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AIツールの進化が加速するなか、エンジニアの仕事はどう変わっているのか。日々の開発でAIを使い続けるエンジニア3名に、活用の実態から失敗談、半年後の開発スタイルの展望まで、本音で語ってもらいました。 登場人物 名前 役割 あさしん( @asashin227 ) (写真右下) 名古屋プロダクト部のエンジニアリングマネージャー。仕事でもプライベートでもAIをうまく使う方法を常に模索中。エンジニア以外でもAIを使えるようにスタメン内でのハンズオンやAIもくもく会を運営しています おしん( @38Punkd )

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本記事は AI・MLウィーク 3日目の記事です。 💻 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 📱 こんにちは小山です。 AIに関するアプリを作っていましたが諸般の事情によりお蔵入りとなりました。 さらに右手を骨折し、泣きっ面に蜂の今日この頃です。 さて本日はAIについてのお勉強です。 これは、猛スピードで進化するAI技術(RAG、LLM、MCP)についていけず、立ち尽くす中年エンジニアこと私ですが、まだまだエンジニアとして現場に立ちたいという気持ちがある以上今のままでは良くないという危機感があり本記事を執筆し
こんにちは。 株式会社SHIFT データエンジニアの小畑です。 本記事では、SREとInstanaについて解説していきます。 InstanaやSREの領域に関心がある方の参考になれば幸いです。
こんにちは。 株式会社SHIFT データエンジニアの小畑です。 本記事では、Instanaの基本機能と設定について解説していきます。 InstanaやSREの領域に関心がある方の参考になれば幸いです。 Instanaで実現するSREのベストプラクティス|SHIFT Group 技術ブログ SREやInstanaに関する記事をまとめています。基本から実践的な内容まで幅広く触れています。オブザーバビリティやSRE note.shiftinc.jp
こんにちは。 株式会社SHIFT データエンジニアの小畑です。 本記事では、可観測性(オブザーバビリティ)の実現について解説していきます。InstanaやSREの領域に関心がある方の参考になれば幸いです。 Instanaで実現するSREのベストプラクティス|SHIFT Group 技術ブログ SREやInstanaに関する記事をまとめています。基本から実践的な内容まで幅広く触れています。オブザーバビリティやSRE note.shiftinc.jp
本記事は 2025/11/24 に公開された “ Running NVIDIA Cosmos world foundation models on AWS” を翻訳したものです。 自律走行車、ロボティクス、スマートファクトリー向けのフィジカル AI システムの開発においては、高品質かつ十分なトレーニングデータを生成するということが非常に重要な課題となります。このブログでは、Amazon Web Services (AWS) 上で NVIDIA Cosmos TM ワールドファウンデーションモデル(WFM)
このシリーズでは、当社のデジタルテクノロジー戦略本部(デジ戦)の社員が、業務やプロジェクトを通じて感じている「仕事の価値」と「社会的意義」を紹介します。顧客や社会への貢献実感、手応えを覚えた瞬間を取り上げ、働く意味をより具体的にお伝えします。 本記事の対象者 マイナビのSE業務に興味がある方 新卒がどのような業務に取り組んできたのか興味がある方 もちろんそれ以外の方も 大・大・大歓迎 です!! 自己紹介 2023年4月に新卒入社したTです。今は社会人3年目です!(2026年1月時点) 現在は、スカウト系の
ニフティで利用しているAWS、Notion、GitHubなどのクラウドやSaaSの管理・運用を担当している石川です。 最近社内で利用しているIDaaS(Identity as a Service)をOneLoginからMicrosoft Entra ID(旧Azure AD)へ移行しました。 同じ「IDaaSの切り替え作業」でも、アプリケーションごとに事情はまったく異なり、想定外のハマりどころが数多くありました。本記事では、実際の移行作業を通じて得られたノウハウを共有します。今回は私が移行したアプリの中で
はじめに こんにちは、Developer Engagementブロックの @wiroha です。2月10日に「 ZOZO.swift #2 」をオンラインで開催しました。ZOZOのiOSエンジニアによるiOS特化のイベントです。昨年12月に第1回を開催しており、今回第2回目を開催できました。 イベントはオンライン開催でしたが、可能なメンバーはオフィスに集まって配信しました。その当日の雰囲気も含めてレポートします! 登壇内容まとめ ZOZOのエンジニア5名と、技術顧問の岸川さんが発表しました。 発表タイトル
はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https:/
オンプレミスデータゲートウェイとAzure VPN Gatewayの比較について説明しています。主にコストと導入時の手間を比較し、Azureリソースへのデータアクセス方法を検討した結果を共有しています。
背景と目的 VMwareがBroadcomに買収されたことを契機に、VMware製品のライセンス体系やコスト構造が大きく変化し、既存の仮想化基盤を継続利用するか、あるいは別の選択肢へ移行するかの検討を迫られるケースが増えています。そのような状況の中で、オープンソースであるKVMは有力な選択肢となります。  VMwareからKVMへの移行を検討する際、CPU、メモリ、ディスク、ネットワークといったリソース面の違いに加えて、可用性(High Availability:HA)をどのように確保するかは、特に重要な
初めまして。 AWS上で大規模な会員向けアプリケーションの構築・運用に携わっています。 本記事では、 OpenSearchとSageMakerを組み合わせたセマンティック検索基盤の構築事例 を紹介します。 既存のOpenSearchにカスタムAIモデルを連携する構成について、検討の過程と構成例を整理しています。 また、当初のデプロイ時に直面した課題や、最終的にSageMakerを採用するに至った技術選定の背景についても触れています。 2. 現状の検索構成 先日、アプリケーション開発チームより、次のような相