はじめに 医療プラットフォーム本部 プラットフォーム開発室 SREグループの吉田です。医療機関向けSaaSである CLINICS の安定稼働とシステム信頼性の向上に取り組んでいます。 CLINICSではメインDBとしてMongoDBを使用しており、以下の3つの目標を掲げて、DBM（Database Monitoring）を導入しました。 なおCLINICSでは監視・オブザーバビリティ基盤としてDatadogをすでに活用(*1)していたため、Datadog DBM（Database Monitoring）を

要約 PRのレビューコメントをAzure OpenAIで分析し、GitHub Copilotの設定ファイルを半自動で更新します AIが直接コミットしないHuman-in-the-Loop設計で、誤ったルール混入を防げます gpt-5-miniなら1回の分析コストは1円未満。Before/Afterで実際にGitHub Copilot Code ReviewのPRレビュー精度が変わることを確認しました はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの藤井です。 Pull Requestのレビューをしているときに

Amazon S3 の一般提供が開始されたのは、20 年前の先週にあたる 2006 年 3 月 14 日でした。 Amazon Simple Storage Service は、クラウドインフラストラクチャを定義した基礎的なストレージサービスだと考えられがちですが、シンプルなオブジェクトストレージサービスとして始まった S3 は、今でははるかに広い範囲と規模を備えたサービスへと成長を遂げました。 2026 年 3 月現在、S3 には 500 兆を超えるオブジェクトが格納されており、何百エクサバイトものデー

エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 ← 今回はこちら こんな方へ特におすすめ プロンプトを使って日常のコーディング作業を自動化したい開発者 Copilotがプロジェクトの独自ルールを無視したコードを出してくるとお悩みの方 チーム開発におけるAIの活用方針をルール化したい方 Copilotにもクリーン

はじめに：AIと業務システムをどうつなぐか 生成AIやAIエージェントの活用が進む一方で、「AIを業務システムとどう連携させるか」は、依然として難しいテーマです。 単にチャットベースでLLMに問い合わせるだけでなく、AIエージェントが業務データを参照し、判断し、自律的に成果物を生成するためには、AIと既存システムの間に適切な接続構造が必要になります。 iPaaSである MuleSoft は、従来からシステム間連携の基盤として利用されてきましたが、近年は生成AIとの連携を意識した機能拡張が進んでいます。本記

生成AI初心者エンジニアが3ヵ月でAI駆動開発を習得するまで こんにちは。LIFULL HOME'S の CRMで開発を担当しているソンです。 2025年4月に復職してから、業務では生成AIをほぼ使ったことがない状態でしたが、社内ではAI活用や導入が活発に進み始めていました。エンジニアチーム内ではAI活用の開発手法を学ぶ社内研修が行われており、自分も参加して実際にAIを活用した開発を経験できていました。そしてAI活用開発プロジェクトの担当になったとき、本格的に生成AIを利用した開発を始めようとしていました

ども！最近 GitHub Wiki の管理に頭を悩ませている龍ちゃんです。 既製アクション 1 本と YAML 30 行で、 docs/wiki/ を GitHub Wiki に自動同期できる仕組みを作ったので共有しますね。 皆さん、GitHub Wiki 使っていますか？ 複数のドキュメントを参照したいときはすごく便利なんですが、管理が面倒だったりしますよね。Wiki の情報って完全に人間向けのコンテキスト情報で、あった方がいいのはわかっているんですけど、そんな作業は後回しになりがちで。 最近、AI に

目次 この記事で学べること 想定読者 はじめに GitHub の Branch Protection ...

SREの藤原です。 MNTSQではセールス、コンサルティング、テクニカルサポートのメンバーなどが顧客からの問い合わせに回答する際に参照するセキュリティホワイトペーパーが存在しています。 このセキュリティホワイトペーパーを、これまではGoogle Docsにて管理していました。 これをマークダウン + GitHubリポジトリでの管理に移行したので、その事例エントリです。 Google Docsで管理する際に発生していた問題 Google Docs自体は共同編集ツールとしては非常に優れています。 一方で、社内

この記事は、Amplify Japan User Group の池田 健人 氏 ( @ikenyal ) に寄稿いただきました。 こんにちは、AWS Community Builder 兼 AWS User Group Leaders、そしてAmplify Japan User Groupの運営メンバーであり「AWS Amplify Conference 2026 by Amplify Japan User Group」の実行委員長の池田（ @ikenyal ）です。 2026年1月20日（火）、Ampl

エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト ← 今回はこちら Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 こんな方へ特におすすめ クリーンアーキテクチャの理屈は分かったけど、どこから書き始めるの？と疑問な方 クリーンアーキテクチャで小さな MVP を実装するワークフローに興味がある方 TDD（テスト駆動開発）を実務に取り入れて、壊れにくいコードを書き

はじめに FigmaのデザインデータをもとにUIを実装する際、「デザインの読み取り」と「コードへの落とし込み」に時間がかかることはありませんか？ 本記事では、Figma MCP（Model Context Protocol）とGitHub Copilotを組み合わせてReactでUI実装を行った際の工夫点や注意点をまとめます。 Figma MCPとは Figma MCP（Model Context Protocol）は、Figmaのデザイン情報を構造化データとしてLLMに渡すための仕組みです。 Figma

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第三開発部の小薗です。 先日、実務で初めて Google Cloud の CI/CD パイプライン構築に携わる機会がありました。 一般的に CI/CD パイプラインの構築はコンソールから手動で行うことも多いですが、今回は環境の再現性を高めることと、インフラ構成をすべてコードで一元管理するメリットを重視し、Terraform で構築することにしました。 構築にあたってリサーチを行いましたが、多くの記事ではコンソールからの手動構築手順が紹介されており、Terraf

エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ ← 今回はこちら Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 こんな方へ特におすすめ 新規アプリケーションのER設計を担当する方 監査ログの設計や、データの保持ポリシーに関心のあるエンジニア 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！ 白紙の状態からER設計を考えること

PSSLの佐々木です 今回は DeepAgents と MCP（Model Context Protocol） を組み合わせて、この作業を全自動化するエージェントを作ってみました。Web検索、GitHub Trending、Zenn RSS、Hacker News RSS を巡回し、レポートを生成して自動投稿するところまで、すべてエージェントが自律的にやってくれます。 なお、この記事では通知先として Slack を例に解説していますが、 今回の実装では実際には Notion に投稿する形で構築しました 。