技術ブログまとめ
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こんにちは。メルカリの検索領域で Software Engineer をしている @otter です。 この記事は、 Mercari Advent Calendar 2025 の９日目の記事です。 メルカリの商品検索とその品質管理 メルカリの商品検索は、膨大な商品のなかからお客さまの意図を的確に汲み取り、本当に探している商品を検索結果に表示することが重要です。そのため、検索キーワードと検索結果との関連性や妥当性を日々チェックし、品質を維持・向上させることは不可欠と言えます。 この記事では、検索結果の品質チ
はじめに 初めまして！新卒一年目のけに、後藤、塚崎です。 本記事では、私達が参加したエンジニア定例合宿で開発した飲食店に関する投稿を行うサービス「ふーどぴあ」について紹介します。 エンジニア定例合宿の詳細につきましては以下の記事をご覧ください。 今年もリアルハッカソン合宿に行ってきました！＠ノジマ大磯スクウェア チームメンバー紹介 けに 今回の担当：バックエンド全般、DB構築、ログイン処理 一言：お金が貯まりません 後藤 今回の担当：API実装、SQL文作成 一言：散歩マスターになりました。 塚崎 今回の
こんにちは、サイオステクノロジーの遠藤です。 弊社ではこの度、Azure OpenAI サービスを基盤として最短一日でRAG環境を提供するAzure OpenAI Service RAGスターターパックのサービス提供を始めました。 本ブログではAzure OpenAI Service RAGスターターパックを利用して検索機能の評価を行う方法を確認します。 また、より詳細なサービス概要は 弊社ソリューションサイト SIOS NEXT TECH SOLUTIONS からもご確認いただけます。ご興味のある方は是
概要 クラウドインテグレーション部、 クラウドソリューション2課の川井です。
G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run の手動スケーリング機能について解説します。 Cloud Run とは 手動スケーリングの仕様 手動スケーリングとは サービスとリビジョンの設定 トラフィック分割への影響 サービスの無効化 手動スケーリングの使用 手動スケーリング設定時の料金 リクエストベースの課金の場合 インスタンスベースの課金の場合 スケジュールベースの自動スケーリング Cloud Scheduler の利用 自動スケーリングにおけるスケールのスケジューリング Cloud Run
挨拶 ども！ノリでブログを書いていると、今週は月曜日から毎日ブログを書いている龍ちゃんです。最近は、 Dify入門ガイドシリーズ に力を入れています。 今回は、Azure OpenAI Serviceのお話になります。生成AIを活用したアプリを作成する際に、レスポンスがJSONで返答されるかどうかは重要な要素になります。DifyでもAOAIでも、方法を模索して実装していました。 Difyでの構造化：「 Dify入門ガイド：LLM出力を構造化する！JSONデータ作成の具体的手順 」 AOAIでの構造化：「
こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 引き続きCosmosDBを勉強しているので、どんどんアウトプットしていきたいと思います。 今回のテーマはインデックスポリシーです。 インデックスの概念については 前回の記事 にてご紹介しているので、是非ご参照ください！ はじめに 今回はCosmosDBのインデックスの中でもインデックスポリシーについてご紹介します。 インデックスポリシーとは、 インデックスを作成するための指示内容 になります。 CosmosDBにおいてはデフォルトで、すべてのコンテナのすべ
This article is the entry for Day 12 of the KINTO Technologies Advent Calendar 2024 🎅🎄 Hi, I’m Nakanishi from the Manabi-no-Michi-no-Eki (Learning Roadside Station) team. This year, the Learning Roadside Station project was officially launched and structu
はじめに こんにちは、9月入社のMizukiです！ 本記事では2024年8、9月入社のみなさまに、入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 KINTOテクノロジーズに興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ K.W 自己紹介 グループコアシステム部 共有サービス開発G JP会員PFチーム所属のPdMです。 新卒で大手webサービス会社でPdMとして入社し、KINTOテクノロジーズ(KTC)は2社目となります。 所属チームの体制は？ J
こんにちは！AIチームの戸田です。 近年、様々な作業の自動化を目的としたAI Agent（以下、Agent）が注目を集めています。特に、GUIを操作するAgentは、ユーザーインターフェースを介したタスクの自動化を可能にするため、大きな可能性を秘めています。 AnthropicのClaude 3.5 Computer Use や OpenAIのOperator 、オープンソースは browser-use などがその代表例です。研究分野でも、学習用データセット（ GUI-World: A Dataset f
以下勉強会が開催されますのでご紹介します（オンライン・無料）。 Japan Stream Engineering Group (JaSEG) 第3回勉強会 2/28（金）14:00～ 「沖縄ネット事情：QoS、QoE、CDN環境」 Japan Stream Engineering Group (JaSEG) ●アジェンダ 「OTT視点：沖縄の網構成、CDN事情、QoS」 スピーカー：鍋島 公章(メディアコンサルタント / Ｊストリーム） 「eスポーツ選手に最適なインターネット回線
USBメモリが認識されない場合の対処法について説明します。DiskPartコマンドを使ってクリーンにし、新しいパーティションを作成することで、USBメモリが再認識される可能性があります。
PART3：Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -運用編- PART1 では、農林中央金庫が Amazon Aurora の採用に至った経緯・評価点を解説しました。 PART2 では、農林中央金庫とNTT データで Amazon Aurora の採用に伴う非互換対応や性能試験に実施された内容を解説しました。PART3では、Amazon Aurora へ移行した後の実運用経験を踏まえ、これから Amazon Aurora へ移行検討されている方に向けて農林中央金庫
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PART1：Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -検討編- 農林中央金庫は、農林水産業を支える全国金融機関として、金融業務をはじめとした経営健全性確保に向けた指導など、多岐に渡って日本の農林水産業の発展に貢献されています。また、JA・信農連(信用農業協同組合連合会)・農林中央金庫で構成されたJAバンクは、1 つの金融機関として機能するよう運営されており、貯金量 100 兆円超、店舗数 6,000 超、ATM 10,000 台超を誇る巨大金融グループです。 JAバ
今日のグローバルサプライチェーンの複雑な状況において、正確な需要予測は極めて重要ですが、それだけでは十分ではありません。企業は予測精度を向上させ、最適な在庫を実現するために、高度な分析能力や機械学習（ML）の導入に投資を行ってきました。しかし、これらの広範な取り組みにもかかわらず、2021年以降、 在庫売上高比率 は上昇を続けており、需要と供給の変動に対応するために過剰在庫を抱えていることを示しています。この事実は、予測の改善と実際のビジネス価値の実現との間に、まだ重要な要素が欠けていることを示唆していま
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