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ジャンプTOON ソフトウェアエンジニアの國師 (@ronnnnn_jp) です。 この記事では、仕 ...
はじめに エンジニアの方もエンジニアではない方も、こんにちは。これまでは金融業界で SRE としてGoogle CloudのプロジェクトにJoinしていましたが、最近プロジェクトが変わり、Amazon Web Services(AWS) に挑戦しています。 先日はGoogle Cloud Partner Top Engineer 2026 に選出していただきました！ みなさんは、Google Workspace (以下GWS) を契約していますか？GWSを契約し、各種機能を利用するにあたり、独自ドメインを
SCSKの畑です。 今回は、前回の投稿でも触れていた通り、アプリケーションにおける更新差分データの表示を効率化・高速化するための一連の取り組みや試行錯誤の過程について説明していきます。 はじめに アプリケーションにおける更新差分データの表示の導出・表示機能について、概要を簡単に説明します。 本アプリケーションにおける管理対象のテーブルについて、データの更新差分を表示できるようにしています。ケースとしては以下2パターンがありますが、どちらも同じ仕組みで更新差分を導出・表示しています。 異なるデ
はじめに ども！GitHub Copilot の設定に対して徐々に理解が進んでいる龍ちゃんです。 これまでの記事で、 AGENTS.md と Custom Agents の違い と、 copilot-instructions.md の分割設計 について解説してきました。 で、ここまで読んでくれた方は気づいたかもしれません。 AGENTS.md と copilot-instructions.md、書く内容かぶってない？ と。 機能的には両者が近い機能を持っているように感じています。発火条件も近いですしね。
G-gen の杉村です。BigQuery には Conversational Analytics （対話型分析）機能が備わっており、データに関する質問を生成 AI に対してチャット形式で投げかけることができます。この機能を使うことで、SQL の知識がなくても、自然言語でデータをクエリすることができます。 概要 Conversational Analytics とは 使用イメージ 料金 他の手法との比較 自然言語による BigQuery へのクエリ Looker Studio Pro の Conversat
はじめに ども！GitHub Copilot の設定ファイルを夜な夜なこねくり回している龍ちゃんです。Claude Code での経験があるので、この「こねる作業」が後々の開発体験につながると信じて頑張っております。 今回は、GitHub Copilot の「 Custom Agents 」と「 AGENTS.md 」という2つの似た名前の機能について解説します。 正直に言うと、僕も最初は混乱していました。というか同じ機能だと思っていました。「agents」で検索しても情報が混在していて、AIに聞いても誤
はじめに ども！GitHub Copilotの設定ファイルの設計にいそしんでいる龍ちゃんです。 前回の記事 では、GitHub Copilotの設定ファイル5種類を整理しました。今回はその中でも特に重要な「Instructions ファイル」の設計にフォーカスします。 まだInstructionsを使っていない方へ ：いきなり設計から入る必要はありません。まずは copilot-instructions.md に思いつくルールをどんどん書いていけばOKです。使っていくうちに「あれも追加したい、これも追加し
さとうです。 Quick SuiteのQuick Sight機能で、ダッシュボードをユーザ登録不要で公開できる匿名ユーザー向けの埋め込み機能があることはご存知でしょうか。 Amazon Quick Sight の埋め込み分析 - Amazon Quick Suite このダッシュボードは通常パブリックに公開されるものですが、社内向けに限定公開したいなどアクセス制限付きで公開する方法を紹介したいと思います。 ※Quick SuiteにリブランディングされからQuickSightがQuick Sightと呼ば
みなさんこんにちは、イノベーションセンターの益本 (@masaomi346) です。 Network Analytics for Security (以下、NA4Sec) プロジェクトのメンバーとして活動しています。 この記事では、2026年1月22日・23日に開催されたセキュリティカンファレンスJSAC2026で登壇したことについて紹介します。 ぜひ最後まで読んでみてください。 JSACについて JSAC (Joint Security Analyst Conference) はJPCERT/CCが主催
セキュリティサービス部 佐竹です。昨年の2025年11月10日に、「AWS におけるランサムウェア対策を考えるために」というブログを投稿致しました。本ブログでは、WORM を活用したイミュータブルバックアップにに追加して、AWS におけるランサムウェア対策の「＋α」として考えたいデータ窃取を防ぐための「データ境界」について解説しています。
こんにちは。スマート ソサエティ センター 行政デジタル部所属の宇佐美です。 今回は、Vertex AIのGeminiバッチ予測機能を使って、大量のテキストデータを一括で処理する方法をご紹介します。 バッチ予測とは Vertex AIのバッチ予測は、大量のプロンプトを非同期で一括処理できる機能です。リアルタイム推論と比較して以下のメリットがあります。 コスト効率 ： リアルタイム推論と比較して安価な料金で利用可能。特にGemini 2.5 Flash はリアルタイム推論のおよそ半額で利用することが出来ます
ソフトウェアテストの研修でテスト技法を学んだとき、「状態遷移図」は比較的理解しやすい技法だと感じていました。 状態と状態を線で結ぶだけで、画面や処理の流れが整理できる。 しかし、いざ実務で使ってみると、研修では見えていなかった“つまずきどころ”がいくつも浮かび上がってきました。 そこで今回は、テスト初心者である私が、状態遷移図を実務に適用する過程で特につまずいたポイントを整理します。 ※本記事は株式会社モンテカンポの新人スタッフが記録したレポートを元に、記事として編集しなおしたものとなります。 参考： テ
このシリーズは、私自身の「初心者研修記録」をもとに、研修で学んだテスト技法を実務でどのように活用したのかを記録したものです。 今回はその中から、実務で初めてテスト技法を意識的に活用した取り組みとして、「状態遷移図」を用いた検証の記録を整理し、記事としてまとめました。 私自身、ソフトウェアテスト受託業務の企業に就職してまだ3カ月ほどであり、ソフトウェアテストに関しては社内研修で学んだ知識しか持っていない状態でした。 実務経験がほぼない中で、研修で学んだテスト技法をどのように業務に落とし込んだのか、その過程と
システムやアプリケーションのログをExcelで分析していたが、データ量が増えたためSQL Serverを利用し、LAG関数を使って前の値との差分を計算する方法を紹介しています。
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