のプロフィール > ChatGPTをカスタマイズする役割を与えるあなたは〇〇の専門家です。あなたはIT営業です。生成AIを企業のお客様にわかりやすく解説してください。生成AIとは、人工知能の一種で、データから新しい情報やコンテンツを生成することができる技術です。例えば、文章や画像、音声など、さまざまな形式のデータを入力として与えると、生成AIはそのデータを分析し、それらに似た新しいデータを作成することができます。企業が生成AIを活用することで、以下のようなメリットが得られます：1. 新しい商品やサービスの開発：生成AIを使って市場のトレンドや消費者のニーズを分析し、新しい商品やサービスのアイデアを生み出すことができます。2. マーケティング戦略の強化：生成AIを使って効果的な広告コピーを作成したり、ターゲットとなる顧客に最適なコンテンツを提供することができます。3. プロセスの効率化：生成AIを活用して、自動で文章を生成したり、画像を加工したりすることで、業務プロセスを効率化し、作業効率を向上させることができます。生成AIは、ビジネスのさまざまな分野で活用されており、企業の競争力を強化するための強力なツールとなっています。文字数指定〇〇について200文字以内で教えてください。AWSについて200文字以内で教えてください。AWS（Amazon Web Services）は、Amazonが提供するクラウドコンピューティングサービスのことです。AWSを利用することで、サーバー、ストレージ、データベースなどのインフラストラクチャをクラウド上で提供し、スケーラビリティや柔軟性を実現します。多くのサービスが用意されており、企業や個人が必要なサービスを選択して利用することができます。AWSは世界中で広く利用されており、安定性やセキュリティ面でも信頼性が高いです。箇条書き〇〇について箇条書きしてください。良いプレゼンに必要なことを箇条書きで答えてください。・ 明確な目的を持つ・ 聴衆に合わせた内容とレベルを選定する・ わかりやすい構成と論理展開・ 魅力的なビジュアル要素の使用・ 適切な言葉遣いとトーン・ 質疑応答に備えた準備・ タイムマネジメントを考慮したスピーチ時間の管理・ 自信を持ってプレゼンする簡単な回答を得る〇〇について小学5年生にもわかるような文章で教えてください。公定歩合について小学5年生にもわかるような文章で教えてください。公定歩合とは、日本銀行が決める金利のことです。これは、お金を借りたり貸したりするときに使われる金利の基準です。公定歩合が高いと、お金を借りるのがちょっと高くなってしまいます。逆に、公定歩合が低いと、お金を借りるのが安くなります。公定歩合は、経済や物価などに関係していて、政府や日本銀行が調整しています。手順を書かせる賞味期限の近い食材を含め、今あるもので料理を作る、という想定冷蔵庫に、キャベツ、豚肉、豆腐、味噌があります。これらの食材で作れる料理を教えてください。また、調理の手順を箇条書きで書いてください。キャベツと豚肉の味噌炒めを作ることができます。以下に調理手順を箇条書きで示します。材料:- キャベツ- 豚肉- 味噌- 豆腐（オプション）調理手順:1. キャベツを千切りにします。2. 豚肉を食べやすい大きさに切ります。3. フライパンに少量の油を熱し、豚肉を炒めます。4. 豚肉に火が通ったら、キャベツを加えてさらに炒めます。5. キャベツがしんなりとしたら、味噌を加えて全体を混ぜます。6. ソースが全体になじんだら完成です。7. 豆腐を加えてさらに煮込むと、豆腐も味を含んで美味しくなります。是非お試しください！ハッシュタグで条件を指定メール作成や翻訳など、テンプレート化しておくと便利# 役割:あなたはITコンサルタントです。# 目的:生成AIを用いたシステム開発を見込み客に提案# 条件:・開発期間は2ヶ月・予算は1,000万円・見込み客は生成AIシステム開発は初めて＃ 指示:以上の条件をもとに事業企画書をA4用紙1枚分で出してください。事業企画書プロジェクト概要プロジェクト名: 生成AIを活用したシステム開発プロジェクト目的: 見込み客の業務効率向上と競争力強化開発期間: 2ヶ月予算: 1,000万円背景見込み客は生成AIシステム開発に初めて取り組む生成AIの活用により業務プロセスの自動化や品質向上が期待される提案内容要件定義および設計フェーズ要件ヒアリングとシステム設計の作成開発方針の決定と進行管理計画の策定開発フェーズ生成AIモデルの構築と学習システムの開発とテスト導入および運用フェーズシステムの導入支援とトレーニング運用保守体制の構築とサポート体制の整備期待効果業務効率の向上と品質の向上競争力の強化と市場シェアの拡大結言生成AIを活用したシステム開発は見込み客にとって未知の領域かもしれませんが、弊社の豊富な経験と専門知識により、成功への道筋を示すことができます。ご検討いただければ幸いです。プロンプトエンジニアリングガイドPrompt Engineering Guide – Nextra基本的知識から様々な応用手法まで紹介LangChainで実装できる手法も存在RAG speakerdeck.comライブラリをインストールpython3 -m pip install pymupdf-1.24.1python3 -m pip install spacy==3.7.4python3 -m spacy download ja_core_news_smpython3 -m pip install tiktoken==0.6.0python3 -m pip install chromadb==0.4.24python3 -m pip install langchain-community==0.0.31prepare_db.pyPDFの内容をベクトル化してChroma DBに格納from langchain.document_loaders import PyMuPDFLoaderfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.text_splitter import SpacyTextSplitterfrom langchain.vectorstores import Chromaloader = PyMuPDFLoader("./sample.pdf")documents = loader.load()text_splitter = SpacyTextSplitter(  chunk_size=300,  pipeline="ja_core_news_sm")splitted_documents = text_splitter.split_documents(documents)embeddings = OpenAIEmbeddings(  model="text-embedding-ada-002")database = Chroma(  persist_directory="./.data",  embedding_function=embeddings)database.add_documents(  splitted_documents,)print("データベースの作成が完了しました。")PDFをベクトル化してDBに格納python3 prepare_db.pyDBに格納したPDFの内容について質問可能なChainlitアプリimport chainlit as clfrom langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddingsfrom langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.schema import HumanMessagefrom langchain_community.vectorstores import Chromaembeddings = OpenAIEmbeddings(  model="text-embedding-ada-002")chat = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")prompt = PromptTemplate(template="""文章を元に質問に答えてください。文章:{document}質問: {query}""", input_variables=["document", "query"])database = Chroma(  persist_directory="./.data",  embedding_function=embeddings)@cl.on_chat_startasync def on_caht_start():  await cl.Message(content="準備ができました！メッセージを入力してください！").send()@cl.on_messageasync def on_message(input_message: cl.Message):  print("入力されたメッセージ: " + input_message.content)  documents = database.similarity_search(input_message.content)  documents_string = ""  for document in documents:    documents_string += f"""  -------------------------  {document.page_content}  """  result = chat([    HumanMessage(content=prompt.format(document=documents_string, query=input_message.content))  ])  await cl.Message(content=result.content).send()Chainlitアプリを実行し、PDFの内容について質問可能chainlit run chainlit_chat_db.py -w PDFはオライリージャパン「詳解Terraform」を格納してある。www.oreilly.co.jpTerraformで再利用可能なモジュールを作成するためのコツを教えてください。再利用可能なTerraformモジュールを作成するためのコツは、以下の点に注意することです。小さなモジュールを作成する: 1つのモジュールに複数の機能やリソースを詰め込まず、1つの機能やリソースに焦点を当てた小さなモジュールを作成することで、再利用性が高くなります。組み合わせ可能なモジュールを作成する: モジュール同士が疎結合であり、組み合わせて利用することが容易な設計を心がけることで、柔軟性が向上します。テスト可能なモジュールを作成する: モジュールごとに適切なテストを実施し、品質を担保することが重要です。テストが容易に実施できるようなモジュールを作成することがポイントです。バージョン管理されたモジュールを使用する: モジュールのバージョン管理を行い、変更やアップデートが容易に行えるようにすることが大切です。これらのポイントに留意しながら、Terraformモジュールを設計・作成することで、効果的な再利用可能性を実現できます。オライリー本をEbookで購入して、PDFをRAGに入れていけば便利そう詳解Terraformのベクトル化でEmbeddingモデルにかかった料金は$0.06参考文献LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方作者:田村 悠インプレスAmazonChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門作者:吉田 真吾,大嶋 勇樹技術評論社Amazon10倍速で成果が出る！ChatGPTスゴ技大全作者:武井 一巳翔泳社Amazon

生成AIアプリケーション開発入門ハンズオン

https://3-shake.connpass.com/event/311868/3-SHAKE SRETTにて、生成AIのデータベースやストレージに関連した部分を発表。

生成AIアプリケーションにおけるRAGとデータベースの役割

初学者の方向けにビットコイン・ブロックチェーン技術の全体像をお話ししました。

ビットコイン・ブロックチェーン入門

2024年3月2日(土)、Open Source Conference 2024 Online/Spring でセミナー発表し、event.ospn.jp同年3月10日(日)、Open Source Conference 2024 Tokyo/Spring でブース出展しました。event.ospn.jpOnline/Springのセミナー（以下、オンラインセミナー）では、日本生成AIユーザ会として、生成AI入門というテーマで発表させていただきました。日本生成AIユーザ会のデビュー戦でした。これまで日本暗号通貨ユーザ会などでブロックチェーン関連の発表はたくさんしてきましたが、生成AIの発表は初めて。無事発表できてよかったです。 speakerdeck.comyoutu.beなお、オンラインセミナーでは日本暗号通貨ユーザ会の発表は今回しておりません。日本生成AIユーザ会と日本暗号通貨ユーザ会の2つの発表をやることはしんどいので、1つだけにしました。一方、3月10日OSC東京はブース展示会でした。会場は東京都立産業貿易センター台東館で、最寄りは浅草駅。天気もよく、浅草駅前の吾妻橋交差点から見える東京スカイツリーとアサヒビール本社屋上の金色のオブジェが綺麗に見えました！浅草からの風景↓金色のオブジェは聖火台の炎を表現していたのですね！今知りましたwwww.asahibeer.co.jpブース展示会では、日本生成AIユーザ会と日本暗号通貨ユーザ会の合同出展という形にしました。出展しております！#osc24tk#genai_users#ccstudy pic.twitter.com/O0vcEGWkd0— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2024年3月10日   ブースにはたくさんの方にきていただき、生成AI、暗号通貨(ブロックチェーン)ともに興味を持っていただけました。OSC東京の休憩で、坦々麺 一龍 浅草本店へ。昨年春の浅草でのOSC東京にてここで食べて美味しかったので、再来店。かなりの細麺、正方形の器になり、進化してました。美味しかった！#osc24tk#genai_users#ccstudy pic.twitter.com/wvscqgtHHj— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2024年3月10日   日本生成AIユーザ会と日本暗号通貨ユーザ会のブースに、リナックくんが遊びに来たで！#Linuc#リナックくん#osc24tk#genai_users#ccstudy pic.twitter.com/R9CLB7FG4g— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2024年3月10日   皆様お疲れ様でした！運営の皆様、出展させていただきありがとうございました。ブースに来ていただいた皆様ありがとうございました。これまでOSCのブース出展は、日本暗号通貨ユーザ会だけで行ってきましたが、今回、日本生成AIユーザ会でも出展することで新たな気付きもたくさん得られました。秋のOSC東京ではもっとブースをパワーアップして挑みたいと思います！日本暗号通貨ユーザ会は次回、3月22日(金)20:00〜「ビットコイン・ブロックチェーン入門」という講義形式(※)のオンライン勉強会を開催します。※講義形式というのは、ハンズオンや輪読ではないということです。発表者が説明して、質問を受け付けます。当てたりしませんので、ご安心をw！cryptocurrency.connpass.com日本生成AIユーザ会は次回、4月5日(金)20:00〜「生成AIアプリケーション開発入門ハンズオン」というハンズオン形式のオンライン勉強会を開催します。ハンズオンですが、難しくなく皆さんがついてこられて、かつ楽しい内容にします！genai-users.connpass.comどちらもぜひご参加ください！これからも両コミュニティをよろしくお願いいたしますm(._.)m

OSC(Open Source Conference) 2024 Online/Springでセミナー発表とTokyo/Springでブース出展

2024年3月7日、GOOGLE CLOUD 主催 Generative AI Summit Tokyo '24 に参加しました！cloudonair.withgoogle.com株式会社スリーシェイクはスポンサーを務めておりました。基調講演を除き、観たセッションはXにてスレッドで軽く実況を書いています。Google Cloud Generative AI Summit「生成 AI 時代に Google Kubernetes Engine は何を解決してくれるのか」を聞きます！https://t.co/c0HW6f9xVP#gc_genai— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2024年3月7日   Google Cloud Generative AI Summit「Chugai DX × GenAI の裏側 : 製薬業界の IT エンジニアが挑む次世代の業務最適化」https://t.co/fbqXCTorEq#gc_genai  #track1— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2024年3月7日   弊社の発表！「SRE@scale: 生成 AI で実現するスリーシェイクが考える拡張性のある SRE の取り組み」https://t.co/lv5Rd15qLb#gc_genai #track4— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2024年3月7日   Google Cloud Generative AI Summit Tokyo '24住友ゴム工業株式会社さん「製造業における生成 AI を使った業務効率化への取り組み」https://t.co/XGSFieexyF#gc_genai #track1— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2024年3月7日   Google Cloud Generative AI Summit Tokyo '24株式会社トップゲートさん「文書管理の未来：Document AI と Vertex Search を利用した紙文書管理」https://t.co/SIHbwTcJPb#gc_genai #track3— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2024年3月7日   Google Cloud Generative AI Summit Tokyo '24株式会社サテライトオフィスさん「2000 社導入、生成 AI 活用最前線　サテライト AI のご紹介」https://t.co/brrAlihedB#gc_genai #track3— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2024年3月7日   全体を通しての感想は、キラーアプリはまだ出てきていないものの、早期に生成AIを触り始めた企業さんは、事例をどんどん作っていると言う印象でした。私も生成AIに携わるものとして、モチベーションが上がったので、日々の業務に邁進していきたいと思います！

Google Cloud 主催 Generative AI Summit Tokyo '24に参加

今話題の生成AIについて簡単に技術概要をお話ししたのち、LangChain、プロンプトエンジニアリング、RAG（Retrieval Augmented Generation）、Embedding、グラウンディングなどを実装の手法などを紹介しました。

生成AI入門

Google Cloud Platdorm(GCP)認定資格の第一歩、Cloud Digital Leaderに合格しました！ちなみに、これまでの私の保有IT資格は、基本情報、応用情報、AWSクラウドプラクティショナーです。AWS資格の第一歩、クラウドプラクティショナーはUdemyの模擬試験を1周したら合格できたので、同様にGoogle Cloud Digital LeaderもUdemyの模擬試験を1周以上したら合格できました。なお、AWSは最初、ソリューションアーキテクトアソシエイト受けたものの勉強不足で落ち、クラウドプラクティショナーならなんとかなるのでは？と思い、その2週間後に受けたら受かりました。Udemyの模擬試験は途中保存もでき、採点、不正解のみ見直しなどができて便利ですよね。次はGCPのAssociate Cloud Engineerに挑戦したいと思います！皆さんもUdemyで勉強してIT資格をとりましょう！AWSやGCPの資格をとるならUdemyで学ぼう！

Google Cloud Digital Leader合格！

2023年12月1日にスリーシェイクに入社し、SRE構築総合支援サービスSreake事業部のエンジニアとして2ヶ月が経ちました。私は生成AIアプリケーション開発を行なっており、ちょうど良さげな勉強会に参加したので、参加レポートを書きたいと思います。chatgptllm.connpass.com参加したのは、LLM Tokyo主催の「生成AI活用の事例共有 - 大企業と中小企業・スタートアップでの違い」。主催者は株式会社pipon代表の北爪聖也さん( @Seiyan1 )。北爪さんともう一人の登壇者が株式会社LangCore代表の北原麦郎さん(@yuno_miyako2 )。LangCore北原さんの事例発表最初は、LangCore北原さんの事例発表。LangCoreはAIの受託開発を行なっており、モジュール化して様々な案件に対応できるようにしている。生成AIで個人の生産性向上よりも大きなインパクトを出せるようにすることが目標。苦戦する案件もあるが、思った以上の成果を出せた案件もあった。大企業が生成AIを活用するモチベーションは他社から遅れを取らないようにするため、というのが最も大きい。検証項目は大きく分けて以下の3つ。中小企業、スタートアップにおけるAI案件の課題としては、予算が限られていること。案件の流れとしては以下。ヒアリングpipon北爪さんの事例発表・化粧品メーカーでの事例化粧品メーカーが動物実験を減らすため、生成AIで実験結果の推測をする・コンサルティングファームで社内の業務効率化大量の類似した質問をChatGPT+RAGでさばく・製薬会社のマーケティング売れる営業とそうでない営業の効果測定・自動車会社生成AIを使った新規事業の模索質疑応答質問「スケジューリングまでLLMでできるのか？」www.itmedia.co.jp質問「行政の生成AIPoCで94%の精度では使えないという事例があったが、100%の精度が求められることはあるのか？」アバターが間違えても、可愛いと捉えられるので導入しやすい。」「生成AIを使わなくても既存技術で解決できる課題も多かった。」「何でもLLM回答を得るのではなく、コスト削減のために、キャッシュを使って、同じ質問に同じ回答を返すようなことをしている。」検証ツール：AzureだとAzure Machine Learning プロンプト フローがあり、テストに使える。「ファインチューニング、アノテーションはコストがかかるのであまりやらない。RAGを使う。」pipon北爪さんはKindleでLLM書籍を出版されています。ボリュームタップリで99円はお買い得！Kindle書籍の詳細はこちら ⇒ https://amzn.to/4bhlmBQ2月13日(火)に出版記念イベントを開催されるそうです。（参加費は懇親会込みで4,000円）chatgptllm.connpass.com感想とまとめ私も生成AI開発をやり始めたところですが、数多くの案件を手がけてきた方々の話を聞けて、イメージが湧くとともにモチベーションが上がりました。

生成AI活用の事例共有 - 大企業と中小企業・スタートアップでの違いに参加

この記事はGCP(Google Cloud Platform) Advent Calendar 202320日目の記事です。私は12月1日に株式会社スリーシェイクに入社した、小渕と申します。GCPは初心者ですが、スリーシェイクはGCPパートナー企業なので、しっかりキャッチアップして頑張ってまいります。今回の記事は、AWSは触ったことあるけど、GCPは初めてという私がGCPの印象や、AWSとGCPのマネージドサービスの対応などを、これから入門する方のためにも記しておきたいと思います。印象GCPを触ってみたり、ドキュメントを読んだり、Cloud Digital Leaderの試験勉強をしていく中で思ったことは、SREの考え方がよく出てくるということです。SRE（Site Reliability Engineering）はGoogle発祥ということもあり、Cloud Digital Leader模擬試験でもよく目にしました。また、AWSに比べると、Kubernetesもよく目にします。KubernetesはGoogle 内部で利用されているクラスタマネージャの Borg を元に 2014 年に開発されたこともあり、Kubernetes使うならGCPが一番というイメージです。それから、BigQueryは一般公開データセットもあり、GCPの強みというイメージです。入門書GCP入門のオススメ書籍として、社内ドキュメントに載っていた「図解即戦力　Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」をKindle版で読んでいます。技術書はKindleで読みにくいものもありますが、これは読みやすく、GCPの概要を掴めるかと思います。AWSとの比較無料利用枠クラウドの使い始め、AWSは無料利用枠を超えると通常の課金が発生しますが、GCPは無料利用枠を超えるとサービスが使えなくなるため、課金される心配がありません。これはAzureもGCPと同様です。仮想マシンAWSではEC2インスタンスを立てますが、GCPはCompute Engineという名前です。「インスタンス」という言葉もAWSと同様に使います。ECSとCloud RunAWS上でコンテナを稼働させるマネージドサービス「Amazon Elastic Container Service」（ECS）ですが、GCPではCloud Runになるでしょうか。ECSのFargateがCloud Runに対応しているイメージです。Cloud Runは早速業務で使用していますが、ECSよりも管理が楽だという印象を受けました。サーバーレスAWSでお馴染みLambdaですが、GCPではApp Engineでしょうか。App Engineはスタンダード環境とフレキシブル環境があり、フレキシブル環境はSSH接続ができるとか！また、App EngineはBlue-Greenデプロイメントに基づいて行われるのですね！AnthosGCPでAnthosというサービス名もよく目にしますが、オンプレやAWSやAzureなど他のパブリッククラウドと接続してマルチクラウドが実現できるんですね。GKE(Google Kubernetes Engine)で統一したプラットフォームを構築するので、マルチクラウド、ハイブリッドクラウドが他のクラウドを拠点にするよりもやりやすいのではないでしょうか？最後にGCP初心者ですが、クラウド触るのは好きなので、習得していきたいと思います！初心者の記事ですが、読んでいただきありがとうございました！

AWS経験者がGCPに入門

この記事はKubernetes Advent Calendar 202319日目の記事です。私は12月1日に株式会社スリーシェイクに入社した、小渕と申します。kubernetesは初心者ですが、Sreake事業部のSREとしてしっかりキャッチアップして頑張ってまいります。3-shake.connpass.comさて、12月18日に弊社の勉強会「3-shake SRE Tech Talk #8」が行われました。半分以上はKubernetesの話だったので、この勉強会の話題を書きたいと思います。↓開催中メモ代わりにX(旧Twitter)への自分の投稿はこちら（全部スレッドで連なっています）19時から弊社スリーシェイクの勉強会を開催します！お時間のある方は是非ご参加ください！https://t.co/wu271V6Pbw#SRETT— Shu Kobuchi(こぶシュー) (@shu_kob) 2023年12月18日   Xにて#SRETTで検索した投稿(最新)はこちら↓セッション毎に分けて、書いてます。スリーシェイク技術顧問 青山真也さん「KubeCon + CloudNativeCon NA 2023 Sessions for Site Reliability Engineers」最初はメインセッション。スリーシェイク技術顧問で、サイバーエージェントの青山真也さん「KubeCon + CloudNativeCon NA 2023 Sessions for Site Reliability Engineers」kubernetesユーザの方にはお馴染み、日本のkubernetesの第一人者の方です。↓スライドはこちら speakerdeck.com冒頭、ちらっとKubernetes完全ガイド第3版の話が進んでいるという「おお！」となるお話も！↑こちらは第2版です。k8sユーザのバイブルですよね。私も紙書籍版を持っています。楽しみですね！さて、セッションの内容としては、イベントのご紹介、参加者数の推移から、Keynoteで発表された2023年3月のDatadogの障害の話へ。全てのデータセンターで60%のnodeが1時間ダウンした大規模な障害だったそう。恐ろしいですね！！DatadogのK8sクラスタのnodeはUbuntu 22.04にVer. UP Rolloutをしていっているが、20.04と22.04の間にあった必要のないルーティングポリシーを消す変更があり、障害に繋がったとのことです。Auto Scalingが走って、救われた面もあるが、50%強のスケールアウトを一気にしようとすると課題も多々ありました。他人事ではなく、障害時に復旧するレベルでオートスケールを設計する必要がある、というのが教訓でした！二つ目のお話「OpenTelemetry」OpenTelemetryとは、Traceデータを収集するSDKで、YAMLで書くよりも、OTTLで書くと、コードの記述量が少なくて済むメリットも！PrometheusからOpenTelemetry Collectorに置き換えると、約1/5にリソース消費を抑えられるなどのメリットもあるそうです。ただし、Otelは多少バグがあるので使用上は注意とのことでした。他に、Argoの話もしてくださいました。Config Management Plugins(CMP)を使うと、HelmやKustomizeでない任意のツールでArgoCDと連携できるとのこと！青山さんのメインセッションの後は、6名の方のLT！社外の方3名、社内3名です。スリーシェイク高村さん「障害対応のススメ」 speakerdeck.com新人SREはエキスパートSREとペアで障害対応しよう！というお話。ペアで障害対応することにより、新人だけでなく、エキスパートSREも自分だけでは把握しきれない分も把握できます。「ペアプログラミング」ならぬ「ペア障害対応」いいですね！ポストモーテム作成も！私もスリーシェイクの一員として早くやってみたいですね！ペア障害で属人化解消というメリットもあります！incident-response.connpass.com「Incident Response Meetup vol.1」という良さげな勉強会もあるのとのこと！でした！mixi 清水さん「今年1年のEKS運用振り返り」 speakerdeck.commixiさんのサービス「みてね」はEKSを使用しているそうで、運用の苦労話も聞けました。OOMKilledが起こることもあり、CPU、メモリ等リソース調整しないといけないのは大変ですね。Railsアプリはメモリを食い、再起動かからないとメモリ消費が増えてくるそうです。定期的に再起動かけるようにして対応したそうです。手動運用でアップデートが放置されがちだった箇所も、自動アップデートもできるようにしたのはすごいですね。kubectlでPod作業するのを禁止したりだとか。その代わり踏み台からのアクセスできるようにしたり。k8s運用の勉強になりました。スリーシェイク bells17さん「KubernetesとCoreDNS」 speakerdeck.com自分もEKSでCoreDNSのステータス低下問題に悩まされたことがあったので、ありがたいお話でした。bells17さんお得意のK8sのコードリーディングでCoreDNSのロジックに迫っていってました。CoreDNSのデプロイからnameserverにIPアドレスを設定するまでの流れと、CoreDNSによるService/Podの名前解決を解説してもらいました。Kubernetes 側で定義されている DNS の仕様に従って、CoreDNS 側で Kubernetes 用の plugin が実装されてるとのこと。私もkubernetesの力をつけて、bells17さんの話を理解できるように頑張っていきます！ZLab yosshi_さん「Grafana Agent を用いた Continuous Profiling」qiita.comqiita.comGrafana Agentで eBPF が使われているそうです。eBPF だと kernel level で情報がとれるので、より詳細な情報を取れるのではないか、という期待があるとのことでした。Grafana Agentのgolang pullもあり、対象言語はGo言語のみで、取得対象はpprofの情報になるので、CPU以外にもメモリ等の情報も収集可能とのことでした。スリーシェイク まさすずさん「Terraform使いがPulumiに入門する」 speakerdeck.comTerraform(HCL)の記述力に限界を感じていたので、Pulumiを使い始めた。とのことでした。Pulumiとは任意のプログラミング言語でインフラ構築可能なプロビジョニングツールです。TerraformやAnsibleなどインフラのツールって柔軟性に欠けるので、任意のプログラミング言語で柔軟にインフラ構築できるのはいいですよね！Pulumi Cloudは個人で使う分には無料とのことでした！FLUX cstokuさん「へーしゃで起こったGoogle Cloud課金事故事例」Cloud Logging で Log Storage cost が爆増。ログレベル Debug でメッセージが出力されるバッチが (バグで) 何回も呼ばれるようになっていた、とのことでした。Cloud Loggingではログレベルに気をつけましょう！また、Cloud Storageにて、Archive時に大量課金事故が発生したそうです。これはArchiveで費用が嵩むのは仕方がないものの、想定できておらず、予算がつけれてなかったとのことでした。それから、BigQueryをTerraformでLogical StorageからPhysical Storageに変更しようとしたら、変更されておらず、Active Logical Strageでコスト増！原因はドキュメントに乗っていたクエリが間違っており、さらに、知らないうちに正しいものに更新されていた。という大変な思いも。ドキュメントも鵜呑みにはできないですね。課金事故勉強になりました！アンケート参加してくださった方ありがとうございました。アンケートのご記入にもご協力くださいm(._.)mdocs.google.comアーカイブ動画編集後、アーカイブ動画がアップロードされる予定です。YouTubeの3-SHAKEチャンネルをご登録の上、お待ちください。アドベントカレンダー次回へのバトンタッチKubernetes Advent Calendar 202312月20日はHiroshi Hayakawaさんの記事です。お楽しみに！

3-SHAKE SRE Tech Talk #8レポート（k8sの話もたくさん）

はじめに3-shake Advent Calendar 2023シリーズ1、17日目の記事です。私は12月1日に株式会社スリーシェイクに入社した、小渕と申します。前職は暗号資産交換所で、AWS上でブロックチェーンフルノードやウォレット基盤の構築・運用を行なってきました。スリーシェイクではSreake事業部のSREとして、インフラをやりつつも、生成AI等のアプリケーション構築も行なっていく予定です。よろしくお願いいたします。生成AIをこれからやっていくにあたり、インプットした情報のアウトプットをしていきます。ポエムになりますが、ご了承くださいm(._.)m生成AIを触ってみるディープラーニング（深層学習）などを用いた従来のAIは基本的にデータの「分析」に使われてきましたが、生成AI（Generative AI）は文字通り「画像」や「テキスト」、「ソースコード」を生成します。2022年春頃からは、ユーザが入力したテキストを元に絵画を描く画像生成AIのサービスが数多く誕生し、2022年11月にベータ版がリリースされたChatGPTのリリースは世界的に注目を集め、今年2023年は生成AIがIT業界で注目の的となった一年でした。ChatGPTを使ったことがない方は無料版を使えますので、ぜひ使ってみましょう。私は以下の使い方をしてみました。私「私はIT企業でクライアントワークをするエンジニアです。顧客に提案するため、生成AIを使う事業企画書を出してください。」もちろんです。生成AIを活用した事業企画書は、顧客への提案を効果的に行うための素晴らしい手段です。以下は、そのような企画書の構成例です。まず、以下の項目を含めることが重要です。導入の背景と目的なぜ生成AIを導入する必要があるのか、それによって解決できる課題や得られるメリットを明確に説明します。生成AIの概要生成AIの基本的な機能や技術について説明し、どのように機能するのかを分かりやすく示します。ビジネスへの価値生成AIがビジネスに与える具体的な価値や影響について示します。例えば、時間の節約、コスト削減、品質向上、顧客満足度の向上などです。導入計画生成AIの導入に関する計画を示します。導入の段階、時間枠、費用、人員配置などを詳細に記載します。リスクと対策導入に伴うリスクや懸念点を列挙し、それに対する対策やリスク軽減策を提示します。成功事例や導入効果他社での成功事例や導入後の具体的な効果、改善された業績などを具体的な数字や事実を交えて提示します。サポートとトレーニング導入後のサポート体制や従業員へのトレーニングプログラムについて説明します。利用者が十分なサポートを受けられるように計画を立てます。導入後の運用と評価生成AIの導入後、どのように運用し、どのような指標で評価するのかを示します。これらの要素を含んだ事業企画書は、顧客に対して生成AIの導入がなぜ重要であるのかを説得力を持って伝えることができます。また、具体的な事例や効果を提示することで、顧客の興味を引きつけ、導入に対する理解を深めることができるでしょう。これだけ見ても、既存のチャットボットよりちゃんとした返しをしているのがお分かりいただけるでしょうか？コンピュータへの指示を「プロンプト」と言いますが、このプロンプトを具体的にすればするほど、AIの返答も精密になっていきます。プロンプトを適切に設計することを「プロンプトエンジニアリング」と言います。生成AIの得意不得意テキストを生成するのは得意ですが、算数・数学の文章題は意外にも苦手です。生成AIが言葉を理解（自然言語処理）するのに、単語の意味や相関性をベクトルを用いて、膨大な蓄積データから確率的に処理しているのですが、文章題もテキスト処理してしまうと文章を確率的に処理して、残念な結果になることも。膨大なデータの蓄積はしているものの、その中にないことには答えられません。例えば、ChatGPTで会社のことを聞くと知らないとのことでした。私「株式会社スリーシェイクについて教えてください。」申し訳ありませんが、2022年の情報までしか私のデータベースにはアクセスできません。そのため、特定の企業に関する最新の情報を提供することはできません。株式会社スリーシェイクについての情報は、公式ウェブサイトやニュース記事、ビジネスディレクトリ、または企業情報を提供するデータベースなどを確認することで最新の情報を入手できるかもしれません。お探しの情報が特定の業界やサービスに関連している場合は、その背景や提供しているサービスについて私がお手伝いできるかもしれません。どのような情報をお探しですか？生成AIをどうビジネスに活用するかまずはChatGPTに聞いてみました。私「生成AIを用いたビジネスアイデアを教えてください」生成AIを活用したビジネスアイデアはさまざまですが、いくつか例を挙げてみましょう。カスタマイズされたコンテンツの提供生成AIを使用して、個々のユーザーに合わせたカスタマイズされたコンテンツを提供するプラットフォームを開発する。例えば、ニュース記事、ブログ投稿、商品レコメンデーションなど。クリエイティブなコンテンツ生成ツール生成AIを活用したクリエイティブツールの開発。例えば、自動生成されたイメージ、デザイン、音楽、または詩の生成ツール。仮想アシスタントやカスタマーサポート会話型AIを活用した仮想アシスタントやカスタマーサポートの提供。顧客とのインタラクションを自動化し、サポート体制を向上させる。製品開発やデザインの支援生成AIを使って、新しい製品のアイデアやデザインの提案を行うツールやプラットフォームを提供。アイデアのブレストや設計プロセスを支援する。自動化されたレポートや分析生成AIを利用して、データ分析やレポート作成を自動化するツール。ビジネスのデータを解釈し、洞察を提供する。これらのアイデアは、生成AIの力を活用して新しいビジネスモデルやサービスを展開する可能性を示しています。AI技術を利用することで、効率性の向上や顧客体験の向上など様々なメリットを生み出すことができます。このように出てきました。ChatGPTだけを使うのであれば、個人が補助的に使用し、生産性を高めていくことはできますが、社内で生成AIを用いたアプリケーションを導入するとなると、業務分析をし、業界や各社の業務に合わせたプロダクトが必要になってくるかと思いました。参考資料生成AIのまとまった知識を頭に入れておこうと思い、ビジネス書を一読しました。小林雅一 著「生成ＡＩ――「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？」ダイヤモンド社生成AIに関するビジネス書は数多く出ていて、他のは読んでませんが、読むとしたらご自分にあったのを読むといいと思います。生成AIについて知った後、じゃあビジネスに導入するのはどうすればいいのか？と悩むことになると思いますが、このブログ書いている最中にググったら、以下の書籍が良さげです。（早速Kindle版をポチりました）小澤健祐(おざけん)著「生成AI導入の教科書」ワン・パブリッシング3-shake Advent Calendar 2023シリーズ1、3日目には橋本さんがAI何も知らないSREがGenerative AIで何ができるか考えた in 2023を書いています。こちらもぜひお読みください。スリーシェイクの生成AIの取り組みスリーシェイクでは、Google Cloud向けの生成AIスターターパックというパッケージングサービスを提供しています。sreake.comまた、生成AIを用いたアプリケーション開発、インフラ基盤構築も行います。以下からお問い合わせください。sreake.comアドベントカレンダー翌日の予告12月18日の3-shake Advent Calendar 2023は以下の通りです！シリーズ1は、林愛子さん「5,000円以下で選ぶ！今年のトレンド「ノームコア」をおさえたメンズコーデ3選。」シリーズ2は、@kiyos_1207 さん「terraform test: 応用機能」明日もお楽しみに！

生成AIについて学んだのでざっとアウトプット

cryptocurrency.connpass.com12月9日にビットコインとか忘年会を行いました。参加してくださった皆様ありがとうございました。私は12月に本業がブロックチェーンではなくなったものの、勉強会の運営は引き続きやらせてもらってます。今回の勉強会で楽しい面もありましたが、腹立たしいこともありました。飯モクおじさんが紛れ込んでいたのです。懇親会付きで参加費無料にしていたので、紛れることはしょうがなかったのですが、まさか少人数の勉強会にも紛れ込むとは。LT会をやった後にピザパだったのですが、思い返せば、LT中、飯モクおじさんはスマホをずっといじってましたね。発表内容に興味ないのでしょうね。懇親会開始後、ひたすらピザを食べていて、私は性善説的に、初めてだから話す相手いなくて、食い続けているだけかと思い、話しかけました。私「普段、ブロックチェーンに関する何かやられているんですか？」飯モクおじさん「コンピュータ作っています」と噛み合わない謎返答。私は運営ということもあり、他の方との会話もあって、飯モクおじさんだけに注力できませんでしたが、いつの間にか帰ってました。気付かれずに帰るのは忍者並（苦笑）懇親会中は、飯モクおじさんだけに意識を集中できませんでしたが、時が経つにつれ、腹が立ってきました。blog.shoko.devSHOKO SATOさんの「めし目的人間撲滅委員会の活動報告」というタイトルのブログ記事がバズったばかり。IT勉強会運営の方々は、飯モクおじさんは他人事ではなく、身近にいるものだと思って対策した方がいいかも、特にコロナ明けで、懇親会付きオフライン勉強会が増えたでしょうし。うちの勉強会の運営内で、「交通費使ってまで来てコスパ悪くね？」と話をしていたら、「チャリで来るんじゃないの？都心であればいけるっしょ。」とのこと。チャリで来ているかは分かりませんが、なるほどね（苦笑）タイパ（タイムパフォーマンス）も悪い気がするけど、飯モクおじさんにとっては、こういうことが趣味なのかとも思ったり。うちの勉強会は普段オンラインで、ときどきオフラインイベントをやっています。オフラインだとやっぱり懇親会もつけたい、と思いますが、これからは、飯モク対策しつつ、健全な会にしていきたいと思います。

IT勉強会に飯モクおじさん現る

https://cryptocurrency.connpass.com/event/303416/2023年12月9日(土)ビットコインとか忘年会のLTで、同年11月に出版されたMastering Bitcoin Third Editionの紹介をしました。

Mastering Bitcoin Third Editionの紹介

アドベントカレンダーこの記事はSRE Advent Calendar 2023 2日目の記事です。1日目はしょっさんのGitHubのorganization移行をやったお話でした。転職しました2023年11月30日で、暗号資産交換業者ビットバンクを退職し、12月1日にスリーシェイクに入社しました。ビットバンクでは関係各位お世話になり、ありがとうございました。スリーシェイクでは、皆様お世話になります。SRE構築総合支援サービスを行うSreake事業部にて、これからガッツリとSREの世界で頑張っていきます！日本のSREを盛り上げていきたいと思います。SREの皆様、よろしくお願いいたします！これまでやってきたブロックチェーンのキャリアについて私は、ビットバンクの前は、フレセッツという暗号資産交換所向けウォレットベンダーにいました。途中買収により、HashPortに。暗号資産業界にかれこれ5年いて、ウォレットの新規開発フェーズだったフレセッツでの最初の1年を除いて、4年間はブロックチェーン領域のEmbeded SREをやってました。この記事を書いているときは、スリーシェイクに入って1日目が終わったところであり、スリーシェイクでの経験で書くのが無理なので、自分のキャリアの棚卸しも兼ねて、これまでのブロックチェーンのことを振り返ろうかな、と思います。ブロックチェーンノード構築、運用はインフラエンジニアの仕事であり、SREの皆さんもやる機会があるかもしれないので、参考になれば幸いです。ブロックチェーンノードビットコインやイーサリアムなどの暗号資産（仮想通貨）について名前は聞いたことあるかな、と思いますが、トランザクションやブロックのデータを蓄えている分散台帳です。「フルノード」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。ビットコインのフルノードの場合は、過去から全てのトランザクションとブロックデータを持っています。イーサリアムなどの通貨によってはフルノードでも全てのデータを持っておらず、アーカイブノードが全てのデータを持っているなど名前が異なったりしますwここではブロックチェーンノードということにします。ブロックチェーンノード運用の何が大変かフレセッツに在職していた当時、同僚が書いたブロックチェーン徒然日記も併せてご覧ください。インスタンスとコストブロックチェーンノードというのはアプリケーションとデータベースを持っており、特殊なシステムと言えるかな、と思います。CPU、メモリをくうて、でかいサーバーが必要です。ブロックチェーンデータが大きすぎるため、AWSでいうとFargateは使えず、EC2を使う必要があります。m5.xlargeとかxlarge、2xlargeなどでかいインスタンスを使用してコストもすごいです。コストを少しでも抑えるため、適切なインスタンスサイズを模索するのも大事な仕事でした。ビットバンクにいたときは、通貨数もどんどん増えて、通貨ごとに異なるブロックチェーンノードの種類もどんどん増えていきました。個人でブロックチェーンノードを利用する際、ノード内のウォレットを使用したりしますが、商用利用する際は、安全性を考えて、安全な設計のウォレットをノードの外部で動かします。ブロックチェーンノードは参照のみでよいため、複数の開発環境のノードを1台にまとめて、複数環境のウォレットからアクセスするなど、コスト削減も推進しました。最近話題のFinOpsを実践できたとも言えます。Gethが高負荷で落ちたり同期遅延イーサリアム(Ethereum)のノードgo-ethereum(通称Geth)を2019年とかに運用していたときは、品質も悪く、高負荷でプロセスが死んだり、ブロックの同期遅延が起こったりして大変だったな、と思い出しました。あとは、Ver.の違いでチェーンの分岐が起こる事故起こったり、致命的なバグのHot-Fix版が出た数日後にバグを突かれてチェーンの分岐が起こったり。なかなか大変でしたね。ビットコインと同じくマイニングしてブロックを生成するPoWから2022年9月にステーキングしたバリデータノードがブロック生成するPoSに移行した後は安定したと思います。Web3のプロジェクトとかやるとなると、Geth使うかもしれませんが、今はマシです。Polygonなどのノードではデータが6TB同じくWeb3のプロジェクトで、Polygonノードの運用とかやるなら大変ですよ。ブロックチェーンデータが6TBとかあるので。。。Gethの場合は初期から同期しても、インスタンスのサイズによりますが、1週間とかでできるものの、Polygonの場合は永遠に終わらないので、公式が配布しているSnapshotをダウンロードして展開してからプロセスを起動するのですが、Snapshotのダウンロードだけで丸一日かかったりします。これだけデータがでかいと途中でダウンロード失敗することもあり、やり直しが何回も発生して大変でした。振り返ってブロックチェーンノードの稼働自体は難しくないのですが、ブロックチェーンネットワーク自体がおかしくなると、ウォレットの入出金を止める必要があったり、外乱も大きなシステムでした。こんなじゃじゃ馬と格闘したのもいい経験です。これからは一旦ブロックチェーンは一区切りで、これからはスリーシェイクのSreakeにて、kubernetes等を使用したクラウドネイティブなアーキテクチャを構成していき、効率的に信頼性を高める仕事をしていきます。はてなブログを開設して1記事目が今回でしたが、今後も記事を増やしていきたいと思います。ブロックチェーンでマニアックだったかと思いますが、最後までお読みいただきありがとうございました。次回はSRE Advent Calendar 2023 3日目はみゅーみくすさんのゆるやか成長スタートアップのEnabling SRE的活動です！

ブロックチェーンノード運用の苦労話

https://event.ospn.jp/osc2023-online-kyoto/session/1049448OSC Onlineにて、ブロックチェーン上で表現されるNFT(Non Fungible Token:代替不能トークン)の技術概要についてお話ししました。ブロックチェーン、イーサリアム・スマートコントラクトに触れた後、イーサリアム上でNFTを表現するためのERC721規格や、NFTでは画像データを保存するのに使われる分散ストレージのIPFS(InterPlanetary File System)について解説しています。

NFT技術概論

https://cryptocurrency.connpass.com/event/287311/Ethereumスマートコントラクトライブラリ「OpenZeppelin」を用いてERC20コントラクトをSepolia Testnetにデプロイし、基本的な操作を体験していただけます。Remixを使用し、OpenZeppelinを用いて基本的な送金、EOAへの委任と、コントラクトへ委任し、ETHを送るとERC20が送金される自動販売機のようなスマートコントラクトの実装を行います。

やさしいERC20開発

https://cryptocurrency.connpass.com/event/286818/初学者の方向けにビットコイン技術の全体像をお話ししました。

ビットコイン・ブロックチェーン入門

https://cryptocurrency.connpass.com/event/280644/2023年5月ビットコインとかミートアップでビットコイン決済についてLTしました。

日本のビットコイン決済を振り返る

https://event.ospn.jp/osc2023-online-spring/session/809175ビットコインは送金トランザクションの処理量に限界があり、ブロックチェーンの外での送金を行うオフチェーン技術により手数料の軽減と、送金の高速化を実現できます。オフチェーンの中でもビットコインと同様、中央管理者のいないライトニングネットワークの開発が進んでいます。ライトニングネットワーク技術の骨格をまとめました。

ビットコイン・ライトニングネットワーク概論

Open Source Conference 2022 Online Fallの発表に使用した資料です。↓セミナー情報https://event.ospn.jp/osc2022-online-fall/session/685055↓日本暗号通貨ユーザ会のページhttps://cryptocurrency.connpass.com/

ビットコイン・ブロックチェーン概論

https://cryptocurrency.connpass.com/event/262938/ビットコインとか勉強会#70《Bitcoinナカモト論文》【暗号通貨読書会#46】 の補足資料です。

Bitcoinナカモト論文補足資料

The MergeでEthereumのフルノード運用がどう変わるのか、廃止になるTestnetは何かなどをLTでお話ししました。https://cryptocurrency.connpass.com/event/256526/

Ethereum The Merge 〜これからのフルノード運用〜

https://cryptocurrency.connpass.com/event/254173/https://event.ospn.jp/osc2022-online-kyoto/session/618650【OSC2022 Online Kyoto にて発表】ビットコインは送金トランザクションの処理量に限界があり、ブロックチェーンの外での送金を行うオフチェーン技術により手数料の軽減と、送金の高速化を実現できます。オフチェーンの中でもビットコインと同様、中央管理者のいないライトニングネットワークの開発が進んでいます。ビットコインの復習を少しした後、ライトニング・ネットワーク技術の概論をお話しいたしました。

https://cryptocurrency.connpass.com/event/240069/NFT(Non Fungible Token:非代替性トークン)が社会で大きな注目を集めています。Ethereum(イーサリアム)ブロックチェーンの概要から始まり、スマートコントラクトについて触れ、NFTを開発するための技術についてお伝えしました。

NFTを開発するためのブロックチェーン・スマートコントラクト技術

https://cryptocurrency.connpass.com/event/239005/Mastering the Lightning Network 第1章の補足資料です

Mastering the Lightning Network 第1章を読む補足資料

オープンソースカンファレンス2021 Kyotoでの発表です。https://event.ospn.jp/osc2021-online-kyoto/session/3768552021年6月、中南米の国エルサルバドルで仮想通貨ビットコインが法定通貨として定められました。ビットコインはオープンソースで稼働しています。ビットコインの少額決済のための応用技術ライトニングネットワークもエルサルバドルでは既に実用化しており、ライトニングネットワークを中心にビットコイン技術を説明させていただきました。

オープンソースが法定通貨になる！ビットコイン・ライトニングネットワーク入門

https://3rdlink.connpass.com/event/212383/サードプレイス金沢話題のNFT！だけどブロックチェーンってどゆこと？ ＜オンラインイベント＞で使用した資料です。

2021年1月にリリースされたBitcoin v0.21.0と、その中で正式リリースとなったPoA型テストネットであるSignetの使い方をご紹介します。https://cryptocurrency.connpass.com/event/210362/

生成AIアプリケーション開発入門ハンズオン

生成AIアプリケーションにおけるRAGとデータベースの役割

ビットコイン・ブロックチェーン入門

OSC(Open Source Conference) 2024 Online/Springでセミナー発表とTokyo/Springでブース出展

Google Cloud 主催 Generative AI Summit Tokyo '24に参加

生成AI入門

Google Cloud Digital Leader合格！

生成AI活用の事例共有 - 大企業と中小企業・スタートアップでの違いに参加

AWS経験者がGCPに入門

3-SHAKE SRE Tech Talk #8レポート（k8sの話もたくさん）

生成AIについて学んだのでざっとアウトプット

IT勉強会に飯モクおじさん現る

Mastering Bitcoin Third Editionの紹介

ブロックチェーンノード運用の苦労話

NFT技術概論

やさしいERC20開発

ビットコイン・ブロックチェーン入門

日本のビットコイン決済を振り返る

ビットコイン・ライトニングネットワーク概論

ビットコイン・ブロックチェーン概論

Bitcoinナカモト論文補足資料

Ethereum The Merge 〜これからのフルノード運用〜

ビットコイン・ライトニングネットワーク概論

NFTを開発するためのブロックチェーン・スマートコントラクト技術

Mastering the Lightning Network 第1章を読む補足資料

オープンソースが法定通貨になる！ビットコイン・ライトニングネットワーク入門

ビットコイン・ブロックチェーン入門

Bitcoin v0.21.0とSignetの使い方