今号では、Linux におけるターミナル操作で、可能な限り入力の手間を削るための tips をご紹介します！ なお、ターミナル操作に関連する内容として過去の記事で一部ご紹介しているものもありますので、そちらもぜひご覧ください。 ・ 知っておくとちょっと便利！コマンド5選 ～ショートカットキー編～ ・ 知っておくとちょっと便利！bash スクリプトで使用する括弧 () [] {} について ・ 知っておくとちょっと便利！bash スクリプトで使用する波括弧 {} について 「入力」から「呼び出し」へ。コマン

こんにちは！システムセキュリティ推進グループの小笠原 (@gassara5) です。 最近では連日の ...

BUYMAのPersonal Shopper API（PS-API）が、gRPC、SQS、Webhook、非同期処理を活用して、マイクロサービスとモノリスをつなぎながらスケールする仕組みを紹介します。 こんにちは、エニグモのフェルナンドです。 SELLチームに所属し、出品者向け機能の開発を担当しています。 今回は、私たちのチームで運用している「PS-API」についてご紹介します。 日々増え続けるリクエストをどのように処理しているのか、そのアーキテクチャの裏側についてお話ししたいと思います。 👉 Engli

Claude Code で長時間・大規模なタスクを効率化するサブエージェント機能を解説します。コンテキストを分離して処理する通常サブエージェントと、会話履歴を丸ごと引き継ぐフォークの2つの起動パターンから、Explore・Plan・General-purpose の組み込みエージェントの使い方、カスタムサブエージェントの作成手順、memory フィールドによる知識の永続化まで、公式ドキュメントをもとに体系的にまとめています。

本ブログは 2026 年 5 月 19 日に公開された AWS Blog、” CIRT insights: How to help prevent unauthorized account removals from AWS Organizations ” を翻訳したものです。 AWS Customer Incident Response Team (CIRT) は、お客様がアクティブなセキュリティインシデントから復旧するためのご支援を行っています。この活動の中で、特定の お客様の構成や設計 を悪用する、

データ活用を業務に定着させ、継続的なビジネス成果を生むための鍵は、分析プロセスの「パイプライン化による自動化」と「業務オペレーションへの組み込み」にあります。本記事では、過去の単発分析から脱却し、 データ分析自動化 を通じて分析結果を業務サイクルに組み込み、毎月回る継続的な運用にするための具体的な実践ポイントを解説します。 データ活用が単発で終わる2つの理由 データ活用が単発で終わってしまう主な理由は、「属人化した手作業のプロセス」と「業務からの乖離」の2点にあります。企業がデータ活用ビジネスを推進する際

こんにちは。キャディ株式会社でリサーチ組織の立ち上げを担っている福原です。 現在、私たちのResearchチームでは「 Staff Research Engineer, 2D/3D Vision & Multimodal Understanding 」のポジションを新たにオープンしています。 これまでのテックブログ では、VLMの空間推論における限界や、3D CADモデルの幾何情報処理の難しさといった「私たちが直面している技術課題（What）」について発信してきました。 今回は視点を変えて、 この

はじめに Azure Batchは、数千規模の計算コアを並列稼働させる強力なサービスですが、その真価は「いかに迅速かつ安定して計算環境をデプロイできるか」にかかっています。本記事では、Office文書のPDF変換処理基盤を構築する過程で直面した課題と、それを技術的に解決した全フローを詳細に解説します。 起動時インストール（StartTask）の限界 初期検証では、マーケットプレイスの標準OSイメージに対し、ノード起動時にスクリプトを実行してツールを導入する「StartTask」方式を検討しました。しかし、

本記事は、シリーズ「AWS における AI エージェント対応のデータ基盤」の第 2 回です。 第 1 回 では、AI エージェントが組織の本番データに対して正しく動くために必要な 3 要素（認可・ビジネスデータカタログ・ドメイン知識）を紹介し、認可が効いている様子をデモで示しました。本記事では、3 要素のうち認可に焦点を当て、AI エージェント経由のデータアクセスに Amazon SageMaker Catalog のアクセス制御を透過的に効かせる実装パターンを解説します。 サンプルリポジトリ: aws-

AI エージェントに本番データを分析させるには、単にモデルと API をつなぐだけでは足りません。認可、ビジネスデータカタログ、ドメイン知識の 3 要素が揃うことで、エージェントは組織のアクセス制御とデータ構造を尊重した形で動作できます。 本記事は、シリーズ「AWS における AI エージェント対応のデータ基盤」の第 1 回です。 Amazon SageMaker を使用したデータ分析エージェントの参照実装としてサンプルリポジトリ aws-samples/sample-sagemaker-agentic-

AI時代の検索サービス：生成AIがサイト内検索に与える影響 ※本記事は、2026年4月28日開催の「Product Management Summit 2026」におけるセッション「AI時代の検索サービス：生成AIがサイト内検索に与える影響」の内容をもとに作成したものです。 ※登壇者：セールス&マーケティングプラットフォーム事業部 MA/CDP/SEARCH開発部 SEARCH開発 レコメンド・AI SEARCHチーム PdM/EM 三浦 宏貴 生成AIの普及により、ユーザーの情報探索行動は大きく

RFC 8707 Resource Indicatorsの活用事例: マイクロサービス間のトークンの権限適正化 はじめに こんにちは、キャディ株式会社のControl Plane 部に所属している麻生です。 キャディでは、マルチテナントSaaSを提供しておりマルチプロダクト化を進めています。その上でアプリケーションを横断した機能をControl Plane として切り出して開発しています。 Control Plane 全体のアーキテクチャについては、以前のブログ記事「 CADDi の Control Pl

G-gen の西田です。当記事では、Google Workspace の共有ドライブのデータに対する操作に対して必要なアクセス権について解説します。 共有ドライブのアクセス権の仕組み 共有ドライブの最上位レベルでのアクセス権付与 個別ファイルでのアクセス権付与 外部への共有 データの移動 共有ドライブのアクセス権の仕組み 共有ドライブ は Google ドライブの機能であり、チームでファイルを保存、検索、アクセスすることができます。 アクセス権は「 共有ドライブの最上位レベル 」、「 フォルダごと 」、「

こんにちは、Control Plane部認証認可グループの平岩です。私たち認証認可グループではバックエンドAPIにGoを多く採用しています。共通基盤である特性上高RPSに耐えられる必要があり、また安定して低いレイテンシでリクエストを処理することが求められます。本記事ではGoの標準パッケージである sql.DB の内部実装を、 ソースコード （Go 1.26時点）を読みながら解説します。 はじめに sql.DB とは何か 内部実装の詳解 DB 構造体の主要フィールド クエリ実行の全体像 BadConn リト

こんにちは！Core SRE の 織田 英吾です。 キャディはクラウドネイティブ会議にブーススポンサーとして協賛させていただきました。 この記事では2日間にわたるイベント期間中のブースの様子や聴講したセッションの感想をレポートします。 ブース紹介 まずは、キャディのブースについて紹介します！ ブースでは、 私たちが取り組む製造業にまつわる課題を知っていただくための「30秒図面捜索チャレンジ」を実施したり、おすすめの Claude Code Skills を共有するボードを用意しました。 以下が実際に寄って