TECH PLAY

技術ブログまとめ

「TECH PLAY 技術ブログまとめ」では様々な企業やコミュニティが発信する技術ブログの更新情報をまとめてお届けしています。
プログラミングやインフラ、アーキテクチャといった技術情報はもちろん、マネージメントや開発プロセスなどIT業界で働く皆様のヒントや刺激になる情報が日々蓄積されています。
知りたい分野がある場合はタグから選択して絞り込むこともできますし、気になる企業やグループはお気軽にフォローしてみてください。
TECH PLAYに会員登録していただくと、週に一回技術ブログの更新情報をまとめたメールをお届けします。

掲載企業一覧(93件)

おすすめの記事

アプリ開発の現場において、リリース後にユーザーから予期せぬ不具合報告が相次ぎ、対応に追われる経験はないでしょうか。 原因を振り返ると、テスト設計の不十分さや、ユーザー視点での検証不足に気づかされることも少なくありません。 アプリテストの本来の役割は、単にバグを見つけることだけではなく、プロダクトが提供すべき価値を保証し、ユーザー体験を最大化することにあります。 しかしWebとモバイルでの検証観点の違いや、膨大なテスト項目の優先順位付け、さらには自動化の判断基準など、実務レベルで品質を安定させるには多くの壁

TECH PLAYに会員登録して最新の技術ブログ情報を受け取りましょう

会員登録すると毎週の「技術ブログまとめ」をメールで受け取ることができます。
こんにちは、新卒2年目になりました菊池(akikuchi_rks)です。 新卒1年目では開発エンジニアとして様々な経験をさせていただきましたが、その1つとしてLaravel8→9へのバージョンアップ作業を行いました。 今回はこのLaravel9へのバージョンアップにおいて自分が躓いた経験から、注意が必要だと感じた点を紹介させていただきます。 はじめに 注意すべきこと 依存パッケージの確認 Trusted Proxiesファイルの修正 app/Http/Middleware/TrustProxies.php
こんにちは。配配メール開発課のmoryosukeです。 最新のLaravelではデフォルトのフロントエンドビルドツールがLaravel MixからLaravel Viteへと移行しました。 そこでTailwind CSS をビルドする手順を追いながらLaravel Viteに慣れていこうと思います。 Laravel Viteとは 事前準備 プロジェクト作成 Tailwind CSSを導入する 補足 最後に Laravel Viteとは Laravel ViteはLaravel用の高速なフロントエンド・ビル
はじめに こんにちは、BASEのPay IDチームでAndroidエンジニアをしている 小林( @eijenson )です。 ショッピングアプリ「Pay ID」のAndroid版アプリの開発を担当しています。 本アプリでは2023年4月にあと払い(Pay ID)という、新しい決済方法の支払いに対応したアプリをリリースしました。 「あと払い(Pay ID)」を提供開始 新たな自社決済ネットワークへの第一歩 これらの機能はJetpack Composeで実装していますが、その際に解決に時間のかかった箇所の紹介
こんにちは、AGESTでエンジニアをしているやまたろうです。 皆さんは、FigmaやAdobeXDといったデザインツールをご存知でしょうか。Webシステム開発に携わっている方であれば、聞いたことがあったり、使っている方が多いと思います。 デザインツールという名前を聞くと「デザイナーのためのツール」という印象を持たれるかもしれません。(私も最初はそう思っていました)しかし、実際にエンジニアとしてデザインツールを使って得られたものは想像以上に大きかったので紹介させていただきます。 本記事は、筆者がメインで利用
BIGLOBEではGoogle Apps Scriptを活用して、エンジニア部門とビジネス部門が一緒になって業務改善に取り組んでいます。管理職向け研修など活性化の取り組みを、2023年3月23~24日に開催されたGoogle Workspace Summit 2023でご紹介しました。 きっかけになったのは、昨年10月に公開したTechBlogの記事でした。 style.biglobe.co.jp 実は、昨年12月に開催されたGoogle Workspace Review 2022に登壇する予定だったので
はじめに こんにちは、イノベーションセンターの野山です。 今回、NTTコミュニケーションズの IoT Connect Gateway (以降ICGW)を用いて、IoT/Edgeのアーキテクチャ検証をしました。 NTTコミュニケーションズの以下メンバーとともに行った結果を共有させていただこうと思います。 角田 佳史 (PS本部 5G&IoT部/IoTサービス部門) 鈴ヶ嶺 聡哲 (イノベーションセンター テクノロジー部門) 野山 瑛哲 (イノベーションセンター テクノロジー部門) PoCの目的とモチベーショ
Chapter 1 In one moment, when you’ll reach the max ...
G-gen の堂原です。 ChatGPT (GPT-4) を使ってほぼ頭を使うことなく、Cloud Functions を作成してみたので、その過程を紹介します。 はじめに 事前準備 事前準備も ChatGPT を使用 Cloud Functions コード生成 一発で Python コード生成 エラー修正も可能 動作確認 さいごに はじめに 今や知らない人はいないであろう、OpenAI 社が公開している AI チャットサービスである ChatGPT。対話能力もさることながら、コード生成能力の高さも注目さ
リモートワークによるオンライン業務を中心とした企業様が継続して増加しております。オンラインによる アジャイル 開発で業務を進め、社内メンバーの満足度と開発の生産性を高めるはずが…意外とコストが掛かっている事実に驚いたプロジェクトマネージャーも少なくないと思います。生産性が思ったよりも上がらず、「アジャイル開発は失敗かな…」とあきらめていませんか。 見えない失敗からアジャイル開発の成功を考えてみましょう。 アジャイルが失敗する原因 アジャイルを適用したはずなのに… 「開発に特に問題もない」、「アジャイルの原
こんにちは。技術課の山本です。 少し前に、AWS Managed Microsoft AD の OS が、 Windows Server 2019 になりました。 ドメインの機能レベルは以前のまま、 2012 R2 です。 AWS Managed Microsoft AD は、フルマネージド Microsoft Active Directory を AWS クラウド内に作成し、Windows Server 2019 を使用して 2012 R2 のフォレストおよびドメインの機能レベルで動作します 引用元:
こんにちは、キャディでMLOpsをやっている志水です。機械学習の推論基盤にregression testを追加したところ依存パッケージのアップデート等が楽になり開発者体験がすごくよくなったので、その詳細について書きます。 推論基盤の運用 MLOpsチームでは機械学習モデルの推論API基盤を開発運用していています。こちらに関しての詳細は 以前のTechブログ をご参照ください。 チームで Googleのソフトウェアエンジニアリング本を読んだこと をきっかけに、現在のプロダクトで改良できる部分を議論しました。
はじめに スケジュール 1日目 2日目 おわりに はじめに NewsPicksエンジニアの七五三です。 最近はChatGPTの話題が尽きません。弊社でもChatGPT APIの社内勉強会やブログの執筆が行われ盛り上がりを見せています。 tech.uzabase.com そんな中、ChatGPTを利用したプロダクト改善アイディアの発散や実装事例の作成を目的にNewsPicksプロダクトチームで「ChatGPT開発合宿」が開催されました。 開催から少し日が経ってしまいましたが、本記事で合宿の様子をご紹介します
こんにちは、クラウドエース SRE ディビジョン の小堀内です。 最近、Google Cloud の学習の一環として、Golang で作成した API サービスを Cloud Run にデプロイしてみました。 その結果のアウトプットとして、本記事を執筆することにしました。 Cloud Run とは Cloud Run の特徴を簡単にまとめると次のものが挙げられます。 サーバーレス の コンピューティングサービス サーバー管理が不要なので開発者はアプリケーションのコードに集中することができる 自動スケーリン
はじめに こんにちは、ニフティ株式会社 基幹システムグループの小倉です。今回は、業務で扱うことの多いPython開発環境に対して、個人的に快適でモダンな開発環境を考えてみたので、共有しようと思います。 使用するツールについて Visual Studio Code 今回使用するエディタになります。 Docker コンテナ技術を提供するツールです。 Poetry PoetryはPythonパッケージマネージャの1つです。普段の開発ではpipenvを用いることが多いですが、Poetryでは依存解決を高速に行える
こんにちは、カケハシのデータ基盤チームで開発ディレクターをしている松田です。最近、歳のせいか疲れが溜まりやすくなっており、毎週サウナに通っています。 カケハシでは今までRedashを利用して全社にデータ提供をしていましたが、去年の7月からDatabricksを利用することになりました。そのため、今までRedashで使っていたクエリやダッシュボードをDatabricksへ移行する必要がありました。 その時に、Redash(Presto)とDatabricksのデータベース操作言語(DML)違いで少しハマり、