はじめに SRE チームの浜村です。GENIEE SFA/CRM のインフラ周りを見ています。 弊プロダクトは運用歴がそれなりに長いと思っています。長く動いているぶん、「今の構成にコスト面の無駄がないか」、特にデータベースやコンピューティングなどの大きな部分以外を体系的に見直す機会はあまりありませんでした。 今回、Claude Code に AWS のコスト調査を雑にやらせてみたところ、想定以上に改善ポイントが見つかったので共有します。 やったこと Claude Code に以下のようなプロンプトを投げた

はじめに こんにちは、2026年1月入社のI.Kobayashiです！ 本記事では、2026年1月入社のみなさまに入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ YY  自己紹介

2026年3月24日、サポーターズ主催のオンライン勉強会「全エンジニアEM化説」が開催され、JAPAN AI株式会社（ジーニーグループ）Product Dev Group 部長 Leon Xuが登壇しました。 生成AIやコーディングエージェントの進化により、エンジニアの役割はこれまでにないスピードで変化しています。実際、ソフトウェア開発の現場では「AIがコードを書く時代に、人間のエンジニアの価値はどこに残るのか」「本当に全員にマネジメント視点が求められるようになるのか」といった疑問や不安に向き合うことが増

こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の「データ エージェント ファミリー」がデジタルマーケティングにもたらすものについて、考えてみます。 本記事の目次は、下記のとおりです。 デジタルマーケティングへのデータ活用の理想と現実 Google Cloud の「データ エージェント ファミリー」とは 「データ エージェント ファミリー」がデジタルマーケティングにもたらすもの おわりに デジタルマーケティングへのデータ活用の理想と現実 「データを収集

2026 年 3 月 27 日、Chat Agent や Flows をはじめとする Amazon Quick の AI Agent 機能の東京リージョンローンチを記念したイベント「Amazon Quick Event」が開催されました。本イベントでは、Amazon Quick の製品紹介や Amazon 社内での活用事例に加え、AWS パートナー企業やお客様による具体的な導入事例が共有されました。会場には多くのお客様にお越しいただき、オンラインでも多数の方にご参加いただきました。本記事では、イベントの模

こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery で、Data Engineering Agent とともに BigQuery パイプラインを作成する方法について紹介します。 本記事の目次は、下記のとおりです。 はじめに BigQuery パイプラインを作成する おわりに はじめに Data Engineering Agent は、「データ エージェント ファミリー」と呼ばれる Google Cloud の AI エージェント群のう

こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery で、ARIMA_PLUS 時系列モデルを使用して Google アナリティクスデータの異常検出を行う方法と、Data Science Agent の概要について紹介します。 本記事の目次は、下記のとおりです。 はじめに BigQuery ML でモデルを作成する 異常値を検出する Data Science Agent を使ってみた Data Science Agent 利用時の留意事

2026年2月24日、GENIEEでは和田卓人さんをお招きし、社内勉強会 「質とスピード 〜ソフトウェア開発の典型的な誤解を解く〜」 を開催しました。 ソフトウェア開発では、機能を素早く届けることと、品質を保つことが対立するものとして語られる場面が少なくありません。実際、開発現場では「今はスピードを優先したい」「品質を優先すると納期が伸びる」といった悩みに向き合うことがよくあります。 今回の講演では、そうした前提そのものを見直す視点が数多く示されました。この記事では、講演内容をそのまま要約するのではなく、

こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery でテーブルやカラムの説明（メタデータ）を自動生成する方法について、紹介します。 docs.cloud.google.com 今回ご紹介する内容は、2026年3月19日に開催された Google Cloud のイベント「Agentic AI Summit '26 Spring」で私が講演した内容をもとにしたものです。 よろしければ、以下のページより講演のアーカイブ配信もご覧ください。

サプライ開発部 部長 藤田善光 インタビュー 広告配信の世界では、ミリ秒単位の処理速度と膨大なトラフィック処理能力が求められます。ユーザーがページを開いた瞬間に広告が表示される。その裏側では、毎秒膨大なリクエストが発生し、それを低レイテンシで処理し続けるシステムが動いています。 その基盤を支えるのが、ジーニーのサプライ開発部です。 CPUやLinuxといった低レイヤー技術まで踏み込みながら、広告配信基盤のパフォーマンスを最大化し続ける。その設計と運用を担う組織を率いる藤田善光に、技術戦略、組織体制、そして

CATS開発部 部長 前田政春 インタビュー 広告は、企業の成長を支える重要な投資です。ただ、その成果を正しく測れなければ、次の打ち手を判断することはできません。クリックやコンバージョンの裏側では、毎秒膨大なイベントが発生しています。それらを正確に処理し、遅延なく届け、止まらない基盤として支え続けること。それがCATS開発部の大切な役割です。 今回は、広告効果計測ツールCATSとアフィリエイトASP AFADの開発組織を率いる前田政春にインタビュー。技術戦略や設計思想、そしてハイレイヤーエンジニアに期待す

こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery に搭載されている会話分析機能について、紹介します。 cloud.google.com ※本記事執筆時点において、本機能はプレビュー版で一般公開されていますが、機能は必ずしも完全ではなく、SLA やテクニカルサポートの確約はありません。 今回ご紹介する内容は、2026年3月19日（木）に開催される Google Cloud のイベント、Agentic AI Summit '26 Spr

はじめに こんにちは、2025年12月入社の齋藤です！ 本記事では、2025年11月・12月に入社したメンバー8名に入社直後の感想をお伺いし、まとめました。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加してくださったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ 齋藤 諒太  自己紹介 KINTO開発部でフロントエンドエンジニアとし

久しぶりの投稿となります、高橋栞です。 GA4はUAとはもはや別ツールと言ってよいほど機能が進化しており、その変化を追い続けています。 最近、プライバシー保護の話をよく耳にするようになりました。Webサイトの利用者としてはポジティブに感じつつ、デジタルマーケティングに携わる者としては頭が痛い話です。 プライバシー保護の動きや影響について、GAを利用している方は理解しておく必要があるとはいえ、結局のところ具体的に何をどうしたらよいかまで考えていくのはなかなか難しいですよね。 プライバシー保護の動き全体につい

MA/CDP/SEARCH開発部 部長 兼 CDPプロダクトマネジャー 胡 恩召 インタビュー 生成AIの登場によって、開発の現場は確実に変わり始めている。だが胡は、それを単なる効率化の話では終わらせない。コードを書く時間が短縮されることは、本質ではない。 重要なのは、その先で何を創るのか。そして、その創造速度をどこまで引き上げられるかである。 目指しているのは、エンジニアをコーディングから解放し、創造へ解き放つ組織。そして、企業の中で眠っている膨大なデータを、AIによって武器へ変えるプラットフォーム。