こんにちは。バンダイナムコネクサス データ戦略部の藤井です。 今回は題目のとおり、Google Workspaceの1つの機能であるGoogleグループを使った権限管理を最適化した取り組みについて紹介します。 課題 バンダイナムコネクサスでは業務ツールとしてGoogle Workspaceを導入していることに加えて、バンダイナムコグループでグループ共通の業務システム（業務システム）としてMicrosoft 365を導入しています。 この2つのツールを併用して利用している背景としては、前回の記事で紹介したと

データ戦略部 データプロダクト課 データインフラストラテジーセクションに所属しているデータエンジニアの藤井です。 データインフラストラテジーセクションはネクサスの必需品である「データ」という必需品の基盤を支えるセクションです。 今回は、データインフラストラテジーセクションがグループ会社向けに構築しているデータ基盤について紹介したいと思います。 アーキテクチャ アーキテクチャは以下のようになっています。よくあるデータ基盤構成になっているかと思いますが、今回はグループ企業、規模の大きい会社ならではのことを記述

本記事は AI・MLウィーク 4日目の記事です。 💻 3日目 ▶▶ 本記事 📱 はじめに 【逆引き】やりたいこと別・サービス対応表 サービス名称の「覚え方」のコツ AWS：機能説明型（動詞・名詞） Google Cloud：ブランド・概念型 主要サービスの深掘りと選定の根拠 ① 統合プラットフォーム：SageMaker vs Vertex AI ② 生成AIの最前線：Bedrock vs Gemini 最初の1歩：初心者はどこから触るべき？ おわりに 参考文献（公式ドキュメント） はじめに AWSとGoo

こんにちは。ワンキャリアでデータサイエンティストをしている申（シン）です。 普段は、社内のデータを用いた分析や、機械学習モデルの構築を通じて、ビジネスの意思決定支援を行っています。

G-gen の菊池です。当記事では、Looker で BigQuery のデータを可視化するための一連のフローを、スクリーンショット付きで解説します。BigQuery との接続から、LookML の自動生成と調整、Explore での可視化などを説明します。 はじめに 当記事について Looker、ビュー、Explore、モデル 構成図 BigQuery 側の準備 デモ用データセットの作成 サンプルデータの投入 接続用サービスアカウント（SA） の作成と権限付与 Looker の接続設定 BigQuery

TechHarmonyエンジニアブログでは、 AWS・Oracle Cloud・Azure・Google Cloud 各分野の受賞者 にフォーカスし、インタビューを通してこれまでの経歴や他の受賞者に聞いてみたいことをつないでいく「 リレーインタビュー 」をお届けしています。 第一弾は、「2025 Japan AWS Jr. Champions」 を受賞された 間世田 秀（ませだ しゅう）さん。 Japan AWS Jr. Champions は、AWSを積極的に学び、自らアクションを起こし、その取り組みが

はじめに 電気通信大学情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻1年の平地浩一と申します。 2025 ...

本記事は AI・MLウィーク 1日目の記事です。 💻 告知記事 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 📱 はじめに 「自分専用の音楽ディグエージェント」とは 2つのコア機能 従来のレコメンド機能との違い 実装を見送った機能 アーキテクチャ概要 構成図 主要コンポーネントと役割 フェーズ1 : Google Cloud プロジェクトの準備 1. Google Cloud プロジェクトの作成 2. 必要なAPIの有効化 フェーズ2 : RAG（記憶）の構築 1. 自分の嗜好データの準備 2．テキストを数値（ベクトル）に

Dataformは、BigQuery上でデータ変換のワークフローを開発するためのGoogle Cloudのサービスです。 Dataformにはアサーションという機能があり、データ品質のテストを実装することができます。 今回はこのアサーションを利用して、直近一週間の対象のカラムにNull値が含まれているかを確認するアサーションを実装してみました。 概要 Dataformのアサーションについて Dataformには組み込みアサーションと手動アサーションがあります。 組み込みアサーション SQLXファイルのテー

こんにちは、 電通 総研 XI本部 サイバーセキュリティテクノロ ジー センターの櫻井です。 本記事では 代表的な クラウド サービスプロバイダ（以降、CSPと略）である AWS ( Amazon Web Services )、 Microsoft Azure、 Google Cloudの最上位アーキテクト資格に関する比較を紹介します。 なお、本記事でご紹介する資格の情報は2026年1月時点のものとなります。 アーキテクト資格の種類 筆者の経歴 チャレンジのおススメ順 各CSP最上位資格で共通で問われる内

G-gen の三浦です。当記事では、Gemini CLI から Google SecOps MCP server を使用して、ケース確認からログ調査までを自然言語で要約した検証結果を紹介します。 前提知識 Google SecOps とは Gemini CLI とは 概要 Google SecOps MCP server とは 使用可能なツール 注意点 検証手順 事前準備 IAM 権限の付与と MCP サーバーの有効化 Customer ID の確認 Gemini CLI の設定 ケース運用 未対応のケー

はじめに エンジニアの方もエンジニアではない方も、こんにちは。これまでは金融業界で SRE としてGoogle CloudのプロジェクトにJoinしていましたが、最近プロジェクトが変わり、Amazon Web Services (AWS) に挑戦しています。 先日はGoogle Cloud Partner Top Engineer 2026 に選出していただきました！ みなさんは普段、どのようなインプットをしていますか？ 私は「自分から情報を収集しなくても、自動で技術情報が目に入る仕組み」としてRSSを使

G-gen の高宮です。Google 公式の技術ドキュメントを検索するための Developer Knowledge API を、Gemini CLI から MCP サーバー経由で使用した検証結果を紹介します。 はじめに Developer Knowledge API とは MCP サーバーで使用可能なツール 注意事項 事前準備 Google Cloud の設定 Gemini CLI の設定 search_documents での検索 質問の投入 検索と回答の流れ get_document での検索 質問

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お世話になっております。サイオステクノロジー武井です。 今回はマイクラサーバーをGUIで管理するCrafty Controllerについて書きます。 Crafty Controllerとは？ マイクラことMinecraftは、マイクラサーバーを構築し、ネットワークを通じてそのワールドを共有することができます。同じワールドを共有すると、友達と協力して建築物を作ったり、友達を◯したりすることができます。 しかしながらマイクラサーバーの管理は容易ではありません。マイクラサーバーは基本クラサバ構成で、クライアント