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SAP を運用している経営層にとって、問いはすでに変わっています。クラウドに移行するかどうかではなく、どれだけ早くそこに到達できるか、そして到達した後に組織として何を構築できるかが問われています。課題は、SAP のトランスフォーメーションが企業が取り組む最も複雑なプログラムの一つであり、財務、サプライチェーン、製造、お客様対応業務に同時に影響を及ぼすことです。そして AI はすべての経営会議の最重要議題ですが、ほとんどの組織は SAP データがクラウドに移行されるまで、その潜在能力を最大限に引き出すことが

※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第8回です。 1. なぜソート順を検証したのか ソート順の違いは、目に見えやすい差異です。 しかし問題は、 並び順が変わること＝業務ロジックが変わること にあります。 特に、 キー順処理 最小値／最大値取得 先頭レコード判定 重複判定 などに直接影響します。 2. 差異の根本原因 2.1 文字コードの違い 項目 ホスト環境 オープン環境 英大文字 連続配置 連続配置 英小文字 大文字より後 大文字より後 数字 英

2013 年以来、 Amazon Redshift はオンプレミスの数分の 1 のコストでクラウドデータウェアハウスの力を最大限に発揮してきました。高密度コンピューティングから Amazon RA3 インスタンス 、Provisioned から Amazon Redshift Serverless へとアーキテクチャ世代が進むたびに、クエリが前世代よりも低コストかつ高速になり、効率性が向上しました。 10 年以上にわたるデータ量の増加と分析要件の進化により、組織では頻繁にアクセスされる構造化データのための

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Weekly Azure アップデート情報 - 2026/05/12 ～[プレビュー] Foundry Agent Service の Memory パブリック プレビュー～ 皆さま、こんにちは。 Weekly Azure では、今週もMicrosoft Azureのプロダクトアップデート情報をお届けします。 先週 (2026/5/1 - 2026/5/7) の主な Azure アップデート情報をお送りいたします。 今週の注目アップデート ・[プレビュー] Foundry Agent Service の

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。

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はじめに セキュリティ推進室の山田です。 MNTSQはエンタープライズ企業を主な顧客としています。 契約という、顧客企業の事業戦略に直結するような情報を取り扱う性質上、さまざまな観点からセキュリティをしっかりと担保する必要があり、DMARCへの対応もそうした取り組みのひとつです。 DMARCはなりすましメール対策の仕組みであり、実質的な効果を持たせるにはポリシーをp=quarantineまたはp=rejectに設定する必要があります。 しかしMNTSQでは、DMARCレコード自体は存在していたものの、ポリ

はじめに 2つのサービスの概要 基本料金：トークン単価の比較 オンデマンド料金（グローバルエンドポイント） バッチ処理（50%割引） 請求方式の違い Claude Platform on AWS：Claude Consumption Unit（CCU）方式 Amazon Bedrock：トークン直接課金 要注意：リージョン料金という隠れコスト 機能差とそれに伴う追加料金 Claude Platform on AWS で利用できる機能と追加料金 Amazon Bedrock の制約（2026年5月時点） コ

はじめに Claude Code のスキルとは skill-creator でできること 1. スキル設計ヒアリング 2. SKILL.md の自動生成 3. テストケース実行と定量評価 4. ビジュアルレビュー（eval-viewer） 5. Description 最適化（トリガー精度チューニング） 実際に使ってみた つまずきやすいポイント おわりに はじめに Claude Code には「スキル（skill）」という仕組みがあります。/daily-planner や /commit のようなスラッシ

みなさんこんにちは！ワンキャリアでOCIDチームに所属しているエンジニアの吉田（X： @yoshida_baystar ）です。 今回はワンキャリアエンジニアのターミナルをご紹介します！

製造業データ活用クラウド CADDi Drawerで SREを担当している佐藤です。 組織編成でCADDi Drawer専任のSREになったことを機に、長らく後回しにしていたDatadog MonitorのTerraform構成の再設計に取り組みました。複数チームの監視設定が単一リソースに混在しOwnershipが不明確なため、各チームが自律的に改善に踏み出せない状態でした。 本記事ではこの課題をOwnership単位のモジュール設計で解消した経緯と学びについて紹介します。 監視設定が抱える課題 単一リソ

少子高齢化、人口減少、労働力不足、地方における過疎化と地域経済の空洞化、医療・介護リソースの構造的逼迫、そして、激甚化する自然災害への防災・減災対応など、日本が直面する社会課題は、年々複雑化し、深刻さを増しています。こうした社会課題の本質に目を向けるとその多くは、行政機関や大企業の力だけで解決の道筋を描くことには限界があります。日本の全企業数のおよそ 99% を占め、地域社会の経済基盤を支える中堅・中小企業が、それぞれの地域に根ざした形で課題に対し持続可能な解決を実現する重要な役割を担

機械学習エンジニアの竹本です。普段は、製造業の膨大なドキュメントを対象にしたRetrieval-Augmented Generation（RAG）の検証に取り組んでおり、その一環として社内検証向けのベンチマークデータセットを作成しました。同じ課題を抱えるエンジニアの方の参考になればと思い、本記事を書きました。 TL;DR 作りたい。でも動き出せなかった 当時の思い込みと、今の自分からの答え合わせ 1. LLM-as-a-Judgeに頼るしかないと思っていた 当時の状況 データセットを作ってみると 2. デ