こんにちは、QAコンサルタントのW-Hです。 プロジェクトの遂行においては、コミュニケーションの一環として、定例会議やアドホックな会議が行われていると思いますが、私は会議の「議事録」を「プロジェクト管理ツール」の１つとしてとらえています。 そのキッカケとなったのは、今よりずいぶん若い30代半ばだった頃、あるトラブルプロジェクトのリカバリーPMに任命されたことでした。 製造～テスト工程で検出された非機能面の問題が収束せず、延伸が続いていたプロジェクトでした。 着任してお客様から言われたのは、「貴社の実装が、

はじめに こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの棚本（ @i6tsux ）です。 ZOZOTOWNには1,600のショップ、9,000以上のブランド、100万点を超える商品が集まり、毎日2,700点もの新商品が追加されています。この膨大な商品の中から、1,000万人以上のユーザーそれぞれに「これだ」と思える商品を見つけてもらうーーそのためにパーソナライズは欠かせない技術です。 私たちのチームでは、単に好みに合う商品を見せるだけでなく、「新しい商品との出会い」も提供できるパーソナライズを目指しました

本稿は、2025 年 6 月 17 日に AWS Storage Blog で公開された “ Protect on-premises VMware infrastructure with NetApp BlueXP Disaster Recovery, Amazon Elastic VMware Service, and Amazon FSx for NetApp ONTAP ” を翻訳したものです。 VMware ワークロードには、ビジネス上の意思決定や運用の原動力となる重要なデータが含まれています。ラ

目次 目次 背景 因果推論とLLM 因果推論 大規模言語モデル (LLM) LLM × 因果推論に関する先行研究 LLMは本当に因果関係を理解しているのか 相関から因果を推論する難しさ：Corr2Causeベンチマーク LLMの因果推論における落とし穴：時系列と反事実の課題 因果推論における「グラフ」と「順序」の重要性 LLMと因果グラフを統合 どのような使い方が良さそうか 今後の展望 終わりに 背景 　データサイエンスチームの五十嵐です。本記事ではLLM×因果推論について最新論文を調査した内容をもとに考

マルチチャネル文字起こしストリーミングは、 Amazon Transcribe の機能の一つで、多くの場合ウェブブラウザで利用できます。このストリームソースの作成にはいくつかの制約がありますが、 JavaScript Web Audio API を使用すると、動画、音声ファイル、マイクなどのハードウェアなど、さまざまなオーディオソースを接続して組み合わせ、文字起こしを作成できます。 この記事では、2 つのマイクをオーディオソースとして使用し、それらを 1 つのデュアルチャネルオーディオに結合し、必要なエン

6 月 17 日、 AWS Backup 論理エアギャップボールト と マルチパーティ承認 を統合する新機能の一般提供についてお知らせします。これにより、不注意または悪意のあるイベントにより AWS アカウントにアクセスできなくなった場合でもバックアップにアクセスできるようになります。AWS Backup は、AWS のサービスとハイブリッドワークロードのデータ保護を一元化および自動化するフルマネージドサービスです。中核となるデータ保護機能、ランサムウェア復旧機能、データ保護ポリシーと運用に関するコンプラ

AWS Amplify Hosting では、決められたインスタンスを使用してウェブアプリケーションを構築してきました。アプリケーションが複雑化し、依存関係管理、アセット最適化、包括的なテストに集中的なビルドプロセスが必要とされるようになると、開発者は生産性とデプロイ速度を維持するために、より強力なビルド環境を必要とするようになります。 Amplify Hosting のビルド環境用のインスタンスをカスタマイズできるようになったことを喜んでお知らせします。この更新により、2 つの新しいインスタンスサイズ

企業の環境では、カスタムアプリケーションが業務の改善、生産性の向上、組織内の知識の集中化において重要な役割を果たします。しかし、これらのツールは多くの場合、関連する情報にユーザーが素早く直感的にアクセスできるような賢い会話型インターフェイスが備わっていません。膨大な組織データから文脈に応じた洞察を把握したり、複雑なクエリを解釈したりするには、従来のダッシュボードや検索バーでは限界があります。 生成 AI は、この課題に対する強力なソリューションを提供します。開発者が制御できるアプリケーションに会話型エクス

みなさん、こんにちは！ 東京ガス の杉山です。 先日6月16日〜17日に開催された KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 に参加してきましたので、今回はそのレポートです！ 東京ガス はイベントスポンサーを務めましたので、その様子を中心にお伝えできたらと思います。 KubeCon + CloudNativeCon とは？ 日本では初開催！🇯🇵 イベントスポンサー舞台裏とイベント当日 反省点も・・・ エンドユーザーコンテスト優勝と Keynote への登壇 🎉 おわりに 👉️

こんにちは。LINE VOOM AI組織のサーバー開発者、Chan Woo ParkとYousung Yangです。本記事ではAIに使用されるリアルタイム埋め込みを提供するサーバーを構築するにあたり、...

こんにちは！タイミーでバックエンドのテックリードをしている新谷（ @euglena1215 ）です。 最近、私たちのチームでは自律型 AI エージェント Devinの活用が広がっています。特に、GitHub Actionsのスケジュール実行や特定のイベントをトリガーに、定型的なタスクをDevinに任せるといった使い方を試しています。 しかし、Devinを使いこなそうとすると、多くの方がこんな課題に直面するのではないでしょうか。 「最初に作ったプロンプトでは、なかなか期待通りのアウトプットが出てこない…」

みなさんこんにちは。 エンタープライズ 第一本部の鈴木です。 この記事では、以前記事にまとめたFeature Flag（フィーチャーフラグ）を取り入れたアプリケーションを、勉強を兼ねて AWS 上に構築してみたため、記事にまとめていきます。 Feature Flagについては、以前私がまとめた以下のリンク先の記事を参考にしていただければ幸いです。 Feature Flagという開発手法についてまとめる 1.はじめに 2.AWS AppConfigについて 3.構築内容 3-1.アプリケーション 3-2.A

ソフトウェア開発の現場では、日々生み出されるコードの中に「バグ」が潜んでいないか、常に品質が問われます。 特に、プロジェクトが大規模になったり、機能が複雑になったりするにつれて、品質管理はより難易度の高い課題となります。 そこで役立つのが「バグ密度」という指標です。 バグ密度は、まるで健康診断の数値のように、ソフトウェアがどの程度健全であるかを示してくれます。 今回はそんなバグ密度の基本的な定義から、その正確な計算方法、そしてバグ密度を分析することで何がわかるのかを詳しく解説します！ import hai

システム開発や複雑な業務フローにおいて、「もしこうなったら、ああする」といった条件分岐は避けられません。 しかし、これらの条件が多岐にわたり、互いに複雑に絡み合うと、全体の把握が難しくなり、設計ミスやテスト漏れの原因となることがあります。 このような課題に直面したとき、強力な助けとなるのが「デシジョンテーブル（決定表）」です。 これにより、複雑なロジックも一目で理解できるようになり、開発チーム全体の共通認識を深めることができます。 そこで今回はデシジョンテーブルの基本的な概念から、その作成方法、さらにシス

Part 1 では、生成 AI がスマート製品にもたらす価値と、顧客体験を向上する事例について、 AWS Summit Japan 2025 で展示する e-Bike デモのユースケースを元にご紹介しました。このブログ Part 2 ではソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) の複数フェーズに生成 AI を活用し得た洞察をお伝えします。 Part 1 で紹介したデモの開発に当たり、私たちは調査・設計・開発等に生成 AI をフル活用し、 Amazon Q Developer や Amazon Bedr