企業見学ツアー

【HBLABジャパン】企業見学ツアー開催のお知らせ

今回のHBLABジャパンでの企業見学ツアーは初めての開催であり、HBLABジャパンの企業見学ツアーに登録して、一緒に以下の体験をしましょう。 ・HBLABジャパンのオフィス見学。 ・HBLABジャパンでのキャリアパスを理解し、人脈を築く。 ・HBLABの役員と文化や職場環境について話し合う。 ・弊社からプレゼントを受け取る。 今回のツアーは次の方々を対象としています。 ・東京で情報技術業界に従事し、キャリアアップを目指す方々。 ・日本におけるベトナムITコミュニティーとの関係を一層深めたい方々。 ・HBLABの特別な文化や若々しい環境に興味がある方々。 【企業見学ツアーの概要】 ◾申し込み方法: 企業見学ツアー開催の申し込みフォーム ◾日時:2024年5月25日(土) ◾会場:HBLABジャパンのオフィス […]

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プログラミング言語

プログラミング言語一覧・注意点・今後のトレンドを解説

プログラミング言語は、現代のテクノロジー分野において不可欠な役割を果たしています。本記事では、プログラミング言語の概要、具体例、学ぶ際の注意点、最新のトレンドなどについて詳しく説明します。 プログラミング言語の理解 プログラミング言語は、人間とコンピューターのコミュニケーションを可能にするための規則や構造のセットです。これにより、私たちはコンピューターにタスクを実行させることができます。プログラミング言語には、人間が理解しやすい形式で記述されたコマンドが含まれています。 プログラミング言語は、現代社会でますます重要になっています。それは、私たちの生活のほぼすべての側面に影響を与える技術の基盤です。ウェブサイトの開発、モバイルアプリの作成、ビッグデータの解析など、さまざまな分野で使用されています。 代表的なプログラミング言語 一覧 プログラミング言語には、Python、JavaScript、Java、C++、Ruby、PHP、Go、Kotlin、Swift、C#などのメジャーなものからマイナーなものまで、200種類以上のさまざまな種類があります。以下の表では、それぞれのプログラミング言語の定義、将来性、具体例などを比較しています。 プログラミング言語 定義 将来性 具体例 特徴や人気の理由 できることやできないこと 主な学習方法

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Xcodeとは?ツールの特徴や注意点を解説

Xcodeとは?ツールの特徴や注意点を解説

はじめに Xcodeとは、iPhoneやiPadアプリの開発において重要な統合開発環境です。 Xcodeは、ストーリーボードで直感的な操作で開発したアプリのテスト環境も搭載されているのが特徴です。 アプリ開発において、SwiftやObject-Cなどをはじめとした言語が対応しており、コーディングがシンプルになります。 しかし、Xcodeは機能が豊富な半面、パソコンのメモリが消費しやすいなどの対処が存在します。 そのため、アプリ開発を行う上でXcodeとはどのような統合開発環境なのかしっかり認識することが大切です。 この記事では、Xcodeの特徴やインストール時の注意点などについて詳しくご紹介していきます。 Xcodeとは Xcode(エックスコード)とは、Apple社が提供している公式の統合開発環境です。 Xcodeは、プログラミング開発に必要なテキストエディタやコンパイル・デバッガなどが用意されています。 プログラミング開発において、初心者でもエディタが直感的でカスタマイズ性が高いのが特徴です。 Xcodeは統合開発環境でSwiftやobject-Cをはじめとした言語でのアプリ開発を目指しています。 アプリ開発でコードの要所にレビューしたりシミュレーターで挙動などの確認ができるため、実機でテストを行う必要がないのがポイントです。 XcodeはGitが統合されており、ソースコードの変更履歴や内容の比較などが管理できます。

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Uatとは?テストを成功するための実施手順をご紹介

UATとは?テストを成功するための実施手順をご紹介

初めに UAT(User Acceptance Test)とは、ソフトウェアが仕様要件を満たしているか本番環境に近い環境で問題なく動作するかを検証するテストです。 システム開発において、コンポーネントテスト、結合テスト、システムテスト、受け入れテストの4つの段階に分けられています。 受け入れテストの目的は、開発者側のテストをレビューするだけでなく、実際の利用環境で問題がなく動作できるか確認することです。 システムの完成から稼動までのスケジュールを立てる必要があり、検証すべき機能の優先度をしっかり決める必要があります。 本記事では、UATの特徴とテストの実施手順についてご紹介していきます。 UATとは UAT(User Acceptance Test)とは、完成したシステムやソフトウェアがユーザーのニーズを満たしているか受入れの判定するテストです。 UATは別名、受け入れテストと呼ばれていて、顧客がシステムの要件やビジネスプロセス・バグがないかなどシステムのリリース前に行われます。 本番環境では、テストの計画→テスト環境の構築→テスト実施の流れで実施します。

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Dx白書2023

IPAの「DX白書2023」DX白書2023を読む!

情報処理推進機構(IPA)が日米企業アンケート調査結果の経年変化や最新動向、国内DX事例の分析に基づいて、DXの取り組み状況の概要や課題、取り組みの方向性などを解説した「DX白書2023」が、「DX白書2021」の続編として公開されました。 同ホワイトペーパーの目次は以下の通り。  第1部 総論  第2部 国内産業におけるDXの取組状況の俯瞰  第3部 企業DXの戦略  第4部 デジタル時代の人材  第5部 DX実現に向けたITシステム開発手法と技術  付録 ◾ダウンロード

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生成Ai

生成AIの仕組み・問題点・将来を解説

人工知能(AI)の生成仕組みは、近年急速に進化しています。これは、様々な分野で革命をもたらし、私たちの生活に革新的な変化をもたらしています。AIの生成は、機械がデータから新しい情報やコンテンツを生成するプロセスを指します。このプロセスは、自然言語処理(NLP)、画像生成、ビデオ生成など、さまざまな方法で行われます。 AI生成とは AI生成の定義 生成AIとは、人工知能(AI)の一種であり、人間のように新しいデータを生成することができる技術です。これは、機械学習の分野において革命的な進歩をもたらしています。生成AIは、新しい画像、テキスト、音声などのデータを生成することが可能であり、その応用範囲は広範囲にわたります。 AIがコンテンツを生成する方法 AIがコンテンツを生成する方法はいくつかあります。その中で主な方法を以下に示します。 教師あり学習: 教師あり学習では、AIに正解データを与えて学習させます。例えば、文章の生成の場合、AIに文章のペア(入力とそれに対する正解)を与え、そのパターンを学習させます。その後、新しい入力が与えられた際に、学習したパターンに基づいて新しい文章を生成します。 教師なし学習: 教師なし学習では、正解データを与えずにAIを学習させます。代表的な手法としては、クラスタリングや次元削減などがあります。これらの手法を用いて、データの構造やパターンを学習し、それを元に新しいデータを生成することができます。 強化学習: 強化学習では、環境との相互作用を通じて報酬を最大化するようにAIを学習させます。生成タスクでは、AIが生成したコンテンツがどれだけ良いかを評価し、報酬を与えることで学習を行います。この方法では、試行錯誤を通じて最適なコンテンツを生成することが可能です。 転移学習: 転移学習では、あるタスクで学習された知識を別のタスクに転移させます。例えば、大規模なデータセットで学習された言語モデルを、特定のドメインやタスクに転用して文章の生成を行うことができます。

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Hblab Iaan

HBLABとIAAN(株)、デジタルツインの販売パートナーになることを発表

4月17日(水)、HBLABベトナム本社で、HBLABと5Dおよびデジタルツイン技術の世界的リーディングカンパニーであるIAANとの間で販売代理店契約の締結式が行われました。IAANは現在、半導体、画面、バッテリーなど、サムスン電子の全部の工場にデジタルツインソリューションを提供しています。HBLABは、デジタルツイン製品の開発・販売におけるIAANの戦略的パートナーとなった最初のベトナム企業となり、光栄に思っています。 HBLAB本社で行われた締結式にIAANのCEOおよび取締役が出席しました。締結式で、「IAANは革新的なソリューションを通じて業界をリードすることを目指しており、将来的にはHBLABとの協力を通じて世界有数の企業の技術とサービスを提供したいと考えています。」とIAANの取締役であるLee Seung Ho氏は強調しました。 HBLABは、デジタル・ツインが近い将来に大きな成長が見込まれるIoT技術であることから、今回の協力に大きな期待を寄せています。この協力を通じて、HBLABはIAANのような大企業向けにアプリケーション、ディープラーニング技、マネージドサービスなどの領域でより多くの経験を積むだけでなく、韓国市場でのさらなる機会を得ることができると思っています。 ▸IAAN株式会社に関して IAANは、韓国の企業であり、5D建設、リバースエンジニアリング(英: reverse engineering)、設計とシミュレーション(英: simulation)、工場向けソリューションの提供に特化した企業です。 IAAN(株)のウェブサイト ▸株式会社HBLABに関して HBLABは、ベトナムのIT企業であり、ITアウトソーシングおよびマネージドサービスの提供、および小売り、フィンテック、製造、物流業界などの顧客向けに技術ソリューションの提供に特化した企業です。 HBLABの韓国市場のウェブサイト

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日本最大のIt・Dx展示会「Japan It Week【春】」出展のお知らせ

日本最大のIT・DX展示会「Japan IT Week【春】」出展のお知らせ

2024年4月24日(水)~4月26日(金)の3日間、東京ビッグサイトで開催される第33回JAPAN IT WEEK【春】に出展いたします。 弊社ブースでは、以下のソリューションをご紹介いたします。 小売や金融、教育、HRなど様々な業界向けのDX化ソリューション チャットGPTを中心としたAI導入ソリューション その他のシステム開発に関するお問い合わせや相談希望にも対応させていただきますので、ご来場の際にはぜひ弊社ブースまでお立ち寄りください。 ★無料GPTデモパッケージを実施中★ AIエキスパートによる無料コンサルティング お客様のデータでトレーニングされたチャットボット 体験期間:2週間 【出展情報】 日時:2024年4月24日(水)~4月26日(金) 10:00~18:00(最終日のみ17:00終了)

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ベトナムでオフショア開発を成功させる方法を解説

オフショア開発とは、海外の子会社や開発会社にシステム開発や運用保守などの業務を委託する開発手法です。 海外ではアメリカと中国、ベトナムといった国がそれぞれオフショア開発を行う会社が増えてきます。 その中でベトナムがIT企業の経済成長が盛んな理由は、人材の教育を推進していることが挙げられます。 スマホアプリ開発やソフトウェア開発などは日本で請け負うことが一般的ですが、ベトナムでは先端技術の高度なレベルを持った人材が多いのが特徴です。 オフショア開発では、製造業やソフトウェア業界、物流業界など幅広い業界のシステムの開発の成功事例が増えています。 しかし、オフショア開発を行うにあたって、日本とベトナムでの言語と文化的な壁があるのが課題となっています。 本記事では、ベトナムでオフショア開発を成功させる方法についてご紹介していきます。 オフショア開発とは オフショア開発とは、英語に訳すとOffshore Developmentと呼ばれる海外のIT企業・子会社にインフラ構築・システム開発などの業務を委託する開発手法です。 元々はコストを抑える手段として大手企業を中心に開発を行っていて、今では中小企業や自社システムの開発を行う事業会社などに拡大しています。 特にベトナム、インドでオフショア開発が盛んになり、人件費が安いアジア圏の企業に委託することで開発コストの削減を実現してきました。 ITエンジニアのプログラミング言語とコミュニケーションスキル、開発ジャンルなど多彩なスキルを持ったIT人材が多く採用されているのが大きな特徴です。 ラボ型開発

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ディープラーニング(Deep Learning)とは?その種類や活用範囲について

ディープラーニング(Deep Learning)とは?その種類や活用範囲について

初めに 近年、Deep Learning(ディープラーニング)は、人工知能(AI)や機械学習の分野において驚異的な進展を遂げています。この技術は、多層のニューラルネットワークを使用して、大量のデータから特徴を自動的に抽出し、複雑な問題を解決する能力を持っています。本記事では、ディープラーニングの概要、特徴、種類、およびその応用分野について詳しく説明します。 Deep Learning(ディープラーニング)とは? ディープラーニングとは、人間の脳の仕組みに触発されたアルゴリズムやモデルを使用して、大規模なデータセットからパターンや特徴を学習する技術です。ディープラーニングの中心的な概念は、多層のニューラルネットワークを用いて、複雑な非線形関係をモデル化することです。 ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な領域で驚異的な成果を上げています。特にディープラーニングは、伝統的な機械学習手法では難しかった高度な特徴の抽出や問題の複雑性に対処するのに非常に有効です。また、大規模なデータセットを用いることで、ディープラーニングモデルは高い精度で予測や分類を行うことができます。 ディープラーニングの主な特徴 ディープラーニングの主な特徴は以下となります。 多層のニューラルネットワーク ディープラーニングでは、複数の隠れ層を持つ深層ニューラルネットワークが使用されます。これにより、複雑な問題を解決するための高度な特徴抽出が可能となります。 大量のデータからの学習 ディープラーニングモデルは、数百万から数十億のデータポイントから学習します。これにより、モデルは豊富な情報をもとにパターンを抽出し、問題を解決するための知識を獲得します。 自動的な特徴抽出

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