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はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 勘違いがあっても、大目にみてく

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こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。(自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。) tech-blog.rakus.co.jp デザイナーとプロダクトマネージャー(PdM)が同じ組織になってもうすぐ1年が経ちますので、その挑戦、苦労、変化について書こうと思います。ラクスは3月末決算のため4月には来期に向けて取り組みを書こうと思いますが本記事は厚めに振り返ります。 組織図を書き換え、デザインを解放する なぜ統合が必要だったのか:「上流×一次情報×検証」が欠けると、協働は痩せていく デザイン
AS部DS4課の越後です。 今回は最近Claude Codeの並列実行のために愛用している「cmux」の紹介をさせていただきます。VSCodeユーザーの方はぜひ記事を読んで興味を持っていただければ触ってみて欲しいです! cmuxにしたらClaude Codeの並列実行が圧倒的に楽になった Claude Codeを複数同時に走らせるとき、ずっとVSCodeのターミナルを使ってたんですが、ウィンドウの増殖、画面幅の不足、メモリの肥大化……などなどで私のPCは悲鳴をあげていました。 そこでcmux が気になって
はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた内容をご紹介します。 内容に少しボリュームがあるため、前編・後編の2部構成でお届けします。 前編:背景・コンセプト整理からEDA(探索的データ解析)、需要要因の仮説出しまで 後編:特徴量設計、ベースライン構築、機械学習モデル構築、振り返りまで 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設計など
はじめに こんにちは。グローバルプロダクト開発本部 グローバルアプリ部 アプリ基盤ブロックの桂川です。普段はZOZOFIT・ZOZOMETRYなどの計測アプリのAndroid開発に携わっています。本記事ではZOZOFITのAndroidアプリで取り組んだMVVMからMVIへの移行と、独自MVIライブラリの開発について紹介します。なお、独自MVIライブラリを使ったMVIアーキテクチャへの移行は2024年9月に開始しました。 目次 はじめに 目次 用語 ZOZOFIT MVVM SSOT UDF MVI 私た
はじめに さくらインターネットで高火力 PHYチームに所属している道下です。 本連載では、高火力 PHYで利用しているサーバーと同種のGPUサーバーを利用し、近年注目度を増しているLLMの分散推論基盤技術に関して詳細な技 […]
DevOpsグループCREチームのy.s.です。 2026年2月26日にFindy様主催の 技術選定を突き詰める Online Conference に参加してきました。 技術選定という行為そのものを深掘りするカンファレンスで、登壇者それぞれが「選ぶ」という行為の難しさと向き合い方を語っていたのが印象的でした。 本記事ではRoom Aの7セッションに絞ってレポートします。 技術選定の不確実性に向き合うためのアーキテクト思考 米久保 剛 (@tyonekubo) / スライド 技術選定が難しい理由 要件とは
はじめまして。セーフィー株式会社の池淵峻一です。2025 年 3 月より AI Studio チームで、バックエンドの開発を担当しています。 Safie AI Studio は、セーフィーのカメラ映像に対して AI 解析を導入・開発できるプラットフォームです。人検知や車番認識といった映像 AI ソリューションを、35 万台以上のカメラに展開できる基盤を提供しています。私はこのプラットフォームのバックエンド——API サーバー、データベース、非同期ワークフローなどの開発に携わっています。 この記事では、ML
閉域網/GSS G-Netにおける署名付きURL・DataSync・DMSの利用可否まとめ 2026年3月25日 株式会社NTTデータ 第三公共事業本部 小沼真実 この記事は、インターネット/閉域網/GSS G-Net(※) というネットワーク条件において、ある程度大きいサイズのファイル・データを、異なるクラウド環境の間で定期的に連携したいという要件があった場合を想定しています。 以下の3つの方式において、Amazon Web Services(AWS)のマネージドサービスとして、代表的な3つのサービスを
G-gen の三浦です。当記事では、Google が提供する標準機能を使って、Dropbox から Google ドライブへのデータを移行した検証の結果を紹介します。 概要 Dropbox からのデータ移行とは 前提条件 制約 検証概要 検証環境 検証の流れ 設定手順 [Dropbox] 移行元のチームフォルダ Path の確認(チームフォルダを移行する場合のみ) [Google Workspace] 移行先の共有ドライブ ID の確認(チームフォルダを移行する場合のみ) [Google Workspac
本記事は 年度末の振り返りウィーク 3日目の記事です。 🌸 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 📅 はじめに 簡単に自己紹介 1年目の振り返り ①テスト工程で大変だったこと:画面操作が難しい…… ①テスト工程で得たこと:設計書の見方 ②リリース工程で大変だったこと:コマンドの意味が分からなかった ②リリース工程で得たこと:コマンドの意味を理解しながら作業すること 2年目の振り返り ①2チーム兼任で大変だったこと:マルチタスク難しい…… ①2チーム兼任で得たこと:時間の使い方 ②2チーム兼任で大変だったこと
こんにちは。エンタープライズ第一本部 戦略ソリューション 1 部の英です。 普段はWebアプリやスマホアプリの案件などを担当しています。あと、趣味でAIを勉強しています。 Codexにサブエージェント機能が追加されたのでさっそく試してみようと思います。 Claude羨ましいなあ、私もAIチームを束ねてYesを連打するだけの仕事がしたいなあと指をくわえて待っていたのでこれは朗報です。 https://developers.openai.com/codex/subagents ここからが本題 1. 今回作るも
本記事は 2026 年 3 月 18 日 に公開された「 How Vanguard transformed analytics with Amazon Redshift multi-warehouse architecture 」を翻訳したものです。 この記事は、Vanguard の Financial Advisor Services 部門の Alex Rabinovich、Anindya Dasgupta、Vijesh Chandran と AWS の共同執筆によるゲスト投稿です。 Vanguard
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はじめに 人材領域でデータ分析を担当している羽鳥です。KaggleのVesuvius Challenge - Surface Detection コンペにソロで参加し、1391
Security Hubになりたい山本拓海です。 今回は私がSecurity Hub Advanced (以下 SHA)有効化前に知っておきたかったコストに関する2点、有効化後無料期間中の想定コストの確認方法と、有効化前のCost Estimatorを利用時の注意点についてお伝えします。 なお、本文中にはCost ExplorerとCost Estimatorが登場しますので、誤解なきようご注意ください。 SHA有効化後のコスト確認方法 まずは有効化後のコスト確認方法について。 実際には有効化前にCost