朝日新聞社CTO室

朝日新聞社CTO室はテックファーストの技術戦略をマネジメントする組織として今年4月に発足しました。 ここではITエンジニアの採用関連情報やテックイベント情報など、エンジニアに関わる様々な情報を発信していきます。

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  • 朝日新聞テックフェス2024

    朝日新聞テックフェス2024（2024年11月2日開催）の採録記事です。

  • メディア研究開発センター

    朝日新聞社の研究開発チーム（メディア研究開発センター）のテックブログです

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    【ICT企画部】セキュリティーエンジニア（CSIRTメンバー）

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    【サービス開発部】テックリード／デジタル事業の内製開発

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    【サービス開発部/ビジネス開発部】プロジェクトマネージャー

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Engineer Entrance Book

朝日新聞社ITエンジニア職に興味をお持ちいただいた皆様へITエンジニア組織の紹介、働く環境など、事業内容や現在募集中のポジション（部署）を中心にまとめました。ぜひご覧ください。 🌈私たちのパーパス・ビジョン 朝日新聞社は、創刊150年を迎える2029年に向けて朝日新聞グループのパーパス・ビジョンを策定しました。 朝日新聞社は「つながれば、見えてくる。」をスローガンとして、報道・言論機関としての責務を果たしつつ、新たな価値を生み出し、提供していくことを目指します。 「総

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    • テクノロジーが結ぶ、３つのつながり（社外CTO・広木大地）

      （本記事は朝日新聞テックフェス2024のキーノートスピーチの採録です。当日の様子はこちら↓からご覧いただけます） 皆さんこんにちは。広木です。 本日はキーノートセッションといたしまして、テクノロジーが結ぶ3つのつながりというお話をさせていただきたいと思います。 私たちのパーパスをまずご説明させて頂いて、そこと今回お話しいただける様々なテーマがどのように関係しているのか、そして僕らがテクノロジーと新聞社というメディアのあり方をどのように考えてるかについてお話できればと思いま

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    • AIが作家の断片を辿って“幻視”する物語／水戸芸術館『田村友一郎　ATM』に寄せて

      2024年11月2日より、茨城県水戸市の水戸芸術館 現代美術ギャラリーにて、現代美術作家である田村友一郎氏の大規模個展「ATM」が開幕した。 メディア研究開発センター（M研）は、ここで展示される新作《ATM》の制作に、技術協力として参加している。 この記事では、作品制作の経緯とその詳細について紹介するとともに、現在の大規模言語モデル研究から見た《ATM》の姿についても考察してみたい。 〈技術と文化の交差点〉としてのM研そもそも「新聞社のR&D組織が、なぜ現代美術への技

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      • エンジニア職の研修って何するの？（採用・教育担当部長・尾崎）

        CTO室で採用や研修などを担当している尾崎です。 今回は、エンジニアの研修って何をするの？っていう話です。 研修スケジュールおおまかな研修スケジュールです。 エンジニア部門に新卒採用で入社した方は、まず記者部門やビジネス部門で入社した方と一緒に合同の研修を受けます。キャリア採用の方は、すでに配属されているので、仕事の調整がつけばできるかぎり参加してもらっています。合同の研修では、グループワークや、従業員規則や勤務表の付け方、経費精算の仕方、ハラスメント防止研修やビジネスマ

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      マガジン

      • 朝日新聞テックフェス2024
        1本
      • メディア研究開発センター
        15本

      記事

      • 【作業に集中したいから】Notionマイタスクで複数プロジェクト管理＆ドキュメント化

        こんにちは。マルチタスクが苦手なのにプロジェクトを掛け持ちしすぎているM研の杉野です。 今年2024年にリリースされ、Notion愛好家？の間で賞賛されている「マイタスク」機能をご存知でしょうか？複数プロジェクトを皿回しする民にとって、これは救世主だと思うほど良い機能であると、今さら気づきました。今回はその「マイタスク」を使い、さらにその日のタスクに集中しやすくなるためのカスタマイズから、ドキュメント漏れやドキュメント迷子の悩みを解決する工夫までご紹介します。 プロジェクト

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        【作業に集中したいから】Notionマイタスクで複数プロジェクト管理＆ドキュメント化

        朝日新聞社 メディア研究開発センター

        夏のインターンシップ・エンジニアコース1dayを開催しました！

        夏のインターンシップの一環としてエンジニアコース1dayを開催しました 8月24日（土）の東京本社会場には約30人にご参加いただきました。 チームに分かれ、 ①CMS（コンテンツ・マネジメント・システム）によるメディアサイト作成 ②IT技術活用のアイデアソン ③若手社員との座談会 を行いました。 若手のエンジニア社員8人が、それぞれ自分が所属する部署の仕事内容を紹介しました。また、グループワークではリーダー役となり、日ごろの業務経験を生かして参加者の疑問に答えるなど、ワ

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        朝日新聞社CTO室、公式noteはじめました

        こんにちは。 朝日新聞社CTO室採用担当です。 CTO室は「テックファーストの技術戦略をマネジメントする組織」として2024年4月に発足しました。 全社のエンジニアを横軸でマネジメントし、社業の成長に貢献するエンジニア組織の実現を目指しています。 開発組織をアップデートしていくために、キャリア採用（中途採用）にも力を入れています。 エンジニアのみなさんに弊社のことを知っていただきたく、note を開設しました。 ぜひこちらもご覧ください👇 このnoteでは、今後もエン

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      • mackerelでオンプレサーバーの監視を強化してみたら幸せになった

        いつもM研テックブログをご覧いただきまして、ありがとうございます。朝日新聞社メディア研究開発センター（M研）の田森です。 さて、M研では研究用のGPU搭載サーバーをはじめとして、何台かのオンプレサーバーやNASが存在します。 結構台数があるので、それなりの管理が必要なのですが、中でも困っているのは 各ストレージはどれくらい使われているのか？ GPUはどのサーバーででどのくらい動いているのか？ がなかなか分かりづらい。これらの項目を含めて、サーバーの状況を包括的に監視

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      • Pythonで扱う地理情報データ！ 面と点の内外判定で土砂災害警戒区域の「盲点」を探る

        こんにちは。朝日新聞社メディア研究開発センターの石井奏人です。 突然ですが、みなさんは土砂災害警戒区域についてご存知でしょうか。 土砂災害が起こる危険性のある箇所を、各都道府県が土砂災害防止法に基づき指定したものです。 では、どれほどの土砂災害が実際に警戒区域の中で起きているのでしょうか。 朝日新聞社では、土砂災害警戒区域と、2021年、2022年に起きた土砂災害の発生箇所を分析し、「警戒区域の外」で起きた土砂災害を探しました。 分析の結果は、朝日新聞・朝日新聞デジタル

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      • LLMによる日本語タイポ修正ベンチマーク

        こんにちは。メディア研究開発センター（通称M研）の田口です。 昨年6月末にこんな記事を書きました。このときはgpt-35-turbo、text-davinci-003を使っていて今読み返すと隔世の感ですね… 現在も要約関連のことをやっているのかというと、最近のメインの業務は「Typoless」という校正支援AIサービスの開発に従事しています。AI校正機能からその他解析API群の整備・運用まで幅広くやっています。Typolessについては昨年末にPdMがnoteを書いている

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      • モノに関わる職業をLLMで分析！

        今回やったこと ・Azure OpenAI Serviceのapiで、gpt-4oを使用 　・プロンプトの工夫（結果をpythonのリスト形式で出力したい） 　・画像認識 ・pythonで関係図を作る（ネットワークグラフ） はじめに後輩ができました、2年目の河﨑です。 夏になり、M研にも新入社員が配属されてきました。 朝日新聞社の技術職の新入社員は、4月に入社してから5ヶ月間の技術者研修を受けます（手厚い！）。 ネットワークの基礎に関する講義を受けたり、システム構築実習

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      • LLMは文分類を抽象的に学ぶことはできるか？

        メディア研究開発センターの新妻です。 LLMのブーム、すごいっすよね。 （この記事においては、LLMは大規模なdecoder onlyな言語モデルを指して使います。） 自分も最近は継続事前学習とか頑張ってます。 NLPには文分類(sentence classification)という基礎的なタスクがあります。 具体的なタスクで言えば、含意関係認識や感情解析などの与えられた文に対して限られた選択肢からラベルを付与するようなタスクです。 この文分類については、既存のBERTな

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      • GPT-4oは画像の座標情報を理解しているのか？

        こんにちは。朝日新聞社メディア研究開発センターの嘉田です。 早速ですが、みなさんはGPT-4oを使っていますか？ GPT-4oは画像認識精度も上がっていて日本語OCRもできる！と評判ですが、バウンディングボックスも出力できるのか？そもそもGPT-4oは画像の座標情報をどの程度扱えるのだろうか？と疑問に思い、検証することにしました。 検証方法正しい座標を出力できるか、与えた座標を理解できているか、物体間の位置関係を理解できているか、という観点で確認するべく、下記の3つの方法

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      • LLMを使ったかな漢字変換

        こんにちは。メディア研究開発センターの山野です。私は普段は音声処理や自然言語処理やそれらの技術を使ったプロダクト開発などに従事しています。 さて今回は朝日新聞記事データを使ったニューラル仮名漢字変換について簡易な実験をしたのでその結果を共有します。 はじめに多くの問題を解くことができるLLMですが、ひらがな列Xをかな漢字混じり文Yへ変換する仮名漢字変換については、単語の読み方とその表記の関連性を学習する必要があり、現時点(2024年7月8日)ではLLMでもうまく解くことがで

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      • 【LLM】Few-shot推論は言語化の壁を越えられるか

        こんにちは。メディア研究開発センターの川畑です。 みなさん ChatGPT 使ってますか？便利ですよね。何か訊いたら大概のことは正確に教えてくれますし、論文等の文書もわかりやすくまとめてくれたりと万能な存在です。 そんな便利な ChatGPT もとい LLM (large language model) ですが、その知識を引き出すためには質問や指示をキチンと言葉にしなければいけません。ちゃんと指示を言葉にする、というのは一見すれば簡単なことですが、何度もチャットしていると

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      • LLMのTraceabilityについて素人が考えてみた

        はじめにメディア研究開発センターの村瀬です。よろしくお願いします。 今回のブログはLLMやDeep Learningについて初学者の私がLLMのTraceabilityについて考えてみたという内容でお送りします。 発端 私が急にLLMのTraceabilityについて考え出したのは天啓があったから….ではなく、メディアとしてLLMが生成した物を見極める力が必要ではないかと考えためです。”LLMの生成物の判別”というキーワードで調べていくうちにLLMのTraceabilit

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        LLMのTraceabilityについて素人が考えてみた

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