本ブログは 2025 年 10 月 31 日に公開された AWS Blog “ Build reliable AI systems with Automated Reasoning on Amazon Bedrock – Part 1 ” を翻訳したものです。 規制産業の企業では、すべての AI 応答が定められたポリシーとドメイン知識に準拠していることを、数学的な確実性をもって示すことがしばしば求められます。こうした業界では、AI 出力の統計的なサンプルだけをテストしてコンプライアンスを確率的に主張する従

こんにちは！株式会社LuupのiOSエンジニアのリョウです。 先日、iOSDC Japan 2026が開催され、LuupのiOSエンジニアで参加しました。 本記事では、各メンバーがとくに注目したセッションについてご紹介します。 iOSDC Japan iOSDC Japan 2026はiOS関連技術をコアのテーマとした、ソフトウェア技術者のためのカンファレンスです。 日本中、世界中から公募した知的好奇心を刺激するトークの他にも、パンフレットに掲載された技術記事、懇親会など、初心者から上級者まで楽しめるコン

自己紹介とインターン参加理由   自己紹介 はじめまして、金井南海です。東京電機大学 理工学部 理工学科 理学系に所属する大学 3 年生です。 専攻では画像処理や機械学習理論といった数理情報系の学問を学んでいて、数式やアルゴリズムの仕組みを理解しながらものを作ることに面白さを感じています。   プライベートでは、ダーツと映画鑑賞が趣味です。 ダーツは狙った場所に投げる集中力と、思い通りにいかないときの試行錯誤が楽しく、映画鑑賞はストーリーの構成や伏線の張り方に注目して観るのが好きです。 なぜ数ある企業から

はじめに こんにちは、ECプラットフォーム部の権守です。普段はZOZOTOWNの会員基盤の開発に携わっています。 会員基盤では機能追加やリプレイスを継続しており、それに伴ってテストコードも増え続けています。テストが増えること自体は品質を維持する上で必要ですが、GitHub Actions上のテストにかかる時間も徐々に長くなっていました。具体的には、ワークフロー開始から完了までの実経過時間（以下、wall-clock）は13分前後となることが多い状態でした。 そこで、wall-clockを短縮するとともに、

本ブログは 2021 年 10 月 11 日に公開された AWS Blog “ Exploring Simon’s Algorithm with Daniel Simon ” を翻訳したものです。 はじめに 量子コンピューティングに取り組み始めたお客様は、基礎を学ぶときや新しいサービスを評価するときに、既知のアルゴリズムを活用することがよくあります。Amazon Braket では、そうしたアルゴリズムを SDK とマネージドノートブックに多数用意しています。この記事では、最初期に考案された量子アルゴリズ

はじめに # 前回の記事では、私がETロボコンに取り組んできた4年間の歩みと、昨年度のベーシッククラスでAIを「設計レビューの相棒」として活用し、シルバーモデルを獲得したことを紹介しました。 https://developer.mamezou-tech.com/blogs/2026/07/29/et-robocon-001/ その記事の最後で、今年度はモデル作成のさらなるレベルアップを目指して アプライドクラス に挑戦していると書きました。本記事はその続編です。 昨年度は、主に人が作成したモデルをAIにレ

Antigravityのスラッシュコマンドとは スラッシュコマンドとは、チャットの入力欄で「/」から始まるコマンドを入力することで、Antigravityの特定の機能やワークフローを呼び出す仕組みです。

本ブログは 2026 年 8 月 31 日に公開された Amazon Science Blog “ Developing provably correct Rust code with Verus ” を翻訳したものです。 コードをその機能の数学的な仕様に照らして自動的に検査する「プログラム検証ツール (program verifier)」である Verus が、ソフトウェアプロジェクトのセキュリティ保証をどのように高めるのかを紹介します。 オープンソースや企業のソフトウェアプロジェクトの多くが Rust

この記事は Kiro ブログの Tackling technical debt at scale with autonomous mode in Kiro Web を翻訳したものです。 ソフトウェア開発チームはどこも、保守と新機能開発のあいだの緊張関係を経験しています。一方に使った時間は、もう一方に使えなかった時間です。オープンソースのメンテナーにとってこの課題はさらに深刻で、チームは小さく、ユーザーベースは大きく、バックログは伸び続けます。 形式検証 、つまりソフトウェアの性質を証明するために数学的技法

本記事の結論 Phase 2のPFSをAzure : PFS2048 / Oracle Alloy : GROUP14（ともにDH Group 14）で 明示的に一致させることで、2020年当時に報告されていた「約1時間後の通信断」は発生せず、 Phase 2 Rekeyの正常完了と、Rekey前後で通信可能な状態が維持されることまで確認できました。 1. はじめに AzureとOracle Cloud Infrastructure（OCI）をSite-to-Site VPNで接続する機会があり、構成を検

本ブログは 2021 年 12 月 1 日に公開された Amazon Science Blog “ A gentle introduction to automated reasoning ” を翻訳したものです。 2021 年、Amazon Science は研究領域のリストに 自動推論 を追加しました。この変更を行ったのは、自動推論が Amazon にもたらしている影響が大きいからです。例えば、Amazon Web Services のお客様は現在、 IAM Access Analyzer 、 S3

はじめに MNTSQ 株式会社 アルゴリズムエンジニアの内海です。 弊社では最近、MNTSQ契約レビューという機能をリリースしました。 私自身は今年の5月に入社したばかりなのですが、AIエージェントが人間に代わって契約書の条文を読んでリスクをチェックし修正までしてくれる、便利な時代になったものだなと感心するばかりです。 さて、そんな便利な機能ですが当然素のLLMだけで実現できるわけではなく、裏では契約書を解析してどのようなチェックを行うべきかを判断したり、過去の案件や文書で関連しているものを検索して参照し

G-gen の河野です。当記事では、Google が開発した最適化問題を解くためのオープンソースライブラリ「 OR-Tools 」を使用して、製品の生産計画を作成します。 OR-Tools とは 仕様 解きたい最適化問題の定義 ソルバーの決定 最適化問題を解く API 版との比較 検証 検証内容 データ処理フロー データ準備 OR-Tools のインストール Python コード 検証結果 出力結果 処理プロセス OR-Tools とは OR-Tools は、Google が開発した、 最適化問題 を解く

こんにちは、エニグモのAIテクノロジーグループの太田です。 BUYMA では最近、Apple が iOS で提供している Visual Intelligence *1 に対応し、iPhone で見つけたアイテムや画像をきっかけに、BUYMAの商品を探しやすくする取り組みを進めています。 この仕組みに対応するには、ユーザーが見ている画像に近い商品を BUYMA の商品データの中から素早く探せる必要があります。そのために私たちは、大量の商品画像を検索可能な形に変換し、継続的に更新できる画像検索基盤を構築しまし

こんにちは😺アプリケーションサービス部の山本です。 いつも読んでくださり、ありがとうございます！ ALB のラウンドロビンは「どこ」で行われるのか 前提：load balancer node とは 結論：振り分け先は 2 か所で決まる 1. ① どの load balancer node に届くのか node は AZ ごとに 1 つ、ではない どの IP を使うかを決めるのはクライアント DNS 応答に載るのは最大 8 個 Route 53 はどこに登場するのか 2. ② node の中で何が起きるのか