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はじめに こんにちは、新卒一年目エンジニアの藤原です。 大学では主にメディア工学を学んでおり、プログラミング経験はあまりありませんでした。研修ではJavaをメインに学び、HTML,CSS,JavaScriptはほんの少し触れた程度です。 しかし、8月に部署に配属されて以降は、React/Next.jsを用いて社内システムのフロントエンドを開発しています。そのため、右も左も分からず、常に「分からない」が頭をよぎる毎日です。 簡単なパーツ作成から始まり、画面のデザイン取り込み、バックエンドのAPI繋ぎこみへと
はじめに 「導入したAIの予測精度をさらに引き上げたい」「AIの判定をより安定させて、現場のビジネスに深く定着させたい」――。AIモデルを開発・提供する当社にも、ビジネスを前進させるためのこうした前向きなご相談が頻繁に寄せられます。AIのみならず、データを活用したプロジェクトを成功に導き、期待以上の投資対効果（ROI）を生み出す最大の鍵。それは、AIに入力される 「データ」の品質 です。私たちAIベンダーは、日々モデルのアルゴリズムを磨き上げ、最高精度のエンジンを開発しています。 しかし、その最先端のAI
New Relicを活用し、AIシステムの挙動を詳細にモニタリング。プロンプトとレスポンスの追跡で更なるオブザーバビリティを実現。
LIFULL HOME'S不動産査定 ・ ホームズマンション売却 の開発をしている、ジョン ヨンソクです。 今、私たちのエンジニアリングの世界は大きな転換期にあります。生成AIの登場によって、開発のスピード感や求められるスキルセットが劇的に変化しているからです。 そんな中、私はチーム内の「生成AI活用」を促進するための活動に取り組みました。今回は一人のエンジニアとして、チームと向き合いながら、どのようにメンバーとAIの距離を縮めていったのか、その試行錯誤のプロセスを綴ります。 一方的な「レクチャー」を避け
みなさんこんにちは！ワンキャリアで、ソフトウェアエンジニアをしている宮下（ X：kosukein38 ）です。最近は暖かい日も続いておりますが、その一方で花粉が辛くて、目のかゆみと格闘する日々を過ごしています🤧 さて、今回は「Sentryエラー通知のオオカミ少年化を止める」というテーマで、直近のチームでの取り組みをご紹介します。
『先端技術ナビゲーター：量子AI・次世代技術の評価と展望』 量子技術、次世代AIなど、実用化フェーズ手前の先端技術について、技術的な深掘り調査と実装可能性の評価を行うマガジンです。学術論文の体系的レビューを通じて、技術の現在地、解決すべき課題、実用化までのマイルストーンを明確化。大手企業が中長期的な技術ロードマップを策定する際に、「この技術をいつ、どう取り入れるべきか」の判断を支援する知見を提供します。
インシデント発生時の根本原因分析は、クラウドアプリケーション運用において最も時間がかかり、ストレスの大きい作業の一つです。エンジニアは複数のサービスにまたがるテレメトリデータを迅速に相関づけ、デプロイ履歴を確認し、複雑なアプリケーションの依存関係を把握しなければなりません。しかもそのすべてを、サービス復旧というプレッシャーの中で行う必要があります。AWS DevOps Agent は、運用チームに自律的な調査能力をもたらすことでこのパラダイムを変革し、平均復旧時間 (MTTR) を数時間から数分に短縮しま
垣見です。 AWS IAM Identity Centerの一時的な権限昇格を実現するOSSソリューション「Temporary elevated access management（以下、TEAM）」ですが、「結局どういう仕組みで動いてるの？」と気になった方も多いのではないでしょうか。 今回は、TEAMの仕組みを掘り下げて解説していきます。 TEAMを使っていない方でも、DynamoDB Streamsを使ったイベント駆動型サーバレスシステムの実装例としても面白いかもしれません。 はじめに TEAMの構成
本投稿は、 Sagar Desarda と Yutaka Okaによる記事 「 Amazon CloudFront now supports mTLS authentication to origins 」を翻訳したものです。 Amazon CloudFront は相互TLS（mTLS）機能をカスタマーオリジンに拡張しました。これにより、ビューワーからカスタマーオリジンまでの接続パス全体を通じた、真のエンドツーエンド認証が可能になります。CloudFront は
こんにちは、エス・エム・エスでプロダクト推進本部人事をしている韓（ @ssket0809 ）です。 2026年3月20日〜22日に開催された PHPerKaigi 2026 に、エス・エム・エスがスポンサーとして参加しました。ブース出展もおこない、多くのエンジニアの方々と交流させていただきました。 phperkaigi.jp イベントスタッフの皆さん、参加された皆さん、そして弊社ブースでアンケートに答えてくださった皆さん、本当にありがとうございました。 この記事では、スポンサー参加の背景、ブースで取り組ん
はじめに こんにちは。この記事はニフティの坂野とmoriです。この記事は共同執筆したものになります。 チームで開発をしていると、python,node.js等の実行環境やlinter,formatter等周辺ツールのバージョンを揃えたい、という場面は多いと思います。 そこでまず思いつくのがdevcontainerですが、ケースバイケースでオーバーエンジニアリングになりがちだと思っています。 やりたいのは「ツールのバージョンを揃える」だけなのに、コンテナ丸ごと用意するのは重すぎます。 Dockerfileや
はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の Vertex AI に、完全マネージドで自己チューニング型のベクトルデータベース Vector Search 2.0 が登場し、従来の 1.0（旧称: Matching Engine）とは異なるアーキテクチャで運用が大きく簡略化されました。 この記事では、Vector Search 2.0 の概要と 1.0 との違いに触れたうえで、ハイブリッド検索（セマンティック検索 + テキスト検索を RRF（Reciprocal Rank
アジャイルソフトウェア開発技術者検定Lv.1の合格体験記です。アジャイルやスクラムの知識を補強したいと考えた受験目的から、公式テキストやAIを活用した学習方法、CBT方式の試験当日の様子までを具体的に紹介します。これからアジャイルを学ぶ方や、受験を考えている方の参考になる内容です。
こんにちは。SCSKの岡尾です。 今回は、AWS Glueを利用したETL処理を実装していた中でハマったポイントを紹介したいと思います。 私自身、ETLの実装は初めてでした。これからGlueを使ったETL処理実装していこうとしている方が同じようにつまずかないようにハマりポイントをご紹介できればと思います。 目次 はじめに ハマりどころ ネットワーク：Glueセキュリティグループの「自己参照」 トランザクション：Commit Failed Exception PySpark：メモリ不足エラー
こんにちは。 株式会社SHIFTの能力開発部で検定や教育制度を開発をしている林 稔明（りんりん）です！ 日々、社員のみなさんの能力・スキルをどう伸ばせば現場で活躍できる人材になるのか、業務や作業を分解したり、人の行動について考えたりしています。
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの稲田です。 本記事は、三菱電機グループの社内 AWS ユーザーグループ「MAWS（Mitsubishi AWS User Group）」シリーズの第 3 弾です。 第 1 弾 では一人のエンジニアの小さな行動から 300 人を超えるコミュニティへと成長した誕生ストーリーを、 第 2 弾 では実務への展開や経営層との対話、次世代への継承といった MAWS の進化をお伝えしました。 2026 年 3 月 6 日、755 名に成長した MAWS のリーダーたちが
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