ElasticsearchとKibana Mapsを使い、東京都犯罪データの位置情報をローコードで可視化する方法を解説します。また、Logstashによる効率的なデータ取り込み手順も紹介します。 目次 なぜ位置情報が重要なのか Elastic Stackによる位置情報可視化の概要 Elastic Mapsとは データ準備 リアルタイムデータ取り込み: Python vs Logstashによるアプローチ Pythonによるデータ投入 Logstashによるデータ取り込み（ローコード実装） Kibana M

テクノロジーコミュニティには、志を同じくする他の人々と学び、人脈を築く多くの機会があります。5 月 19 日週、AWS の多くのお客様が AWS Summit Dubai に参加し、ライブデモ、最先端の AI/ML ツールのハンズオンエクスペリエンスなど、多くのイベントに参加しました。私は、ここ南アフリカで ダーバンのデータ & AI コミュニティ に参加して、コミュニティからインスピレーションを得て学ぶ 1 日を過ごしました。インドでは、 AWS Community Day Bengaluru

こんにちは! 株式会社ココナラのシステムプラットフォーム部でインフラ・SREチームに所属のぐっさんです。 少し前にTiDBをココナラに導入できないか、比較検討をしたのでその時のお話を紹介したいと思います。 はじめに 現在ココナラではデータベースは主にAmazon Aurora MySQLを利用しています。 Aurora MySQLはマネージドで非常に便利なサービスですが、定期的にアップデートを実施する必要があります。 アップデートの作業では万全を期すため、サイトメンテナンスを入れて作業を行なっています。

AWS Fault Injection Service (FIS) が Amazon Application Recovery Controller (ARC) のゾーンオートシフトのリカバリーアクションをサポートするようになった ことをお知らせいたします。この統合により、障害を注入するイベントの作成とゾーンオートシフトのトリガーを同一実験内で行えるようになり、より包括的なテストが可能になりました。これにより、アベイラビリティーゾーン (AZ) の障害時にアプリケーションがどのように動作するかを観察できま

こんにちは。メルペイ Engineering Engagement チームの @mikichin です。 メルカリグループは「あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる」をミッションに、さまざまなサービスを展開しています。 メルペイは単なる決済サービスではなく、新しい「信用」を基盤として、それに基づく循環型社会、なめらかな社会を創ることを、メルコインはテクノロジーによって、さまざまな価値観の境界線を打ち破り、誰もが暗号資産・デジタル資産などあらゆる価値を簡単に交換できる世界の実現を目指しています。

はじめに こんにちは、AIファーストグループのAlexです。 AI技術の急速な発展に伴い、エージェント開発の需要も高まっています。しかし、エージェントに関する最新技術の知見の共有不足や、開発リソースの分散により、効率的なエージェント開発を始めることが難しい状況にあります。そこで私たちは、社内各所で開発したAIエージェントを社内で共有し、技術・ノウハウを集約するためのプラットフォーム「Agent Store v1.0」をリリースしました。 Agent Storeの目的 Agent Storeは以下の2つの主

皆さま、こんにちわ。社内でOCIプリセールスを担当しております、越水と申します。 2025年度はOracle Cloud Infrastructure（以後、OCI）に関するブログ記事を定期的に発信していこうと思い、 この度、キーボードとマウスを取りました。どうぞよろしくお願い致します。 記念すべき一つ目の記事ですが、2024年12月に当課内のOCI技術担当者が行った、オラクルの生成AI戦略における重要ピースである「OCI Generative AI（RAG Agent）」「Oracle 23ai（Vec

はじめに SnowflakeにはAI & ML機能の一つとしてDocument AIというサービスがあります。 ざっくり言えば、「PDFなどの非構造データから任意のデータを抽出できる」という機能です。 しかし、2025年5月時点では 日本語は正式にサポートされていないため、以下の注意書きされています。 『満足のいく結果が得られない可能性があります』 そこで、日本語環境における Document AIの性能を評価するために、同じフォーマットの履歴書を用いて英語版と日本語版のPDFを比較検証してみまし

はじめに こんにちは、クラウドエースの第二開発部に所属している村松です。 生成 AI を駆使して、日々開発に励んでいます。 さて、2025年の3月に、Google が Gemma 3 をリリースしました。 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-gemma-3-on-vertex-ai/?hl=en Gemma 3 は、Gemini 1.5 と同じ研究成果をもとに開発された、軽量かつ高性能な大規模言語モデル

みなさんこんにちは。中途向けメディア・転職サイト 「ONE CAREER PLUS」開発チームの西川(X ： @takashi54461358 )です！ フロントエンド開発において、UIの構築や状態管理など様々な実装を進める中で、「もっと早く、もっと正確にアウトプットを出したい」と考える瞬間が何度もあるのではないでしょうか？ 私自身も、日々の開発の現場でそうした悩みに直面することがよくあります。そんな中で試行錯誤を重ねるうちに、 処理の分離 や データ構造の一元管理 といった工夫が、結果的に開発速度と保守

みなさんこんにちは！ワンキャリアのOCC（ONE CAREER CLOUD）チームで開発エンジニアを担当しているJustin（Github： justin3-1 ）です。 今回はアルゴリズム検証に欠かせない「Algorithm Comparator」について、実際にコードを書いて動かしながら、使い方や検証用のデータの作り方を学んだので、その内容を整理してみました。 アルゴリズム比較や、パフォーマンス検証に興味のある方の参考になれば嬉しいです。

本稿は、JFE 条鋼株式会社による AWS 移行の取り組みについて、主導された JFE 条鋼株式会社 神庭 公一様、JFE システムズ株式会社 齋藤 誠様、株式会社エクサ 中西 広行様より寄稿いただきました。 はじめに JFE 条鋼株式会社 (以下、JFE 条鋼) は、鉄鋼製品の中でも主に形鋼と鉄筋棒鋼を製造、販売する電炉メーカーです。電気炉を使用して鉄スクラップを主原料とした製品を製造する電炉業界は、資源リサイクルの担い手として持続可能な循環型社会に貢献する重要な役割を担っています。同社は、この精錬技術

はじめに こんにちは、AI・アナリティクス本部、マーケティングサイエンスブロックの青山です。普段は、TVCM等の新規顧客向けの獲得施策や、既存顧客向けの施策など、マーケティング施策の効果検証を担当しています。施策の効果検証においては、 平均的な施策効果だけでなく、ユーザーごとの施策効果の違い を捉えることが重要です。そうしたユーザーごとの施策効果を推定する手法は数多くある一方で、実データへの有効性が分からず利用されるケースは少ないという課題がありました。今回の記事では、この課題に対してユーザーごとの効果を

開発部署で始まった読書会に参加した体験記です。「ドメイン駆動設計をはじめよう」を読み解く過程で、チームで議論し理解を深めることができました。読書会を通じて得た気づきについてご紹介します。 読書会の流れ 読書会に参加してみて よかったこと イマイチなところ まとめ おわりに こんにちは、開発部門（プロダクト技術本部）の嶋崎です。 私たちの部署で若手メンバーを中心とした読書会が始まり、参加する機会がありました。 書籍「ドメイン駆動設計をはじめよう」（著：Vlad Khononov、訳：増田 亨、綿引 琢磨、出

こんにちは、生成AI研究開発チームのエンジニアリングマネージャーの鳥越です。最近の生成AIのお気に入りの使い方は、好奇心旺盛な小学生の息子の不思議な質問を一緒に聞くことです。「四天王があるのに、五天王がないのはなぜか」「工事現場には春日部ナンバーがなぜ多いのか」「秋休みがないのはなぜか」など、どこで役に立つかわからない知識が増えてますが、なかなか楽しいです。 さて、カケハシでは生成AIを社内活用するだけでなく、プロダクトのエンハンスメントでも組み込みを始めていますが、従来の機械学習(以下ML)を活用したプ