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! この記事は Bitkey Developers Advent Calendar 2025 の 25 日目です はじめに アドカレ書く?と聞かれて、もやっとしたのが始まりです。 ぼんやりと、AIが当たり前の今に技術記事(アドカレやテックブログ)を書く重要度、かなり下がってない?と感じていました。 文にして整理したいと感じ、ならそれをアドカレに書こうと。 誰に向けた記事か アドカレを書くか迷っている方 各企業でアドカレを促進している方 AI時代での読み手/書き手の変化 AIサーチで記事本体が読まれづらく、
こんにちは、ソーシャル経済メディア「NewsPicks」のサーバーサイドエンジニアの池川 @takapiro_ikeike です。 クリスマスですね! NewsPicks Advent Calendar 2025 の 最終日です。 qiita.com 昨日は nakamichi さんによる CDK for TerraformによるSnowflakeインフラ管理 でした! 今回のブログは、NewsPicks の「AI 記事読み上げ機能」の開発にまつわる概要と、そこでの TTS (Text-to-Speech
この記事は LabBase Advent Calendar 2025 の 22 日目の記事です。 SvelteKit や Superforms を使って作ったフォームでエラーが発生したときに、それをフロントエンド側でどのように検知してエラー情報を取得をするかがややこしいと思っていたため、それを調べてまとめました。(言語は TypeScript を使用します) 検証に使用したライブラリのバージョンは以下のとおりです Node.js v24.9.0 Svelte 5.45.6 SvelteKit 2.49.1
はじめに こんにちは!Recruit Data Blog 担当の安藤、玉野です。 今年は、昨年に引き続きデータ推進室でアドベントカレンダーを開
本記事は アジアクエスト Advent Calendar 2025 の記事です。
こんにちは!メルカリ Engineering Office チームの @kiko と @aisaka です。 この記事は、 Mercari Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 先日の t-hiroi の記事「 メルカリが、AI時代にナレッジマネジメントに投資したわけ 」では、メルカリが推進するナレッジマネジメント戦略について紹介がありました。その中で特に重要なのが、AI-Native な会社を実現するためには 「AI が正しく学習できるコンテクスト(文脈)を整える」ことが不可
皆さんこんにちは!ソーシャル経済メディア「NewsPicks」プロダクトエンジニアの森田(@moritama7431)です。 この記事は NewsPicks アドベントカレンダー 2025 の16日目の記事です。 さて本日は、ざっくり機械学習のプロダクトへの実応用やMLOpsに関する内容です! 本記事は、 機械学習をプロダクトに本番導入している/これから導入したいソフトウェアエンジニア 特徴量ストア(Feature Store)の導入や運用に悩んでいる方 向けに、NewsPicksでSageMaker F
こんにちは。メルカリで暗号資産交換業を提供しているメルコインCTOのpoohです。 この記事は、 Mercari Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 メルカリグループ内で、CAST分析の取り組みが広がりつつあります。メルコインではすでに導入しており、他のプロダクトチームでも検討や試行が始まっています。 私はこれまで10年以上、SREとして障害対応やオンコール運用に関わってきました。 インフラ、SRE、データ基盤と領域は違っても、やってきたことは同じです。 障害が起きる。 振り
はじめに この記事は New Relic Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 こんにちは、SREチームの おさない です。本記事では 先日発表 されたNew Relic MCPサーバーをSlackから利用できるようにする方法について紹介します。 MCPサーバー自体はClaudeなどの対話型AIやCodex, Kiroなどのコーディングエージェントなど、さまざまなインターフェースで利用することができますが、Slackというインターフェースで使えるようにすることで、New Rel
はじめに この記事は KINTOテクノロジーズ Advent Calendar 2025 の 24日目の記事です🎅🎄 こんにちは╭Ꙭ╮⸝o KINTOテクノロジーズ(以下、KTC)で人事グループに所属している、だーしー( @dashiko )です。 普段は総務・労務まわりの実務や役員秘書業務、そして各拠点にいるサポートメンバーを束ねるチームのリーダーを担当しています。 私はKTC設立準備の時期から在籍しており、気づけば早 5 年と 10 か月が経とうとしています(古株を通り越して、もはや化石です🐘)。 開
この記事は KINTOテクノロジーズ Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 こんにちは! KINTOテクノロジーズのクリエイティブグループでデザイナーをしている桃井( @momoitter )です。 先日、AIを使ったライブペインティング形式で、1時間の制限時間でお題に挑戦する社内イベント 「 Vibe Painting Hour 」 を開催しました。 今回はその第1回として、技術書典に出展する技術書の表紙デザインをテーマに実施しました。 ※技術書典(ぎじゅつしょてん)とは、エ
はじめに こんにちは、スタメンにてエンジニアインターンをしております中村です。 「 TUNAGチャット 」では、データベースとしてGoogle Cloud(旧GCP)のAlloyDB for PostgreSQLを利用しています。以前から平日昼間のCPU使用率は55~65%の水準でしたが、ある時期からデプロイのタイミングでDBのCPU負荷が100%に達し、一時的に障害となる事態が問題となりました。 一週間で2度、CPU使用率が100%までスパイクした様子 本記事では、以下のアプローチで行ったパフォーマンス
サイオステクノロジーのひろです。今回はAzure OpenAIでスキーマに沿ったJSON形式データを出力することをゴールに、以下の目次で解説していきます。 前回の記事はこちら Azure OpenAI入門:モデルのデプロイとpythonからAPIを実行 LLMの構造化データ出力 LLMは流暢で自然な文章を出力することが可能です。学習した膨大なテキスト情報を使い、ユーザの入力(プロンプト)に沿った文章を出力してくれます。 例えばAzure OpenAIモデルに「こんにちは」というプロンプトを渡すと以下のよう
gpt-oss-20bをCPUで推論したらGPUより爆速でした。なぜこのようなことになったのでしょうか?今日は最近のARMのCPU推論の話を書きます。 まずは、ベンチマーク結果を見ていきましょう。 評価環境 マシン: OrangePi 6 CPU: CIX CD8160 4x ARM Cortex-A720 (最大2.6 GHz) 4x ARM Cortex-A720 (最大2.4 GHz) 4x ARM Cortex-A520 (最大1.8 GHz) GPU: Immortalis G720 MC10
iPad版Illustratorの操作画面を実際に見ながら、シンプルなロゴを完成させるまでの制作フローを詳しく紹介。iPad版のUIの特徴や使い心地を、初心者でもわかりやすく理解しやすい流れで丁寧に解説します。

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