「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」 では、2022 年の初版公開以来、継続的にコンテンツの拡充を進めています。その中で、「ミッションクリティカル (勘定系) 」や「顧客チャネル」など、金融業界固有のワークロードに応じたリファレンスアーキテクチャが AWS CDK サンプルコードと共に公開されています。例えば「ミッションクリティカル (勘定系) 」は勘定システムだけでなく、一般的なOLTPシステムでご利用できます。 一方で、具体的なシステム特性を踏まえた上で、より詳細な考慮点やアーキテクチャ上の決定根

はじめに こんにちは。 株式会社ココナラのマーケットプレイス開発部 Web開発グループ フロントエンド開発チーム所属のかねごんです。 本記事では、弊社がNuxt 2からNuxt 3へのバージョンアップを行った経緯、そして実施過程での工夫や課題についてお話しします。単なるアップグレード手順ではなく、なぜそのタイミングで、どのようなアプローチで進めたのかという意思決定プロセスから、実装段階での試行錯誤までを、実体験に基づいて共有したいと思います。 Nuxt 2のサポート終了と、バージョンアップの必然性 サポー

はじめに こんにちは。セーフィーでプロダクト開発をしています大町です。 最近は、ChatGPT → Gemini → Claude →（たまにGrok）のように、利用するLLMサービスを気分に応じて使い回しています。 最近、次々とLLMの新しいモデルが出ていますが、以下のようなことを思う時があります。 もともとChatGPTを使っていたけどGeminiで性能のいいモデルができたので乗り換えたい アイデア出しはChatGPTで、調べ物はGeminiでといったように使い分けたい → でもサービスを変えるとコン

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。 Rails アプリケーションの開発をしていると、fat になってしまった Sidekiq worker や、ドメインロジックらしき実装が書かれている Serializer に遭遇したことがあるのではないでしょうか。 この記事では、MVC アーキテクチャを一段階抽象化して捉えることで、Rails のさまざまなレイヤーに対して一貫したプラクティスを適用する考え方を紹介します。ある程度 Rails を触ったこと

はじめに AI Builders Day とは セッションが始まるまで 【キーノート1】まだ間に合う！Agentic AI on AWSの現在地をやさしく一挙おさらい AI エージェントの設計で注意するべきポイント6選 AIエージェントのアーキテクチャ AIエージェントのコンテキストエンジニアリング LLMOps まで見据えた構築方法を考える エージェント特有のエラーハンドリングを意識する 独自性のないエージェントは使われない AgentCore BrowserとClaude Codeスキルを活用した『初

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第四開発部の多賀です。 データ分析や活用において、頻繁に課題となるのが 「データの欠損」 です。 「顧客リストの電話番号が抜けている」「住所が入っていない」といった不完全なデータに対し、Web 検索等を用いて情報を補完しようとする場合、これまでは外部スクリプトを作成して API を利用したり、あるいは手作業で検索してデータを更新するといった対応が必要でした。 しかし、BigQuery ML (BQML) と Gemini、そして Grounding with

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第四開発部の多賀です。 データ分析や活用において、頻繁に課題となるのが 「データの欠損」 です。 「顧客リストの電話番号が抜けている」「住所が入っていない」といった不完全なデータに対し、Web 検索等を用いて情報を補完しようとする場合、これまでは外部スクリプトを作成して API を利用したり、あるいは手作業で検索してデータを更新するといった対応が必要でした。 しかし、BigQuery ML (BQML) と Gemini、そして Grounding with

みなさん、こんにちは。現在メインフレームを利用されている方の中で、メインフレームシステム上の業務データを活用することで、ビジネス意思決定の高度化や新たなビジネス創出を行い、ビジネス価値を向上させる方法を検討されている方はいらっしゃいますでしょうか。こちらの検討をされている方は、多くのケースにおいて以下のような課題に直面されているのではないでしょうか。 メインフレームの処理能力が限界に近づいており、現行処理に影響しないようにデータ分析やデータ加工を行うことは難しい。 メインフレームからデータをエクスポートし

はじめに 本記事は、Luup Advent Calendar 2025の16日目の記事になります。 こんにちは、Luup ユーザーアプリチームで Androidアプリの開発を担当している河原です。 自分は2年前に入社し、この2年間LuupのAndroidアプリチームで開発を行ってきました。 スピードが求められるスタートアップにおいて、技術的な負債は避けて通れないものです。 この記事では、Androidアプリの開発の中で、開発生産性が上がるように工夫してきた取り組みをいくつか紹介しようと思います。 みんなで

生成AIが生み出す新しい負債「理解負債」について こんにちは！ 株式会社ココナラのVP of Product Engineeringの村上です。 こちらは株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 25日目の記事です。 本内容は以下の登壇内容について深堀りしたものとなります。 https://sakuragaoka-tech.connpass.com/event/374785/ 登壇資料も合わせてご確認ください。 はじめに 「このコード、どういう意図で書いたんですか？」 PRレビューでの何

こんにちは、タイミーのデータサイエンスグループでマネージャーをしている菊地です。 本記事では、タイミーのデータサイエンス組織が直面した「認知負荷」や「優先順位」の課題に対し、チームトポロジーの考え方を取り入れて、どのように体制を見直したかを紹介します。 具体的には、データサイエンティストをストリームアラインドチームから「コンプリケイティッド・サブシステムチーム」へと再配置した背景と、その後のチーム間連携を円滑にするための「プロトコル」の設計・運用についてお話しします。 はじめに タイミーの開発組織ではチー

gpt-oss-20bをCPUで推論したらGPUより爆速でした。なぜこのようなことになったのでしょうか？今日は最近のARMのCPU推論の話を書きます。 まずは、ベンチマーク結果を見ていきましょう。 評価環境 マシン: OrangePi 6 CPU: CIX CD8160 4x ARM Cortex-A720 (最大2.6 GHz) 4x ARM Cortex-A720 (最大2.4 GHz) 4x ARM Cortex-A520 (最大1.8 GHz) GPU: Immortalis G720 MC10

AWS の AI を活用したカスタマーエクスペリエンスソリューションである Amazon Connect 、そのコアに、フローとモジュールがあります。フローはカスタマージャーニーを定義し、モジュールは運用を合理化する再利用可能な要素として機能します。 フローとモジュールに関して、これまで以上に強力で柔軟性があり、保守性を高める 3 つの新機能を発表しました。これらの機能強化により、コンタクトセンターアーキテクトが直面するフローとモジュール間のデータのやり取りの管理の一般的な課題に対処し、コンタクトセンター

はじめに 皆様こんにちは、RevCommでソフトウェアエンジニアをしている加藤です。私は主にSaaSにおけるユーザーやテナントの管理および認証を担当しています！ 今回は社内で構築したチケット作成Slackアプリについて話します！ 背景 私たちのチームではユーザーの認証を管理しているので、お客様がログインできなかったりした際にサポートチームを通じて調査依頼が送られてきていました。毎週チームメンバーの1人が”オンコール”を担当し、その調査を担当していました。頻度的には1日1回の依頼がありましたが、チームの人数

こんにちは。SCSKの末本です。 本記事では、AWSで構築しているシステムの保守運用をする中で発生した事象と、その解決策についてご紹介します。   発生した事象 今回のシステムは、Amazon Elastic Container Service（以下 ECS）を利用しており、1タスクで複数のコンテナを構成する環境です。 発生した事象は、 AWS_ECS_TASK_PATCHING_RETIREMENT によって ECS のタスクが生まれ変わる際、クライアントからのアクセスに対して一時的に HTT