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2026年07月15日
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検索から探索へ:データプラットフォーム設計の実践 (1) ―ビジュアル情報を活かす
はじめに 本記事は、2026年3月10日に開催された Elastic{ON} Tokyo での発表「 『定型』を許さない製造業データへの挑戦 」の内容をもとに、3本の連載記事として再構成したものです。 第1回(本記事):ビジュアル情報を活かす 第2回:分断されたデータを繋ぐ 第3回:止めずに進化させる キャディ株式会社で、AIデータプラットフォーム「CADDi Drawer」の検索基盤の技術戦略と開発チームのマネジメントを担当している橋本です。 この記事では、製造業の検索で「ビジュアル情報」がなぜ外せない
Elasticsearch
,
データベース
,
3D
,
CAD
,
設計
キャディ株式会社
2026年07月15日
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FlutterテンプレートのSPM移行と3 flavor環境構築の自動化
はじめに こんにちは、新規事業部フロントエンドブロックの 大野純平 です。2025年度に新卒入社し、現在のチームに配属されました。チームでFlutter製モバイルアプリを開発する中で、新規プロジェクトの立ち上げを効率化するための社内テンプレートリポジトリの整備を進めています。 このテンプレートを育てる中で、 Flutter 3.44 へのアップデートに伴うCocoaPodsからSPMへの移行対応が積み残しになっていました。あわせて、このタイミングでdev / stg / prdの3環境対応も新規に追加しま
Android
,
Dart
,
iOS
,
Java
,
Xcode
,
Firebase
,
フロントエンド
,
Flutter
,
macOS
,
管理ツール
株式会社ZOZO
2026年07月15日
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ドキュメントAI rokadoc のエンタープライズ対応 〜チーム利用とエージェントワークフローへの進化〜
こんにちは。イノベーションセンター Generative AI チームの小川です。 今回は、私たちのチームで開発しているドキュメントAI「rokadoc」が、エンタープライズでの利用に向けてどのように進化しているのかを紹介します。 本記事では、ドキュメントAIである rokadoc のエンタープライズ対応について、チーム利用やエージェントワークフローなどの新機能と、その裏側の仕組みを紹介します。 変換精度を支える技術要素は「 生成AI向けのドキュメント変換技術 rokadoc 〜高い精度をどのように実現し
人工知能
,
API
,
GPU
,
設計
,
オンプレミス
,
大規模言語モデル(LLM)
,
組み込み
,
RAG
NTTドコモビジネス
2026年07月15日
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WSL2 + Claude Code が重い?犯人はAIじゃなかった ── VmmemWSLのメモリ肥大を95%→77%まで下げた話
はじめに こんにちは。クロスインダストリー2部統合運用課、有川です。 部課名が長すぎて、クレジットカードなど会社名部課名を申請する必要のある時、入力フォームの文字数制限に引っかかる現象に困ってます。 一応略称はあるのですが(XI2部統運課)社内でしか絶対通じない。 ワンチャン社内ですら通じないかも。 この記事の概要 さて。今回の記事概要です。 お忙しい方はここだけ読んで頂ければ把握出来るかと思います。 VSCode+WSL2上でClaude Codeを使い始めてからPCが重くなった。メモリ使用率が常時90
人工知能
,
Claude Code
サーバーワークス
2026年07月15日
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Fliptで実現するフィーチャーフラグ運用
はじめに こんにちは!サーバーサイドの開発をしている石塚です。 私の所属するチームでは、毎週きまった曜日に定期的にリリース作業をしています。基本的には決まったリズムで回っているのですが、たまにプロジェクトによってはこの機能はこの日に出したいなど、定期的なリリース日以外の日にリリースが決まっているものがあります。 その場合、リリース日を変更し、定期的なリリース日とは別のタイミングでリリースしていました。 また、リリース日が決まっている機能をまとめるブランチはメインのブランチから分岐している期間が長くなり、そ
AWS
,
Git
,
SaaS
,
サーバーサイド
,
テスト
,
OSS
セーフィー株式会社
2026年07月15日
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外部Webhook連携で実現するAWSクロスアカウントJITアクセス管理(申請・許可・却下)
こんにちは!イーゴリです。ユーザーがJITノードへの接続を試みると、アクセス理由の入力が求められ、承認ポリシーに基づいて自動承認されるか、承認者へ通知が送られます。承認者への通知は、メール、またはSlackやMicrosoft Teamsと連携するAmazon Q Developer in chat applications経由で行うことができます。 aws.amazon.com 一方で、JITノードアクセスは通常AWS Management ConsoleやCLIから利用しますが、実際にはssm:Sta
AWS
サーバーワークス
2026年07月15日
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AIエージェントにGoogle Cloudのログ調査と解決策の提案をさせてみた
G-gen の min です。当記事では、 Cloud Logging リモート MCP サーバー と Developer Knowledge MCP サーバー を組み合わせることで、障害発生時のログ調査と解決策の提案を AI エージェントに行わせる検証をします。 はじめに AI エージェントによるエラー調査 検証の手順 関連記事 Cloud Shell の起動と基本設定 Cloud Shell の起動 プロジェクト ID の設定 ADC の設定 Google Cloud リソースの準備 API の有効化
Google Cloud
,
セキュリティ
,
テスト
,
MCP
,
Claude Code
株式会社G-gen
2026年07月15日
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AWS BlocksとAmplify Gen2で同じアプリを作って比べてみた
本記事は AWSアワード受賞者祭り 2026 3日目の記事です。 🏆 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 🌐 こんにちは、先日 息子と一緒に道路に出ていた亀を助けたので、恩返しはいつ来るのかなと首を長くして待っている志水です。さて、今日は、AWS Blocks と Amplify Gen2 で同じアプリを両方作って、どっちで運用するか決めてみた話です。 AWS Blocks(2026年6月のプレビュー版)が出てきたとき、最初にリリースを見て思ったのは「ローカルで開発しやすくなったAmplifyでしょ」くら
NRIネットコム
2026年07月15日
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Claude Code × Git ワークツリーで複数タスクを安全に並列処理する方法
Claude Code の --worktree フラグと Git ワークツリーを組み合わせ、複数タスクをファイル衝突なく並列処理する方法を解説。起動方法からサブエージェントとのコンテキスト分離、クリーンアップの注意点まで実践的に紹介します。
Claude Code
サーバーワークス
2026年07月15日
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【AI時代の新卒育成】AIネイティブが“育つ”、SHIFTの舞台裏
第1回:AI組織へ舵を切る!SHIFTの新卒研修とは
SHIFT EVOLVE
2026年07月15日
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「達成の定義」から逆算するLLMエージェントの評価設計
はじめに LLMエージェントを実装したあと、それが「ちゃんと動いているか」をどう評価するかは悩ましい問題です。プロンプトやモデルを変えたときに、良くなったのか悪くなったのかを判断する手立てがないと、改善は手探りになってしまいます。
設計
アジアクエスト
2026年07月15日
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【対談連載 第三回】「なんでやるんですか?」と問う新人が役員に。徹底的な納得から始める「機会損失のない社会」への挑戦
リクルートのデータ推進室長 野村が自ら聞き手となり、現場の最前線で試行錯誤を続けるスペシャリストたちの「手の内」を紐解く連
アルゴリズム
,
セキュリティ
,
キャリア
,
自然言語処理
,
データ分析
,
インフラ
,
テスト
,
設計
,
統計
,
データサイエンス
株式会社リクルート
2026年07月14日
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GPT-5.6 vs Claude Fable 5 どこが強くてどこが弱い?ベンチマーク比較
はじめに サーバーワークスの池田です。 2026 年 7 月 9 日、OpenAI が GPT-5.6 ファミリー(Sol・Terra・Luna)の一般提供を開始しました。6 月 26 日の限定プレビュー(米政府の要請で当初は信頼パートナー約 20 社に限定)から約 2 週間での正式リリースです。 本記事では、OpenAI 公式発表ページに掲載された比較表を一次ソースとして、GPT-5.6 と Anthropic の Claude(Fable 5 / Mythos 5 / Opus 4.8)を直接比較でき
サーバーワークス
2026年07月14日
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New RelicにおけるアラートとAIの連携
はじめに
New Relic
SHIFT EVOLVE
2026年07月14日
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生成AIのコスト急増を防ぐには?AWS上にLLM Gatewayを構成して“使う前に止める”
1. はじめに 生成AIの業務利用が広がる中で、最近は「AIをどう活用するか」だけでなく、AI利用にかかるコストをどう管理するかも重要なテーマになってきています。 たとえば、以下のようなケースです。 気づかないうちにLLMのトークン利用料が増えている 個人・チーム・アプリごとの利用量が見えづらい 高額なモデルを誰でも自由に使えてしまう 予算上限を超えてから初めて気づく 特定のLLMプロバイダーやモデルが混雑・制限されたときに代替手段がない 自分も当初、AWS(Amazon Web Services)であれ
AWS
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アーキテクチャ
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設計
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大規模言語モデル(LLM)
,
組み込み
NTTデータ
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