こんにちは、クロス イノベーション 本部 AI トランスフォーメーションセンター所属の山田です。 今回はアプリケーションの認可（Authorization）に関して、Casbin というライブラリを使った設計・実装で紹介したいと思います。 認可（Authorization）と認証（Authentication）について 認可の話をするうえで前提として認可（Authorization）と認証（Authentication）の違いについて再確認しておきます。 認可（Authorization）は認証（Auth

はじめまして。Insight EdgeにUI/UXデザイナーとして参画している、アマガスと申します。 今回、Insight Edge（以下、IE ）のブログを執筆するにあたり、DX化推進支援・生成AI活用の現場へUI/UXデザイナーとして参画している意義や、そこで得られた経験について綴ってみました。 なぜDX化推進支援の領域にデザイナーが必要なのか Insight Edgeにおけるデザイナーの役割 1. 体験の価値を見出し、戦略につなげる「UX」 2. 誰もが迷わず使える体験を形にする「UI」 3. 複雑

セキュリティサービス部 佐竹です。本日のブログは、ランサムウェア対策 on AWS をまとめることを目標としています。と言いましても、全てを詳細に記述すると膨大な量になるため、「ある程度 AWS のセキュリティに詳しい中級・上級エンジニア」が、これを読むことで「ランサムウェア対策のスタート地点での、議論の抜け漏れを無くす」ということを目指します。いわゆる、"チートシート"のようなものを目指します。

テストプロジェクトが大規模化・複雑化すると、品質保証部門やQAエンジニアが直面する最も深刻な問題の一つは、「見えない課題」が増えることです。 特に、テストが多数の機能、異なる環境、複数のチームにまたがると、全体の状況把握が困難になります。 プロジェクトの情報が分散し、Excelやスプレッドシートといった従来のツールでの管理では、もはや限界を迎えてしまうのです。 例えばテストケースが数千件を超え、複数の担当者が同時にテストを進めるような状況では、 ・今、どこまでテストが進んでいるのか ・どの機能に不具合が集

夜遅くまで不具合を一つひとつ丁寧に潰し、品質を維持するために奔走している…。 にも関わらず、その努力がなかなか正当に評価されないという現実にお悩みの方もいらっしゃるのではないでしょうか。 ソフトウェア開発の現場では、QA（品質保証）やテスト業務は「リリースできて当たり前」「バグがないのは当然」といった見られ方をされがちです。 開発メンバーが新しい機能を実装すれば、その成果は「機能が追加された」という形で明確に現れます。 しかし、QAの努力は「何も問題が起きなかった」という、一見すると地味な結果としてしか示

※こちらは、社内LT会にて発表した内容になります！マイナビではこういったLT会を定期的に開催しております！ 発表資料は こちら 最近自分の身の回りや自分でも、 生成AIがやってくれるからやる気が出ない 無気力になる なんか自分で考えなくなった気がする いわゆる  「生成AI鬱」  みたいな人が増えてきたような気がしています... 最近色々試してみて若干改善してきたのでそれを共有できればなと思います。 まず初めに自分がどうだったのか とりあえず、モチベーショングラフを作ってみました。 何

2025年10月の主な製品アップデートをご紹介します。 製品アップデート ダッシュボードで即座にトレーサビリティを把握 新しい「トレーサビリティ」ダッシュボードアイテムが追加されました。定義したフィルターに基づき、要件やテストセットをリアルタイムで一覧表示でき、カバレッジや実行状況をひと目で確認できます。 エンティティID、ステータス、リンクタイプ（テストまたはテストセット）などの主要情報を、モジュール間を移動せずに参照可能です。 詳細はこちら： Dashboard items について エクスプロラトリ

Wiresharkを使用して特定の通信の通信量を計測する方法を説明しています。キャプチャの開始から終了、フィルタ設定、通信量の確認までの具体的な手順を紹介しています。

要件定義における非機能要件の重要性について説明しています。非機能要件の具体例としては、Web画面のレスポンスやシステムのダウンタイムが挙げられ、IPAの非機能要求グレードを参考にすることが推奨されています。

最新のアーキテクチャーでは、メトリクス、ログ、トレースにわたって膨大な量のオブザーバビリティデータが生成されています。問題が発生すると、チームは根本原因を特定するために複数のダッシュボードで情報を手動で関連付ける作業に何時間も、時には何日もかかり、これが平均修復時間(MTTR) と生産性に直接影響を与えています。 Amazon CloudWatch Application Signals は、自動計測を通じてアプリケーションの深い可視性を提供し、レイテンシー、エラー率、リクエスト量、分散トレースなどの重要

AI画像編集ツール徹底比較！どれが一番自然？ Google・OpenAI・ByteDanceの最新モデルを検証【2025秋】 はじめに 2025年10月24日（金）、弊社の大阪テックラボにてCO-LAB Tech Night vol.4に発表者として参加してきました。「gpt-image-1 Gemini 2.5 Flash Image Seedream4.0の一貫性を検証」と題しまして、その時に発表した内容の一部をこちらでも共有させていただきたいと思います。 内容としてはOpenAI、Google、By

はじめに ども！最近またですね、新しい検証を進めるために環境構築をつらつらとやっている龍ちゃんです。AI開発をスムーズに進めるための環境構築を検証しているんですが、今回は uvのワークスペース機能 を使ったモノレポ環境について共有します。 前回の記事「 uv + Ruff + mypyで構築する超軽量Python開発環境 」では、単一プロジェクトでの開発環境最適化を紹介しました。今回は、その延長として 複数プロジェクトを1つのリポジトリで管理するモノレポ環境 を構築していきます。 この記事でわかること P

はじめに こんにちは！BASE BANK Dept にいるフルサイクルエンジニアの02です。 今回はFull Cycle Developers Night #2 ～エンジニアはどこまでビジネスを知るべき？～というBASE株式会社(以下、BASE)、株式会社CARTA HOLDINGS(以下、CARTA)、MOSH株式会社(以下、MOSH)で共催したイベントについて、当日の様子をお届けします！ 開催したイベントについて base.connpass.com Full Cycle Developer(以下、フル

本記事では、現在進行中で取り組んでいるテーマ「生成AI×数理最適化」に関する試みとして、生成AIを活用して数理最適化技術の実務適用を支援するアプローチを紹介します。例として、スーパーマーケットにおける在庫管理の効率化を取り上げ、その具体的な応用と効果について述べます。 はじめに 背景 数理最適化モデルの定式化と実装に伴う困難 生成AIの台頭 実現アプローチの検討 生成AI活用の全体像 在庫最適化の課題設定 実現までのステップ 1. 定式化支援エージェントによる定式化支援 2. 入力データ設計支援エージェン

こんにちは！ソフトウェアエンジニアリングチームの夏です。 ドメイン 層のマイクロサービス化に取り組んでいます。マイクロサービス化の取り組みの詳細については、以下の記事をご参照ください。 tech-blog.tokyo-gas.co.jp 私たちのチームでは、マイクロサービスのデータベースの一つとして TiDB を採用しています。 TiDB Cloud Dedicated では、 2025年4月1日に TiDB Node Group が GA に なりました。 この機能は運用中のマイクロサービスで使用してい