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。 クラウドを利用していると、次のような悩みを抱えることはないでしょうか？ 「とりあえず大きめのインスタンスを立てたまま、見直すのを忘れている」 「コスト削減の話が出たが、何から手をつければいいか分からない」 Google Cloud は手軽にリソースを作成できる反面、意識して管理しないとあっという間に無駄なコストが積み上がってしまいます。 そんな「クラウドコストの迷子」を救ってくれるのが、Google Cloud が提供している 「Fin

はじめに はじめまして。金沢大学大学院修士1年の萬年俊行です。 2026年9月3日〜9月30日の1ヶ ...

はじめに こんにちは、メルカリのProduct Engineer、 arr0w （ML）と utdoi （Backend）です。 私たちが所属するProduct Data Teamでは、商品カタログ（製品ごとの情報をまとめたデータ）の網羅性と品質を高めるため、社外の事業者様が持つ製品データの連携に取り組んでいます。 社外の商品データはそのままでは使えず、メルカリのカタログ形式への変換が必要です。 本記事では、LLM と AI エージェントを活用してこの変換のプロセスを AI Native な形に作り直し、

Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年11月10日 ~ Gemini Notebook Enterprise: ビジュアルの刷新 ~ 皆さま、こんにちは。先週 (2026/10/30 - 2026/11/05) の主な Google Cloud（旧GCP）のアップデート情報を紹介します。 ※本記事の引用元:Google Cloud リリースノート 注目のアップデート Gemini Notebook Enterprise: ビジュアルの刷新 このアップデートには、以下の変更

はじめに こんにちは 🐈 東京工科大学 学部3年の広瀬 エイトル（@Heitor_Hirose）です ...

こんにちは、MA部配信基盤ブロックの田島です。配信基盤ブロックでは、ZOZOTOWNのPush通知・LINE・メールといったユーザへの配信を担う配信基盤を、Google Cloud上で開発・運用しています。 配信基盤ではPRD・QA・STG・DEVの4環境のGoogle Cloudプロジェクトを持ち、年度予算に対して毎月の見積もりと実績を管理しています。月次の予実管理では、SKU単位の数字を環境ごとに追い、見積もりとの差分の要因を1つずつ調べる必要があります。この作業には毎月数日かかっていました。 そこで

Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年11月3日 皆さま、こんにちは。先週 (2026/10/23 - 2026/10/29) の主な Google Cloud（旧GCP）のアップデート情報を紹介します。 ※本記事の引用元:Google Cloud リリースノート 注目のアップデート Gemini 画像生成モデルの Cloud Storage 出力サポート Gemini 画像生成モデルに対する Cloud Storage 出力のサポートについて、Cloud Storage

G-gen の杉村です。2026年10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 Private NAT Gateway で IPv6 から IPv4 への NAT64 が一般公開（GA） IPv6 アドレスで Standard tier が使用可能に（Preview） Agent Platform で画像生成モデル

ソフトウェアエンジニアとしての経歴を活かし、どのようにリクルート データ推進室でキャリアを構築できるのか。 今回の連載では、

はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの 木村 です。MLOpsブロックではZOZOTOWN、WEAR by ZOZOをはじめとして、弊社で提供するさまざまなサービスに関わるML機能を開発・運用しています。 ZOZOTOWNでは、ユーザーと商品を同じベクトル空間で表現するembeddingを、ホーム画面やメールマガジンなど複数の推薦機能で共有しています。このembeddingは、embedding配信基盤REP（Recommendation Embedding Platform）が定期的

はじめに 本記事は昨今増加しているボットアクセスの可視化をするために必要な、 データ連携フロー構築に関するナレッジになります。 関連するクラウドサービスはAWSおよびGoogleになります。 担当しているサービスがAWS基盤であり、集計および可視化がGoogle基盤のため データを加工して連携するロジックの共有 となります。 ※Google側に共有したあとの可視化までの流れは本記事のスコープ外とします。 同様の状況にあり、これから 可視化するためのフローを構築する方 に役立てば幸いです。 また、単にAWS

本記事は全3回シリーズの第3回です。 第1回ではLakebridgeの全体像を、第2回ではBladeBridgeとSwitchによるSQL ServerのDDL変換とDatabricksへの適用を紹介しました。 最終回となる本記事では、第2回で作成したテーブルと検証データを引き継ぎ、Agentic Code Converterによる3種類のT-SQLの変換から、実行・結果確認までを試します。 第1回：Lakebridgeの機能紹介 第2回：Lakebridgeを触ってみる 1. はじめに 前回のLakeb

なぜ監査ログが必要なのか？ そもそも、なぜ監査ログが必要なのでしょうか。目的は大きく二つあります。一つは、情報漏洩などのトラブルが起きたとき、あるいはその疑いがあるときに、何が起きたのかを事実に基づいて調べることです。もう一つは、日頃から利用状況を把握し、社内ルールどおりに運用されているかを確かめることです。

こんにちは。ファインディ株式会社のプロダクトマネジメント室GenAI Enablementチームで、社内のデータ・AI活用を推進している山家です。 2026年10月5日（月）に、CTO室データソリューションチームとプロダクトマネジメント室GenAI Enablementチームの共催で、採用イベント 「ファインディにおけるデータ活用とAIがもたらす現場変革のリアル」 を、ファインディ本社でオフライン開催しました。 findy-inc.connpass.com この記事では、イベントを企画した背景と当日の4本

①管理者アカウントを日常業務と分けているか まず、最初に確認したいのは、管理者アカウントです。特権管理者は、組織全体の設定やユーザー管理に関わる強い権限を持ちます。そのため、一般の利用者以上に慎重な保護が必要です。