Safie Engineers' Blog!

Safieのエンジニアが書くブログです

スクラムチームの振り返りに Sailboat Retrospective を導入してみた

はじめに

こんにちは、セーフィー株式会社で iOS エンジニアをしている篁です。
普段は Safie Viewer の iOS アプリを開発しています。

およそ1年半前に Registered Scrum Master 研修を受ける機会に恵まれ、それ以来 iOS チームのスクラムマスターをしています。

私のチームでは、1年前からスプリントの振り返りに Sailboat Retrospective というフレームワークを利用し始めました。利用してみていくつかのメリットを感じられたため、この記事で紹介させていただきます。

  • はじめに
  • Sailboat Retrospective とは
  • 導入の経緯
  • 振り返りのアジェンダ
    • アイスブレイク (5分)
    • 前回のスプリントで設定したアクションの振り返り (1分)
    • 今スプリントで完了できなかったタスクの確認 (5分)
    • 今スプリントの振り返り (5〜10分)
    • 付箋の内容について各メンバーから共有してもらう (10分)
    • 次回のスプリントで具体的にアクションすべき付箋を決める (1分)
    • 具体的なネクストアクションを決める (2〜4分)
  • まとめ
  • 参考
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Safie APIとDeep Learningで飼い猫の健康管理をしてみた

はじめに

はじめまして!事業戦略部の松本です。ビジネスサイドでSafie API関連のサポートを担当しています。

本記事ではSafie APIとDeep Learningを利用して、飼い猫達を画像分類し給仕DXをしたのでお伝えしていきたいと思います。

  • はじめに
  • やりたいこと
  • Safie APIとは
  • どうするか
  • 画像取得APIを実行してみる
  • 猫を学習
  • モデルを学習する関数
  • 実行するタイミングを決める
  • いつでもどこでも見られるようにする
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CVPR 2024 技術動向調査: Best Paper Award Candidates まとめ

はじめに

CVPR2024は、コンピュータビジョンとパターン認識の分野における最前線の研究成果を集める国際会議です。今年の論文提出数は11532件で、昨年のCVPR2023から26%の増加を記録しました。その中で採択されたのは2719件、採択率は23.6%です。この中から特に優れた24件の論文が Best Paper Award 候補として選出されました。

本記事では、これらのアワード候補となった論文の概要と、その技術的な特徴を紹介します。最先端の技術動向の理解や、今後の研究開発に役立てていただければ幸いです。

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Findy さん主催のイベント「TechBrew in 東京 ~モバイルアプリの技術的負債に向き合う~」にて発表してきました

はじめに

第 2 開発部モバイルグループで iOS テックリードをしている鞆です。

2024 年 5 月 23 日に開催された Findy さん主催のイベント
TechBrew in 東京 ~モバイルアプリの技術的負債に向き合う~ にて、発表させていただきました。 findy.connpass.com

当日の様子を含めてイベントレポート的な形でご紹介できればと思います!

  • はじめに
  • 会場
  • オープニング
  • 発表内容
    • Bitkeyのモバイルアプリを進化させるための歩き方 @arasan01_me
    • モバイルアプリの技術的負債に全社を挙げて取り組む考え方 @mikity01985
    • パッケージ管理でモバイル開発を安全に進める @entaku_0818
    • GitHub Copilotで技術的負債に挑んでみる
  • 懇親会
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Cleanlabを活用したData-centric AI: ノイズのある物体検出データセットのクレンジング

  • はじめに
  • Data-centric AI
  • Cleanlab
  • 物体検出データセットのクレンジング
    • データセット作成
    • 物体検出モデルの学習
    • 予測と正解データの生成
    • Cleanlabによる品質スコア算出
    • アノテーション修正
  • Cleanlabをフル活用するためのTips
    • 同じ正解データや予測を複数回マッチングさせないようにする
    • 閾値をモデルやデータセットに応じて適切に設定する
    • スコアが1.0になっている画像でも一通り確認する
  • まとめ

はじめに

セーフィー株式会社 で画像認識AIの開発エンジニアをしている水野です。

現在、AI-App 人数カウントで利用される物体検出モデルの精度改善に取り組んでいます。物体検出モデルの精度改善方法としては様々な手法が考えられますが、近年はData-centric AIというアプローチが注目されています。そこで本稿では、Data-centric AIで物体検出モデルの精度を改善する一手法としてCleanlabを用いたデータセットのクレンジング方法について紹介します。

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チーム開発研修で新卒エンジニアが学んだこと

こんにちは!23新卒のフロントエンドエンジニアの一氏です。
新卒エンジニアの研修の一環として、社内課題の解決をテーマに企画から実装まで行う自由度の高いチーム開発研修を実施しました。

チーム開発研修を行う過程で私たち5人の新卒エンジニアはどんなことを考えていたか、何を学んだかをまとめました。

  • 研修概要
    • 目的
    • 課題
  • チーム開発研修
    • 研修の流れ
    • アイディア出し
    • 開発初期にしたこと
    • 開発
    • 成果物詳細
    • こだわりポイント
  • 学びが深かったこと
    • どの機能をどこまで作り込むか
    • フロントエンド開発
    • アジャイル開発
  • もっとこうすればよかったこと
    • 報連相の重要性
    • APIの仕様のすり合わせ
  • 最後に
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開発本部(エンジニア向け)社内アイデアソン始めました

はじめまして! エンジニアリングオフィスの井上です。

本記事では、開発本部(エンジニア向け)の社内アイデアソンの企画運営に携わりましたので取り組みの様子や内容についてお伝えさせていただこうと思います!

  • 突然ですが「どこでもドア」って売れると思いますか?
  • そもそも「アイデアソン」ってなに
  • 開発本部でアイデアソンをする目的
  • アイデアソンのテーマ
  • アイデアソンの日程
    • Day1で何をしたか
      • 使用したビジネスフレームワーク
    • Day1終了後からDay2までの一週間
    • Day2で何をしたか
    • Day2結果発表
  • アイデアソンを実施した感想
  • 参加者からの感想
    • 社内アイデアソンに参加した感想を教えてください
  • 最後に
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Segment Anything Model(SAM)でテキストプロンプトを使う方法

はじめに

セーフィー株式会社の第3開発部 AIVisionグループで画像認識AIの開発エンジニアをしている土井 慎也です。

今回は、Segment Anything Model(SAM)というセグメンテーションモデルで、テキストプロンプトを使用してみたいと思います。

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カメラ映像録画サーバのデプロイを改善した話

こんにちは。サーバサイドエンジニアの村田 (@naofumimurata) です。

本記事では、セーフィーのシステムでカメラ映像の録画機能を担うアプリケーションのデプロイを改善した話を共有したいと思います。

  • セーフィーの録画・配信システム
  • カメラサーバのデプロイの課題
    • デプロイの流れ
    • 実行環境
    • 問題
      • 時間がかかる
      • 作業負荷が高い
      • メンテナンス性が悪い
  • 結果どういう状態になったか
  • 改善に向けた取り組み
    • GitHub Actions + AWS CodeDeployの構成に
    • 監視の強化
  • 成果
    • デプロイ時間の短縮
    • 作業負荷の軽減
    • デプロイ頻度の向上
  • まとめ
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