はじめに 「 AWS 金融リファレンスアーキテクチャ 日本版 」は金融機関の厳格な要件に応えるためのリファレンス実装として 2022 年 10 月に初版をリリースして以来、継続的に進化を続けています。GitHub で公開されている本アーキテクチャは、金融機関が AWS 上でセキュアかつレジリエントなシステム構築を行うための実装例として活用いただいています。 図1：AWS 金融リファレンスアーキテクチャ日本版の概要図 勘定系ワークロードについて 金融システムの中でも特に勘定系システムは、預金、為替、融資など

はじめに こんにちは。CommuneのGlobalチームのAlekseiです。今回は、私が優秀なチームとafkmさんの貴重な支援を受けて取り組んできた、プロジェクトにおけるアーキテクチャ変革について共有したいと思います。 テックリードとして、特にアーキテクチャ設計の決定といった技術的な側面に焦点を当てます。プロジェクトの管理面や歴史的背景に興味がある方は、チームリードのyoshifumi.kondoによる前回の記事を強くお勧めします。

みなさんこんにちは！ワンキャリアで共通基盤チームの吉田（X： @yoshida_baystar ）です。 ワンキャリアは、複数のサービスで使える共通会員ID「ワンキャリアID」を開発・運用しています。この記事では、その開発経験から学んだOAuth2.0とOpenID Connectについて、認証と認可の違いやセキュリティ対策を含めて解説します。

みなさんこんにちは！就活支援サービス「ワンキャリア」（学生版） Webチームの北原（X： hakshu25 ）です。 今回は、チームで取り組んだ、ワンキャリア（学生版）で使用しているNuxtのアップデート（Nuxt3→Nuxt4）についてお話しします。 これから Nuxt4 へのアップデートを控えている方々にとって、少しでも参考になれば幸いです。

はじめに こんにちは。プロダクト部SEOグループの伊田です。 スタンバイに入社して2ヶ月が経ち、徐々に業務にも慣れてきています！ 最近、社内の技術カンファレンスで登壇する機会をいただきました。その発表の中で紹介した取り組みの1つが、 Devinを使ったPRレビューの自動化 です。 今回は、その仕組みを導入した背景と実際の運用方法について紹介します。 導入した背景 私たちSEOGでは、日々の開発でGitHubのPull Request（以下、PR）を使ってコードレビューしていますが、 機械的に確認できる細か

本記事は、サザビーリーグ IRIS の今上様、奥様に寄稿いただいたものです。 はじめに サザビーリーグは、「ファッション」「生活雑貨」「飲食」を中心とした小売業を営み、北海道から沖縄まで全国約 600 店舗を展開しています。これまで、店舗とデータセンター間の通信には Cisco ASA5545 を中心とした VPN 構成を採用してきました。しかし、ASA5545 のサポート終了（ 2025 年 9 月末）を目前に控え、後継機器の選定が急務となりました。 本記事では、従来のオンプレミス機器更新では

ChatGPTを学習させるーー。 生成AI・LLMを自社に最適化する活用法と注意点 2025.10.28 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 生成AIのうちChatGPTなどLLM（大規模言語モデル）に自社データを学習・参照させることで、精度の高い応答や業務効率化が実現することがあります。具体的なメリット・デメリットや手法、準備すべきこと、導入時の注意点を解説します。 目　次 ・ 生成AI・LLMを学習させることで広がる可能性 　・ 学習

Series #1｜本稿は概念と枠組みの共有。具体実装は #2・#3 へ。 TL;DR ・6年以上の成長で Next.js の進化に追従するコストが増え、開発速度と知識分散に課題が見え始めた ・管理画面を段階的に刷新し、技術的負債を計画的に解消しながら高速な開発体制を構築（ユーザー影響は最小化） ・初期は AI 活用や新技術の前提を楽観視し、計画をリベース。以降は機能オーナーシップ/コロケーション設計、外部知見、ドキュメント/テスト強化で並行開発できる自律的なチームへ

こんにちは、山崎です。 最近、クラウドセキュリティに関する情報を調べていた中で、Cloud Security Alliance（CSA）が発表した「クラウドコンピューティングに対する重大な脅威 2024」レポートに出会いました。本記事ではその内容をもとに、クラウド環境における代表的なリスクと、実務で意識すべき対策のヒントを整理してご紹介します。 クラウドの活用はどんどん進んでいますが、利便性と引き換えに「セキュリティ」は常に意識すべき課題となっています。特にパブリッククラウドでは、どこにリスクが潜んでいる

はじめに AWSを実際にさわってみようと思った背景 実際にハンズオンしてみた ～ Amazon Rekognition ～ Amazon Rekognition とは 機能面の違い 料金体系 ユースケース Amazon Rekognition Imageによる画像モデレーション 画像モデレーションの自律運用基盤設計 Amazon Rekognition Videoによる動画ラベリング 長時間動画ラベリング JSON形式 VS Apache Parquet形式 長時間ラベリング結果を可視化してみよう！ まと

目次 はじめに AI-Agentはインフラでどこまで使えるのか 実行環境とセットアップ 3日で進めたTerraform化のプロセス 使ってみて実感した効果 まとめ はじめに このブログの目的（と、ごあいさつ） こんにちは。SREの gumamon です！ 昨今のAI Agentの進歩は目覚ましいものがありますね。 Vibe Coding という言葉も登場し、自然言語でAIに指示をすればアプリケーションが作れる時代になる──そんな話もちらほら聞きます。 しかし、Vibe（雰囲気）で作業をされると一瞬で崩壊し

はじめに スキーマ分離と行分離 目的と結論 目的 結論のサマリ 試験内容 試験環境とツール 負荷の設計 本番環境でのクエリ傾向の分析 QPSの測定 進め方 試験結果 スキーマ分離のボトルネック スキーマ数を固定して負荷をあげてみる 結果まとめ なんとか延命したい はじめに 弊社が採用しているDB設計は、テナントごとに独立した スキーマ を持つ 「 スキーマ 分離」 のデータ構造に基づいています。この アーキテクチャ は、高いデータ分離性とセキュリティを確保できる一方で、 「 スキーマ 数の増加に伴ってパフ

なぜ今、Gemini Enterpriseなのか？ビジネスのワークフローを変革するAI これまでのAIツールは、単一のタスク処理には優れていましたが、これからのビジネスで求められるのは、部門やアプリケーションを横断する一連の業務プロセス全体を効率化することです。

結論：「Gemini Enterprise」と既存のGeminiの最大の違い 早速ですが、両者の最大の違いを結論からお伝えします。

はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。 早速ですが、先日ZOZOマッチというサービスをリリースしました。 corp.zozo.com 新規サービスのアルゴリズム開発では、既存サービスと異なり、ユーザー行動データが存在しない状態からスタートします。本記事では、ZOZOマッチのレコメンドアルゴリズム開発において、リリ