TuringのMLOpsチームでは、自動運転モデル開発の開発生産性を向上させるプラットフォームの開発を行っています。このチームが作られた背景については、この記事をご覧下さい。 https://zenn.dev/turing_motors/articles/af10c5e32ea013 自動運転モデル開発では、実験の進め方や前提条件がチームやフェーズごとに変わり、一つのUIやワークフローに最適解を固定することが難しい場面が多くあります。 本記事では、そうした前提のもとで、MLOps基盤をなぜ「APIファース

はじめに 近年生成AIの普及により、テキスト入力を中心に、画像を生成・編集する手段が一般的になりつつある。 NTTDATAにおいても、テキスト生成AIを中心に業務代替や生産性向上の取り組みが進められている。一方で、画像生成AIについては、テキスト活用と同等のレベルではまだ本格的な業務適用には踏み込めていないのが現状である。 そこで本検証では、画像生成AI、とりわけイラスト編集への活用可能性について検証を行うこととした。 画像生成を実務に持ち込む際には「それらしい画像が1枚できる」こと以上に、一貫性が重要に

はじめに 金融IT本部 2年目の坂江 克斗です。 業務にてアウトバウンドセキュリティを考えるタイミングがあったため、本記事を書きました。 初学者の視点で疑問に感じる部分も含め、アウトバウンドセキュリティ全体の基本的な概念を解説できればと思います。 はじめに アウトバウンドセキュリティの概要 AWSのアウトバウンドセキュリティサービス Route53 Resolver DNS Firewall Network Firewall Network Firewall Proxy アウトバウンドセキュリティの設計方

Amazon DynamoDB のグローバルセカンダリインデックス (Global Secondary Index、GSI) のキャパシティを Terraform の外部で調整したことがある方なら、Terraform がドリフトを検出して望ましくない復元を強制する様子をご存知でしょう。Terraform の新しい aws_dynamodb_global_secondary_index リソースを使用すれば、この問題に対処できます。 新しい aws_dynamodb_global_secondary_ind

ジャンプTOON ソフトウェアエンジニアの國師 (@ronnnnn_jp) です。 この記事では、仕 ...

目次 はじめに 仕様書AI活用の前提 組織状況の整理 理想の仕様書の定義 AIツールとインターフェー ...

CO2 排出量可視・削減サービス「e-dash」化を支えるサーバーレスアーキテクチャと IaC 戦略 こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの松本 敢大です。 本日は、三井物産発の環境系スタートアップである e-dash 株式会社様が提供する CO2 排出量可視化・削減サービスプラットフォーム「e-dash」のシステム構築事例をご紹介します。e-dash 株式会社 プロダクト開発部部長の佐藤様、プロダクト開発部の伊藤様、竹内様に、AWS を活用したモダンなアプリケーション開発の取り組みについてお話

こんにちは。SCSK志村です。 Azure SQL Database で SQL Server を構成する際の設定項目に「接続ポリシー」があります。 設定値は「既定値」「リダイレクト」「プロキシ」の3種類から選択しますが、この「既定値」設定における挙動（特に Private Endpoint 利用時）について、私がドキュメントを読み間違えて悩んでしまったため、備忘録として記事にしました。 1. ドキュメントの記載 接続ポリシーは以下の公式ドキュメントに記載されています。 接続のアーキテクチャ &#8211

タイトル 目次 はじめに SRE Kaigi 2026 とは？ 参加レポート 生成AI時代にこそ求められるSRE SRE とプロダクトエンジニアは何故分断されてしまうのか 開発チームが信頼性向上のためにできること: 医療SaaS企業を支える共通基盤の挑戦 おわりに はじめに こんにちは。2025年4月にソフトウェアエンジニアとして新卒入社した 黒髙 です。普段は デリッシュキッチン の開発に携わっています。 2026年1月31日（土）に中野セントラルパーク カンファレンスで開催された SRE Kaigi

タイミーのプロダクトマネージャーの飯田です。 今回は、12/4に開催された プロダクトマネージャーカンファレンス （以下pmconf）に参加してきました。このイベントを通じて非常に有意義な学びを得られたため、タイミーのプロダクトマネージャー（柿谷、小宮山、鈴木、小西、佐々木、楠本、飯田）から、各セッションから学んだ内容を、全3回の記事で紹介します。 (本記事は、全3回のうち、Part3です。) ▪️Part1・Part2はこちら pmconf2025に参加してきました part1 pmconf2025に参

タイミーのプロダクトマネージャーの飯田です。 今回は、12/4に開催された プロダクトマネージャーカンファレンス （以下pmconf）に参加してきました。このイベントを通じて非常に有意義な学びを得られたため、タイミーのプロダクトマネージャー（柿谷、小宮山、鈴木、小西、佐々木、楠本、飯田）から、各セッションから学んだ内容を、全3回の記事で紹介します。 (本記事は、全3回のうち、Part1です。) ▪️Part2・Part3はこちら pmconf2025に参加してきました part2 pmconf2025に参

こんにちは！SCSKの野口です。 別の記事で、LangChainを利用したチャンキングのデモを行いました。 その際に、日本語のチャンキング結果が文字化けしてしまうという事象が発生したので、後学のためのに記事にまとめます。 事象 記事内で行った3つのデモの中で、デモ2（分割アルゴリズムの比較）では固定長分割のためにLangChainの「TokenTextSplitter」を利用してチャンキングを行おうとしていました。具体的なコードは下記となります。 from langchain_text_splitters

こんにちは！SCSKの野口です。 前回の記事では、RAGの全体像（Indexing / Retrieval / Augmentation / Generation）と、「LLMの性能そのものより、前段の設計で品質が決まる」ことを整理しました。 （シリーズ1：RAGの基本情報 / 第1回）RAGとは：全体像、なぜ必要か、基本フローと設計の勘所 RAG（検索拡張生成）の定義、なぜ必要か、基本フロー（Indexing/検索/補強/生成）を整理します。 blog.usize-tech.com 2026.01.27

本記事は 2026 年 2 月 4 日に公開された Venugopalan Vasudevan、Dinesh Balaaji Prabakaran、Sureshkumar Natarajan、Anjan Dave による “ AWS Transform custom: AI-driven Java modernization to reduce tech debt ” を翻訳したものです。 今日の急速に進化するソフトウェア環境において、Java アプリケーションの保守とモダナイゼーションは、多くの組織が直

Figmaの手作業から脱却したい ども！最近は図解の自動化にハマっている龍ちゃんです。 技術ブログの図解、みんなどうしてますか？ 僕は以前、Figmaで人力で図を作ってたんですよね。アーキテクチャ図とかフロー図とか、1つ作るのに結構な時間がかかる。ブログの本数が増えるほど、だんだん図を作るのが億劫になってきて。 で、 SVG図解自動生成 、 HTML図解自動生成 と試行錯誤を重ねてきました。過去記事を読んでなくても今回の記事だけで完結するので、安心してください。 やっていることはシンプルで、Claude