2024年岡山ITニュースまとめ はじめに 2024年の岡山県の県内のシステム会社の動向や、ITに関連した主なニュースについてまとめました。 エンジニアや、就職活動中の学生の方の参考になれば幸いです。 最新のニュースはこちら。 2026年岡山ITニュースまとめ 2024年主要イベント年表 日付 ジャンル 会社・団体 イベント 2024/01/09 経営情報 セリオ様 ファジアーノ岡山の2024シーズン ユニフォームスポンサー決定 2024/01/09 経営情報 両備システムズ様 ファジアーノ岡山の2024シーズン アップウェアスポンサー決定 2024/01/25 リリース 岡山大学様 生成AIチャットボットによる介護保険説明で理解をサポート 2024/01/26 リリース トスコ様 RFIDを活用して人件費削減・社内DX化 2024/01/25 経営情報 両備システムズ様 「中期経営計画2024～2026」を発表、2026年に売上高446億円を目指す 2024/02/23 - 2024/03/09 キャンペーン オーユーシステム様 【2月23日～ 3月9日】ベトコンラーメン倉敷新京が特別メニューを提供 2024/02/27 リリース ベネッセホールディングス様 ベネッセ幼児向け会話型 AI「しまじろう」を共同開発 2024/03/01 経営情報 セリオ様 本社移転プロジェクト開始 2024/03/11 リリース ベネッセホールディングス様 生成AIによる自己PR作成支援サービスを2024年3月11日（月）より提供開始 2024/03/12 経営情報 セリオ様 経済産業省「健康経営優良法人2024（中小規模法人部門）」に認定 2024/03/18 経営情報 ピープルソフトウェア様 株式会社フォーバルとGDXで業務提携 2024/03/25 経営情報 両備システムズ様 両備システムズ東京本社移転 2024/04/04 人事 ビザビ様 2025年卒学生が選ぶ人気企業ランキング発表(株式会社ビザビ様調べ) - 両備システムズ様 : 前年1位 → 3位 - OEC様 : 前年56位 → 16位 - ピコシステム様 : 前年100位 → 30位 - システムエンタープライズ様 : 前年13位 → ランク外 - 東都システムズ様 : 前年17位 → ランク外 - セリオ様 : 22位 →　ランク外 - ピープルソフトウェア様 : 前年27位 → ランク外 2024/04/12 経営情報 両備システムズ様 両備システムズが東京本社を移転、首都圏での売上高を2030年までに倍増を目指す 2024/04/24 経営情報 セリオ様 セリオ本社ビル建築プロジェクトが「CLT建築実証事業」として採択 2024/05/14 経営情報 両備システムズ様 事業拡大のため、岡山市南区豊成に新オフィス建設 2024/05/23 認定 エクシードシステム様 LINEヤフー Partner Program LINEミニアプリ部門「Technology Partner」に認定 2024/05/31 リリース 両備システムズ様 ファイル共有サービス「R-クラウド FileShare」の無料トライアルを受付開始 2024/06/01 イベント SEO SEO親睦フットサル大会 2024/06/03 リリース リゾーム様 商業施設のテナント選びを支援するChatGPTを使ったAIクラウドサービス『PROCOCO』を5月リリース 2024/06/08 イベント 岡山IT座談会 THE岡山IT座談会 2024/06/09 その他 岡山大学様 産学官連携「おかやまデジタルイノベーション創出プラットフォーム」設立 2024/06/10 リリース 両備システムズ様 AI画像解析による物流の数量確認の時間を短縮できるAIカウントツール「CountShot」などを使ったサービスを提供 2024/06/10 リリース アイアットOEC様 ノーコードツール「@pocket（アットポケット）」をリリース 2024/06/12 - 2024/06/14 イベント 両備システムズ様 「画像センシング展2024」へ出展 2024/06/14 イベント ネットリンクス様 kintoneでのアプリ作成体験ワークショップ開催 2024/06/15 イベント フィネット様 Geeks Who Drink in 岡山 20224/06/17 ピープルソフトウエア様 リリース 複数映像の自動切り替えソフトウェア「Intelligent Switching」をリリース 2024/06/18 経営情報 セリオ様 役員異動:取締役 的野秀明氏が任期満了により退任 2024/06/20 リリース アイアットOEC様 ノーコードツール「@pocket（アットポケット）」をリリース 2024/06/22 イベント 岡山.

Azure OpenAIの各デプロイメントタイプ はじめに Azure OpenAIでは、モデルをデプロイするときに5つのデプロイメントタイプを選択することができます。 この記事では、Azure OpenAIのそれぞれのデプロイメントタイプについて紹介します。 Azure OpenAI のデプロイメントタイプ Azure Open AIでは、以下の5つのデプロイメントタイプが存在します。 Standard Provisioned Global Standard Global Provisioned Global Batch Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI デプロイメントタイプ Azure公式ドキュメント: Azure Open価格 Standard Standardは、Azure OpenAIのサービス開始当初からあるデプロイメントタイプです。 モデルのデプロイ時に設定したTPM(1分当たりのトークン数)を処理上限として、APIのコール時に使用したトークン数に応じて従量課金される形式になっています。 データを処理するリージョンは、作成したAzure OpenAIリソースのリージョンで固定されるため、データを処理する所在地の指定があるリージョンでの利用に適しています。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI デプロイメントタイプ Provisioned Provisionedは、月間または、年間通して使用するスループット(PTU: Provisioned Throughput)を事前予約することができるデプロイメントタイプ。 事前にモデルの処理可能量にあたるPTUを購入することで、以下のメリットが得られます。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI Provisioned Throughput 一貫したレイテンシ: レートリミットによる429エラーの発生が抑止され、応答時間が安定する コストの削減: 月間または、年間通しての利用により従量課金よりも安いコストでOpenAIを利用できる デメリットとしては、 未使用時のコストの増加: 事前にPTUを購入するため、使用量が少ない場合にもコストが発生する Azure OpenAIのモデルバージョンごとに、購入できるPTUの単位や、PTU当たりの処理能力(単位時間当たりで何トークン処理できるかなど)は異なります。 PTU当たりの処理能力や、PTU当たりの料金はドキュメントに記載がないが、Azure OpenAI Studioのモデルのデプロイの画面から、 プロンプトトークン、生成トークン、1分当たりのピーク時のリクエスト数から必要な推定PTUを算出と価格の確認が可能です。 Global Standard/Provisioned Globalデプロイメントは、Azure基盤側でAzure Open AIへの各リクエストを最も可用性の高いリージョンのデータセンターにルーティングすることで、 通常のデプロイメントタイプよりも高い可用性を提供するデプロイメントタイプ。

Azure OpenAI APIの正しいトークン数の計算方法 はじめに OpenAIのAPI利用する際、OpenAI内のGPTなどのLLMはトークンと呼ばれる文字列の単位で処理を行い、APIの利用料金は処理したトークン数にもとづいて課金されます。 そのため、OpenAI APIの利用料金を算出するにあたって、トークン数を試算する必要があります。 この記事では、OpenAI APIにおいてトークン数の算出をする方法について紹介します。 OpenAI APIのレスポンスボディからトークン数を算出 OpenAIのAPIをコールすると通常は、レスポンスボディのusageの項目からトークン数を取得することができます。 // OpenAI APIのレスポンスボディの例 { "id": "chatcmpl-123", "object": "chat.completion", "created": 1677652288, "model": "gpt-4o-mini", "system_fingerprint": "fp_44709d6fcb", "choices": [{ "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "\n\nHello there, how may I assist you today?", }, "logprobs": null, "finish_reason": "stop" }], "usage": { "prompt_tokens": 9, "completion_tokens": 12, "total_tokens": 21, "completion_tokens_details": { "reasoning_tokens": 0 } } } usage配下のパラメータはそれぞれ以下の意味を持ちます。

PowerAutomateワークフローからTeamsのチャネルにメッセージを通知 はじめに この記事ではAzure MonitorのアラートをMicrosoft Teamsに通知する方法を紹介します。 PowerAutomateワークフローを作成する ワークフローを作成する場合、 PowerAutomateのWEBサイトか、 TeamsのWEBサイトまたはアプリから作成が可能です。 この記事では、 Teamsアプリからワークフローの作成を行います。 PowerAutomate 以下の手順で作成を行います。 通知対象のチャネルのメニューからワークフローを選択する Webhook要求を受信するとチャネルに投稿する ワークフローの名前を入力し、ワークフローを追加 追加後に表示されるワークフローのURLを控える Adaptive Cardでの通知 ワークフローから通知を行う際は、 メッセージの形式をAdaptive Cardにする必要があります。 Adaptive Cardは、 JSONで記述されたUI要素を、 アプリケーションで表示する際のJSONの標準フォーマットです。 Adaptive Cardは、 Teams、 Outlook、 Androidアプリ、 iOSアプリなどのマルチプラットフォームに対応(Adaptive)しています。 以下のサイトで、 Adaptive Cardのプレビューが可能です。 Designer | Adaptive Cards Adaptive Cardで通知を行うPythonコード ワークフローの作成完了後は、 ワークフローのURLに通知を送信するPythonコードを用意します。 .env TEAMS_WEBHOOK_URL=※コピーしたワークフローのURLを設定 main.py 以下のコードはテキスト、 テーブル、 ファクトセットの３ 種類メッセージをポストする。 import os import requests from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # URL取得 WEBHOOK_URL = os.

Python用のOpenAI APIライブラリにおけるエラーハンドリング はじめに Python用のOpenAIのライブラリを使って、OpenAIのAPIを利用するに当たって、エラー発生時のエラーハンドリングを適切に実装するために、 OpenAIのライブラリに実装されているエラークラスとリトライについて解説します。 前提条件 検証時の環境情報は以下の通りです。 Python : 3.12 ライブラリバージョン : openai-1.34.0 API バージョン : 2024-05-01-preview リソース : Azure OpenAI モデル : gpt-4-32k エラークラス OpenAIのライブラリには、以下のエラークラスが実装されています。 APIStatusError 4xx - 5xx台のステータスコードが返された場合に発生する例外を表すクラスです。 サブクラスとして、以下のエラークラスが実装されています。 400 : openai.BadRequestError : トークン数がコンテキストウィンドウを超過した場合、コンテンツフィルターブロックされた場合などに発生 401 : openai.UnauthorizedError : APIの認証に失敗した場合などに発生 404 : openai.NotFoundError : リクエスト先のモデルデプロイメントが見つからない場合などに発生 (OpenAIサービス自体が存在しない場合は、APIConnectionErrorが発生する) 408 : openai.APITimeoutError : APIのタイムアウトが発生した場合に発生 409 : openai.ConflictError : リクエストが競合している場合に発生 422 : openai.UnprocessableEntityError : リクエストの項目不足などの理由でリクエストが処理できない場合に発生 429 : openai.RateLimitError : リクエストがレート制限を超えた場合に発生 500 : openai.

在職者が選ぶ!「2024年岡山IT企業ランキング」 はじめに 転職者向けの口コミサイトでの評価をもとに、岡山のシステム会社(Sier)やWEB制作会社などIT企業の人気ランキングを作成しました。 岡山で就活・転職活動をされている方の参考になれば幸いです。 選定条件 ランキングの作成に当たり、以下の条件でランキングを作成しています。 以下の3つの著名口コミサイトに全てに評価が記載されている企業を対象 OpenWork 転職会議 ライトハウス 3つの口コミサイトの評価の平均値を総合評価として順位付け 2024年4月時点での評価点を記載 ※企業ごとに投稿口コミ数が異なるため、口コミサイトの評価点が必ずしも企業の「格」を示すものではなく、本ランキングはあくまで参考指標です ※3つの口コミサイト全てに評価が記載されている企業を対象としているため、一部の企業は今回のランキングからは対象外とさせていただきました ランキング 各社のランキングは以下の結果になりました。 順位 会社名 総合評価 1 両備システムズ 3.44 2 NICS 3.32 3 セリオ 3.25 4 OEC 3.23 5 トスコ 3.22 6 アイピーシステム 3.22 7 システムヨシイ 3.15 8 システムタイズ 3.

Azure AI Searchクエリリファレンスガイド はじめに この記事では、Azure AI Searchのクエリの使い方について紹介します。 Azure Cognitive Searchとは Azure AI Search(旧Azure Cognitive Search) は、ストレージ上のファイルなどのデータソースに対して、インデックスを作成し、作成したインデックスによる検索を可能にするサービスです。 インデックスには、ファイルの種類や、ファイルの作成日などのファイルに関するメタデータを格納することができ、 AI Searchを使うと、指定した種類に該当するファイルの絞り込みや、 指定した期間に該当する作成日のファイルの検索などが可能になります。 https://learn.microsoft.com/ja-JP/azure/search/search-what-is-azure-search クエリパラメータ Azure AI Searchでは、検索クエリの実行時にクエリパラメータを渡すことで、検索時に挙動を変更することができます。 クエリパラメータは以下のようなものがあります。 queryType searchMode search searchFields https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/search-query-overview queryType queryTypeはクエリのパーサーを設定します。 以下の値が指定できます。 simplefull : 既定のクエリパーサー、単純なフルテキスト検索に最適 full : 正規表現、近接検索、あいまい検索、ワイルドカード検索などの高度なクエリに使用する semantic : セマンティック検索用に設定 searchMode Azure AI SearchのsearchModeパラメータは、検索クエリの動作を指定することができます。 searchModeにはanyとallの2つの値を指定することができます。 デフォルトのsearchModeはanyです。 それぞれのモードは以下のような動作を持ちます。 any このモードを指定すると、検索クエリに含まれる単語のいずれかが存在するすべてのドキュメントを検索します。 # キーワードのいずれかを含むドキュメントを表示 search='キーワード1 キーワード2'&searchMode=any all このモードを指定すると、検索クエリに含まれるすべての単語が存在するドキュメントを検索します。

Azure AI Search入門 はじめに この記事では、Azure AI Searchの基礎知識について紹介します。 Azure AI Searchとは Azure AI Search(旧Azure Cognitive Search) は、ストレージ上のファイルなどのデータソースに対して、インデックスを作成し、作成したインデックスによる検索を可能にするサービスです。 インデックスには、ファイルの種類や、ファイルの作成日などのファイルに関するメタデータを格納することができ、 AI Searchを使うと、指定した種類に該当するファイルの絞り込みや、 指定した期間に該当する作成日のファイルの検索などが可能になります。 https://learn.microsoft.com/ja-JP/azure/search/search-what-is-azure-search Azure AI Searchの基本要素 Azure AI Searchは以下の要素から構成されています。 データソース インデクサー インデックス ドキュメント フィールド データソース データソースはAzure AI Searchで検索対象となるデータが格納されている場所を指します。 具体例としては、Azure SQL Database、Azure Cosmos DB、Azure Blob Storageなどのデータストレージサービスが該当します。 インデクサー インデクサーはデータソースからデータを読み取り、それをインデックスに格納する役割を持つものです。 インデックス インデックスはデータソースから取得したデータを効率よく検索できる形式で格納したもののことです。 ドキュメント ドキュメントはインデックス内で格納されているユニークな個々のレコードを指します。 各ドキュメントは一連のフィールドとその値から構成され、通常はJSONオブジェクトとして表現されます。 フィールド フィールドはインデックス内の各ドキュメントが持つ属性を指します。 データベースでいうカラムに該当するものです。 Search Explorer Search Explorerは、Azure portalからAzure AI Searchに検索クエリを実行することができる機能です。 Search Explorerは、AI Searchにインデックスを作成すると自動的に利用できるようになります。 Search Explorerを使うことで、クエリのテストや、インデックス内のドキュメントの確認をすることができます。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/search-explorer

Azure AI Document Intelligence入門 はじめに Microsoft Azureには、画像からテキストを抽出するOCRの機能を持ったサービス「Azure Form Recognizer」というサービスがあったのですが、2023年7月に名称変更して「Azure AI Document Intelligence」というサービス名に変更になりました。 「Azure Form Recognizer」については、以前からこちらの記事で紹介していますが、今回の名称変更を受けて、改めて「Azure AI Document Inteljence」について紹介します。 Azure AI Servicesとは Azure AI Serviceは、事前構築済みのAIモデルを利用することができるAzureのAI系のサービスの総称です。 Azure AI Serviceには以前Cognitive Services および Azure Applied AI Services と呼ばれていたものすべてが含まれています。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/what-are-ai-services Azure Document IntelligenceもAzure AI Servicesの一つです。 Azure Document Intelligenceとは Azure Document Intelligenceとは、請求書、レシート、名刺などのドキュメントから文字情報を取得するOCR機能の一つです。 Azure Document IntelligenceのAPIを実行すると、リクエスト時で渡されたPDFファイルなどのドキュメントのURLを解析し、解析したテキスト情報をHTTPレスポンスとして返します。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/applied-ai-services/form-recognizer/ https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-services/ai-document-intelligence Azure Document Intelligenceの機能 Azure Document Intelligenceは次の機能を持っています。 ドキュメント分析モデル 事前構築済みモデル カスタムモデル https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/document-intelligence/overview?view=doc-intel-3.1.0 ドキュメント分析モデル(Document analysis model) ドキュメント分析モデルはドキュメントから、テキストや、テーブルの構造、テキスト、テキストのバウンディングボックスの座標(位置情報)などをドキュメントから抽出します。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/document-intelligence/overview?view=doc-intel-3.1.0#document-analysis-models 事前構築済みモデル(Prebuilt model) 事前構築済みモデルは請求書、レシート、名刺などMicrosoftが事前に用意している特定のドキュメント専用のAIモデルを使用して、フォームを解析する機能です。

岡山でのシステムエンジニア就職・転職ガイド2024 はじめに この記事では、岡山でシステムエンジニアとして就職、転職を希望している方向けに、岡山のIT産業やSierの特徴を記載し、就職・転職活動時に確認すべき観点を紹介します。 実際に岡山県内の企業で働かれている方の話を元に作成しており、かなりディープなところまで踏み込んでいます。 岡山に限らず、地方企業への就職を検討されている方や、Uターン・Iターン転職をされている方の参考になれば幸いです。 この記事の最新の記事はこちらになります。 岡山でのシステムエンジニア就職・転職ガイド2026 注意事項 この記事は岡山県内の企業で実際に働かれている方に伺った話を元に記載しています 事実ではありますが、あくまでも一例に過ぎず、すべての企業に当てはまるものではありません 岡山の企業や勤めている方を貶めることが目的ではなく、情報収集が困難な求職者側に事実として記事に記載したような実態があるということを知っていただき、就職や転職に役立てていただくことが目的です 岡山のIT産業の特徴 県内最大手は両備システムズ 県内の最大手は、両備システムズです。 両備システムズは、行政・医療・福祉などの分野に強みを持つ、岡山県内最大の従業員数を誇る両備グループ配下のSierです。 両備システムズは、学生が選ぶ人気企業ランキング発表(株式会社ビザビ様調べ)でも1位で学生の方からも高評価を得ており、 岡山県内に安定した人気を誇っている企業で、岡山での就職、転職先として最も無難な選択肢と言われています。 富士通系とベネッセ系の案件が多い 岡山県では多くのSierは富士通と、岡山地場企業のベネッセがメインクライアントになっているケースが多く、 案件も富士通系、ベネッセ系が主流になるケースが多いです。 岡山でシステムエンジニアとして活動するのであれば、両社の動向はチェックしておいたほうがいいかもしれません。 岡山の企業の特徴 同じ業界であっても、地域ごとに独自の企業文化があり、使用されている技術も異なるので、 若い方や、首都圏にいらっしゃった方が岡山の企業に就職したときにギャップを感じることもあると思います。 このセクションでは、岡山の企業で働かれている方に伺った話を元に、企業の文化や働き方、キャリア形成、転職市場など岡山の企業の特徴について紹介します。 企業文化・イベント 岡山の実際に企業で働かれている方に伺った話を元に、岡山の企業で導入されているイベントの一例や、企業の文化について紹介します。 始業前にラジオ体操がある 首都圏だともうあまり聞かなくなりましたが、従業員の健康を維持・ 増進を目的に就業前にラジオ体操を導入している企業も結構あります。 ラジオ体操が導入されていることにメリットを感じるかどうかは人によると思いますが、 就業時間外にラジオ体操を強要していているケースもあり、労働基準監督署から指導を受けた企業もあるようです。 始業前にラジオ体操などのイベントがないか確認した方がいいでしょう。 始業開始前に朝礼がある 始業開始前に毎朝社内で朝礼を実施している企業もあります。 朝礼では、社訓を読み上げたり、従業員によるショートスピーチをしたりします。 朝礼を導入している企業は、首都圏でもしばしば聞きますが、複数の従業員の時間を拘束してしまっていることから、 若い方のウケは悪いというのが実態です。 社内清掃業務がある 中小企業が多いので、清掃員を雇えない企業もあります。 清掃員がいない企業では、清掃は事務職、エンジニア問わず、全従業員で協力して実施しています。 会社によっては定時後の業務時間外や、休日に掃除をすることを強要され、サービス残業をすることになるケースもあるようです。 また、年末は従業員総出で本社の大掃除を行う企業が多々あり、こちらもサービス残業なるケースが多いようです。 本業以外の業務を長時間することにストレスを感じる方は、入社前に確認した方がいいでしょう。 読書感想文の提出 会社から推薦された書籍について、感想文の提出を強要されるケースがあるようです。 書籍を推薦するだけならいいのですが、読書と感想文を強制されるとプライベートの時間を拘束されることになるので、従業員側としてはデメリットですよね。 推薦図書などの教育制度がないか確認し、感想文の提出のありなしがないか掘り下げて質問してみるといいでしょう。 新入社員歓迎会で一発芸を強制される 新入社員の歓迎会で新入社員の方に一発芸をすることを強制される企業もあるようです。 一発芸の目的は新入社員に会社に馴染んでもらうことだと思いますが、そういったことをすることにストレスを感じる方もいらっしゃると思います。 また、一発芸も事前に実施する内容について、旧人からレビューや手直しの指示があり、意外とプライベートの時間が取られて、面倒なようです。 新人歓迎会など飲み会の場で、一発芸などのイベントがあるかさり気なく聞いてみるといいかもしれません。 社員旅行が強制される 会社によっては、社員旅行への参加を義務付けることが就業規則に記載されており、参加を強制されるケースがあるようです。 また、顧客への旅行のお土産の購入を自費で払わされるケースもあるようです。 休日に社内のレクリエーションのイベントがある 休日にサークル活動などを通したレクリエーションを導入している企業もあります。 例として、岡山で有名なうらじゃ祭り(夏祭り)の盆踊りに会社として参加している企業などがあります。 ただ、サークル活動への参加が強要され、衣装などの活動費も自費で支払いを強要されるケースもあるようです。 業務時間外に社内勉強会を実施しているケースがある 求職者に社内勉強会を実施していることをPRしている企業は結構あるのですが、多くの場合、社内勉強会は無給です。 また、業務時間外にも関わらず社内勉強会へ参加を強要されるケースもあるので、社内勉強会の実施を過剰にPRしている企業には注意したほうがいいでしょう。 働き方 フレックスタイム制や裁量労働制を導入している企業は結構ある フレックスタイム(就業開始と終了時刻を労働者が決定できる制度)や、裁量労働制(企業と労働者で規定した時間の労働をしたとみなして、その時間分の賃金を支払う制度)などを導入している企業も意外とあるようです。 フレックスタイムが導入されていない企業に入社して、育児や、両親の介護などで両立ができないため、退職する方もいるようなので、 事前に会社の方針を確認しておいたほうがいいでしょう。