最近、テック業界において、チャットGPTについて関心が高まっています。この機に、チャットGPTの潜在的な強みを把握してから、2023年4月、HBLABはそれを使ってパフォーマンスの改善、業務やプロジェクトの進捗度の向上などを目指し、社内コンテストを行いました。同コンテストに作成した印象的な作品の一つとして、開発者向け単体テストの自動作成ツールが挙げられます。本記事では、ソフトウェア開発プロセスにおけるこのツールの概要や活用方法について紹介します。 「Auto Unit Test Generator」という単体テストの自動作成作品について なぜ単体テスト作成時、ChatGPTを使うのか 単体テストはリファクタリング後のソースコードが全ての要件に応えるため、ソースコードのリファクタリングに役に立ちます。ただし、単体テストを手動で作成する開発者が30％～50％しかいません。その理由は以下の通りです。 ①ユニットテストの手動作成に時間がかかる ②ユニットテストの手動作成は頻繁で退屈な作業 ③実務経験がない   ツールの開発目的 単体テストを書く時間を最小限に短縮する。 時短で開発者の負担を最小限に抑えるよう繰り返す操作を省く。 […]

ECカートシステムは、インターネット上で商品を販売するための欠かせない仕組みです。ECカートシステムとは、ECサイトで商品を選んでカートに入れ、購入手続きをして決済するまでの一連の注文処理を行うことができるシステムです。ECカートシステムには、さまざまな種類や機能があり、自社のECサイトの目的や予算に合わせて選ぶことが重要です。本記事では、HBLABが基本的な知識を分かりやすく解説します。  ECカートシステムとは？ 実店舗で買い物をするとき、お客様は欲しい商品をカートに入れてレジに持って、決済していきます。同じように、ECカートとは、ユーザーがショッピングサイトやアプリにアクセスして、購入したい商品をオンラインのカートに入れて、オンラインで支払いをすることを意味します。 ECカートシステムは、お客様がショッピング操作やプロモーションの適用や支払いなどをすべて行って注文を完了できるようにするシステムです。これは、ウェブサイトや販売システムに欠かせない部分です。 ECカートシステムの種類 ECカートシステムの種類には、以下のようなものがあります。 ASPカートシステム ASP とはApplication Service Provider「アプリ・サービス・プロバイダ」を略した言葉で、 ECカートシステムの提供企業と契約し、その企業が提供する環境上で動作するシステムをレンタルする方法です。毎月の利用料が発生しますが、システムメンテナンスやアップデートは提供企業が行ってくれます。本格的なECサイトを手軽に作れるメリットがあります。 オープンソース型ECカートシステム オープンソース型のECカートとは、無料のソースコードでECサイトにカートシステムを作る方法です。システム導入のコストはかからず、自社ECサイトに合わせてカスタマイズできます。ただし、開発にはプログラミングのスキルと費用が必要ですし、運用時には保守やセキュリティの対応も必要です。

ERPとは何でしょうか？ERPとは、企業のさまざまな業務プロセスを統合的に管理するためのソフトウェアシステムのことです。ERPはEnterprise Resource Planningの略で、財務、人事、製造、供給チェーン、サービス、調達などのコアビジネスプロセスを効率的に運営するのに役立ちます。ERPのメリットや特徴、導入のポイントなどについて、この記事で詳しく解説します。 ERPとは ERPとは、Enterprise Resource Planning（企業資源計画）の略で、企業の人・物・金・情報といった経営資源を一元管理し、有効活用するためのシステムや考え方を指します。ERPは、生産管理や経営に活かすことを目的としており、企業の情報戦略に欠かせない重要な位置を占めています。 ERPのメリット ERPには、以下のようなメリットがあります。 生産性の向上：業務プロセスを合理化し、自動化することで、組織内のすべての人が少ないリソースでより多くのことをできるようになります。 洞察の深化：情報のサイロ化を解消し、一元的な真実の源泉を得ることで、ビジネスに関する重要な質問に素早く答えることができます。 コラボレーションの強化：部門間や外部のステークホルダーとの情報共有や連携を容易にすることで、チームワークやイノベーションを促進します。 コストの削減：複数のシステムやアプリケーションを一つのERPに統合することで、ハードウェアやソフトウェアの維持管理費用を削減できます。 リスクの低減：データの品質やセキュリティを向上させることで、エラーや不正やコンプライアンス違反などのリスクを低減できます。

DeepSeekモデルは、DeepSeekMoEからDeepSeek-V2、DeepSeek-V3とバージョンを経て進化し、現在は推論において優れたパフォーマンスを実現するDeepSeek-R1バージョンに到達しています。DeepSeekのアーキテクチャはすべてMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャに基づいています。では、DeepSeek-R1はどのようにトレーニングされたのでしょうか? 1. Deepseekの概要 DeepSeek-V3の場合、教師ありファインチューニング（SFT）には、論理的および非論理的データを含む監視データが必要です。これにより、モデルは基本的な質問に答える能力を持ち、多量のデータが必要です。 一方、DeepSeek-R1-Zeroは、教師ありファインチューニング（SFT）をスキップし、モデルに直接強化学習（RL）を適用します。これにより、モデルは継続的な学習を通じて自ら進化し、論理的推論を学習することができます。 DeepSeek-R1-Zero の報酬モデルはルールベースであり、他のアルゴリズムで一般的に使用されるような回答にポイントを与えるモデルは使用しません。報酬は正解に対するものと、サンプルの正しい形式に対するものの2種類に分かれています。 GRPO をトレーニングした結果、DeepSeek-R1-Zero には長い CoT を認証、反映、生成する能力があることがわかりました。このモデルは、正しい答えを出すための注釈付き教師データを必要とせず、RL のみで推論スキルを自動的に開発できます。さらに、RL ステップの反復回数が増えると、モデルは自動的に回答を再検討し、反映し、他の可能な解決策を探索し始め、推論能力が向上します。