G-gen の堂原です。当記事では、Google Workspace の 共有ドライブ において、ファイルやフォルダが 組織外へ共有されてしまうことを防ぐ 方法を紹介します。「アクセスレベルによる制限」、「共有ドライブレベルでの制限」そして「管理コンソールを用いた組織部門レベルでの制限」の3手法を解説します。 はじめに アクセスレベルによる制限 共有ドライブレベルでの制限 組織部門レベルでの制限 はじめに 共有ドライブ は Google ドライブの機能であり、チームでファイルを保存、検索、アクセスすること

目次 この記事で学べること 想定読者 はじめに GitHub の Branch Protection ...

はじめに こんにちは、開発1部で食事管理アプリ「ヘルシカ」の開発をしている新谷です。 ヘルシカ - ダイエット・食事管理のための簡単カロリー計算 every, Inc. ヘルスケア／フィットネス 無料 apps.apple.com 社内でAIツールを使って開発を進める中で、個々のタスクは確実に速くなっているものの、開発フロー全体としてはまだ思ったほど生産性が上がっていないと感じています。この記事では、その原因を分析し、「エンジニアが仕様書を主導して書く」という開発フローの改善に取り組んだ話を紹介します。

はじめに SREの寺島です。 MNTSQでは、本番環境でのAWSの手動操作や顧客情報データへのアクセス等をCloudTrailログから検知し、操作者に目的や理由を確認するセキュリティ監査を運用しています（詳細は こちらの記事 を参照）。 これまではログからの異常検知は自動化されていたものの、その後の操作内容の確認や目的や理由を確認する運用が人力で行われており、運用上のToilとなっていました。 この課題を解決するため、今回、セキュリティ監査運用を自動化するSlack Botを開発しました。本記事では、その

はじめに私たちは、社内のプラットフォームにおいて、Cloud NativeなANN（近似最近傍探索）ベクトル検索エンジン「Vald」のマネージドシステムを約4年間にわたり運用・開発してきました。本記事...

はじめに 前回の記事「[Informatica IDMC] Secure Agentグループの負荷分散の仕組みと設計の基本」では、Secure Agentグループの負荷分散の仕組みと設計の基本を解説しました。複数のSecure Agentをグループにまとめることで、タスクの負荷分散やワークロードの分離が実現できることを確認しました。 しかし、パフォーマンスの観点を考慮するとそれだけでは設計は終わりません。1台のSecure Agent自体の処理能力を最大限に引き出すチューニングも同じくらい重要です。デフォ

はじめに InformaticaのIDMC（Intelligent Data Management Cloud）を使い始めてしばらくすると、タスクの数が増え、1台のSecure Agentでは処理が追いつかない場面に直面することがあります。 「もっとタスクを並列で動かしたい」 「部門ごとにリソースを分けたい」 「特定用途のジョブが他のジョブに干渉して困る」 こうした課題を解決するのが、Secure Agentグループの仕組みです。 本記事では、IDMCにおけるSecure Agentグループの負荷分散がど

はじめに Informatica Intelligent Data Management Cloud（IDMC）はGUIから各種ログの参照が可能ですが、表示件数や検索期間には制約があり、長期保管や大量ログの横断分析には向いていません。 そのため、ログを「データとして管理する」仕組みとして、REST APIを活用した自動取得・外部保管の設計が有効です。 監査・セキュリティ・自動化運用の観点では、特に以下のようなユースケースが考えられます。 長期（例：数年単位）でのログ保管が求められる場合 内部統制や外部監査

2025年11月にAmazon Web Services (AWS) のコンテナオーケストレータ Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) の新機能として、EKS Capabilitiesが発表されました。 https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/11/amazon-eks-capabilities/ 本記事では、EKS Capabilitiesで提供されている機能の一つであるAWS Controllers

こんにちは。ミイダス フロントエンドチームです。2025年度下期の中間キックオフでは、フロントエンドグループの目標とその進捗を共有しました。本記事では、その内容をもとに現在地をお伝えします。 今期のテーマは 生産性と品質の底上げ です。 派手な機能開発ではなく、UI/UXの品質を継続的に高めながら、安定してアウトプットを出し続けるための 開発基盤の整備 に重点的に取り組んでいます。

こんにちは。データエンジニアの田頭( @tagasyksk )です。 ファインディのデータ基盤は、CTO室データソリューションチームが事業部横断で開発・運用を担っています。事業の拡大に伴ってプロダクト数が急増し、当初採用していたデータメッシュのアーキテクチャでは管理コストの増大やサイロ化といった課題が顕在化してきました。 本記事では、Google Cloudプロジェクトの統合や共通化と分権のバランス再設計など、データ基盤をプラットフォームへと進化させている途上の取り組みについてご紹介します。まだ道半ばでは

情報精度とアイデアを両立させるGemini 3つの使い分け Gemini活用において、最も重視しているのは情報の精度です。生成AIがもっともらしい嘘をつくハルシネーションへの対策を徹底し、用途に応じて三つのツールを使い分けています。

なぜ、今「ハッカソン」なのか？「一人で悩む」を「みんなで突破」に 「便利そうなのはわかっているけど、日々の業務に追われて触る時間が作れない…」

目次 はじめに UserMatching（UM）とは QAの課題 Agent Skillsというアプローチ QA手順をSkillsに落とし込む 設計した5つのSkills Skill設計のポイント LPのQA: 表示条件のパターンを自動で網羅する シナリオの自動生成 Claude in Chromeによる自動確認を断念した経緯 ETLのQA: テストデータ設計から検証まで一気通貫 テストデータの自動設計 検証フロー 導入効果と課題 効果 課題 おわりに はじめに こんにちは、デリッシュキッチンのUserM

はじめに こんにちは。メディア統括本部 Data Science Center（DSC）の土井 悠生 ...