はじめに こんにちは。Developer Engagementブロックの @wiroha です。3月23日（月）に、ZOZOにて中高生女子を対象とした体験イベント「 ZOZOTOWN・WEARを支える技術と働き方を知ろう！ 」を開催しました。 これは 公益財団法人山田進太郎D&I財団 が実施する「 Girls Meet STEM 」プログラムの一環です。中高生女子がSTEM（科学・技術・工学・数学）分野で働く人やSTEM分野で学ぶ学生、実際の現場に触れることで、将来の可能性を広げる機会を提供するこ

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 関東では先週から桜が咲いていてとても癒されています。 そんな先週の 3 月 26 日には、 Amazon Quick が東京リージョンにて一般提供開始されました。日本のお客様がより便利に使えるようになりましたので、ぜひお試しいただければと思います。 「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。 それでは、3 月 23 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきまし

キャリアプロダクト開発部の森 ＠jiskanulo です。 私ごとですが今年で45歳、WEBサービスの開発歴は20年以上になります。世間的にはベテランエンジニアとかシニアエンジニアとかと称される類だと自認しています。 そんな私ですが2026年1月に基本情報技術者試験を受験して合格しました。 この記事は、ベテランエンジニアが基本情報技術者試験をスキル棚卸しツールとして活用した体験と、受験しなくても使えるセルフチェックの方法を紹介します。 www.ipa.go.jp 受験の動機 結果 得意と苦手が可視化された

リクルートのデータ推進室長 野村が自ら聞き手となり、現場の最前線で試行錯誤を続けるスペシャリストたちの「手の内」を紐解く連

生成AI（GenAI）とモデルベース開発（MBD）は、ソフトウェア開発の自動化という目標に向け統合が進んでいます。MBDの数学的な厳密さと、生成AIの曖昧な要求を理解する能力は相互補完的です。AIによるモデル自動生成やテスト高度化が進む一方、信頼性保証やドメイン特化LLMなどの課題も存在します。

今から 20 年前の 2006 年 3 月 14 日、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、 「新着」 ページに掲載されたわずか 1 段落のシンプルな発表とともにひっそりとリリースされました: Amazon S3 はインターネットのためのストレージです。デベロッパーがウェブスケールコンピューティングをより簡単に利用できるように設計されています。Amazon S3 は、ウェブ上のどこからでも、いつでも、どのような量のデータでも保存および取得するために使用で

.table-of-contents > li > ul > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、検索基盤部の倉澤です。ZOZOTOWNの検索機能のバックエンドの開発を担当しています。検索基盤部の一部システムではGoを採用しています。 2026年2月21日（土）にGo Conference mini in Sendai 2026が開催されました。本記事では、会場の様子や個人的に印象に残ったセッション・LTについて紹介します。また、私もLT枠で登壇したため当日話しきれ

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3弾は、「2025 Japan AWS Top Engineers」 を受賞された 寺内 康之（てらうち やすゆき）さん。 Japan AWS Top Engineers は、特定の AWS 認定資格を持ち、AWS ビジネス拡大につ

本ブログは 2024 年 10 月 17 日に公開された AWS Blog “ An unexpected discovery: Automated reasoning often makes systems more efficient and easier to maintain ” を翻訳したものです。 先日、 米国防高等研究計画局 (DARPA) を訪問した際にある傾向について話したところ、強い関心を持たれました。 Amazon Web Services (AWS) で過去 10 年にわたって自動

本ブログは 2024 年 9 月 10 日に公開された Amazon Science Blog “ Better-performing “25519” elliptic-curve cryptography ” を翻訳したものです。 自動推論と CPU マイクロアーキテクチャ固有の最適化により、パフォーマンスと実装の正当性の保証がともに向上します。 暗号アルゴリズムはオンラインセキュリティに不可欠です。Amazon Web Services (AWS) では、Google の BoringSSL プロジェ

本ブログは 2024 年 8 月 8 日に公開された Amazon Science Blog “ Formal verification makes RSA faster — and faster to deploy ” を翻訳したものです。 Amazon の Graviton2 チップ向け最適化で効率が向上し、形式的検証により開発時間も短縮しました。 オンラインにおける安全な取引のほとんどは、RSA のような公開鍵暗号方式によって保護されています。RSA のセキュリティは、大きな数の素因数分解が困難であ

AIは「1+1って、2になること多いなあ」と思っている！？ ChatGPTに「1+1は？」と聞けば、当然「2」と返ってきます。 実はこのときのAIの内部で起こっていることは、割と大真面目に 「 私のデータによれば、1+1の答えは最も2が多いです 」なのです。 計算してるんじゃないの？ ChatGPTのようなAI（大規模言語モデル）は、極端なことを言ってしまえば、次の単語予測マシンです。 たとえば「むかしむかし、あるところに」と言われたら、「おじいさんと」と返す。「今日の天気は」と言われたら、「晴れ」とか「

MathJax={tex:{inlineMath:[['$','$']],displayMath:[['$$','$$']],processEscapes:true}}; こんにちは、Insight Edgeでデータサイエンティストをしている新見です。 cuTile Pythonとは 背景 特徴 従来のCUDA（SIMT）との違い 文法 TileGymで行列積ベンチマーク 倍精度行列積エミュレーション Ozaki Schemeについて 分解(Split) 行列積の計算 素朴な実装と初回結果 最適化 Fas

みなさんこんにちは！ワンキャリアで、データサイエンティストをしている伊藤です。 私は現在、求職者と企業の最適なマッチングを実現するための「レコメンドロジックの構築」や、プロダクト改善の意思決定を支える「効果検証・ダッシュボード構築」といったアナリティクス業務を担当しています。

こんにちは、SCSKの嶋谷です。 サーバを監視する際には、監視項目と検知条件を決定する必要があります。 監視項目はCPUやメモリ、ログといったように監視項目のイメージが湧きやすいと思います。 これら監視項目に対する検知条件を皆さんは即座に決定することができるでしょうか。 長年サーバ監視の業務に携わっている方であれば、経験則から一般的な設定値を理解しているでしょう。 しかし、経験が浅い方は「CPUはどれくらいになれば異常と判断すればよいのだろう」と即座に判断することが難しいと思います。 Mackerelには