Pyrightの静的型付け：上級者向け解説
Pyrightでは、「type narrowing」と称される技術を用いて、コードの流れを基にして式の型を特定します。次の例を見てみましょう。 この関数が始まるとき、型チェッカーはvalがfloat str complexの型であることしか...
Python
型推論についての理解
Pythonにおいて、「シンボル」とはキーワードではないすべての名前のことを指します。シンボルには、クラス、関数、メソッド、変数、パラメータ、モジュール、型エイリアス、型変数などが含まれます。 シンボルは「スコープ」と呼ばれる範囲内で定義さ...
Pylance: VS Codeにおいて最も優れたPython拡張機能
以下の文章はDimitris Poulopoulosさんの許可を得てこちらの記事を翻訳したものです： https://towardsdatascience.com/pylance-the-best-python-extension-for-...
Hypothesis: 適切なデータの生成
以下の文章はこちらの記事を翻訳したものです。 https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis/blob/master/HypothesisWorks.github.io/posts/2016-05...
ForeignKeyを正しく設定しているのにsqlalchemy.exc.NoReferencedTableErrorが出る
このエラーはsqlalchemy ormのDeclarativeスタイルでのForeignKey定義が間違っているときに出る。 例えばForeignKeyの指定先の他のテーブルが存在しないときなど。 ただしその設定が正しい場合でもこのエラー...
SQLAlchemy ORMの宣言的モデル定義でMany to Manyのrelationshipがある際にモデルファイルを複数に分ける
SQLAlchemyで宣言的モデルを複数のファイルで定義する際に生じる 型エラー 実行時エラー の解決について書く。 宣言的モデルとは ORMのモデルをPythonのクラスを用いて宣言的(Declarative)に書ける機能。 この様に書く...
PythonのCallableで関数に型を付ける
Pythonでは関数というのは重要な役割を果たし、当然だがtype hintでは関数に対して型をつけることができる。 そのためにはCallableという型を使って型アノテーションを行う。 この記事ではCallableを使用して関数に型をつけ...
Hypothesisを用いたテスト最適化の探求
以下の文章はこちらの記事を翻訳したものです。https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis/blob/master/HypothesisWorks.github.io/posts/2016-05-...
テストパフォーマンスの最適化
こちらの文章は以下の記事を翻訳したものです。 https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis/blob/master/HypothesisWorks.github.io/posts/2016-04...
合成に基づいた縮小処理
以下の文章はこちらの記事を翻訳したものです：https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis/blob/master/HypothesisWorks.github.io/posts/2016-12-...
Hypothesisについて（研究者向け）
こちらの文章は、以下の記事を翻訳したものです。 元記事 --- 私は、Hypothesisに関連する作業を自分の博士論文の一部にしようと考えています。しかし、研究者がHypothesisに注目すべき理由をまとめた自己完結型の記事が存在しない...
Hypothesisの仕組み
以下の文章はこちらの記事を翻訳したものです。https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis/blob/master/HypothesisWorks.github.io/posts/2016-12-...
統合された縮小処理
以下の文章はこちらの記事を翻訳したものです。https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis/blob/master/HypothesisWorks.github.io/posts/2016-12-...
段階的なプロパティベースドテスト
以下の文章はこちらの記事を翻訳したものです。 https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis/blob/master/HypothesisWorks.github.io/posts/2016-06...
完全な仕様に基づいたテスト
以下の文章はこちらの記事を翻訳したものです。https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis/blob/master/HypothesisWorks.github.io/posts/2016-06-...
Pythonを使った事例
データ分析支援事例：過去実績を提案に活用する分析の仕組み
広告代理店との取り組みです。同社は過去実績の示唆を次の提案へ反映し、結果をどのように予測したか、その背景まで提案先のクライアントへ説明できるようになりました。KDOT は案ごとの見込みと判断材料を比較できる仕組みを業務アプリとして実装しました。さらに業務アプリの中核となる処理ロジックと機械学習モデルについて、特許手続きを担う弁理士が技術の新規性や工夫を検討するための資料を作成しました。その後この発明には特許が付与されました。
データ基盤構築 / 技術顧問（技術企業向け）事例：効果検証の分析処理基盤
効果検証を提供する分析会社との取り組みです。同社は分析者の人数に比例してしか売上と利益を伸ばせない事業の形を、効果検証をプロダクトとして提供することで変革しようとしていました。手法とモデルは同社のまま、社内では開発できなかった、データと機械学習の重い推定を製品として動かす仕組みの開発を、開発支援会社の KDOT に任せました。推定を案件ごとの手作業ではなくシステムで実行できるようになったことで、同社は人数に比例しない形で売上と利益を伸ばすことを目指せるようになりました。
プロダクト / Web システム開発 / 技術顧問（技術企業向け） / セキュリティ診断・対策事例：AI の開発会社がプロダクト開発へ事業の幅を広げる
AI を主力とする開発会社との取り組みです。同社にはプロダクト開発の引き合いがありましたが、大規模な開発の経験も、中核の技術を担当できる人もいませんでした。KDOT は技術顧問として、アプリケーション基盤と中核の技術を用意し、エンドクライアントとのプロジェクトの進め方も並走しながら伝えました。同社は海外市場向けの単発ワークのマッチングサービスを受託し、数億円規模の開発を公開まで完走しました。これで同社が受託できる範囲は、AI からプロダクト開発まで拡大しました。
データ基盤構築 / 技術顧問（技術企業向け）事例：広告クリエイティブ予測 AI の MLOps 基盤
広告クリエイティブの良し悪しを予測する AI を、自社プロダクトとして提供する企業との取り組みです。同社には推論の精度を評価する基盤がなく、改善が手探りで進み、現在のモデルが十分な水準に達しているかを把握しにくい状態でした。開発支援会社の KDOT は、機械学習のモデルを学習からリリースまで継続的に改善する基盤（MLOps 基盤）を設計し、同社のエンジニアがそれを自ら実装しました。導入後、同社は実験の計画からデプロイまでを効率よく進められるようになり、新たなモデルの出来を見極めたうえで改善を自分たちの手で継続しています。
プロダクト / Web システム開発 / プロダクトマネジメント（PdM）支援事例：工場向け電力見える化製品の開発
製造業向けにソフトウェア製品を提供する企業との取り組みです。同社は工場の電力を見える化する機能を製品に追加したいと考えていましたが、社内の開発者だけでは手も知見も不足していました。電力計の接続から、データを工場の判断に活用できる形にするところまでを開発支援会社の KDOT に一括で委託し、同社は着手から約 4 か月でこの機能を製品に追加して工場へ販売できるようになりました。納品後の約 9 か月は KDOT が運用を担い、支援が終了した現在は同社が自ら運用を継続しています。
データ基盤構築 / プロダクト / Web システム開発事例：価格設定モデルのデプロイ基盤
広告枠の価格設定モデルを開発する分析会社との取り組みです。分析会社はこのモデルを、アドネットワークを運営する配信事業者に提供しています。配信事業者は、自社の環境で自社のデータと統合して分析し、新たなモデルを自ら検証できるようにしたいと考えていました。それにはモデルを配信事業者のシステム上で稼働させる基盤が必要でしたが、分析会社はそれを社内で開発できませんでした。KDOT は分析会社側のチームに参画し、この基盤をチームで設計・構築しました。分析会社はモデルを分析結果として納品するだけでなく、稼働させる基盤まで含めて納品できました。同時に、社外からの要望に応じてモデルを相手の環境へデプロイできる基盤を自社の資産にできました。分析会社はこの基盤を継続的に提供するサービスも配信事業者に提案しています。
データ分析支援事例：販促施策の実績分析システム
販促物の制作と効果測定を手がける会社との仕事です。同社には 500 件を超える施策の実績データが溜まっていましたが、提案の場で活用できる形になっていませんでした。