みなさんこんにちは！ワンキャリアでエンジニアをしている佐藤（GitHub： seiya2130 ）です。 今回は、AIによるコーディング支援（Claude Code）をチームで本格的に活用していくにあたり、 AIにプロジェクト固有のルールを教え込む（育てる）プロセスを自動化した取り組み についてご紹介します。

はじめに Google BigQuery は、Google Cloud のサーバーレスなデータウェアハウスです。 大量データの集計や分析を SQL で実行でき、インフラ管理をほとんど意識せずに使えます。 その BigQuery 上で、機械学習を SQL を用いて操作できる機能が BigQuery ML です。 AI関数が増えたことで、SQLだけで予測や異常検知を試せる範囲が広がりました。 2025年以降の主な BigQuery の AI 機能アップデートは以下です（2026-04 時点）。 ※ 一部に P

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

こんにちは。ワンキャリアでデータサイエンティストをしている申（シン）です。 普段は、社内のデータを用いた分析や、機械学習モデルの構築を通じて、ビジネスの意思決定支援を行っています。

G-gen の菊池です。当記事では、Looker で BigQuery のデータを可視化するための一連のフローを、スクリーンショット付きで解説します。BigQuery との接続から、LookML の自動生成と調整、Explore での可視化などを説明します。 はじめに 当記事について Looker、ビュー、Explore、モデル 構成図 BigQuery 側の準備 デモ用データセットの作成 サンプルデータの投入 接続用サービスアカウント（SA） の作成と権限付与 Looker の接続設定 BigQuery

はじめに こんにちは、ビジネスdアプリ開発チームの露口・德原です。 これまでモバイル端末向けに展開してきた「ビジネスdアプリ」の社内報機能に、PCブラウザ版が加わりました。本記事では、その社内報PCブラウザ版の開発についてご紹介します。 ビジネスdアプリについては過去の記事をご覧ください。 ・ サーバレスをフル活用したビジネスｄアプリのアーキテクチャ（前編） ・ サーバレスをフル活用したビジネスｄアプリのアーキテクチャ（後編） 目次 はじめに 目次 社内報機能の概要 主な機能の紹介 リソースを最小限に抑え

この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2025 の17日目の記事です🎅🎄 1.はじめに こんにちは！ KINTOテクノロジーズのデジタル戦略部DataOpsG所属の上平です。 普段は社内のデータ分析基盤と「cirro」というAIを活用した社内アプリの開発・保守・運用を担当しています。 以前、下記の記事で、Strands Agentsの導入前の検証事例をご紹介させていただきました。 https://blog.kinto-technologies.com/posts/2025-07-18-t

本記事は 【Advent Calendar 2025】 11日目の記事です。 🌟🎄 10日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 12日目 🎅🎁 はじめに こんにちは。入社 1 年目の中山です。 普段はGA4 を始めとした Google マーケティング プラットフォームのテクニカルサポートを担当しています。 その業務の一環として今年初めて Looker Studio を使用しましたが、直感的なクリック操作だけでダッシュボードや各種グラフを作成できるため、 基本的なレポート作成にはすぐに慣れることができました。 一方で、デ

本記事は 【Advent Calendar 2025】 10日目の記事です。 🌟🎄 9日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 11日目 🎅🎁 はじめに Generative AI Leaderについて Generative AI Leader資格取得の動機 試験対策について 1.用語のインプット 2.模擬試験を解く 3.間違えた問題について、Geminiなどに聞く 最後に はじめに Hello！Bonjour！こんにちは！入社1年目の喜多です。 最近は、趣味の古着屋巡りで運命の一着に出会えず、気づいたら涙がこぼれていま

はじめに こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスの山野です。 昨今のECサイトや動画プラットフォームにおいて、レコメンドや検索はユーザ体験を向上させるうえで今や欠かせない機能となっています。 しかし、高精度な検索システムを最初からフルスペックで実装しようとすると、膨大な開発コストと時間がかかります。意味検索、パーソナライズ、スペル補正、同義語辞書の整備、Google Knowledge Graphのような外部知識ベースとの統合など、考慮すべき要素は多岐にわたり、リソースが限られる中ですべてを実現するの

はじめに ども！最近またですね、新しい検証を進めるために環境構築をつらつらとやっている龍ちゃんです。AI開発をスムーズに進めるための環境構築を検証しているんですが、今回は uvのワークスペース機能 を使ったモノレポ環境について共有します。 前回の記事「 uv + Ruff + mypyで構築する超軽量Python開発環境 」では、単一プロジェクトでの開発環境最適化を紹介しました。今回は、その延長として 複数プロジェクトを1つのリポジトリで管理するモノレポ環境 を構築していきます。 この記事でわかること P

1. はじめに こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスの山野です。 昨今のECサイトにおいて、商品レコメンドや検索はユーザ体験を向上させるうえで今や欠かせない機能となっています。しかし、高精度なレコメンドシステムを最初からフルスペックで実装しようとすると、膨大な開発コストと時間がかかります。ユーザー行動のモデリング、リアルタイム処理基盤、A/Bテスト環境、多言語対応など、考慮すべき要素は多岐にわたり、リソースが限られる中ですべてを実現するのは現実的ではありません。 そこで重要になるのが、少ない工数で段

こんにちは。検索領域でエンジニアをやっております、shinpeiです。 本記事は 連載企画：メルカリ初の世界共通アプリ「メルカリ グローバルアプリ」の開発舞台裏 の一環として、メルカリグローバルアプリの検索バックエンドをスクラッチで開発することに伴い、大事にした設計のポイントをご紹介します。また今回の新たな要求を契機に既存の検索基盤の拡充が必要だったのでそれについても書かせていただきました。 グローバルアプリでの検索の要件と課題 先日、弊社からの発表の通り、メルカリはグローバルアプリの提供を開始しました。

体験談の紹介になります。WEB解析士（初級）の合格までの勉強方法を簡単にまとめています。初級なので、インプットが多いですが分析の方法や、GA4なども勉強できて個人的にはとても勉強になった資格になります。

本記事は デジマウィーク2025 3日目の記事です。 📊 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 📈 坂本です。 Google CloudではBigQuery データ キャンバス（以下 データ キャンバス）をはじめとした生成AI「Gemini」を活用した機能アップデートが著しく進んでいます。 この記事ではGoogle アナリティクス（以下GA4）のBigQuery エクスポートデータをデータ キャンバスで実際に活用するポイントについて解説します。 データ キャンバスとは データ キャンバスに適したデータとは