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2026年02月25日
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準委任でのプロダクト志向の在り方 ── PdENight 登壇・参加レポート
はじめに
SHIFT EVOLVE
2026年02月25日
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Markdown(マークダウン)記法との上手な付き合い方
こんにちは。株式会社SHIFTのCATエヴァンジェリスト・石井優です。
SHIFT EVOLVE
2026年02月25日
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生成AIを開発に組み込む設計図:AI-DLCとガードレールの作り方 ~Japan AWS Jr. Champions 3社合同セッション~
こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 3/3(火)19:00~20:00 共催勉強会「生成AIを開発に組み込む設計図:AI-DLCとガードレールの作り方」が開催されます!! 今回の勉強会は、ソフトバンク株式会社様、アジアクエスト株式会社様との共同開催です! 3社のジュニアチャンピオンメンバーが集まり様々な知見を共有しますので、ご興味のある方はぜひご参加ください! 【1人目】AI×閉域NW設計~生成AIのデータ通信を閉域化するAWSアーキテクチャ~ 生成AIの活用が進む中で、「データを外部に出さずに利用で
AWS
,
アーキテクチャ
,
設計
NRIネットコム
2026年02月25日
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広告出稿のKPI最大化のためのデータ基盤開発 ~第1章 プロジェクト発足~
こんにちは。バンダイナムコネクサス データエンジニアの上田です。 今回は題目のとおり、広告出稿のKPI最大化のためのデータ基盤開発について紹介します。 今回はプロジェクト発足に至った背景やプロジェクト運営上の工夫を紹介していき、次回以降詳細な技術的な内容などをご紹介していきたいと思います。 対象読者はデータ基盤新規開発プロジェクト立ち上げに将来携わるエンジニア、PM、ビジネスサイドのメンバー全員を想定し、これから広告関連のデータを触る予定のエンジニアやPMはもちろん、広告関連のデータに関わりのない方、非エ
Google BigQuery
,
テスト
,
ゲーム
,
Looker
,
設計
株式会社バンダイナムコネクサス
2026年02月25日
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高品質のデータ基盤を構築するためにデータマネージャーが行ったこと
こんにちは!バンダイナムコネクサス データ戦略部の吉村です。 今回は、わたくしデータマネージャーが、高品質のデータ基盤を構築するための進めかたと意識しているポイントをご紹介します。 高品質のデータ基盤とは プロジェクトの流れを説明する前に高品質のデータ基盤とはどのようなものを意図しているのかをご説明させていただきます。 データマネジメントの聖典であるDMBOKのデータ品質の章にはこのように書かれています。 高品質なデータとは何を意味するのかを定義できる人は少ない。あるいはそれを非常に曖昧な言葉、つまり「デ
株式会社バンダイナムコネクサス
2026年02月25日
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Googleグループを使って権限管理工数を削減した話
こんにちは。バンダイナムコネクサス データ戦略部の藤井です。 今回は題目のとおり、Google Workspaceの1つの機能であるGoogleグループを使った権限管理を最適化した取り組みについて紹介します。 課題 バンダイナムコネクサスでは業務ツールとしてGoogle Workspaceを導入していることに加えて、バンダイナムコグループでグループ共通の業務システム(業務システム)としてMicrosoft 365を導入しています。 この2つのツールを併用して利用している背景としては、前回の記事で紹介したと
GitHub
,
Google Cloud
,
セキュリティ
,
Google BigQuery
,
インフラ
,
Google Workspace
,
組み込み
株式会社バンダイナムコネクサス
2026年02月25日
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バンダイナムコネクサスで構築しているデータ基盤の紹介
データ戦略部 データプロダクト課 データインフラストラテジーセクションに所属しているデータエンジニアの藤井です。 データインフラストラテジーセクションはネクサスの必需品である「データ」という必需品の基盤を支えるセクションです。 今回は、データインフラストラテジーセクションがグループ会社向けに構築しているデータ基盤について紹介したいと思います。 アーキテクチャ アーキテクチャは以下のようになっています。よくあるデータ基盤構成になっているかと思いますが、今回はグループ企業、規模の大きい会社ならではのことを記述
AWS
,
Azure
,
GitHub
,
Google Cloud
,
SQL
,
Google BigQuery
,
SaaS
,
インフラ
,
Terraform
,
Looker
株式会社バンダイナムコネクサス
2026年02月25日
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バンダイナムコグループで対照学習による埋め込み表現を用いてレコメンド技術検証をした話
こんにちは! バンダイナムコネクサスのデータ戦略部で機械学習PJTのPdMをしている高野です。 データ戦略部内の機械学習チームでは、グループ内の様々なプロダクトに機械学習機能を提供するためにML基盤や機械学習モデルの開発を行っています。 そこで今回の記事では、機械学習モデル開発の一貫で実施した対照学習を用いたコンテンツベースレコメンドの技術検証について紹介します。 レコメンド技術検証の概要 下記図のように、似たアニメの推薦を実現するために、アニメのシリーズ関係とあらすじデータを用いたコンテンツベースレコメ
機械学習
,
ロボット
株式会社バンダイナムコネクサス
2026年02月25日
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思い通りにいかないときの「忍耐」について考える
こんなご相談をいただきました
SHIFT EVOLVE
2026年02月25日
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3日間で技術書を書き上げる - 執筆ハッカソンイベント「Bookathon」 協賛レポート
こんにちは、Dev Content DivisionのDiv Leadをしているmochikoです。LINEヤフー株式会社で開発者向けのドキュメントを書くテクニカルライターとして働く傍ら、個人としても...
Git
,
GitHub
,
Meetup
,
ハッカソン
,
テスト
LINEヤフー Tech
2026年02月25日
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同時接続数30万超のチャットサービスのメッセージ配信基盤をRedis Pub/SubからRedis Streamsにした話
この記事は、合併前の旧ブログに掲載していた記事(初出:2023年9月5日)を、現在のブログへ移管したものです。現時点の情報に合わせ、表記やリンクの調整を行っています。Overview30万を超える同時...
Redis
,
インフラ
,
ネットワーク
,
アーキテクチャ
,
設計
LINEヤフー Tech
2026年02月25日
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Amazon Cognito Client Credentialsで「マシンツーマシン(M2M)」認証を実装する
はじめに 事前準備 API Gatewayの作成 Cognitoを作成する ユーザープールの作成 【補足】運用に合わせたカスタマイズについて トークンの発行テスト API Gateway と連携させる オーソライザーを作成する APIメソッドへ適用させる 【補足】認可スコープの正確な値の確認方法 APIをデプロイする 動作確認 ① トークンなしでアクセスしてみる(失敗テスト) ② トークンを含めてアクセスしてみる(成功テスト) おわりに はじめに こんにちは!カスタマーサクセス本部の加治屋です。 本ブログ
テスト
,
API
,
CS
サーバーワークス
2026年02月25日
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Class Data Sharingを活用したSpring Bootアプリケーションの起動時間短縮
はじめに こんにちは。商品基盤部の藤本です。 私たちのチームでは、Spring Bootで実装したJavaアプリケーションの起動時間の短縮に取り組んでいます。今回の記事では、Class Data Sharing(以下、CDS)を本番で稼働しているアプリケーションに実際に適用した内容を紹介します。 導入時には、Datadog Java Agentとの両立という課題にも直面しました。そのため、トレースとメトリクスの送信をOpenTelemetryとMicrometerに置き換える対応もあわせて実施しました。
GitHub
,
Java
,
Datadog
,
設計
,
組み込み
株式会社ZOZO
2026年02月25日
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多言語横断開発の現場から「Python と static duck typing」
長い前置き おはようございます。カケハシのPE新規サービス開発チームというところでソフトウェアエンジニアをやっているogijunこと荻野です。最近この技術ブログはAIの話題が多めなので、ここから言語オタク語りが始まってしまうのはいいのか?とか思いますが、かまわず書きたいと思います。 前置きとして、わたしたちのチームではその名の通り新規事業のプロトタイプをよくやってます。その際には、なるべくサクサク実装して仮説検証を短いサイクルで回すために、社内の既にあるいろいろなプロダクト基盤を間借りしながら機能追加をさ
Python
株式会社カケハシ
2026年02月25日
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【SHIFT EVOLVE】Ambassadorsに聞くAI活用の最前線(AWSぶっちゃけ討論会vol.6)
はじめに
人工知能
SHIFT EVOLVE
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