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本記事は【 Advent Calendar 2025 】の16日目の記事です。 こんにちは!AI戦略室 AIソリューション1課 新卒のS.Hです! 2025年に買ってよかった本を紹介したいと思います。 あくまで個人的な感想ですので、参考程度に読んでいただければ幸いです。 タイトル 値段 ジャンル 1. ソフトウェアエンジニアガイドブック ―世界基準エンジニアの成功戦略ロードマップ 4,180円 ビジネス 2. Airbnb Story 大胆なアイデアを生み、困難を乗り越え、超人気サービスをつくる方法 2,
こんにちは。メルカリのセキュリティエンジニアの@yuです。 この記事は、 Mercari Advent Calendar 2025 の20日目の記事です。 従業員の業務端末(MacBook)に利用しているデバイス管理ツールであるJamf Proの構成管理にTerraformを活用し始めた際の所見について紹介します。 概要 Jamf Proの構成変更は、macOS, iOSデバイス管理の改善に欠かせません。一方で、変更が手作業中心だと、レビューが重くなったり、作業ミスの余地が残ったり、変更の根拠や履歴が散ら
本記事は TechHarmony Advent Calendar 2025 12/20付の記事です 。 高知の喫茶店からこんにちは。出張中のMasedatiです。 高知には独自のモーニング文化があるようで、今日はおにぎりと味噌汁、オムレツとゆで卵、バターたっぷりの食パンとサラダをモリモリ食べながらこの記事を執筆しています。 さて、今回の内容は以下のAWSアップデートについてです。 Amazon Quick Suite browser extension now supports Quick Flows -
こんにちは。メルペイバックエンドエンジニアの @kobaryo です。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の20日目の記事です。 はじめに メルカリグループは現在、AI Nativeな会社を目指しており、開発プロセスへの活用はもちろん、社内のさまざまな業務においてAIを使った効率化の取り組みが進んでいます。それ以前にも、プロダクト面ではメルカリの「 AI出品サポート 」やメルカリ ハロの「 かんたん求人作成 」とAIを活用した機能がこれまでに
この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2025 の20日目の記事です🎅🎄 はじめに こんにちは、KINTOテクノロジーズ Mobile KMPチームです。 本記事は「Compose MultiplatformとSwiftUIで作るハイブリッドモバイルアプリ」シリーズのPart 2です。Part 1ではハイブリッド開発を選んだ背景とアーキテクチャ概要を紹介しました。今回は具体的な実装方法を詳しく解説します。 本シリーズの構成 Part 1:なぜハイブリッドなのか Part 2:実装ガイド
この記事は KINTOテクノロジーズ Advent Calendar 2025 の20日目の記事です🎅🎄 はじめに ラスベガスで開催された AWS re:Invent 2025に弊社から6名が参加してきました。 世界中からエンジニアが集まり、AWSの新サービスが発表されたり、ワークショップを通じて使い方を学べたりする、年に一度の巨大イベントです。 期間:12/1(月)〜12/5(金) 参加者数:現地約6万人(うち日本からの参加者は約1,900人)/オンライン約200万人 セッション数:3,044 ※これら
はじめに この記事は New Relic Advent Calendar 2025 20日目の記事です。 こんにちは、KINTOテクノロジーズ(以下KTC)SREチームの手﨑です。 本記事では、先日のAWS re:Invent 2025で発表されたAWS DevOps Agentと、普段KTCで利用しているNew Relicを連携させて、障害調査をどこまで自動化できるのか検証した結果をご紹介します。 注意事項 AWS DevOps Agentは本記事執筆時点(2025年12月)ではプレビュー版です。 GA
この記事は KINTOテクノロジーズ Advent Calendar 2025 の20日目の記事です🎅🎄 1. はじめに こんにちは! セキュリティ・プライバシー部でサイバーセキュリティに関する業務を担当している、 たなちゅー です! 今回は、AI エージェントを活用して SOC 監視業務を半自動化し、 作業時間を約半分に短縮 した取り組みについてお話しします。 「AI エージェントを使えばすぐできそう!」と思って始めましたが、実際に取り組みを進めてみると試行錯誤の連続で、 想定外の落とし穴 や 失敗 が
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生成AIプロダクトの評価方法とその課題について説明しています。特に、LLM(大規模言語モデル)の品質特性や評価手法、評価に求められる要件について詳しく紹介しています。
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3行まとめ 仕様書を渡すとリスク分析からテストケース生成までやってくれるよ ステップ単位で人が軌道修正して精度をあげて(維持して)いるよ 指摘内容や成果物からナレッジを抽出してPRを出すので賢くなる仕組みだよ 3行まとめ はじめに つくったもの ポイント① 仕様書の理解から始める ポイント② 人間が軌道修正する ポイント③ 使うほど賢くなるように 「ドメイン知識」と「テスト技術」に分けた理由 実際どうなの? テストケースのフォーマット 課題:プロンプトやナレッジの管理・改善 おわりに はじめに こんにちは
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