はじめに 初めまして！ 神戸大学工学部3年の三村雄斗です。   9月5日から9月30日まで ...

1. イントロダクション こんにちは、Cross Border(XB) Engineeringのバックエンドエンジニアのosari.kです。本日は私が所属するリーダビリティチームの活動と、具体例として開発したバックエンドの共通パッケージについて紹介します。 メルカリグローバルアプリは、開発複雑性を抑えながら拡張性を保つためモジュラモノリスアーキテクチャを採用しています。モジュール間の依存関係を厳格化するため、システムはBFF層とTier1-4の階層構造で構成され、リクエストは上位から下位Tierへ流れます

Hello, I'm Nakamura from KINTO Technologies' Osaka Tech Lab. KINTO Technologies is Toyota Group's in-house development team, creating various mobility services including the car subscription service "KINTO." Our office relocated to N

こんにちは、KINTOテクノロジーズ大阪拠点「Osaka Tech Lab」所属の中村です。 KINTOテクノロジーズは、トヨタグループの内製開発部隊として、車のサブスクリプションサービス「KINTO」をはじめとしたさまざまなモビリティサービスを開発を行っています。 私たちの拠点は2025年6月に梅田のノースゲートビルディングへ移転し、現在は月に一度のペースで社外向けの勉強会「CO-LAB Tech Night」を開催しています。1つのテーマを設定し、開発・デザイン・データなど、職種の垣根を越えたメンバー

こんにちは AIチームの戸田です LLMを使ったアプリケーション開発において、Prompt Engineeringは避けては通れません。しかしタスクやドメインによって最適なPromptは異なりますし、ほんの一文追加しただけで出力が大きく変わってしまうなど、試行錯誤にかかるコストが課題になってきます。 そこで最近Promptを自動的に最適化するツールが注目されています。有名なものだと DSPy があります。 https://dspy.ai/ DSPyはLLMアプリケーションのためのPrompt最適化フレーム

本投稿は、Suchindranath Hegde と Mahesh Kansaraと Leonid Slepukhinと Sridhar Ramasubramanian による記事 「 Data masking and performance improvements in AWS DMS 3.5.4 」を翻訳したものです。 AWS Database Migration Service (AWS DMS) のレプリケーションエンジンバージョン 3.5.4 で新機能が利用可能になったことをお知らせできること

本投稿は、Veeramani A と Manoj Ponnurangam による記事 「 Best practices to handle AWS DMS tasks during PostgreSQL upgrades 」を翻訳したものです。 AWS Database Migration Service は、データのセキュリティとデータの整合性を提供しながら、データベースを Amazon Web Services (AWS) に移行およびレプリケーションするためのマネージドソリューションを提供します。A

みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X： @hasehathy )です。 普段はエンジニア組織のXアカウント( @OnecareerDevjp )の運用や、このテックブログの運営、EntranceBookの作成〜更新などを担当しています。 今回は、弊社データサイエンティストの協力のもと、データサイエンスのスキルアップに役立つ技術書をご紹介します！

さとうです。 最近、AWS Step Functions（以後Step Functionsと呼びます）ばかり触っています。 使い込む中で、体系的に説明する記事を書きたくなったので書いてみたいと思います。 Step Functions職人を目指す方はぜひ参考にしてみてください。 ※長めの記事なので、時間がある時にお読みください！ この記事の想定読者 はじめに: Step Functionsを学習する時に苦戦すること とっつきにくさ(1): 入出力の仕様がわかりにくい とっつきにくさ(2): 制御構文がわかり

はじめに はじめまして、hibikiです。株式会社ココナラでプロダクト開発のエンジニアとして働いており、今年で3年目になります。 直近では、開発エディタ「Cursor」の全社導入や「Claude Code」の活用推進といった、AIで開発組織全体の生産性を向上させる取り組みを担当しています。 こうしたAI推進の業務に携わる中で、「AIを中心とした世界で、エンジニアとしての自分の価値、人材としてのポジショニングはどうあるべきか」を深く考えるようになりました。 そんな問題意識を抱えていたタイミングで、すてぃおさ

SQuBOK（Software Quality Body of Knowledge）について説明しています。SQuBOKは、ソフトウェア品質に関する知識や技術を体系的に整理し、品質保証やリスク管理、プロセス改善などの実務に役立てるためのガイドです。

はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 10/2にDatabricks GenieのThinking steps in responses機能がリリースされたため、実際に検証しながら、GenieがどのようにHuman-in-the-loop（HITL）を実現しているのかを整理しました。 Human-in-the-loop Human-in-the-loop（HITL） とは、人間がAIの判断過程に介入し、修正・確認を行う仕組みです。完全自動化されたAI処理の中に人間の判断を取り入れることで、結

皆さんこんにちは！ ゲームを作るのもPythonもほとんど初心者ですが、AIの力を借りて挑戦してみました。 どうも、安藤です。 今年の6月、Amazon Web Services, Incが主催する『Amazon Q CLI でゲームを作ろう Tシャツキャンペーン』というイベントをきっかけに、Amazon Q CLIとChatGPTを使って、試しにダンジョン探索型RPGを作ってみました。 ルールとして「Amazon Qが生成したコードをそのまま使う（手動修正しない）」という制約があったので、どこまで動くも

環境が整ったところで実際の検証に入りたいところですが、 ブログ前半 から時間が経ってしまったこともあり、今回は2025年9月末にリリースされたClaude 4.5 Sonnetを利用したいと思います。 Claude 4.5 Sonnet 利用にあたり、モデルアクセスの有効化とVScodeの設定を変更しておきます。 モデルアクセスの有効化 Cline + Amazon Bedrock Amazon Q Developer 検証の内容として、ブラックボックス化したシステムをAWSに移行することを想定、と行きた

目次 はじめに 運営チームの設立 ブース内容の選定 作成物のラフ作成 アンケートボード フォトブースパネル デザイン依頼からの発注発送 デザイナーとの調整 発注発送周り 当日運営メンバーの募集と運営マニュアル 前日準備から当日 まとめ はじめに こんにちは、開発本部開発 1 部トモニテグループのエンジニアの rymiyamoto です。 先月は Go Conference 2025 が開催され、エブリーではスポンサーブースを出展させていただきました。 今回はそのブースの準備の話を綴っていきます gocon