はじめに こんにちは、人材プラットフォーム本部 プロダクト開発部グループマネージャの松田です。ジョブメドレーアカデミーという オンライン動画研修 ・ 勤怠シフト管理 の開発を行っています。 2025年10月18日(土)、 Hono Conference 2025 に参加してきました。Honoは、Cloudflare Workersなどのエッジ環境で注目を集める超高速・軽量Webフレームワークであり、私たちメドレーでも新規プロダクトの技術スタックとして採用しています。 今回、メドレーはSilver Spon

はじめに さくらインターネットでプロダクトマネージャとして働いている荒木です。 さくらのAI Engineは、基盤モデル搭載済みのGPUサーバーで推論処理ができるAPIサービスです。テキスト生成・分類・埋め込み・音声認識 […]

G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud が提供するセキュリティ運用プラットフォームである Google SecOps を徹底解説します。 Google SecOps とは 概要 主な特徴 主な機能 エディションと料金体系 用語と機能 Security Information and Event Management（SIEM） Security Orchestration, Automation, and Response（SOAR） Cloud-Native Application

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

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

さくらのAI Engine 先日リリースしました『さくらのAI Engine』ですが、想像を超えたフィードバックをいただき、早くも次の機能拡張を踏まえたアップデートの検討に向けた議論が活発に行われています。フィードバック […]

本記事は ネットワークウィーク 7日目の記事です。 💻 6日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 8日目 🌐 はじめに 前提知識 ステージ カスタムドメイン ルーティングのモード API マッピング ルーティングルール ルーティングの活用場面 Canary リリース ver API マッピング Canary リリース ver ルーティングルール (番外編) ルーティングルール、その後にAPI マッピング まとめ はじめに こんにちは、井手です。 外はすっかり秋の空気ですが、私のデスク周りだけは常夏です。 モニターとPC

イノベーションセンターの新井です。 普段は全社検証網の技術検証、構築、運用を担当しています。 私の所属するイノベーションセンターではこれまではイーサネット/IPレベルの検証網を運用して全社に提供していましたが、昨今の光伝送とIP系技術の融合の進展などにも対応して、さまざまなユースケースを検証・開発するために、光伝送に関する検証網(All Photonics Network Testbed。以下、APNテストベッド)も同一チームで構築・運用しています。 今回から複数回に分けて現在取り組んでいるAPNテストベ

1. はじめに こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスの山野です。 昨今のECサイトにおいて、商品レコメンドや検索はユーザ体験を向上させるうえで今や欠かせない機能となっています。しかし、高精度なレコメンドシステムを最初からフルスペックで実装しようとすると、膨大な開発コストと時間がかかります。ユーザー行動のモデリング、リアルタイム処理基盤、A/Bテスト環境、多言語対応など、考慮すべき要素は多岐にわたり、リソースが限られる中ですべてを実現するのは現実的ではありません。 そこで重要になるのが、少ない工数で段

みなさん、MuleSoftはご存じでしょうか。 MuleSoftは、様々なシステム間連携をハブ＆スポーク型でつなぎ合わせるiPaaS（Integration Platform as a Service）製品です。 私たちのチームでは、このMuleSoftを主軸として様々なプロジェクト支援を行っており、最近では、MuleSoft開発においても生成AIを使った開発効率化が注目されています。 この記事では、その一例としてGitHub Copilotを使って、OpenAPI定義（以降、OAS: OpenAPI S

本記事は、2025 年 10 月 7 日に公開された Best practices for migrating from Apache Airflow 2.x to Apache Airflow 3.x on Amazon MWAA を翻訳したものです。翻訳はクラウドサポートエンジニアの山本が担当しました。 Amazon MWAA の Apache Airflow 3.x では、セキュリティと分離性を強化する API ベースのタスク実行など、アーキテクチャの改善が導入されています。その他の主要なアップデー

本記事は、2025/10/1 に公開された Introducing Apache Airflow 3 on Amazon MWAA: New features and capabilities を翻訳したものです。翻訳はプロフェッショナルサービスの佐藤が担当しました。 本日、Amazon Web Services (AWS) は、 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) における Apache Airflow 3 の一般提供開始を

こんな方へ特におすすめ 「自分専用のChatGPT」を作ってみたいと思っている方 RAGやLLM（大規模言語モデル）の具体的な使い方に興味がある方 Pythonとオープンソース技術で、何か面白いものを作りたい開発者 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！AI相棒の開発ブログ、第一弾へようこそ！ このページでは「 AI相棒 」を、話題の技術 RAG とオープンソースのツールを駆使して開発した軌跡をご紹介します。 APIを使った簡単な方法から、最終的にはPCの中だけで完結する完全ローカル環境

G-gen の福井です。Google Workspace Events API と NotebookLM Enterprise API を利用して、Google ドライブ上のファイル操作をトリガーに NotebookLM のノートブック管理を自動化するアーキテクチャと、その実装例を紹介します。 はじめに 当記事の概要 NotebookLM Enterprise とは Google Workspace Events API とは 免責事項 実現したいこと 目的と処理の内容 構成図（To-be） 構成図（Ca