※本記事は、ホスト系COBOL処理系からオープン系COBOL処理系への移行検証を整理する連載の最終回です。 1. シリーズの振り返り 本シリーズでは、移行時に発生し得る差異を以下の観点で整理してきました。 暗黙初期値 データ例外（0C7） ファイル定義 中間演算精度 移送元と移送先の属性 ソート順 いずれも共通しているのは、 コンパイルは通る 文法も正しい しかし動作が変わる という点です。 2. 差異の構造（3層モデル） 移行時の差異は、偶発的に発生するものではありません。 検証結果を整理すると、次の3

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 AWS Summit Japan が開催される 6 月 25 – 26 日 まで 1 ヶ月を切りましたね。登録がまだの方は こちら から登録しぜひ来場ください！様々なコンテンツをご用意してお待ちしております！ また最近気軽に参加いただける勉強会として「昼休みの 30 分」を活用した Amazon Quick 勉強会が開催されています。 6 月 3 日 、 6 月 10 日 に予定されていますのでぜひご参加ください！ 「 AWS ジャパン

はじめに こんにちは。株式会社ユーザベース Speeda事業の伊藤、田中、都築、濱岡です。 私たちは現在、Speeda AI Agent の開発に携わっています。本記事では、その中の「組織図」を表示する機能を開発する過程で、データ構造を「Tree」から「DAG（有向非巡回グラフ）」に捉え直した話を共有します。 組織図機能について Speeda AI Agent では、企業分析を進めるためのワークフローをいくつか提供しています。その中の一つが「重要人物を特定する」というワークフローです。 このワークフローで

はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発本部Webバックエンドブロックのひでです。普段は ZOZOTOWN のバックエンド領域を担当しています。 Webバックエンドブロックでは2026年1月より、カスタマーサポートチーム（以下CSチーム）から技術調査として開発側にエスカレーションされる問い合わせの効率化に取り組んでいます。エスカレーション後の調査では、データ・ログ・過去の会話・コードベースなど複数のツールを横断して情報を集める必要があります。そのため、1件あたりの対応に多くの時間がかかるという課題があり

Jina v5 Omni × Agent Builder × MCP で組み立てるマルチモーダル画像検索 PoC 📦 ソースコード : GitHub リポジトリ 14 枚の写真を Elastic に登録するだけで、Kibana のチャットから 「青い椅子の写真を見せて」 と日本語で問いかけると、本当に青い椅子が写った写真が返ってくる。 しかも フロントエンドコードはゼロ行 。Python 300 行と Elastic Cloud のクリック数回で完成します。 このブログでは、その PoC をどう組み立てた

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 「AWS 初学者向けの勉強方法 7 ステップ ! 2026 年版 !」 のブログを公開しました。「AWS を勉強したいけど、何から手をつければいいんだろう…」という方に向けて、クラウドの概要をつかむところからお客様事例、サービスの全体像、各サービスの深掘り、ハンズオンでの実践、最新情報のキャッチアップ、そしてさらなるレベルアップまで、知識の深め方が 7 ステップで体系的にまとめられています。 これから AWS

こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 6/24（水）12:00～13:00 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #103」が開催されます!! 発表概要 遡ること2025年7月頃、Blue/Greenデプロイ（以下、B/Gデプロイ）の新たな選択肢として、ECSネイティブのB/Gデプロイ（以下、ECSネイティブ方式）が登場しました。従来のB/GデプロイではCodeDeployとの連携が前提となっていましたが、本方式の採用により、CodeDeployに起因していた運

2026 年 5 月 13 日に公開された “ Accelerating VMware migrations with AWS Transform and MGN replication agent installation automation ” を翻訳したものです。 オンプレミスの VMware 環境から AWS への数百台のサーバー移行には、チーム、アカウント、ツール間の調整が必要です。ターゲット環境のセットアップ、ウェーブの計画、レプリケーションエージェントのデプロイ、進捗の監視、テストの実行、

本記事では Deepgram Flux Multilingual の EoT 検出に焦点を当てますが ...

はじめに NTTビジネスソリューションズ / NTT西日本の樋口です。 本記事は2026年4月時点の情報に基づきます。 先日、案件で「このモデルにデータを入れて本当に大丈夫？」と聞かれて、即答できない自分がいました。公式ドキュメントは読んでいたはずなのに、です。悔しかったので、腰を据えてAzure CLIを叩きながらMicrosoft Foundryを一つひとつ確認してみたところ、2026年4月時点では状況が想定以上に整理されていることがわかりました。本記事は、その確認プロセスを同じ疑問を持つエンジニアに

G-gen の杉村です。2026年5月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google I/O 2026 が開催 Google Cloud のアップデート SCC で Compliance Manager がプロジェクト単位で有効化可能に Agent Search で agentic retrieval が Allowlist 付き一般公開 BigQue

こんにちは、ファインディでFindy Toolsの開発をしている本田です。 この記事は「 エンジニア達の人生を変えた一冊 」として、ファインディのエンジニアが人生を変えた本を紹介していくシリーズです。 Part7では、本田・加藤・山田の3名でお届けします。アジャイル開発との出会いになった本、iOSアーキテクチャ設計の答え合わせになった本、AI時代に再読して背筋が伸びた本。3冊それぞれ切り口は違いますが、いずれも自分の中の「開発の判断軸」を作り直してくれた一冊です。 それでは、さっそく紹介していきましょう。

データベースのインデックスは検索性能の要ですが、その「内部断片化」は予期せぬ容量圧迫を引き起こします。本記事では、SQL Server Express EditionでINSERTが突如失敗したトラブル事例をもとに、インデックスの内部断片化がどのようにしてデータベースサイズを肥大化させたのかを解説。断片化を解消するための「再構築」と「再構成」という2つのメンテナンス手法を比較し、それぞれのメリット、デメリット、そしてサービス影響の違いについて具体的に説明します。

テスト管理は、テストケースを実行して結果を記録するだけの作業ではありません。 テストの目的や範囲を決め、設計・実行・不具合管理・進捗報告・終了判定までを一連の流れとして管理し、リリース判断に必要な情報を整理する活動です。 現場ではテスト終盤になって未実行ケースが大量に残ったり、不具合の重要度や優先度が整理されないままリリース判定を迎えたりすることがあります。 こうした状況を防ぐには、テスト開始前の計画、実行中の進捗管理、不具合の可視化、終了時の報告までを仕組み化しておくことが重要です。 そこで今回はテスト

テスト管理では、テストケースの消化率や不具合件数を確認していても、「本当に品質は十分なのか」「リリースして問題ないのか」を判断しきれない場面があります。 消化率が高くても重要機能の確認が残っている場合や、不具合件数が少なくてもテスト観点が不足している場合があるためです。 そこで重要になるのが、テスト管理におけるメトリクスです。 メトリクスを活用すると、テストの進捗、品質状態、欠陥傾向、カバレッジ、修正状況などを数値で可視化できます。 これにより、感覚的な報告ではなく、根拠に基づいて品質状況やリスクを説明し