みなさんこんにちは！ワンキャリアのプロダクト開発部 ワンキャリア転職チームの越川（X： @kosshii_ ）です。 突然ですが、みなさんは最近技術書を読んでいますか？

みなさん、こんにちは！ワンキャリアでデータサイエンティストをしている伊藤です。 求職者と企業のマッチングに関わる「レコメンドロジックの構築」や、事業の意思決定を支える「効果検証・ダッシュボード構築」といったアナリティクス業務を担当しています。

はじめに はじめまして、プラットフォームエンジニアリング本部に所属している徳富( @yannKazu1 )です。 みなさん、サプライチェーン攻撃って気にしてますか？ npm パッケージの乗っ取り（ ua-parser-js 事件 ）、GitHub Actions の改ざん（ tj-actions/changed-files 事件 ）、依存パッケージへのバックドア混入（ xz-utils 事件 ）……。ここ数年、OSS を取り巻くセキュリティの前提がガラッと変わってきています。正直、「いつ・どこから仕掛けら

NTTドコモビジネスが開発する日本語特化型AIガードレール「chakoshi」が、経済産業省・NEDO主催の懸賞金活用型プログラム「GENIAC-PRIZE」安全性領域で本審査2位を受賞しました。本記事では、chakoshiの概要と、単一構成から多層防御アーキテクチャへ進化させた技術的なポイント、そしてGENIAC-PRIZEでの取り組みについてお伝えします。 はじめに chakoshiとは GENIAC-PRIZEとは chakoshiの変遷 - 単一構成から多層構成への改善 - 単一構成の限界 リスク

ログ分析トレーニング バージョン2をHayabusaで解いてみる この記事では、JPCERT/CCが公開している「ログ分析トレーニング バージョン2」の応用編のハンズオン1を、Hayabusaで分析する方法を紹介します。 もとはNTTDATA-CERTのフォレンジックエンジニア向けに作ったもので、Windowsイベントログ分析の初心者や、Hayabusaに慣れたい方向けの書き方にしています。 トレーニングコンテンツ内でも「Hayabusaを使って分析すると簡単になる」旨は記されているのですが、探した限り「

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをしている戸田です。 2026年4月15日に、Findy AI Meetup in Fukuoka #5を福岡で開催しました。 今回のテーマは「AI×育成 AI時代のエンジニア育成」です。 この記事では、当日の登壇内容を振り返りながら、生成AI時代におけるエンジニア育成で私たちが直面した課題と、そこから見えてきた「変わらない大切なこと」を紹介します。 https://findy-inc.connpass.com/event/383906/ find

こんにちは、Amazon Connect ソリューションアーキテクトの梅田です。 2026年 2 月号 はお読みいただけましたでしょうか。皆さんのお役に立つ内容があれば幸いです！ はじめに、Amazon Connect について改めてご紹介します。Amazon Connect は、AI を中核に据えたコンタクトセンターソリューションです。音声・チャット・メール・タスクなど複数のチャネルを一つのプラットフォームに統合し、顧客とエージェントの双方にシームレスな体験を提供します。規模を問わず導入でき、Amazo

はじめに こんにちは！ 本記事では、TLSのバージョンアップ（TLSv1.2 → 1.3）対応を進める際に押さえておきたいポイントを整理してご紹介します。 最近のクラウドサービスやWEBサービスでは、TLSv1.3を有効にすることが推奨される場面が増えています。一方で、実際のシステム運用では「とりあえずTLSv1.2のままでも動いているし、違いもよく分からない」という声も少なくありません。 この記事では、TLSv1.2とTLSv1.3の違いを、SSL/TLSに興味がある新人エンジニアや、運用中システムのT

アプリ開発の現場でリーダーを目指すエンジニアにとって、品質管理は避けては通れない壁です。 しかし、そもそも「高品質なアプリ」とは何を指すのでしょうか。 単にバグがないことだけを追求していても、ユーザーに選ばれ、事業成果に貢献するアプリを作ることはできません。 真のアプリ品質とは、技術的な信頼性と、心地よいユーザー体験（UX）の両輪が揃って初めて実現するものです。 そして、その品質は開発の最終工程であるテストだけで決まるのではなく、要件定義という最初の一歩からリリース後の運用に至るまでの「仕組み」と「文化」

はじめに 2026年3月26日、初の試みとして、リクルート本社オフィスにて 「産学連携技術交流会」 を開催しました。本イベント

1. AIスタートアップから Insight Edgeへ 2. AIスタートアップでのAIビジネスの関わり方 3. Insight Edgeで働いて感じた面白さ 3.1 住商内製組織ならではのスピード感と知見獲得のサイクル 3.2 多様なドメインに触れることで広がる視野 3.3 技術トレンドの変化とAIビジネスのダイナミズム 3.4 コンサル×技術×デザインによる価値提供の広がり 3.5 デジタル組織連携による今後の可能性 4. AIビジネスへの関わり方の違い 5. まとめ 1. AIスタートアップから

本記事は「 From copilots to coworkers at AAAI: the gap between agentic research and production 」を翻訳したものです。 2026 年 1 月 27 日 AAAI 2026 パネルディスカッション「From Copilots to Co-Workers: What Changes When AI Writes, Reads, and Reasons About Code?」に基づく — シンガポール AAAI 2026 の協

はじめに 近年、国内外の企業ではランサムウェアをはじめとしたサイバー攻撃が相次ぎ、事業継続に深刻な影響を与える事例が増えている。例えば、アサヒグループHDでは2025年9月に大規模なランサムウェア攻撃が発生し、基幹システム停止や出荷業務中断、さらには個人情報流出の可能性が生じるなど甚大な被害が報告された[1]。 また2024年6月には、ドワンゴが運営する「ニコニコ」サービスがランサムウェアを含む大規模サイバー攻撃を受け、データセンター内の仮想マシンが暗号化され、サービス全般が停止する事態に陥った[2]。こ

はじめに Go 1.24 から crypto/cipher の NewCFBEncrypter / NewCFBDecrypter（および NewOFB）が deprecated（非推奨） になったことで golangci-lint で staticcheck SA1019 が検出され、設定によってはCIが失敗する（または警告が出る）ようになりました。非推奨となった理由は主に「認証（改ざん検知）がない」「標準ライブラリ実装が最適化されていない」「FIPS 140-3 モジュールの検証範囲外」であり、アプリ

はじめに Amazon OpenSearch Service を使用したベクトル検索では exact k-NN もしくは Approximate k-NN が使用されます。exact k-NNでは総当たり的に近傍を探索することにより最も正確な検索が可能ですが、ベクトルデータ数に対して線形に実行時間が増えるため、大規模なデータセットに対しては深刻にパフォーマンスが悪化する可能性があります。一方で Approximate k-NN は精度を一定落とす代わりに高速な検索を実現する手法です。Amazon Open