はじめに クラウド環境の運用において、「いつ、誰が、どのリソースに対して、どのような操作を行ったのか」を追跡することは、障害調査やセキュリティ監査の観点から非常に重要です。 Azureにおいて、この「操作履歴の記録」を担う中心的な機能が Azure Activity Log（アクティビティログ） です。 システムに予期せぬ変更が加えられた際、原因を特定するための第一歩は、このActivity Logを確認することから始まります。 本記事では、Activity Logの基本的な仕組みから、Azure Por

はじめに アジャイル開発の代表的な手法である「スクラム」では、短いサイクル（スプリント）で価値の高いプロダクトを継続的に届けていきます。 スプリント期間中に取り組む作業は スプリントバックログ としてまとめて管理されます。 スプリントバックログは、チームがスプリント期間中に「何を達成し、どのように進めていくか」を明確にするための計画表です。ただの作業リストではなく、ユーザーへ届ける価値を実現するための計画 という重要な役割を持っています。 なかでも、スプリントバックログを構成する要素の一つである スプリン

はじめに 最近、社内に検証用のハイスペックGPUマシンが導入されました。 このマシンを実際に触ってみると、想像以上に大きなモデルをローカル環境で動作させることができ、 「これまで実現が難しかったことでも実現していけそうだ」という手応えがありました。 これまでAI関連のタスクとしては、書類からの特定項目の読み取りに取り組んできました。 この領域では、学習データを用意してトレーニングした特定タスク特化型のOCRモデルをサーバーに配置し実運用してきた実績があります。 一方で、近年のLLMの進化を見るにつけ、「汎

Google Workspace「代理店割引」とは？ Google Workspaceの「代理店割引」とは、公式パートナーである代理店が独自に提供する価格優遇制度を指します。

はじめに：なぜランサムウェア対策としてリスク分析が必要なのか ランサムウェアは、技術的な巧妙さとともに事業への影響の大きさが問題となるサイバー脅威です。 EDRの導入、バックアップの取得、復旧訓練の実施といったランサムウェアへの対策は、多くの企業ですでに進められています。一方で、「どの情報資産がランサムウェアに感染すると事業に致命的な影響が出るのか」「どの侵入経路が実際に成立しやすいのか」「被害発生時に本当に復旧できるのか」といった問いに、体系的に説明できるケースは多くありません。そこで共通して見えてくる

はじめに Datadog には Notebook というものがあります。以前から存在する機能であり、目新しいものではありません。 詳細は公式のドキュメントが詳しいのですが、Datadog で取り扱えるログやメトリックなどを埋め込める ドキュメンテーション ツールという捉え方で然程ズレは無いはずです。単にログやメトリックを追うという意味ではダッシュボード *1 も使え、 継続的な観測をする場合は ダッシュボードのほうが断然よいです。 いっぽうでこういった課題感もあると思います。すくなくとも私は常々あります。

はじめに こんにちは！ BASEでバックエンドエンジニアをしている、かがの（ @ykagano ）です。 昨年まではCartチームにいたのですが、今年から部署名が変わりまして、現在はCheckout Reliabilityチームにいます。 これはBASEのECカートの信頼性を守るためのチームです。 決済の安定性を高めるために日々活動をしていますが、それについてはまた別の記事で書かせてください。 さて、QRコード決済サービスとして日本で一番シェアの大きいPayPayといえば、皆さまもご存知かと思います。 今

SCSKの畑です。 今回は、前回の投稿でも触れていた通り、アプリケーションにおける更新差分データの表示を効率化・高速化するための一連の取り組みや試行錯誤の過程について説明していきます。   はじめに アプリケーションにおける更新差分データの表示の導出・表示機能について、概要を簡単に説明します。 本アプリケーションにおける管理対象のテーブルについて、データの更新差分を表示できるようにしています。ケースとしては以下2パターンがありますが、どちらも同じ仕組みで更新差分を導出・表示しています。 異なるデ

はじめに ども！GitHub Copilot の設定に対して徐々に理解が進んでいる龍ちゃんです。 これまでの記事で、 AGENTS.md と Custom Agents の違い と、 copilot-instructions.md の分割設計 について解説してきました。 で、ここまで読んでくれた方は気づいたかもしれません。 AGENTS.md と copilot-instructions.md、書く内容かぶってない？ と。 機能的には両者が近い機能を持っているように感じています。発火条件も近いですしね。

はじめに ども！GitHub Copilot の設定ファイルを夜な夜なこねくり回している龍ちゃんです。Claude Code での経験があるので、この「こねる作業」が後々の開発体験につながると信じて頑張っております。 今回は、GitHub Copilot の「 Custom Agents 」と「 AGENTS.md 」という2つの似た名前の機能について解説します。 正直に言うと、僕も最初は混乱していました。というか同じ機能だと思っていました。「agents」で検索しても情報が混在していて、AIに聞いても誤

はじめに ども！GitHub Copilotの設定ファイルの設計にいそしんでいる龍ちゃんです。 前回の記事 では、GitHub Copilotの設定ファイル5種類を整理しました。今回はその中でも特に重要な「Instructions ファイル」の設計にフォーカスします。 まだInstructionsを使っていない方へ ：いきなり設計から入る必要はありません。まずは copilot-instructions.md に思いつくルールをどんどん書いていけばOKです。使っていくうちに「あれも追加したい、これも追加し

こんにちは。スマート ソサエティ センター 行政デジタル部所属の宇佐美です。 今回は、Vertex AIのGeminiバッチ予測機能を使って、大量のテキストデータを一括で処理する方法をご紹介します。 バッチ予測とは Vertex AIのバッチ予測は、大量のプロンプトを非同期で一括処理できる機能です。リアルタイム推論と比較して以下のメリットがあります。 コスト効率 ： リアルタイム推論と比較して安価な料金で利用可能。特にGemini 2.5 Flash はリアルタイム推論のおよそ半額で利用することが出来ます

ソフトウェアテストの研修でテスト技法を学んだとき、「状態遷移図」は比較的理解しやすい技法だと感じていました。 状態と状態を線で結ぶだけで、画面や処理の流れが整理できる。 しかし、いざ実務で使ってみると、研修では見えていなかった“つまずきどころ”がいくつも浮かび上がってきました。 そこで今回は、テスト初心者である私が、状態遷移図を実務に適用する過程で特につまずいたポイントを整理します。 ※本記事は株式会社モンテカンポの新人スタッフが記録したレポートを元に、記事として編集しなおしたものとなります。 参考： テ

このシリーズは、私自身の「初心者研修記録」をもとに、研修で学んだテスト技法を実務でどのように活用したのかを記録したものです。 今回はその中から、実務で初めてテスト技法を意識的に活用した取り組みとして、「状態遷移図」を用いた検証の記録を整理し、記事としてまとめました。 私自身、ソフトウェアテスト受託業務の企業に就職してまだ3カ月ほどであり、ソフトウェアテストに関しては社内研修で学んだ知識しか持っていない状態でした。 実務経験がほぼない中で、研修で学んだテスト技法をどのように業務に落とし込んだのか、その過程と

このブログは、2026 年 1 月 5 日に Fabio Bottoni、Dr. Bin Qiu、Dr. Song Zhang によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照してください。 エネルギー環境が分散型モデルへと進化する中、分散型エネルギーリソース ( DER ) は、エネルギー市場のさまざまなプレーヤー (電力会社、立法機関、アグリゲーター、消費者、サービスプロバイダー) に課題と機会の両方をもたらしています。 さまざまな関係者が Amazon Web Services