本記事では、問題の根本原因を明らかにし、再発防止策を見つける手法である「なぜなぜ分析」について、その基本的な考え方や具体的な事例、起源、活用例を紹介しています。

みなさんこんにちは！4月にワンキャリアへ新卒で入社したデータエンジニアの塚田(Github: carbscountry)です。今回は、前回の記事（座学編）に続き、研修の一環として実施されたハッカソンについてご紹介します！ 前編はこちらからご覧いただけます！

みなさんこんにちは！4月にワンキャリアへ新卒で入社したデータエンジニアの塚田（Github: carbscountry）です。少し遅くなってしまいましたが、今回は4月上旬に実施された新卒エンジニア研修を振り返りながら、実際今に活きている学びや気づきについて紹介します。 新卒エンジニア研修の全体像はこちらの記事でも紹介されているので、ぜひご覧いただけると幸いです！

こんにちは。CATエヴァンジェリスト・石井優でございます。

こんにちは、エンジニアの籏野です。 今回はPGliteとPrismaを用いて、実際にデータベースに接続して行うリポジトリ層のテストについて紹介します。 作成したサンプルプロジェクトは以下のリポジトリに置いていますので、合わせてご確認ください。 https://github.com/taku-hatano/pglite-prisma-test リポジトリ層におけるテストの課題 クリーンアーキテクチャのようなデザインパターンを利用する場合、リポジトリ層を利用してビジネスロジックとデータアクセス層を分離すること

はじめに 本ブログは、株式会社丸千代山岡家と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの本田・大久保です。 株式会社丸千代山岡家 様(以下、山岡家) では、 券売機から注文情報が自動的に厨房のタブレットに連携され調理が開始できるタイマーアプリとして「ゆで麺タイマー」を 2019 年より開発し、従業員の早期戦力化や体験向上といった課題解決にアプローチしています。 2025 年 6 月 25 日 ~ 6 月 26 日に

開発現場で働く中で、「自分の専門性とは何か？」と自問したことがあるのではないでしょうか。 特に「品質保証」という広大な領域を担うQAエンジニアにとって、その問いはキャリアの節目で繰り返し現れます。 品質保証における技術や、その活動がソフトウェア開発への貢献する形は様々です。 そのため、「QAエンジニア」と一口に言っても、多様な専門性や個性があります。 この連載では、そのような問いと向き合うための一つの考え方として、「多様な専門性を積み上げて、自分だけのQAエンジニア像を作っていく」というアプローチについて

この記事は2025年7月5日(土)に行われたオープンソースカンファレンス 2025 Hokkaidoにおける発表をさくナレ編集部で記事化したものです。 はじめに さくらインターネットの藤原です。今回はモニタリングとOpe […]

1.はじめに

こんににちは。SCSKの大野です。 IT業界の熱気が最高潮に達するイベント、 Google Cloud Next Tokyo 開催まで1週間を切りました！ 今年のSCSKの出展内容は以前発信した記事に掲載していますので、ご確認ください。 Google Cloud Next Tokyo へ出展のお知らせ – TechHarmony 最新技術、刺激的なセッション、そしてネットワーキング…楽しみは尽きません。しかし、忘れてはならないのが8月の日本の気候。 そう、 灼熱の暑さ です。 基調講演を待つ長い列、熱気あ

GitHubマージキュー導入時のGitHub Actions CI設定変更 こんにちは、タイミーでPlatform Engineerをしている近藤です。 今回は、GitHubのマージキュー（Merge Queue）に対応するために、GitHub ActionsのCI設定を修正した話を紹介します。 TL;DR GitHubのマージキュー（Merge Queue）を導入する場合、以下の設定が必要です。 Rule Sets（Branch protection rule）で「Require status chec

こんにちは、タイミーでバックエンドのテックリードをしている新谷 ( @euglena1215 ) です。 タイミーのバックエンドは、多くの開発者が関わるモノリスなRailsアプリケーションを中心に構成されています。本記事では、このモノリスリポジトリのデプロイフローを安定させるためにGitHubのマージキューを導入した事例を紹介します。 本記事が、masterブランチにマージしたコードでCIが頻繁に失敗し、開発プロセスに影響が出ているチームの参考になれば幸いです。 masterブランチのCIが頻繁に失敗して

著： スクワット渡辺（エンジニア歴1年目→2年目）

こんにちは、広野です。 生成 AI 界隈の技術の進化がすさまじく、以前開発したチャットボットのアーキテクチャも陳腐化が見えてきました。この記事を執筆している時点での最新のアーキテクチャで改めて作り直してみたので、いくつかの記事に分けて紹介します。 今回 (初回) はアーキテクチャ概要編です。実装編を以降執筆します。 インスピレーションを受けた記事 私がチャットボットを作り直そうと思ったきっかけは、以下の記事を読んだことでした。 re:Invent 2024: AWS AppSyncでAmazon Bedr

G-gen の三浦です。当記事では、特定の GitHub リポジトリの内容を Gemini アプリに解説させる方法を紹介します。 概要 当機能について Gemini アプリとは 前提条件 検証手順 検証 リポジトリとディレクトリ構成 main.py error/error.py パブリックリポジトリのインポート コード理解と改善の確認 プライベートリポジトリのフォルダインポート デバッグとコード生成の確認 概要 当機能について Gemini アプリでは、GitHub のパブリックリポジトリまたはプライベー