目次 はじめに データ分析の課題 Snowflake MCPサーバーについて AI分析機器版の全体像 ...

プロダクト部User Groupの藤澤です。 今回は、我々のプロダクト「 スタンバイ 」で, Nuxtアップデートをきっかけに顕在化した bfcache（Back/Forward Cache）による計測課題と、 それに対する対応・改善の取り組みについて共有します。 今回の改善により、これまでより正確な数値が取得できるようになり、社内指標の明確化が進みました。 この記事のポイント Nuxtのマイナーアップデートをきっかけに、起きるはずのないPVの変動が発生 原因は、bfcacheから復元した際のログ送信が不

本ブログは 株式会社 Nint 様 と Amazon Web Services Japan 合同会社 が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの森です。 デジタル市場の急速な変化に伴い、多くの企業が新しいプラットフォームやサービスへの対応を迫られています。特に SaaS 事業者にとって、市場の変化に迅速に対応しながら、既存システムの運用負荷を抑制することは重要な経営課題となっています。 従来の仮想マシンベースのインフラでは、サーバー管理やスケーリング対応に多くの

この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2025 の17日目の記事です🎅🎄 1.はじめに こんにちは！ KINTOテクノロジーズのデジタル戦略部DataOpsG所属の上平です。 普段は社内のデータ分析基盤と「cirro」というAIを活用した社内アプリの開発・保守・運用を担当しています。 以前、下記の記事で、Strands Agentsの導入前の検証事例をご紹介させていただきました。 https://blog.kinto-technologies.com/posts/2025-07-18-t

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotのデータと会話するエージェントの構築機能を利用し、「携帯キャリアのクロスセル・アップセル分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobotは、ビ

この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2025 の 21日目の記事です。 はじめに こんにちは。 開発本部 開発1部 デリッシュリサーチチームでデータエンジニアをしている吉田です。 今回はコンピュートシステムテーブルとDatabricks Genie Research Agentを利用して、Jobのコンピュートリソースの最適化を試みた事例をご紹介します。 背景 これまで、Databricks Jobに割り当てるコンピュートリソースの最適化は、実際の実行メトリクスをUI

本記事はSnowflakers Advent Calendar 2025の17日目の記事となります！ はじめに 2025/09/21 に SnowPro Advanced: Administrator を受験し、950 / 1000 点で合格しました！ 勉強は短め（10時間くらい）だったのですが自分でも驚く高得点が取れたので、備忘もかねてChatGPTを活用した勉強プロセスについてまとめたいと思います。 本記事の対象読者は、 （実務でSnowflakeを扱っており）Snowflakeの資格を取得したい方

この記事は、 NTT docomo Business Advent Calendar 2025 17日目の記事です。 はじめに 本記事は、コミュニケーション＆アプリケーションサービス部でビジネスdアプリの開発を担当している 立木・富田・西谷 の共同執筆です。 私たちは、 ビジネスdアプリ という、ビジネスパーソンの仕事や生活に役立つポータルアプリを開発しています。 ビジネスdアプリチームでは、モバイルアプリ・フロントエンド・バックエンドなどの開発とデザインの一部を社員で内製しており、以下の記事で以前記載し

本記事は【 Advent Calendar 2025 】の14日目の記事です。 デジタルプラットフォーム統括本部データソリューション統括部データアーキテクト部アナリティクス推進課のA・Kです。 そういえば自分でも久しく忘れていたのですが、ミステリーや推理小説、叙述トリック物の小説が好きで昔よく読んでいました。タイトルで分かった方もいるかもしれませんが、好きな作家は工学博士の森博嗣先生です。 ということで、今回はBIツールTableauのIF文にまつわるミステリーを書こうと思います。 0. プロローグ Ta

はじめに KINTOテクノロジーズのデジタル戦略部DataOpsG所属の西です。 普段は社内のデータ分析基盤の開発・保守・運用を担当しています。 データガバナンスの一環としてのデータ分析基盤へのアクセス制御のため、AWS Lake Formation、その機能であるハイブリッドアクセスモードとLFタグを扱う機会がありました。 はじめてLake Formationを触ると、その仕様や用語を理解するだけでも大変だと思います。（自分は、なかなか苦労しました。） そのため本記事ではLake Formationの主

はじめに こんにちは。AWS Analytics Specialist ソリューションアーキテクトの深見 です。 データベースの変更をリアルタイムに分析基盤へ反映したいというニーズに高まりを感じています。実際に多くのお客様から相談をいただいております。またデータベースの差分をもとに連携することが望まれる場面も多くあります。そういう場合の選択肢の一つが CDC（Change Data Capture）と呼ばれる MySQL の binlogなどの変更履歴をもとにデータを連携する手法になります。しかし、CDC

2025 年 12 月 2 日、AWS DevOps Agent のパブリックプレビューを発表しました。AWS DevOps Agent は、過去のインシデントと運用パターンを体系的に分析することで、インシデントへの対応、根本原因の特定、将来の問題の防止に役立つ フロンティアエージェント です。 フロンティアエージェントは、自律的で非常にスケーラブルで、絶え間ない介入なしに数時間または数日働く、新しいクラスの AI エージェントです。 本番稼働のインシデントが発生した場合、オンコールエンジニアは、利害関係

クエリ最適化、使いこなせてますか？ データ分析業務でSnowflake Notebooksを使っている私が、良さを最大に引き出すテクニックをご紹介します。大容量データを爆速で集計して、コーナーで差をつけましょう！ はじめに NTTデータの齊藤青葉です。クラウドDWHであるSnowflakeのデータを使って分析する毎日を過ごしています。 　もともと、Jupyter Notebookで集計分析を行っていましたが、Snowflake Notebooksを使ってみたところ集計スピードが上がり、クラウドBIツールと

はじめに こんにちは。RECRUIT TECH CONFERENCE 2026 企画担当の石神です！ この度、開発事例・ナレッジを共有するリクルートの技術カンファ

本記事は【 Advent Calendar 2025 】の13日目の記事です。 Autogen とは？ Autogenは、AIを活用したマルチエージェントシステム構築のためのフレームワークです。 簡単に言うと AIエージェントを相互に会話させ、協働させ、タスクを自動的に解決させることができます。 1つのAIがすべてを行う代わりに、複数の専門化されたエージェントが存在します。 これらのエージェントは、複雑なワークフローを完了するために通信し、情報を共有し、協力して作業できます。 特徴 LLM統合 ：GPTな