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以前の記事では、AWS IoT SiteWise Monitorを使用して自席付近の気温・湿度などを計測できるようにしました。その後 2025年10月付 でAWS IoT SiteWise Monit...
こんにちは、ソフトウェアエンジニアの沖(@takuoki)です。 私たちのチームでは、バックエンドを TypeScript で開発しており、Web フレームワークには Hono、メッセージキューには NATS を使っています。その中で、Server-Sent Events(SSE)を使ったリアルタイム通知の仕組みを実装する機会がありました。 SSE のような長寿命の接続では、クライアントの切断・タイムアウト・サーバー側のエラーなど、さまざまな理由で接続が終了します。このとき、NATS サブスクリプションや
はじめに NTT西日本の中川 拓哉です。 本記事では、Three.js(WebGLをラップするJavaScriptライブラリ)で春夏秋冬を表すサンプルを作り、各シーンで使っているWebGL/Three.jsの機能を解説します。 本記事は2026年4月時点の情報に基づきます。 Webの特にフロントエンドに携わりたいと思う人の多くは、まず見た目の動く画面の魅力を感じてフロントエンドに関わりたいと思われたのではないでしょうか。 フロントエンドはデータの管理なども受け持つことが多いですが、なんと言ってもリッチな見
G-gen の西田です。当記事では、Google Workspace の共有ドライブのデータに対する操作に対して必要なアクセス権について解説します。 共有ドライブのアクセス権の仕組み 共有ドライブの最上位レベルでのアクセス権付与 個別ファイルでのアクセス権付与 外部への共有 データの移動 共有ドライブのアクセス権の仕組み 共有ドライブ は Google ドライブの機能であり、チームでファイルを保存、検索、アクセスすることができます。 アクセス権は「 共有ドライブの最上位レベル 」、「 フォルダごと 」、「
目次 はじめに 代理店の販売実績評価の課題 DB構成 テーブル設計 QRコード発行の実装 動作環境 QRコード生成ロジック フロントエンド連携 集計処理の実装 集計処理の全体フロー 分析ダッシュボードの構築 まとめ はじめに デジタルエンジニアリング部 Eビジネスエンジニアリング課のN.S.です。
生成AIに文字数を指定しても守られないのは、AIが文章を「トークン」という独自の単位で分割・処理するためです。本記事では、このトークンの仕組みを解説し、なぜAIが要約や翻訳のような「意図を汲み取る」作業は得意な一方、文字数カウントのような「厳密さ」が求められる作業は苦手なのかを明らかにします。この仕組みを理解することで、AIへの指示の出し方や結果の解釈がよりスムーズになります。
はじめに 本イベントについて 登壇内容の解説 他の方のLT登壇 まとめ はじめに 今年はまだ1回もK-POPのライブに行けてない、楽楽債権管理チームの冨澤です。 3月末に行われたサイバーエージェントさんとOpenAI Japanさんが主催するCodex Userコミュニティイベントで、LT登壇をしてきました! cyberagent.connpass.com 本記事ではLT内容の解説と学んだ内容をお届けします。 本イベントについて OpenAIのコーディングエージェントである「Codex」に関連する発表を通
前回 までは、アウトプットの意義と、日々の仕事を記事にまとめる実践的な方法についてお話ししてきました。ブログで思考を整理し、仕事と発信を1サイクルとして回すところまでお伝えしました。 今回は少し視点を変えます。ブログを書くことに慣れたら、次におすすめしたいのは「別の形でのアウトプット」です。特にここで取り上げたいのは、外部のコミュニティやイベント、カンファレンスでの「登壇」というアウトプットの形です。 記事一覧:【連載】社内外を往復するアジャイルQAの育ち方 【第1回】アウトプットが続かない本当の理由:「
目次 はじめに TSKaigiとは? イベント当日について アフターイベントのご案内 はじめに この度、株式会社エブリーは、2026年5月22日(金)、23日(土)に開催される「TSKaigi 2026」に、ゴールドスポンサーとして協賛することになりました! TSKaigiとは? 2026.tskaigi.org TSKaigiは「学び、繋がり、"型"を破ろう」をミッションに掲げ、2024年に第1回が開催された、TypeScriptに関するあらゆるテーマを扱う国内最大級の技術カンファレンスです。2026年
はじめに 対象読者と前提条件 Dataset Q&A とは Dataset Q&A と Topic Q&A の使い分け やってみる 1. 検証構成の全体像 2. 使用したサンプルデータ 3. Amazon Quick の VPC 接続設定 4. データソースとデータセットの作成 5. Dataset Q&A で質問してみる 6. Explain 機能で生成 SQL を確認 7. Dataset Enrichment の設定 8. Enrichment あり/なしの比較 まとめ 参考資料 はじめに こんにち
目次 はじめに AWS Transform とは AWS Transform と開発環境の連携が可能になった 今回の検証について 前提条件 注意点 検証の手順 1. AWS Transform の有効化 2. MCP Server の設定と接続確認 3. サンプルコードを Git リポジトリに準備 4. Transform のタスクを実行(Python 3.9 → 3.13 に変換) 5. 結果を確認 料金 料金例 おわりに 参考リンク はじめに AWS Transform とは AWS Transfor
はじめに 第1回で作成したVCN(仮想ネットワーク)の上に、いよいよサーバ(コンピュートインスタンス)を構築していきます。 今回は、役割の異なる2つのインスタンスを作成し、安全にLLMを動かす準備を整えます。 なぜ2台のサーバが必要か? 今回の構成では、セキュリティを担保するために役割を「外向き」と「内向き」で分けています。 Public-Jump-Server(踏み台サーバ): パブリックサブネットに配置します。 インターネットから唯一アクセスできる窓口となり、ここを経由してLLMサーバの構築やDB操作
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