こんにちは。メディア統括本部 Data Science Center（DSC）の山田(@___rya ...

こんにちは！DevRelの重田（ @Shige0096 ）です。 メドレーでは夏企画として『MEDLEY Summer Tech Blog Relay』と題して、ブログリレーを開催します！ 7/13(月)〜8/21(金)まで毎日異なるメンバーが技術やエンジニアリング、個人開発など幅広いテーマでテックブログを公開していきます！ 本記事にて毎日ブログを追記更新していくので、ぜひお楽しみください✨ ※土日祝を除く 👇よろしければ昨年の記事もぜひチェックしてみてください！ MEDLEY Summer Tech B

はじめに こんにちは。タイミーで Platform Engineer をしている小河原（ @kgwryk28 ）です。 現在、タイミーのシステムで利用しているメインのデータベース（Aurora MySQL）のバージョンアップを進めています。 前回の記事 では、アップグレードに伴う SQL の互換性や性能の検証について共有しました。 この記事では、そのアップグレードと並行して取り組んでいる Aurora MySQL の GTID モード有効化 を行うにあたって直面した課題と、それぞれをどう解決したかを紹介し

はじめに こんにちは。データシステム部・MA推薦ブロックの住安（ @kosuke_sumiyasu ）です。 私たちのチームは、ZOZOTOWNのメール・LINE・プッシュ通知といったマーケティングオートメーション（MA）の推薦システムを開発・運用しています。目指しているのは、ユーザーひとりひとりに最適な配信を届けることです。 ZOZOTOWNで本番運用されている推薦モデルは、価格・ブランド・カテゴリ・カラーといった テーブル特徴量 のみを学習に用いていました。そのため、商品画像が持つ視覚情報（シルエット

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の猪野です。 データ活用が当たり前になった昨今、Google Cloud が提供するエンタープライズ向け BI プラットフォーム「Looker（ルッカー）」はご存知でしょうか？ 「Looker って名前は聞くけど、なんだか難しそう……」 そんな Looker 初学者の方 に向けたチュートリアルです。 データポータルとの決定的な違いは「LookML」による一元管理 機能が似ている「データポータル (旧 Looker Studio)」は直感的にグラフを作

はじめに   ABEMA の Data Platform チームに所属している河野です。 ...

G-gen の杉村です。2026年6月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート BigQuery Editions の最小課金時間が1秒になる fluid scaling が一般公開（GA） Cloud Interconnect のシングルリージョン構成で 99.99% SLA BigQuery の生成 AI 関数で上

G-gen の本間です。BigQuery の自動化機能であるスケジュールドクエリ（Scheduled queries）を解説します。 概要 スケジュールドクエリとは ユースケース 料金 主な機能と特徴 スケジュール設定 クエリ結果の書き込み 書き込み方式の概要 DML を使用した書き込み 宛先テーブルを指定した書き込み ランタイムパラメータの利用 権限と IAM ロール クエリの実行主体 スケジュール作成者に必要な権限 クエリ実行主体に必要な権限 注意点と制限事項 毎正時（00分）指定における重複実行のリ

トリビューでCTOをしている小尾（@obiyuta）です。 弊社ではAIを前提とした全社業務の再構築に取り組んでおり、前回はその中で取り組んでいる社内MCPを載せる共通基盤（認証・認可・ログ）をご紹介しました。 今回は具体的な活用事例として、非エンジニアが自分で本番データを分析できるような分析基盤と、作って終わらない改善ループをどう”小さく”構築、運用しているかご紹介します。 「SQLが書ける」と「正しく答えられる」は違う 分析基盤そのものは特殊なものではなく、ClaudeやNotion AIなどから自然

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第四開発部の多賀です。 データ分析の現場でよくある悩みが、「先週の〇〇のデータを出して」「このグラフを地域別で絞り込んで」といった、ビジネス側からの突発的なデータ抽出依頼です。これまでは、データ担当者がその都度 SQL を書いたりダッシュボードを修正したりして対応する必要がありました。 しかし、データポータルに「会話分析」機能が統合されたことで、SQL が書けないビジネスユーザー自身もチャットでデータと対話するだけで、欲しいインサイトやグラフを即座に引き出せる

こんにちは。Data Ingestion チームでData Engineerをしている @orfeon です。この記事は「 Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026 」の14日目の記事です。 はじめに Data Ingestion(旧Data Platform)チームでは、多数のマイクロサービスが管理する データベース・テーブル から、大量のデータを継続的にDWH（データウェアハウス）へ同期する必要があります。同期対象には数億〜 数百億件 に達する大規模な

G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud のセキュリティ対策を観点ごとに整理し、網羅的にまとめます。 はじめに 全体像 証跡管理 概要 関連サービス・機能 Cloud Audit Logs Cloud Logging Cloud Asset Inventory 予防的統制（統制の基盤を整備する） 概要 関連サービス・機能 組織（Organization） 階層構造 組織を使わないリスク 予防的統制（ID・認証基盤を整備する） 概要 関連サービス・機能 Google Workspace

トリビューでCTOをしている小尾（@obiyuta）です。 弊社では、社内向けに複数のMCPサーバーを運用しており、全社全員が各種AIクライアントからMCP経由で様々な社内システムを扱える環境を提供しています。 MCP自体は小さく始められますが、全社に広げて数を増やしていくとなると、土台は最初に固めておきたいところです。 この記事では、複数MCPを安全に提供し、改善し続けるための認証・認可やログなどの共通基盤を紹介します。 基盤整備の背景 現在、一人ひとりがより大きな課題・仮説に向き合い、多くの意思決定を

はじめに こんにちは、クラウドエースの梶尾です。 Google Cloud のコンピューティングサービスを検討するとき、必ずと言っていいほど選択肢として並ぶのが Compute Engine と Cloud Run です。 よく「クラウドは柔軟だから、まずは手軽な方で始めて、あとで変えればいい」という言葉を耳にします。 しかし、実務で言えば、開発途中のプラットフォーム変更は設計・運用・CI/CD パイプラインのすべてにおいて、手戻りを発生させます。 最初の一歩を間違えると、その後の開発効率やコストに大きな

こんにちは、クラウドエース株式会社のエンジニアの永井です。 0. はじめに 提案やアーキテクチャレビューの現場で、「この GCP 構成、月額いくらかかる？」と聞かれることは多いはずです。 一方で GCP の課金はサービス数が膨大で、構成図に書いてある名前と実際の SKU が一致しないことも珍しくありません。 本記事では、GCP の構成図（画像）やチャット入力から、Cloud Billing Catalog API の実単価に基づいた月額見積もりを出す Web アプリ「みつ森」 を開発した話を紹介します。