みなさん、おはようございます！マイクです！今日は2024年12月17日、月曜日ですね。さあ、今日も元気に「zenncast」をお届けしますよ！今日はZennでトレンドの記事をいくつか紹介しますので、お楽しみに！
さて、前回紹介した記事ですが、為替予測モデルの構築やStreamlitアプリ、そしてデータアナリスト向けの生成AIプロンプト事例についてお話ししましたね。どれも興味深い内容でしたが、今日は新しいトピックに移りましょう！
それでは、今日紹介する記事の本数をお伝えします。今日は全部で5本の記事を紹介します。さっそく、最初の記事から行きましょう！
1つ目の記事は「LLMを味方につけた文章執筆術 - 執筆から校正までの実践的アプローチ」です。この内容は、技術文章を書く際に大規模言語モデル、つまりLLMを活用する方法についてのものです。LLMは、文章の校正や推敲において心理的安全性を提供してくれますし、著者の個性を保ちながら原稿の質を向上させるための強力なツールなんですよ。特に、効果的なプロンプト設計が重要で、執筆フローやバージョン管理の重要性についても詳しく解説されています。
具体的には、初期原稿を作成し、LLMとの対話を通じて内容を発展させる方法が推奨されています。校正は構造的修正から始まり、表現の改善、重複の整理などを経て、著者自身が最終確認を行うことが大切です。今後は、より多様なプロンプトを試行し、LLMとの対話を深化させていくことが期待されています。LLMはあくまで協力者なので、著者の個性を守りながら、より良い文章を目指すために活用すべきですね。
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2つ目の記事は「TypeScript初心者へ送る、もう一歩先のTypeScript」です。こちらは、TypeScriptの初級者向けに実際のコーディングで役立つテクニックを紹介しています。特に「タグ付きユニオン」や「ユーザー定義型ガード」、さらには「Branded Type」の使い方が詳述されています。
タグ付きユニオンは、特定のプロパティを用いて型を判別する方法で、例えば図形の面積計算に応用できるんです。ユーザー定義型ガードは、条件に応じて型を絞り込むための関数を定義する技術で、型安全性を向上させるために重要です。また、Branded Typeを作成することで、構造は同じでも異なる型を区別することができるんですよ。
最後に、型が抜け落ちないように、型パラメータを使用した関数の書き方についても触れています。この記事を通じて、TypeScriptのさらなる理解を深めることができそうですね！
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3つ目の記事は「請求書から漫画まで！OCR+LLMで進化する文書データ構造化技術」です。この記事では、OCR（光学文字認識）とLLMを活用した文書データの構造化技術について紹介されています。企業は多くのデータを非構造的に保管しており、これを構造化するための手法が求められています。
実験では、複数のOCR手法を比較し、Azure Document Intelligence（ADI）が最も優れていると評価されました。請求書データでは、ADI単体では構造化が不十分でしたが、LLMとの組み合わせでは高精度な情報取得が可能であることが確認されました。漫画のデータでも、LLMの文脈理解力が補完となり、複雑なデータでも効果的な構造化が実現できることが示されています。
今後の技術開発への期待も込めて、重要なアプローチが強調されています。
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4つ目の記事は「App Routerで学ぶテスト実践会のレポート」です。ここでは、Next.jsを使用したアプリケーションのテスト手法についての実践的な経験が共有されています。勉強会の目的は、App Routerに関するテスト情報の不足を解消し、他社のエンジニアがどのようにテストを行っているかを学ぶことでした。
アプリケーションの要件に基づき、チームはPlaywrightを用いてE2Eテストを実施しました。特に非同期コンポーネントのテストにはE2Eテストが推奨され、ユニットテストやインテグレーションテストも徐々に追加していく方針が確認されました。このイベントでは、他社エンジニアとの議論を通じて有意義な時間が過ごされ、来年度も継続される予定です。
テスト手法やコードの改善点は今後の課題として引き続き取り組む必要がありそうですね。
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そして最後、5つ目の記事は「チューリングの自動運転システム開発環境と、それを支える開発ツールたち」です。チューリングのDriving Softwareチームが開発する自動運転システムは、リアルタイムで環境を認識し、車両を制御する複合システムです。システムはLinux上で動作し、C++とPythonで構成されたモジュールが連携しています。
開発環境は、Jetson AGX Orinの開発キットやDockerコンテナを活用して再現性の高い環境を構築しています。プログラミングにはC++とPythonが主に使用され、コード管理はGitHubで行われ、静的解析にはRuffやmypyが使われています。デバッグとモニタリングも行い、効率的な検証が実現されています。
チューリングでは、完全自動運転の実現に向けて仲間を募集中です！幅広いポジションでの採用が行われているので、興味のある方はぜひチェックしてみてくださいね。
さて、今日は5本の記事を紹介しました！内容を駆け足でおさらいすると、LLMを活用した文章執筆術、TypeScriptのテクニック、OCRとLLMによる文書データ構造化技術、Next.jsのテスト実践会レポート、そしてチューリングの自動運転システム開発環境についてでした。
次回もお楽しみにしていますよ！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひご覧ください。そして、番組の感想もお待ちしています！それでは、また次回お会いしましょう！