2024年振り返り

2024年の振り返りとしてやったことをまとめる。
目標管理、Scrapboxは計測をやめた。

論文

scholar-inboxとXで流れてきた論文を、ChatGPTで要約したもの+本文のFigureを読むようになった。
Notionで管理するようにしたが11本が「済」となった。

書籍

• 書籍: 15 冊（前年比-27冊 from 42冊）

漫画を読む時間を取れないまま一年が過ぎた。その他の本は毎朝10分の読書時間でコツコツと読んだ。 特に読んで良かった本は、HARD THINGS。

技術書

• データ匿名化手法 ―ヘルスデータ事例に学ぶ個人情報保護（Khaled El Emam,Luk Arbuckle/オライリージャパン）
• データ指向アプリケーションデザイン ―信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理（Martin Kleppmann/オライリージャパン）
• 型システム入門 −プログラミング言語と型の理論−（Benjamin C. Pierce/オーム社）

ビジネス書

• サイゼリヤの法則 なぜ「自分中心」をやめると、ビジネスも人生もうまくいくのか?（正垣 泰彦/KADOKAWA）
• 独創はひらめかない: 「素人発想、玄人実行」の法則（金出 武雄/日経BPマーケティング）
• ブリッツスケーリング（リード・ホフマン,クリス・イェ/日経BP）
• リーン・スタートアップ（エリック・リース/日経BP）
• THE MODEL（MarkeZine BOOKS） マーケティング・インサイドセールス・営業・カスタマーサクセスの共業プロセス（福田 康隆/翔泳社）
• HARD THINGS（ベン・ホロウィッツ/日経BP）

小説

• 三体（劉 慈欣/早川書房）
• 三体2 黒暗森林 上（劉 慈欣/早川書房）
• 三体2 黒暗森林 下（劉 慈欣/早川書房）
• 三体3 死神永生 上（劉 慈欣/早川書房）
• 三体3 死神永生 下（劉 慈欣/早川書房）
• 三体0【ゼロ】 球状閃電（劉 慈欣/早川書房）
• 暗黒星 (江戸川乱歩文庫)（江戸川乱歩/春陽堂書店）
• 怪人二十面相 (少年探偵・江戸川乱歩 文庫版 第 1巻)（江戸川乱歩/ポプラ社）
• 海にたゆたう一文字に（猿場つかさ）

記事

以下は今年読んでよかった記事。
業務上の都合で、Python/フロント（特にReact）に触れることが多く、その分野の記事を読んでいたが、本分野はRustなどに比べて良質な記事に当たる率が低いため、LLMに聞くことが多かった。
LLM/RAGは、会社のNewsletterでも配信されているもの+自分で見つけてきたもの（XやRSS）を結構な数読んだが、そのうち、良質なものを挙げた。
特によかったものだと、「What We Learned from a Year of Building with LLMs」は現場で手を動かした人の知見が凝縮されており、共感と学びの両面でとても良い記事だった。
また、プロンプトの書き方ではAnthropicの「Claude 3 Technical Dive」がよかった。Anthropicの記事は良質なものが多く、どれも一読の価値があるので、RSSに登録している。

Python

• 【初心者必見】Python中級者になるためのテクニック29選 #Python - Qiita
• pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
• Python の __init__.py とは何なのか #Python - Qiita

フロント

• React 研修 (2024) - Speaker Deck
• useEffectをちゃんと理解する #React - Qiita
• npmの依存関係について勘違いしていたこと

LLM

• LLM講座2024年「Day10. LLMの分析と理論」（後半パート） - Speaker Deck
• LLMOps : ΔMLOps - Speaker Deck
• LLM Evaluation Metrics: The Ultimate LLM Evaluation Guide - Confident AI
• AOAI Dev Day LLMシステム開発 Tips集 - Speaker Deck
• 大規模言語モデルによる視覚・言語の融合/Large Vision Language Models - Speaker Deck
• Evaluating Large Language Model (LLM) systems: Metrics, challenges, and best practices | by Jane Huang | Data Science at Microsoft | Medium
• Short Musings on AI Engineering and "Failed AI Projects"
• What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I) – O’Reilly
• 行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証の環境整備 - デジタル庁
• 生成AIの利用ガイドライン作成のための手引き｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
• 社内文書検索&QAシステムの RAG ではないところ - Algomatic Tech Blog
• Claude 3 Technical Dive
• OpenAIのPrompt Engineering Guideでより良い結果を得るプロンプトエンジニアリングを学ぶ

RAG

• RAG入門: 精度改善のための手法28選 #Python - Qiita
• RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
• Retrieval Augmented Generation (RAG) for LLMs | Prompt Engineering Guide
• Chunking Strategies for LLM Applications | Pinecone
• RAGの実装戦略まとめ #Python - Qiita

その他

• I spent 8 hours learning Parquet. Here’s what I discovered | by Vu Trinh | Data Engineer Things
• 【スライド約300枚】ベンチャーマネージャーのマニュアル｜長村禎庸@EVeM
• 令和時代の API 実装のベースプラクティスと CSRF 対策 | blog.jxck.io
• 開発者向け MySQL 入門 / MySQL 101 for Developers - Speaker Deck
• 人は、スランプの時のみ成長する – 前田ヒロ
• メルカリ 小泉さんからのエグい学び｜Shota Horii
• エンジニアはどのようにドメインにダイブできるか - Speaker Deck

Github

昨年の振り返り記事ではprivate contributionが含められていなかったが、今年は含めた。含めた上で（668→819）、+151となった。