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技術ブログまとめ
「人工知能」に関連する技術ブログ
「人工知能」に関連する技術ブログ
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2025年09月30日
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生成AIで未経験言語のOSSコントリビュートは可能?Rustで挑戦した全記録
みなさんこんにちは!ワンキャリアで新卒採用サービス「ワンキャリア」の開発を担当している菅野(Github: sgasho ) です。 最近、生成AI(特にClaude Code)を活用してOSSコントリビュートしており、その過程で得られた知見を共有したいと思います。
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TypeScript
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キャリア
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Cline
株式会社ワンキャリア
2025年09月30日
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新卒研修で挑戦した生成AIの活用と映画館アプリ開発
はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 25 年度新卒の永井です。 4 月に入社してから早くも数ヶ月が経ちました。今回は、5 月から 6 月末まで行われた新卒研修を通じて、Web アプリケーションを一度も作ったことがなかった自分が、映画館アプリをどのように作成していったのかを、研修の流れとともに振り返りながらご紹介します。 「クラウドエースの新卒研修ではどんなことをやっているのだろう?」 「未経験からでもアプリを作れるようになるのか?」 本記事を通じて、その雰囲気を感じていただければ幸いです。興味が
Git
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クラウドエース
2025年09月30日
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西日本のデータセンター事情の現在と未来 〜JADOG17レポート〜
はじめに さくらのナレッジ編集部の法林です。 2025年8月29日(金)に、大阪のアーバンネット御堂筋ホールにてJADOG17ミーティングが開催されました。こちらのイベントで実施されたパネルディスカッション「西日本のデー […]
データ分析
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人工知能
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設計
さくらインターネット
2025年09月30日
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Google Workspaceの新機能をいち早く使う方法
G-gen の杉村です。Google Workspace では毎週、数個の機能アップデートが行われており、日々便利になり続けています。新しい機能の中には発表されてからすぐ使えるようになるわけではなく、時間をかけてロールアウト(順次リリース)されていくものがあります。そのスピードを制御する管理者設定について紹介します。 新機能のリリース設定 リリーススケジュール 即時リリースと計画的リリース 設定の変更 新機能のリリース設定 Google Workspace では、毎日のように新機能のアップデートが行われま
AWS
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テスト
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Google Workspace
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組み込み
株式会社G-gen
2025年09月30日
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個の学びを、組織の力へ。生成AI時代に実践する、「知見を循環させる」マネジメントとは
リクルートのデータ推進室は、数多くの領域にまたがるサービスのデータ活用を牽引し、事業の成長を支える部門横断的な組織です。
アジャイル
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キャリア
,
人工知能
,
設計
株式会社リクルート
2025年09月29日
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ペアワイズ法を用い、生成AIでテストケースに排他設定を反映する
ソフトウェアテストでペアワイズ法を用いてテストケースを効率的に絞り込む方法と、生成AIを活用して排他設定を反映したテストケースを自動生成する手法について説明しています。
人工知能
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ソフトウェアテスト
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テスト
Sky株式会社
2025年09月29日
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AIで進める技術的負債の返済 ― 「いつかやる」を「今できる」に ―
こんにちは。Yahoo!フリマでバックエンド開発を担当している高木です。ソフトウェア開発において避けられない「技術的負債」。「いつかやる」と後回しにしているうちに積み重なり、気づいたら大きな負担になっ...
人工知能
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テスト
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API
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アーキテクチャ
,
設計
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組み込み
LINEヤフー Tech
2025年09月29日
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NotebookLM × Gemini でGoogle Cloud Professional資格を2ヶ月で制覇する
はじめに エンジニアの方もエンジニアではない方も、こんにちは。金融業界で SRE としてGoogle CloudのプロジェクトにJoinしているエンジニアです。 Google CloudのProfessional資格、特に「Professional Machine Learning Engineer」のような専門性の高い資格は、その道のプロフェッショナルであることを証明する価値ある認定資格となっています。しかし、その広範な試験範囲と、単なる暗記では通用しない実践的な知識が問われるため、「どこから手をつけれ
Google Cloud
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機械学習
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人工知能
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初心者
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データベース
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アーキテクチャ
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設計
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ChatGPT
NTTデータ
2025年09月29日
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週刊生成AI with AWS – 2025/9/22週
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 週末に屋外プールに行ったのですが暑かったり寒かったりと温度対策に苦戦しながらも季節の変わり目を感じました。 9 月 30 日 に「 Amazon Q Developer Meetup #3 生成AIの利用を中心としたソフトウェア開発の新しいアプローチであるAI-DLCおよびその活用実績のご紹介 」というイベントが開催されます。AI‑DLC (AI 駆動開発ライフサイクル) の概念と実際のインパクトをお伝えします。また実際の開発の中にその
AWS
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ワークショップ
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人工知能
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インフラ
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テスト
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データベース
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SAP
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AWS
2025年09月29日
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プラットフォームエンジニアリングとは
はじめに はじめまして。NTT DATAの金融分野で基盤なんでも屋さんをやってる杉野です。 突然ですが皆さん「プラットフォームエンジニアリング」という言葉を耳にしたことはありますか? 私も少し前に耳にしたばかりですが、調べて見たところ考え方や思想は共感する点も多く 調べてみた内容を共有し、最終的には実際の開発現場での実践結果まで皆さんに共有できたらと思います。 プラットフォームエンジニアリングとは 一部ですが検索すると以下のように色々な企業やITメディアで解説するページが存在しており非常に注目度が高いこと
AWS
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インフラ
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テスト
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Microservices
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ChatGPT
NTTデータ
2025年09月29日
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エンジニアの海に棲む、コードを書かない私の生存戦略
エンジニア集団の中に潜む非エンジニアの生態 はじめまして。Insight Edgeセールス・コンサルティングチームで契約業務や売上管理を担当している非エンジニアの長尾です。 周りを見渡せば、AIやデータサイエンスの博士号を持つメンバーや、大規模なシステム開発を率いてきた猛者ばかり。そんな技術のプロフェッショナル集団の中で、私はコードを書かない「非エンジニア」として働いています。 私の周りでは、日常会話で「fetchするためのMCPサーバを...」や「LLMによるペルソナ生成のプロンプトが…」といった言葉が
データ分析
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人工知能
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ゲーム
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ノーコード/ローコード
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ChatGPT
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大規模言語モデル(LLM)
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データサイエンス
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コンサルティング
株式会社Insight Edg...
2025年09月26日
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国防総省の演習において AWS がレジリエントかつセキュアなエッジトゥクラウドを実証
本ブログは 2025 年 4 月 24 日に公開された AWS Public Sector ブログ「 AWS demonstrates resilient and secure edge-to-cloud at Department of Defense exercise 」を翻訳したものです。 米国国防総省 (DoD) は、任務の成功に不可欠な新規技術や新興技術の採用と統合において、民間企業への依存を高めています。現代の防衛環境は急速に進化しており、産業界との連携が成功の重要な要素となっています。 20
AWS
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R
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プロトタイピング
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インフラ
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ネットワーク
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テスト
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ハードウェア
,
設計
AWS
2025年09月26日
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Google AI Pro(Google One AIプレミアム)ガイド!特徴・よくある質問まとめ
Google AI Pro(旧Google One AIプレミアムプラン)とは? Google AI Pro(旧Google One AIプレミアムプラン)とは、Google Oneの最上位プランであり、Google AI Proプランの旧名称です。 提供される特典に変更はなく、Gemini機能、AI要約や文章生成などが可能なNotebookLM、そしてGoogleサービス全体で利用できる2TBのクラウドストレージが含まれています。
Google Cloud
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セキュリティ
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データ分析
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人工知能
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設計
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Google Workspace
吉積情報株式会社
2025年09月26日
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【寄稿】株式会社 GEOTRA 未来の人流シミュレーションへの取組
未来の人流シミュレーションサービスへの取組 序章 こんにちは。ソリューションアーキテクトの齋藤と松本です。株式会社 GEOTRA (以下、GEOTRA) では、“データの力で、社会を前に進める” を、ミッションとして掲げて、機械学習を活用し、各データから未来の人流シミュレーションサービスを提供しています。人流シミュレーションサービスは、モデル要件定義→データ選定→データクレンジング→モデル構築→モデル精度検証 まで内製で開発しています。本ブログでは、GEOTRA 執行役員 CTO プロダクト開発部長 森山
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データ分析
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DX
AWS
2025年09月26日
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顧客とデザイナーの視点で考える「AIの価値と可能性」
ラクスでメールディーラーのUIUXデザインを担当しているたけしまです。 AIを活用した製品づくりに向け、上流工程から参画し、日々業務に取り組んでいます。最近では、社内でも業務効率化やナレッジの蓄積、雑務の処理などにAIを活用するようになってきました。 顧客ヒアリングの情報を収集・分析する際にもAIを活用していますが、顧客の声が蓄積されるにつれ、顧客から見たAIがどんな存在で、何を期待しているのかが少しずつ見えてきました。今回は、その気づきをデザイナー視点のAIの価値と併せてご紹介したいと思います。 顧客視
人工知能
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品質管理
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CS
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設計
株式会社ラクス
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