技術ブログまとめ
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こんにちは。XI2部の山科です。 Amazon Quick Automate を使ってブラウザ操作の自動化を試していると、「送信元 IP が毎回変わる」という問題に気付きました。社内システムや IP 制限をかけた Web サイトを自動操作したい場合、送信元 IP が固定されていないと困ります。 今回は VPC Connection を使って Quick Automate の通信を自社の VPC 経由にルーティングし、NAT Gateway の固定 Elastic IP（EIP）から社内サイトにアクセスでき
こんにちは！「 SHIFTグループ技術ブログ 」編集部です。 お役立ち記事を発信していますので、ぜひご注目ください！！ 本ブログは、IT技術だけでなくSHIFTグループのあらゆる知見やノウハウを広義の“技術”とし、入社歴や部署の垣根を超えて従業員が公式ブロガーとして記事を執筆しています。
こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery で、Data Engineering Agent とともに BigQuery パイプラインを作成する方法について紹介します。 本記事の目次は、下記のとおりです。 はじめに BigQuery パイプラインを作成する おわりに はじめに Data Engineering Agent は、「データ エージェント ファミリー」と呼ばれる Google Cloud の AI エージェント群のう
はじめに AWS Device Farmとは やったこと 1. プロジェクトを作成する 2. サンプルアプリで自動テスト（Fuzzテスト）を実行する 3. テスト結果を確認する 4. リモートアクセスで実機を操作する 料金について やってみた感想 まとめ はじめに こんにちは、アプリケーションサービス本部ディベロップメントサービス3課の北出です。 AWS Device Farmを案件で使いそうな話になり、自分は使ったことがなかったので、実際にマネジメントコンソールから触ってみた体験記です。 自分はアプリも
はじめに # これまで豆蔵デベロッパーサイトでAWS認定に関する記事を執筆し、直近の2026年3月26日には「 Google Cloud認定全制覇！……まであと一歩で跳ね返されたリアルな軌跡 」という記事を公開しました。 前回の記事では、約2か月の怒涛の受験ラッシュで全冠を目指したものの、最後の1つ「Professional Security Operations Engineer（PSOE）」で不合格となり、無敗記録がストップしてしまった経緯をお伝えしました。 しかしこの度、2026年4月11日にPSO
G-gen の min です。BigQuery でデータ分析情報を生成する機能 データ分析情報 （Data insights）について解説します。 データ分析情報とは 概要 2つの分析レベル 分析情報を生成するモード 事前準備 必要な API の有効化 必要な IAM ロール テーブル分析情報 提供される機能 クエリの生成 説明の生成 生成言語の制御 生成手順 生成した分析情報の保存 データセット分析情報 提供される機能 データセットの説明 リレーションシップグラフ リレーションシップテーブル クエリの推
こんにちは。タイミーでプロダクトエンジニアをしている福島（taishi）と大竹（otake）です。 EMConf JP 2026が3月4日に開催されました。 2026.emconf.jp タイミーは今年、EMConf JP 2026のスポンサーをさせていただきました。 タイミーには、世界中で開催されているすべての技術カンファレンスに無制限で参加できる「Kaigi Pass」という制度があります。今回はこの制度を使って参加しました。 詳細は以下をご覧ください。 productpr.timee.co.jp E
こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 昨年ご好評いただいた「デザインウィーク」を、今年も4月のブログイベントとして実施します！ NRIネットコムのメンバーによるデザインに関する記事をお楽しみください！ また、ページ下部には、🔽過去のデザインウィークのリンクも掲載しています。 合わせてご一読ください！ 記事掲載日と記事内容 更新され次第、こちらの記事にもリンクを掲載します。ぜひ、ご期待ください！ 4/20(月)：長田和之 tech.nri-net.com 4/21(火)：菊地壽秀 tech.nri-net
目次 はじめに 背景：クラスタリング結果の「解釈」はなぜ難しいのか 論文の概要：「クラスタの意味」をLLMで説明する 提案手法 結果と考察 ポスター発表の感想 おわりに はじめに こんにちは、Insight Edgeのカイオです。 先日、言語処理学会 第32回年次大会で、「クラスタの"意味"を語るAI：LLMによる教師なし学習の説明性付与」というテーマで発表しました。本記事では、その発表内容をベースに、論文で扱った問題設定、提案手法、結果、そして発表を通じて改めて感じたことをご紹介します。 背景：クラスタ
はじめに ある案件で外部データをSnowflakeに取り込む作業を担当しました。手順書どおりにSQLを実行するだけなら難しくないのですが、「なぜこの順番なのか」「なぜ開発と本番で手順が違うのか」が最初はわかりませんでした。
はじめに こんにちは、XI本部リーディングエッジテクノロジーセンターの佐藤太一です。 このエントリでは、複数のワークツリーでClaude Codeを並行稼働させる開発環境の作り方を紹介します。 Claude Codeには -w （ --worktree ）というフラグがあり、 git worktreeを使って1つのリポジトリから複数の作業ディレクトリを切り出せます。 これを使うと、あるブランチでClaude Codeに実装を任せている間に、 別のブランチで別の機能を開発するという並行作業ができるのです。
アプリ開発の現場において、リリース後にユーザーから予期せぬ不具合報告が相次ぎ、対応に追われる経験はないでしょうか。 原因を振り返ると、テスト設計の不十分さや、ユーザー視点での検証不足に気づかされることも少なくありません。 アプリテストの本来の役割は、単にバグを見つけることだけではなく、プロダクトが提供すべき価値を保証し、ユーザー体験を最大化することにあります。 しかしWebとモバイルでの検証観点の違いや、膨大なテスト項目の優先順位付け、さらには自動化の判断基準など、実務レベルで品質を安定させるには多くの壁
アプリ開発の現場でリーダーを目指すエンジニアにとって、品質管理は避けては通れない壁です。 しかし、そもそも「高品質なアプリ」とは何を指すのでしょうか。 単にバグがないことだけを追求していても、ユーザーに選ばれ、事業成果に貢献するアプリを作ることはできません。 真のアプリ品質とは、技術的な信頼性と、心地よいユーザー体験（UX）の両輪が揃って初めて実現するものです。 そして、その品質は開発の最終工程であるテストだけで決まるのではなく、要件定義という最初の一歩からリリース後の運用に至るまでの「仕組み」と「文化」
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