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本記事は AI・MLウィーク 4日目の記事です。 💻 3日目 ▶▶ 本記事 📱 はじめに 【逆引き】やりたいこと別・サービス対応表 サービス名称の「覚え方」のコツ AWS：機能説明型（動詞・名詞） Google Cloud：ブランド・概念型 主要サービスの深掘りと選定の根拠 ① 統合プラットフォーム：SageMaker vs Vertex AI ② 生成AIの最前線：Bedrock vs Gemini 最初の1歩：初心者はどこから触るべき？ おわりに 参考文献（公式ドキュメント） はじめに AWSとGoo
はじめに どうも、龍ちゃんです！ 今月は Azure Functions を使ったサーバーレス開発に取り組んでいるのですが、ローカル開発環境の構築で結構ハマりポイントがあったので、その知見を共有したいと思います。 サンプルリポジトリ : 本記事で解説する環境をすぐに試せるサンプルコードを公開しています。 GitHub : azure-functions-nodejs-devcontainer クローンして DevContainer で開くだけで、すぐに動作確認できます！ 特に、 DevContainer
はじめに ども！最近は Claude Code ともに開発を進めて、with AI での生活にどっぷりだったのですが 2025 年も締めということで貯まった検証を一気に記事化している龍ちゃんです。検証がたまっていたので、11 月と 12 月は大量にブログを書く羽目になりそうですね。ゴリゴリ執筆する必要がありますね！ 皆さん、AI（Claude Code 等）と一緒に開発してると、こんな悩みありませんか？ 「このプロジェクト、どういう構成になってるの？」と AI に毎回説明するのが面倒 ファイルが多すぎて
はじめに ども！先輩社員から Azure Static Web Apps のビルドの相談を受けて、そういえばそのブログを書いたことないなって「はっ！」となった龍ちゃんです。 今まで、過去にセットアップしたものを使いまわしていたんですけど、身近にありすぎて忘れていました。そんなわけでまとめていきます。Azure Static Web Apps はよく使用します。今回の記事をふんだんに使ったブログは「 Azure Static Web Apps: x-ms-client-principal で安全なロールベー
はじめに ども！最近は Claude Code とべったりで、実装 → 検証 → 記事化のサイクルを回している龍ちゃんです。 皆さん、せっかく実装して検証した知見、 ちゃんと記事化できてますか？ 僕も以前はこんな悩みを抱えていました： 実装完了後に「記事書こう」と思っても、何を書けばいいか分からない 実装時のメモが散らばって、記事執筆時に情報を集めるのが大変 既存記事との整合性を取るのが面倒で、似たような内容を書いてしまう 特に困ったのが、 実装から時間が経つと、なぜその設計にしたのか忘れてしまう こと。
UbuntuなどのLinuxディストリビューションでリモートデスクトップを使用する方法について説明しています。特に、RDP（Remote Desktop Protocol）とVNC（Virtual Network Computing）の2つの主要な方法について、その特徴や利点を詳述しています。
はじめに 1. AWS StackSetsとは 1.1 基本概念 1.2 なぜStackSetsが必要か 2. 権限モデル（Permission Model） 2.1 セルフマネージド（Self-Managed） 特徴 必要なロール 使用場面 2.2 サービスマネージド（Service-Managed） 特徴 前提条件 使用場面 3. 主要パラメータ詳細 3.1 基本設定パラメータ StackSet名とメタデータ 権限設定 3.2 自動展開設定（AutoDeployment） 基本設定 動作説明 3.3
前置き はじめまして！株式会社NTTデータグループの技術革新統括本部AI技術部でSmart AI Agent™のエンジニアをしている岸川です。 今回は、GPUクラウドサービス「Runpod」について、実際に研究と仕事で活用してきた経験をもとに紹介します。「ちょっとGPU使いたいだけなのに...」という悩みを持つ方に向けて、Runpodの魅力と具体的な使い方を解説していきます！ ! 免責事項 本記事の料金情報は2025年10月時点のものです。最新の料金やサービス内容は、Runpod公式サイトでご確認ください
AI Image Editing Tool Comparison! Which is the Most Realistic Image Generator through Testing the Latest Models: Google, OpenAI, and ByteDance? [Fall 2025] Introduction On Friday, October 24, 2025, I participated as a presenter at CO-LAB Tech Night vol.4
Difyというローコードツールで作成したワークフローを、LangChainに変換する方法について説明しています。Difyのコンテナ管理の課題を解決するため、Azure OpenAI Serviceを用いた具体的な変換手順を紹介しています。
セキュリティサービス部 佐竹です。本ブログでは、AWS Cost Anomaly Detection の変遷と、2025年のアップデートで対応した Amazon EventBridge および AWS User Notifications を含めた現在の通知方法を整理します。今からマルチアカウント管理を行われる場合は、「AWS User Notifications」へと通知を集約されるとお手軽に設定ができて良いでしょう。
関係抽出 【連載】自然言語処理の研究動向 第7回 2025.10.31 株式会社Laboro.AI リードMLリサーチャー 趙 心怡 リードマーケター 熊谷勇一 概 要 関係抽出（Relation Extraction、RE）は、エンティティ（文中で特定の実体や固有の対象を示す単語・句）を認識するだけでなく、それらがどうつながるかを理解する手法であり、企業内の情報を統合する上で不可欠な技術です。REは近年の技術的進歩により、ルールベースの処理手順からTransformerに基づく生成モデルへと進化し、テキ
こんにちは。株式会社ペライチのインフラエンジニア西野です。 先日、弊社テックブログで AWS コスト、見直していますか？ 〜ムダな出費を抑える 3 つの視点〜を公開しました。 今回はその第 2 弾として、**弊社でも実践している「休日・夜間の ECS・RDS 自動停止・起動」**によるコスト最適化について紹介します。 この記事は、AWS の基本操作に慣れ、 ECS や RDS を少し触ったことがある方向けです。 「本番環境は常に稼働させる必要があるけれど、検証環境や一部の業務系リソースは本当に 24 時間
Hello, I'm Uehara, a backend engineer in the FACTORY E-commerce Development Group at KINTO Technologies. We will be participating in Techbook Fest 19 as the KINTO Technologies Writing Club formed by volunteer engineers from KINTO Technologies. ※This a
Introduction Hello, I'm Nomura, who joined in August 2025! In this article, I interviewed four new members who joined KINTO Technologies Corporation (KTC) in August 2025 about their impressions right after joining to compile their responses. I hope th
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上原です。 技術書典19に、KINTOテクノロジーズの有志エンジニアによるサークル「KINTOテクノロジーズ執筆部」として参加します。 ※本活動は有志による技術知識の共有を目的としており、企業の公式活動ではありません。 技術書典とは？ 技術書典は、技術書限定の同人誌即売会イベントです。2025年11月15日(土)から11月30日(日)の16日間、オンラインマーケットとオフライン会場で開催されます。 オ
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