こんにちは。キャディ株式会社の Analysis Platform Group でソフトウェアエンジニアを務めている廣岡です。 業務としては、キャディの様々なサービスの裏側で稼働する機械学習解析のインフラやバックエンドの開発、アプリケーションとの橋渡しなどに取り組んでいます。最近では下記記事で紹介したようなプロジェクトに取り組んでいます。 zenn.dev 今回は私たちのチームで作り、開発業務の中で利用している Claude Skills について紹介します。 TL;DR Claude Skills を使

本記事は、2025 年 12 月 10 日に公開された Games Industry Lens update for the well-architected framework を日本語に翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの安藤怜央が担当しました。 ゲーム業界とライブサービスゲームが成長を続ける中、クラウドサービスは何百万ものプレイヤーに没入型の体験を提供する上で重要な役割を果たしています。世界中のゲーム開発チームは、Amazon Web Services (AWS) のインフラストラク

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事は、【前編】Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた 〜EDA編〜の後編です。 前編では、需要予測モデル構築における課題感の整理からスタートし、 Databricks Assistant の設定 データ読み込み EDA（探索的データ解析） 需要に影響を与える要因の仮説出し までを実施しました。 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設

はじめに こんにちは、YSHP部の三上です。Yahoo!ショッピングに出店しているZOZOTOWNの店舗である ZOZOTOWN Yahoo!店 のバックエンド開発を担当しています。私は2023年10月、社内公募を経てYSHP部へ異動しました。それまでは長らくビジネス部門に所属しており、開発は未経験でした。ZOZOTOWN Yahoo!店に携わるのも初めてで、APIという言葉の意味も曖昧な状態からのスタートでした。 そんな中、2025年9月末にジョインしたのが、ZOZOTOWN Yahoo!店へのギフトラ

こんにちは。LINEヤフー株式会社で認証・認可基盤Athenzの開発・運用を担当している金 廷祐（Kim, Jeongwoo）です。この記事では、AIエージェントがさまざまなサービスと連携する際のトー...

こんにちは。Sqripts編集部のハチワレです。 最近は生成AIに携わることが多く、日々の進化を驚きと喜びを感じながら眺めています。そして、「コードを書く」ことの垣根がどんどん低くなっていることも、「AIってすごいな～」ぐらいの気持ちでただただ感心して眺めておりました。 今回は、そんな私が実際に遭遇した「ちょっとヒヤッとした話」をもとに、生成AI時代の実装リスクについて書いてみたいと思います。 あくまで「とあるDX現場の物語」として読んでいただければ幸いです。 ※本記事は、実際に現場で起きた出来事をもとに

Oracle Alloyとは～国内データセンタで運用するクラウド～ 近年、クラウド活用の前提が大きく変わりつつあります。 「クラウドを使うかどうか」ではなく、 “どのような主権・統制のもとでクラウドを使うか” が問われる時代になりました。 本記事では、最近注目されているソブリン対応クラウド、Oracle Alloyについて、紹介します。 なぜ今「ソブリン対応クラウド」なのか？ ソブリン対応クラウドとは、 データ / システム / 運用の“主権（ソブリン）”を自国・自社でコントロールするためのクラウド基盤

Saman ログを読まずにルールは作れません。 前回 に続いて今回はDiscoverでイベントの中身を確認しながら、「ログイン失敗を検知する」最初のルールを正しい条件で作ります。ルール作成前にDiscoverで確認する習慣が、後々の誤検知を防ぐ最大のポイントです。 ※本シリーズで使用するデータセットは、 第1回 の記事 からダウンロードできます。 Elastic Securityで始める検知エンジニアリング — 環境構築とログの取り込み（第1回） これから5回に分けて、Elastic Securityを使

要件定義入門①：要件定義とは何か　～現場での役割と全体像～ # 1. はじめに # 要件定義という言葉はよく耳にするものの、 「実際に何をしているのか分からない」と感じる方が多いのではないでしょうか。 特に現場に入りたての頃は、実装やテストといった開発工程に関わることが多く、 要件定義については「最初にやる工程らしい」という程度の理解に留まりがちです。 そのため、 「要件定義って何をしているのだろう」 と疑問に思う場面も少なくありません。 本記事では、要件定義の役割について、 具体例を交えながら分かりやす

こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 Findy AI+ は、AIツールを導入したけれど、実際にどれくらい効果があるのかという問いに対して定量的に答えるための分析ワークフローを新たにリリースしました。 今回は、これらのワークフローを使って実際にどのような示唆を得られるのかについて実践形式で紹介します。AIツールを導入したものの効果が見えづらいと感じているEMやPdM、チームの活用状況を把握したいエンジニアの方に向けて、MCPサーバーとGitHub Action

目次 はじめに プロジェクトの発足 直面した「2つの壁」 完璧なインポートは幻想（技術の壁） 金融事業ゆえの厳しい制約（コンプライアンスの壁） 現状と今後 もし過去に戻れるとしたら？ Confluence導入時まで戻れたら… Confluence→Notion移行プロジェクト開始時に戻れたら… おわりに はじめに こんにちは。Engineering Officeの kiko です。 今、私はCentral Knowledge Management Committeeのメンバーとして、社内のドキュメント基盤

みなさんこんにちは！ワンキャリアでソフトウェアエンジニアをしている中野です。 私がワンキャリアに入社して、早いもので3ヶ月が経ちました。 私は前職でもエンジニアとして活動していましたが、今回は、この3ヶ月で私がどのような業務に携わり、組織に対してどのような印象を抱いたのかの振り返りをお届けします。

🏁 この記事の目的 こんにちは。NTTDATAのTC事業部の近藤秀明です。 この記事では、LLMをシステムに組み込んでニュースパーソナライズロジックの精度評価を自動で回す、LLM評価ワークフロー（パイプライン）を作ってみた話をご紹介します。 生成AIを「ワークフロー」として制御することで評価基準を一定に保ち、人間の確認稼働を削減する。さらに、LLMに評価させるだけでなく、「どのカテゴリの分類が、なぜ上手くいっていないのか」という改善レポートまで自動生成させる──。 そんな「評価ワークフローへのLLM活用」

はじめに（想定読者） 本記事は、以下のような立場の方を主な想定読者としています。 個人情報・機密情報を扱うシステムの開発者 システムの運用・情シス部門 個人情報管理や情報セキュリティ統制に関する内部監査・自己点検対応を担当する方 内部監査の場では、技術的に高度な仕組みを導入していても **「統制として有効に機能しているか」**という観点で指摘を受けることがあります。 実務では「それ、本当に回っていますか？」と聞かれる感覚に近いです。 本記事では、実際の監査対応の中で繰り返し指摘されやすい5つの事例を取り上

サイオステクノロジー株式会社 Saman これから5回に分けて、Elastic Securityを使ったセキュリティ監視の基礎を、手を動かしながら学んでいきます。第1回はデータの取り込みと、Discover・Securityの両方で見えるようにするまでの環境構築です。 今後の予定 本シリーズでは、以下の流れでステップアップしていきます。 第2回：KQLでログを読み、最初の検知ルールを作る 第3回：Timelineで攻撃の全体像を追う 第4回：EQL / ES|QLで攻撃を自動検出・集計する 第5回：ノイズ