DDDは今も“武器”になるのか？ ここ1年でプロダクト開発の環境は大きく変わりました。 AIエージェントが開発現場で“当たり前”のように使われる時代になりつつあります。 そんな中で、「DDD(ドメイン駆動設計)って今の時代にも必要なの？AI時代になったらもう使わなくなるのでは？」と疑問に思う方もいるかもしれません。 私はこう思います。 DDDは、AI時代にこそレバレッジを効かせることができる、価値を届けるための“武器”になる。 (少なくとも、あと数年はね。) DDDの目的は「機能性」と「保守性」を両立させること DDDは単なる設計理論ではなく、プロダクトを継続的に改善・成長させていくための戦略です。 その本質は、以下の2点に集約されます。 ① 機能性を高めるためのモデリング ユーザーや業務の課題を理解し、抽象的な図を使ってFBサイクルを小さく・速く回すことにより、役に立つものを作れる可能性
2025年04月20日現在の話です。 毎度ですが、記事の賞味期限には気をつけてください。食あたり注意です。 Rulesを捨てた経緯 2025年3月末、Gemini 2.5 Pro が出ました。コンテキストウィンドウ1Mということでゲームチェンジャー感がありすぐ使い始めました。4/20日現在もほぼGemini1本と言っていいくらい使ってます。 別にこのタイミングである必要はなかったかもしれませんが、直近で感じてた疑念— 「LLMに辞書みたいなrulesを読み込ませるのは本当に正しいのか？」 を検証することにしました。（というか、正しくないことが半分分かっていたのでどっかで認識をリセットしなくてはと思っていました。） 元々以下のような記事を書いて逐次的なRulesの更新を推奨していました。 この頃は、将来的にモデルの性能向上でコンテキストウィンドウも拡大するから何でもツッコんで貯めとこうと思っ
メディア事業部リサーチャーのいつきとメディア事業部LLMリサーチャーの藤崎です。この記事は専門的な内容を含むため、AIスペシャリストとの共同執筆となっています。 今回ご紹介するのは、Googleがオープンソース化したMOEモデルの「switch-c-2048」について。 なんと、こちらのMOEモデルは、1.6兆個のパラメーターと3.1TBサイズのデータでトレーニングされた大規模言語モデルで、あの「GPT 4」と同等のサイズだと話題になっています！ switch-c-2048を使用すれば、より高速な学習が可能になるとのことですが、新しく公開されたモデルなので使い方がわからないという方も多いでしょう。 そこで今回の記事では、switch-c-2048の概要や使い方について、筆者本人が使用した上で徹底的に解説します。 最後まで目を通していただくと、switch-c-2048の使い方はもちろん、G
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