はじめに ランサムウェアはしばしば「IT部門の問題」として語られます。 しかし経営の視点に立てば、その本質は営業停止・売上毀損・信用低下を伴う経営リスクです。 特に近年増加しているサプライチェーン起点の攻撃は、自社を直接狙うのではなく、 委託先やベンダーを侵入口とし、信頼関係を通じて被害を拡大させます。 その結果、単一企業の被害がグループ全体、さらには取引先にまで波及する構造を持ちます。 ランサムウェアは「侵入を防げるか」という技術論だけではなく、 「侵害された場合に経営へどのような影響が及ぶか」を前提と

こんにちは。QAエンジニアのなおたです。 日々ソフトウェア品質と向き合っている若手エンジニアの皆さん。昨今、「生成AI」という言葉を聞かない日はないでしょう。 先日、生成AI本のベストセラー 『 生成AIで世界はこう変わる 』 （今井翔太著／SB Creative）を読んでみました。想像を超える速度でAIのインパクトは社会全体に及んでいますが、私たちソフトウェア開発の現場、特に「ソフトウェアテスト」の領域は、今まさに変革期の入り口に立っていると感じました。 「AIがテストケースを自動で作ってくれるなら、エ

はじめに こんにちは。メルカリのAI Securityエンジニアの @hi120ki です。 メルカリでは、AI Agentサービス Devin を社内の複数チームに展開しています。Devinは自律的にコードの調査・作成・PR提出までをこなせるサービスですが、組織として運用するうえでは管理上の課題がいくつかあります。 本記事では AI Securityチーム がAI Agent Platformチームと協力し、Devin Enterprise APIを活用したカスタムTerraformプロバイダーと自動管

こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 今回は、Azure OpenAI Serviceを複数部門や複数プロジェクトで利用する際に、「誰がどれだけ使ったのか」を見える化するための仕組みを作ってみた。という話を書いていこうと思います。 生成 AI の業務利用が広がるにつれて、Azure OpenAI Serviceを複数部門や複数プロジェクトで共用するケースは珍しくないかと思います。 一方で、運用を始めるとすぐに出てくるのが、誰がどれだけ使ったのかをどう見える化するか、という課題です。 全体の利用

はじめに こんにちは、KINTOテクノロジーズのFACTORY EC開発グループでバックエンドエンジニアをやっている、うえはら( @penpen_77777 )です。 今回はWebサービスを決められたレギュレーションの中で限界まで高速化を図るチューニングバトル「ISUCON」で得た知識を活用して、FACTORYでマスタデータ反映に1時間30分かかっていた処理をたった5分で終わらせるようにした方法についてご紹介します。 「ISUCON」は、LINEヤフー株式会社の商標または登録商標です。 ISUCON is

こんにちは。株式会社SHIFTのCATエヴァンジェリスト・石井優でございます。 (情報)統合型ソフトウェアテスト管理ツール「CAT」について 現在SHIFTが提供するCATとは、テストの実行管理に主眼を置いた正式名称「CAT TCM（Test Cycle Management）」という製品を指します。ケースと実行結果・エビデンスの管理、及びプロジェクトの進捗管理や品質分析を担うツールです。詳しいご紹介はぜひ 製品HP をご確認ください。

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

こんにちは。エンジニアのSatouuuuuuです。 先日開催されましたPHPerKaigi2026に参加してきたので感想を書いていこうと思います！ 全体の感想 PHPerKaigiに参加するのは今年が初めてだったのですが、めちゃくちゃ楽しかったです。 金曜日から日曜日の３日間の開催ということで開催前はPHPerの体力の豊富さに慄いていました(笑) まず会場について無料で瓶のバドワイザービールが提供されていることにびっくりしました... また、主催の長谷川さんが開発しているforteeにビール在庫管理ツール

はじめまして。セーフィー株式会社の池淵峻一です。2025 年 3 月より AI Studio チームで、バックエンドの開発を担当しています。 Safie AI Studio は、セーフィーのカメラ映像に対して AI 解析を導入・開発できるプラットフォームです。人検知や車番認識といった映像 AI ソリューションを、35 万台以上のカメラに展開できる基盤を提供しています。私はこのプラットフォームのバックエンド——API サーバー、データベース、非同期ワークフローなどの開発に携わっています。 この記事では、ML

こんにちは、データサイエンティストの小柳です。 プロセスマイニングという考え方およびツールがあります。 プロセスのイベントログデータを収集し、業務プロセスの実体を可視化、分析する手法です。業務フローが言語化されていない場合や、想定されている業務フローと実際に行われている業務フローに乖離がある場合にこの手法を用いることで実際の業務フローが可視化され、どこを改善するかを検討する材料になるわけです。 しかし、プロセスマイニングで業務フローが見えたとして、その先に何ができるでしょうか。「今年何件受注できそうか」「

組織改編（部署統合・分割・名称変更・異動）のたびに、Dropboxの権限周りで「誰が、どのチームフォルダにアクセスできるべきか」を整合させる作業は、Dropbox を運用している管理者にとって“事故が起きやすい”ポイントです。 実際、Dropboxグループが実組織と乖離したり、旧部署メンバーがチームフォルダに残り続けたり、新部署メンバーが必要なチームフォルダにアクセスできない、といった状態が発生し得ます。 組織改編時のDropbox運用では、アクセス権の棚卸し・更新を確実に行い、「適切な人が確実にフォルダ

イノベーションセンターの安井です。普段は全社検証網の技術検証、構築、運用を担当しています。 前回 OpenROADMに準拠した光伝送網の概要・構築編― APNテストベッドで探る技術と運用手法(その2) にて、OpenROADMアーキテクチャにもとづく分離型 ROADM（Reconfigurable Optical Add/Drop Multiplexer）の物理構成と構築の勘所を紹介しました。 今回はその続編として、物理的に構築したROADMノードをソフトウェアからどのように制御・運用しているかを紹介しま

金融システムは、一度の障害が社会的な信用失墜や利用者の資産毀損に直結する「社会基盤」です。 そのため、メガベンチャーのようなスピード感が重視される環境であっても、他業界とは比較にならないほど厳格な品質管理と統制が求められます。 しかし、現場では「チームごとにテスト方針がバラバラ」「膨大なExcel管理が破綻している」「監査対応が形骸化し、現場が疲弊している」といった課題に直面しているQAマネージャーも少なくありません。 QAが開発のボトルネックではなく、事業成長の中核として機能するためには、部分最適から脱

急成長を遂げるメガベンチャー企業において、各プロダクトチームが独立して動く体制は、意思決定のスピードを速める大きなメリットがあります。 しかし、プロダクトが複雑化し、マイクロサービス化が進むにつれ、チームごとの「部分最適」な品質管理だけでは対応しきれない課題が顕在化してきます。 「隣のチームの仕様変更で、自分たちの機能に不具合が出た」 「チームごとに品質基準がバラバラで、リリース直前に大きな手戻りが発生する」 「QAマネージャーとして全体を俯瞰したいが、現場の状況がブラックボックス化している」 このような