ども！最近 Gist の出番が増えた龍ちゃんです。スニペットの保存はもちろん、プロジェクト横断で使い回すプロンプトテンプレートとか、ちょっとした設定ファイルとか。操作が面倒で使ってなかったんですけど、チャットで完結するようにしたら話が変わりました。 .claude/skills/gh-gist/SKILL.md という Markdown ファイル1枚で、Gist の検索・取得・保存・更新がチャットの一言で動きます。この記事ではスキルの使い方と、CRUD をスキル化するときのトークン効率・安全設計の考え方を

背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でML（機械学習）チームに所属している山野です。弊社データ戦略部は、グループ最大のデータ戦略部門です。MLチームはMLプロダクト/プロジェクトマネジメント、モデリング、およびMLシステムの開発/運用にスペシャリティを持つメンバーで構成されています。私たちMLチームはこれまで、MLプロダクト開発を一気通貫で担当してきました。過去の案件事例の一つはこちら（レコメンドシステム導入事例）です。 MLチームのスコープ 青背景部分が

はじめに 近年、ソフトウェア開発において「SBOM (Software Bill of Materials)」というワードを聞くことが増えてきました。 経済産業省が公開するソフトウェア管理に向けたSBOM (Software Bill of Materials) の導入に関する手引 ver 2.0において、「ソフトウェアコンポーネントやそれらの依存関係の情報も含めた機械処理可能な一覧リスト」として説明があるように、SBOMはソフトウェア部品表として広く認識されています。 SBOMに関する記事はこちらもおす

はじめに こんにちは！ バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でリードデータサイエンティストをしている原です。 データ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために、様々な分析PJTを進めています。今回はその中から、マーケティング・ミックス・モデリング（以下、MMM） を活用しているPJTをご紹介します。 モチベーション 2022年度において、バンダイナムコグループは売上高の5.7%にあたる(1)、約570億円を広告宣伝のために投資しています。投資効果を最大化するため、多数存在する広告宣伝施策に対し、予

はじめに こんにちは。バンダイナムネクサス データ戦略部の山野です。 今回は、Google Cloudのサービスを活用してエンジニア向けの開発環境を刷新した事例をご紹介します。私たちの課題と、それをどう解決したかについて、具体的なポイントを深掘りしていきます。 経緯と背景 エンジニア向けの開発環境を、ユーザーと管理者の両方にとってより使いやすく、効率的にしたいという要望がありました。そのため、以下の点に注目して改善を試みました。 マネージドサービスを活用した運用の効率化： 弊チームでは、これまでエンジニア

こんにちは。バンダイナムコネクサス 上田です。 前回に引き続き、広告出稿のKPI最大化のためのデータ基盤開発について紹介します。 対象読者はデータ基盤新規開発に将来携わるエンジニアを想定し、これから広告関連のデータを触る予定の方、Airflowで開発予定の方々にとって有益な情報となることを願います。 記事に書いてあること 前回までの記事 第3章ではAirflowコードをできる限り型化して広告データパイプラインを開発したことを紹介しました。 今回の記事 今回は、第3章で触れた「Airflowコードを型化した

こんにちは。バンダイナムコネクサス 上田です。 前回に引き続き、広告出稿のKPI最大化のためのデータ基盤開発について紹介します。 対象読者はデータ基盤新規開発プロジェクト立ち上げに将来携わるエンジニア、PM、ビジネスサイドのメンバー全員を想定し、これから広告関連のデータを触る予定のエンジニアやPMはもちろん、広告関連のデータに関わりのない方、非エンジニアの方にとっても有益な情報となることを願います。 記事に書いてあること 前回までの記事 前回の第2章では 「1. 出稿している広告のデータを毎日収集し、利用

本記事は 2026/02/23 に公開された “ Introducing Strands Labs: Get hands-on today with state-of-the-art, experimental approaches to agentic development ” を翻訳したものです。 私たちは、開発者がエージェンティック AI 開発のための実験的な最先端のアプローチを実際に試せるように設計された新たな Strands GitHub 組織である Strands Labs を紹介します。

サイオステクノロジーのひろです。今回はAzureOpenAIを使用したFunctionCallingについて解説していきます。 このブログのゴール FunctionCallingとは何かわかる AzureOpenAIモデルを使用したFunctionCallingの実装方法がわかる FunctionCallingとは FunctionCallingはLLMに関数を使わせることができる機能です。 関数は予め作成しておく必要がありますが、このFunctionCallingを使用することで、LLMができることを拡

長い前置き おはようございます。カケハシのPE新規サービス開発チームというところでソフトウェアエンジニアをやっているogijunこと荻野です。最近この技術ブログはAIの話題が多めなので、ここから言語オタク語りが始まってしまうのはいいのか？とか思いますが、かまわず書きたいと思います。 前置きとして、わたしたちのチームではその名の通り新規事業のプロトタイプをよくやってます。その際には、なるべくサクサク実装して仮説検証を短いサイクルで回すために、社内の既にあるいろいろなプロダクト基盤を間借りしながら機能追加をさ

LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...

テキストベースの図、もっと表現力が欲しい ども！ PlantUML × VS Codeの記事 を書いた龍ちゃんです。 Claude Codeを使って爆速でPlantUMLを書けるようになりました。でも！実際に設計書やブログに貼るとなると「もうちょっと見た目をなんとかしたい」ってなるんですよね。図の横に設計ポイントを添えたり、色を揃えて見やすくしたり。 そこで今回は、PlantUMLの図にTailwind CSSの装飾を組み合わせます。1つのHTMLファイルにPlantUML図 + 注釈パネルをまとめて、P

はじめに Before After AgentCore Gateway を IAM 認証で作成 クライアント環境 uv のインストール Kiro の MCP 設定 設定のポイント 動作確認 mcp-proxy-for-aws の仕組み 内部的な処理フロー トラブルシューティング 接続できない場合 よくあるエラー SignatureDoesNotMatch まとめ 参考リンク はじめに 以前の記事「Kiro (IDE) から AWS ALB ログを自然言語で直接解析する！ Bedrock AgentCore

本ブログは 2026 年 2 月 20 日に公開された AWS Blog “ AI-augmented threat actor accesses FortiGate devices at scale ” を翻訳したものです。 商用 AI サービスの普及により、技術力の低い脅威アクターでも大規模なサイバー攻撃を実行できるようになっています。Amazon Threat Intelligence はこの傾向を注視しており、最近の調査がその変化を裏付けています。Amazon Threat Intelligenc

1. はじめに：なぜ「ただ並列化」しても速くならないのか？ Snowparkを用いてデータ分析や加工を行っていると、処理時間の長さがボトルネックになる場面に直面します。その際、「Pythonなのだから並列化すれば速くなるはずだ」と考えるのは自然な発想でしょう。 しかし実際に実装してみると、次のような問題に遭遇することがあります。 マルチプロセス（Joblib）で高速化を試みたところ、PicklingError が発生する マルチスレッド化しても、処理時間がほとんど変わらない（場合によっては遅くなる） その