こんにちは。 カスタマーサクセス部の山本です。😺 Re:Invent のセッション動画を、少しずつ観ています。 感想や内容をブログ記事に書くことで、誰かの役に立てればと思います。 業務で ECS (Elastic Container Service) を使ったワークロードを扱うことが多いので、一回目の今回は ECS のセッションです。 セッション名：AWS re:Invent 2024 - Unleashing the power of Amazon ECS for platform teams (SVS

はじめに こんにちは。メルカリMarketplace SRE Tech Leadの @mshibuya です。 この記事は、 Mercari Advent Calendar 2024 の9日目の記事です。 自身が所属するMarketplace SREチームは、メルカリグループ全体としてのPlatformを提供するPlatform Divisionに所属しています。この記事では、サービスの信頼性を支えるProduction Readiness Checkと呼んでいるプロセスに対して行った改善と、その結果もた

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。メルペイVPoEの@jorakuです。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2024 の記事です。 メルペイに入社して半年が経ちました。この期間で改めて個人的に実感した「メルカリらしさ」についてお話ししたいと思います。メルカリといえば、Go Bold / All for One / Be a ProといったValueが知られていますが、メルカリグループの魅力はそれだけにとどまりません。多様性を尊重し、挑戦を恐れず、学び続けるこの環境は、成果を

この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2024 の13日目の記事です🎅🎄 学びの道の駅の中西です。今年は学びの道の駅プロジェクトが立ち上がり組織化されました。そんな中、社内Podcastの運営も行っており、今年のアドベントカレンダーではその内容もお届けしたいと思います。 「学びの道の駅」とは？ 「学びの道の駅」は、社内で頻繁に開催される勉強会をもっと便利に、そして効果的に活用するために立ち上げられたプロジェクトです。社内の有志が中心となり勉強会の開催を支援し社内の知識共有を促進することを

この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2024 の13日目の記事です🎅🎄 Impact Effort Matrix（インパクト・エフォートマトリックス）を使って社内交流を実践してみた こんにちは、KINTO テクノロジーズの技術広報グループに所属しているMayaと木下です。 はじめに 私たちは過去に神保町で社内交流会を開催し、オフィス内の交流不足を解消し、チーム間のつながりを強化することを目指しました。 実施したときの記事はこちら↓ https://blog.kinto-technolo

この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2024 の13日目の記事です🎅🎄 はじめまして。 KINTOテクノロジーズでUnlimited（Android）を開発しているfabtと申します。 最近何かと話題のスクリーンショットテストを導入してみたので、導入の流れを追いながら、つまづいた点とその解決方法について紹介します。 スクリーンショットテストの導入を考えている方の参考になれば幸いです。 スクリーンショットテストとは 開発中のソースコードを基に画面のスクリーンショットを撮影し、過去のソース

この記事は KINTO テクノロジーズアドベントカレンダー 2024 の 13 日目の記事です 🎅🎄 はじめに こんにちは。KINTO ONE開発部の新車サブスク開発グループでフロントエンド開発を担当しているITOYUです。 エンジニアの皆さん、GitHub を使っていますか？我々 KINTO テクノロジーズでも GitHub を利用しています。 チーム開発をする上で Pull Request 機能を使ってコードレビューとマージを行っています。 マージの実行時にオプション指定をすることが出来るのですが、オ

💡 はじめに 🪄 Maestroについて 💭 事前準備 💻 ローカルでの実装 🐱 GitHub Actionsでの&#x5

12 月 4 日、 QuickSight の Amazon Q の新機能を発表しました。この機能により、ユーザーはシナリオ分析を実行して複雑な問題の答えをすばやく見つけることができます。この AI 支援データ分析エクスペリエンスは、自然言語プロンプトを使用して、分析アプローチの提案、データの自動分析、推奨アクションによる結果の要約など、詳細なデータ分析を段階的に導き、ビジネスユーザーが複雑な問題に対する答えを見つけるのに役立ちます。この新機能により、スプレッドシートやその他の方法を使用して分析を行うために

私はデータサイエンティストとして、機械学習の経験がないビジネスアナリスト、マーケティングアナリスト、データアナリスト、データアナリスト、データエンジニアが、それぞれの分野の専門家である機械学習（ML）を利用できるようにするという課題を直接経験してきました。だからこそ、 Amazon Q Developer が Amazon SageMaker Canvas で利用できるようになったという 12 月 4 日の Amazon Web Services (AWS) の発表に特に興奮しています。私が注目したのは、

12 月 4 日、 Amazon Bedrock Guardrails の画像サポートによるマルチモーダル毒性検出のプレビューについて発表します。この新機能は、テキストに加えて望ましくない画像コンテンツを検出して除外するため、 生成 AI アプリケーションにおけるユーザーエクスペリエンスの向上とモデル出力の管理に役立ちます。 Amazon Bedrock Guardrails では、望ましくないコンテンツをフィルタリングし、個人を特定できる情報 (PII) を編集し、コンテンツの安全性とプライバシーを強化

12 月 4 日、 Amazon Bedrock は、 生成 AI によるデータ分析の方法を効率化する 4 つの拡張機能を導入しました。 Amazon Bedrock データオートメーション (プレビュー) – Amazon Bedrock のフルマネージド機能で、ドキュメント、画像、オーディオ、ビデオなどの非構造化されたマルチモーダルコンテンツから貴重な洞察を効率的に生成できます。Amazon Bedrock を使用すると、自動化された インテリジェントドキュメント処理 (IDP) 、メディア分析、およ

本記事は 株式会社ココナラ Advent Calendar 2024 14日目の記事です。 デザインシステムの構築は難しく、「作る」ではなく「育てる」という発想が大切です。 本記事では、弊社ココナラで進行中のデザインシステム刷新プロジェクトを例に、「なぜ育てる発想が重要なのか」をざっくり掘り下げてみました。 状況として、デザイン定義としての大枠は8~9割方完成に近づいているものの、実装には課題が山積しています。そのうえで改めて「何が難しいのか」を言語化し、どういうスタンスで進めるべきかという指針を社内の関

Amazon Bedrock は 12 月 4 日、 生成 AI アプリケーションのコストとレイテンシーの削減に役立つ 2 つの機能をプレビュー版で導入しました。 Amazon Bedrock インテリジェントプロンプトルーティング – モデルを呼び出すときに、同じモデルシリーズの 基盤モデル (FM) を組み合わせて使用することで、品質とコストを最適化できるようになりました。たとえば、 Anthropic’s Claude モデルシリーズでは、Amazon Bedrock はプロンプトの複雑さに応じて