背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でML（機械学習）チームに所属している山野です。弊社データ戦略部は、グループ最大のデータ戦略部門です。MLチームはMLプロダクト/プロジェクトマネジメント、モデリング、およびMLシステムの開発/運用にスペシャリティを持つメンバーで構成されています。私たちMLチームはこれまで、MLプロダクト開発を一気通貫で担当してきました。過去の案件事例の一つはこちら（レコメンドシステム導入事例）です。 MLチームのスコープ 青背景部分が

概要 こんにちは、バンダイナムコネクサスの小林です。 今回は過去のブログでも取り上げた、ゲームタイトル横断分析ダッシュボードのアーキテクチャを見直したプロジェクトについてご紹介します。 2021年にローンチされたこの横断分析ダッシュボードは社内でも非常に好評で、利用者の拡大とともに出てくる様々な要望を取り込み、機能追加を行いながら運用を続けていました。 一方で、このダッシュボードを支えるデータパイプラインを運用するメンバーはごく少数であったため、限られたリソースは機能追加などのリクエスト対応に割かれること

はじめに ABEMAのData Scienceチームで、2025年9月から半年間、ミッション型インタ ...

金融IT本部 入社1年目の河岸歩希です。 会社の同期と個人開発に取り組んでいます。 その過程で「LINEのような個別チャット機能」を実装するにあたり、AWSのサーバーレス構成（Lambda ＋ DynamoDB）の採用を検討することになりました。 今回は実際に調査と設計を行う中で得られた気づきについて共有させていただきます。 はじめに 想定読者 本記事の目的 チャット機能の要件 DynamoDBの設計を理解する 基本的な仕組み プライマリキーとパーティション ホットパーティションに注意する データアクセス

急成長を遂げるメガベンチャーの現場において、リリース速度と品質の両立は常に最大の課題です。 複数のチームが並走し、マイクロサービス化が進む中で、 「チームごとに品質基準がバラバラで手戻りが多い」 「QAが最終工程でボトルネックになっている」 といった壁に直面していないでしょうか。 これらの問題の根源は、コードレビューとテストが「別物」のプロセスとして分断されていることにあります。 場当たり的な個別最適の改善では、組織全体の品質を底上げすることは困難です。 そこで今回はQAマネージャーや品質推進リードが、コ

急成長を遂げるメガベンチャーのQA現場において、テスト管理ツールの選定は単なるツールの導入に留まりません。 それは、組織全体の品質保証の在り方を定義し、事業の成長スピードを左右する極めて重要な意思決定です。 特に複数プロダクトやマイクロサービスが並行して動く環境では、チームごとにテスト方針や管理手法が異なると、障害の増加や手戻りといった「部分最適」の限界に直面しがちです。 QAマネージャーに求められているのは、こうした散らばった情報を一元化し、組織横断で品質を語れる「全体最適」な基盤の構築ではないでしょう

急成長を続けるメガベンチャーの現場では、マイクロサービス化や複数プロダクトの並走により、QA組織の在り方も複雑化しています。 各チームがそれぞれのスピードで開発を進める中、QAマネージャーに求められるのは、個別の事象に対処する「部分最適」ではなく、組織全体を俯瞰した「全体最適」の設計です。 しかし、現実はチームごとに品質基準やテスト方針がバラバラで、リリース直前の手戻りや障害対応に追われている方も多いのではないでしょうか。 こうした課題の背景には、実は「テスト管理ツールの言語環境」が深く関わっています。

【2026/2/22〜28】Claude Code更新情報 Remote Control登場・Auto-Memory追加 はじめに サーバーワークスの池田です。 今週（2/22〜2/28）の Claude Code は v2.1.51 から v2.1.63 まで10バージョンがリリースされました。 最大の目玉はローカルセッションをスマートフォンやブラウザから操作できる Remote Control の登場です。 さらに、Claude が作業中のコンテキストを自動的にメモリへ保存する Auto-Memory

データ補間の手法についての説明です。 データ補間とは、欠損しているデータを推定して埋めることを指します。線形補間、前方補間、後方補間、平均値補間、スプライン補間、移動平均補間などの手法があり、それぞれのメリットとデメリットを紹介しています。

はじめに 利用にあたっての前提 Agentic Workflows 拡張機能のインストール サンプルワークフローの作成 まとめ はじめに サーバーワークスの宮本です。去る 2026-02-16、GitHub Agentic Workflows がテクニカルプレビューとなりました。 github.blog GitHub Agentic Workflows （以下、 Agentic Workflows）とは、簡単にいうと Markdown 形式で記述したワークフローをAIエージェントが実行する自動化機能です。

本記事は 2026 年 2 月 23 日に公開された “ Resilience testing on Amazon ElastiCache with AWS Fault Injection Service ” を翻訳したものです。 Amazon ElastiCache は、Valkey、Memcached、Redis OSS をサポートするフルマネージドのインメモリキャッシングサービスで、99.99% の可用性を提供しながら、コスト効率の良い価格でアプリケーションのパフォーマンスをリアルタイムに向上させま

HTTPプロトコルの特性とその弱点を補うCookie技術について説明しています。Cookieがユーザーの連続操作を可能にする方法や、ファーストパーティCookieとサードパーティCookieの違い、プライバシーに関する規制について解説しています。

はじめに 結論 具体的な設定方法 対象リソースの JSON を確認する パターン1 （ECR Repository） パターン2（Cognito IdentityPool） パターン3（EventBridge） おまけ：複数リソース・複数タグを検知する場合 まとめ はじめに みなさんは AWS リソースのタグ運用をされていますでしょうか。 タグはリソース管理やコスト分析などに活用でき、適切に運用することで環境の可視性が大きく向上します。 しかし、タグ運用を定着させるためには「タグの付け忘れ」を防止する仕組

本記事は 2026 年 2 月 26 日 に公開された「 Optimize data management on S3 Tables with Intelligent-Tiering 」を翻訳したものです。 多くの組織が、ペタバイト規模の成長とパフォーマンスに対応でき、コストのかかるリライトなしにスキーマやパーティションを柔軟に変更できる Apache Iceberg をデータレイクに採用しています。タイムトラベルやインクリメンタル処理といった機能により、最新のデータレイク管理が可能になります。しかし、デ

はじめに｜なぜ“AI × DesignOps”なのか？ プロダクトが成長すればするほど、ビジュアルアセットの需要は指数関数的に増えていきます。しかし、デザイナーの数は（悲しいことに）指数関数的には増えません。 従来のイラスト制作は個人のスキルに依存しやすく、結果として品質のバラツキや制作スピードが開発ベロシティを阻害する「 デザイン負債（Design Debt） 」を生み出していました。DesignOps の本質は、デザインを「一点物のマニュアルアート」から「再現可能なシステム」へと昇華させることにありま