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Google Workspace版NotebookLMでも十分便利ではあるが・・・ 最初に言っておきたいのは、通常のNotebookLMが物足りないツールというわけでは全くありません。むしろ、個人利用やチーム内でのナレッジ整理であれば、通常のNotebookLMだけでも十分便利です。
G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Gemini Enterprise アプリ の新機能について、公式の投稿記事「Gemini Enterprise for the agentic task force: introducing long-running agents, agentic collaboration spaces, advanced governance, and more」の内容をもとに紹介します。 はじめに 名称変更とリブランディ
はじめに アジャイル開発では、短いサイクルで実装と検証を回し、できるだけ早く価値を届け続けることが求められます。 その際に課題になりやすいのが、コードをどこで統合し、どの状態を基準とし、いつリリース可能とみなすかという運用です。 その運用を支える仕組みがブランチ戦略です。 ブランチ戦略は、プロジェクト特性に応じて適切に選択する必要があります。 さらに最近は、生成 AI の活用も現場の前提になりつつあります。より高速な開発・リリースサイクルに耐えうるブランチ戦略の策定は、ますます重要になっています。 本記事
G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud Next '26 のセッションの1つ、「 Natively Integrating Wiz CNAPP with Google Security Operations 」について、速報レポートをお届けします。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp セッションの概要
はじめに こんにちは。プロダクト開発部 転職開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている松村( @shakemurasan )です。 2026-04-22(水)から2026-04-24(金)までの3日間開催されているRubyKaigi 2026に現地参加しています。 rubykaigi.org この記事は、Day1 13:00-13:30のkoicさんのセッション『Exploring RuboCop with MCP』について、事前準備編と当日編（セッション当日に残したメモと感想）を1本にまとめたも
2026年3月24日、サポーターズ主催のオンライン勉強会「全エンジニアEM化説」が開催され、JAPAN AI株式会社（ジーニーグループ）Product Dev Group 部長 Leon Xuが登壇しました。 生成AIやコーディングエージェントの進化により、エンジニアの役割はこれまでにないスピードで変化しています。実際、ソフトウェア開発の現場では「AIがコードを書く時代に、人間のエンジニアの価値はどこに残るのか」「本当に全員にマネジメント視点が求められるようになるのか」といった疑問や不安に向き合うことが増
サイオステクノロジー株式会社 Saman 目次 機能紹介編 Agent Skills とは？ Context Engineering というアプローチ なぜ Agent Skills が必要か 課題 1：ES|QL は新しい領域 課題 2：API サーフェスが広く深い 課題 3：ベストプラクティスは訓練データにない Agent Skills でカバーされている領域 スキルは組み合わせ可能（Composable） インストール方法 準備：Node.js が必要 方法 1：npx を使う（推奨） オプション：
― 基礎から理解し、AIで劇的に効率化する ― データ分析を始めようとしたとき、多くの担当者が最初につまずくのは「分析手法の選び方」ではありません。その前段階にある、データを「使える状態」に整える工程――データクレンジング――です。 本記事では、非エンジニアの方や意思決定者の方でも全体像をつかめるよう、データクレンジングの基礎から実務上の課題、そしてAIによる新しいアプローチまでを体系的に解説します。 第1章 データクレンジングの全体像と重要性 1-1. データ分析は「準備」で8割決まる データサイエンス
こんにちは、製造業データ活用クラウド CADDi Drawer でQAを担当しているOshiroです。 業務としては、開発チームと並走し品質保証に関する活動をしています。コードを書くことはほぼ無く、主にテスト設計のドキュメント作成やテスト実施、リリースにおける運用作業に携わっています。 また、自作のカエルのキャラ絵文字を描いて、みんなに使ってもらう「カエルの人」としても活動しています。 このような絵文字を作っています。 今回は、AI活用で非エンジニアでも可能なツール生成術の一例を紹介したいと思います。 P
はじめに 今回受講した講座 株式会社ジェネラティブエージェンツさんが開催している、AIコーディングを体系的に学べる講座を受講しました。 https://generative-agents.co.jp/service/edu-ai-coding なぜAIコーディング実践講座を受けたのか 私自身、AIエージェントを用いたソフトウェア開発に携わっています。業務でAIエージェントを活用したプロセス設計に関わる中で、その可能性は感じていたものの、AIコーディングツール（特にClaude Code）を用いた開発プロセ
はじめに この記事の対象読者 先にハマりポイントだけ知りたい方へ z-order とは 想定シナリオ パーティションとソート設定 z-order を設定してみよう！ 事前準備 1. テーブルバケットの作成 2. 名前空間（namespace）・テーブルの作成とソート順序の定義 実行環境について Glue ジョブスクリプト 3. テーブルメンテナンス設定の変更 4. データ投入 5. コンパクションの実行を待つ 6. ステータス確認 メンテナンスステータスの確認 データファイルの確認 まとめ 参考リンク は
ソフトウェア開発における品質向上のため、不具合の構造化分析とリスク視点による改善手法の一例を紹介します。不具合の構造化、テスト進捗の可視化、リスクベース視点の導入という3つの柱を立て、収集・分類から原因分析、改善施策立案までのプロセスを解説。KPI設定や可視化レポートの例も交え、定量的データに基づいた再現性の高い品質改善サイクルの確立を目指します。
G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas のセッションの1つ、「 Chrome Enterprise Premium & Google Unified Security 」の速報レポートをお届けします。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp セッションの概
はじめに 2026/4/11（土）、BASE株式会社も竹スポンサーとして協賛したPHPカンファレンス小田原2026が開催されました。今回は参加メンバーのコメント、会場やスポンサーブースの様子についてお届けします！ PHPカンファレンス小田原2026 概要 PHPカンファレンス小田原は「小田原の地でつながる、気張らないカンファレンス」をスローガンに、参加したエンジニアが新たな知識を共有し合い、互いに学び、成長できる場所をつくれるイベントです。 phpcon-odawara.jp スポンサーブース 今年はBA
govulncheckで行う脆弱性対応 はじめに 開発本部でデリッシュキッチンプレミアム会員向けの開発を担当している hond です！ 先日 axiosのサプライチェーン攻撃 が話題になりました。axiosのリードメンテナのnpmアカウントがソーシャルエンジニアリング経由で侵害され、悪意のあるバージョン（ 1.14.1 と 0.30.4 ）が約3時間npmに公開されていたというもので、詳細はaxios公式のPost Mortemにまとまっています。広く使われているHTTPクライアントが直接狙われた事件で、
Elastic Stackの可視化を担うKibana。 普段、ブラウザ上のGUIからダッシュボードを作成したり、ログを検索したりするのに使っている方が多いはずです。 しかし、Kibanaの真のポテンシャルは、その裏側に用意されたREST APIにあります。 今回は、Kibana APIを活用して、開発者やSREが運用を「手作業」から「コードによる管理」へとシフトさせるための主要なAPIとその活用シーンについて解説します。 目次 なぜKibana APIを使うのか？ 押さえておきたい3つの主要APIカテゴリ
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