この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の18日目の記事です。 1. はじめに 株式会社NTTデータグループ 技術革新統括本部品質保証部 開発モダナイズチーム 1年目の島津友輝です。クラウドほぼ未経験の状態から、1.5ヶ月で全14個中11個の Google Cloud 認定資格 の取得を達成しました。 本記事では、その過程で気づいた 「未経験でも短期間で資格を取り続けるための習慣」 を振り返ります。Google Cloud に限らず、どの資格にも応用できる学習習慣だと思いますので

こんにちは、インフラエンジニアの森田です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の 14日目の記事です。 今回は、業務効率化のために Google Geminiのカスタム指示（Gems）を作成し、 実際の業務で使ってみた使用感や気づきについて紹介します。 どのような業務に活用したか 私は直近で AWS のコスト削減に取り組んでいます。 特にSavings Plansなどを購入する際、 複数アカウント のオンデマンドコストと推奨コミット額を見比べ、 その購入計画が適切かを整理

全くの未経験者がアプリケーション開発手法を習得するまでに、どのくらい時間がかかるでしょうか？ まずプログラミング言語、動作のロジックを学び・・・最低でも２～３年の修業期間が必要そうですよね。 未経験者である自分は時間も根気も足らず長年手を出せずにいましたが、「AIに全部やってもらったら出来るのでは？」ということでGeminiとGoogle Cloudを使ってみたところ、なんと 数時間 で出来てしまいました。 この記事では、未経験者の自分がアプリ開発するために使った手法と、Google Cloudのサービス

G-gen の西田です。単一の Google Apps Script（GAS）を、複数のスプレッドシートで共用する方法について解説します。 はじめに 当記事について Google Apps Script（GAS）とは 2つの GAS 作成方法 共用 GAS スクリプトの準備 スクリプトの作成 スクリプトのデプロイ スクリプトの共有 スプレッドシートの準備 シートの作成 ライブラリの読み込み 部門用にスプレッドシートを複製 動作確認 送信メール内容の確認 補足 はじめに 当記事について 当記事では、複数のス

この記事は Timee Advent Calendar 2025 シリーズ 2 の18日目の記事です。 はじめに こんにちは、タイミーのDREチームのchanyouです。データ基盤の開発・運用を行っています。 社内向けのAIエージェントの開発プラットフォームを構築したので、その内容をご紹介します。 なお、この記事は人力で書きました。 「AIエージェント開発プラットフォーム」を作った背景 データ活用の新たなアプローチとして AI エージェントを位置づけ、そのために AI エージェント開発プラットフォームを作

この記事は、 NTT docomo Business Advent Calendar 2025 17日目の記事です。 はじめに 本記事は、コミュニケーション＆アプリケーションサービス部でビジネスdアプリの開発を担当している 立木・富田・西谷 の共同執筆です。 私たちは、 ビジネスdアプリ という、ビジネスパーソンの仕事や生活に役立つポータルアプリを開発しています。 ビジネスdアプリチームでは、モバイルアプリ・フロントエンド・バックエンドなどの開発とデザインの一部を社員で内製しており、以下の記事で以前記載し

G-gen の三浦です。当記事では Gemini CLI と GitHub Actions を組み合わせて、プルリクエストのレビューを自動化する方法を紹介します。 はじめに Gemini CLI とは GitHub Actions とは Gemini CLI GitHub Actions とは 検証の概要 手順 ディレクトリ構成 検証 Workload Identity の設定と API の有効化 GitHub Actions ワークフロー作成 プルリクエストの自動レビュー確認 コードの修正と再確認 はじ

本記事は 【Advent Calendar 2025】 17日目の記事です。 🌟🎄 16日目② ▶▶ 本記事 ▶▶ 18日目① 🎅🎁 はじめに オブジェクト テーブルとは オブジェクト テーブルを作成する際のステップ ステップ 1：画像を GCS にアップロードする ステップ 2：BigQuery と GCS をつなぐ「接続」を作成する ステップ 3：オブジェクト テーブルを作成する クエリを実行してインサイトを得る まとめ はじめに 最近RITZ（クラッカー）の美味しさに気づいた松村です。 本ブログでは

こんにちは、AIテクノロ ジー グループの太田です。 普段は商品のカタログデータ基盤を開発・運用するチームで業務に携わっております。 エニグモ ではそういったデータやAI関連の技術基盤として GCP を利用しており、そこで利用したWorkflowsについて紹介したいと思います。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の17日目の記事です。 1. はじめに：なぜこの構成に至ったか 2. Goolge Cloud 構成：全体アーキテクチャ概要 3. 技術選定：なぜ Cloud C

はじめに クラウドエース株式会社 第二開発部の菅野です。 Cursor を使用していると、エージェントの入力欄に「Connect to Browser」という機能を発見しました。この機能は 2025 年 9 月末にバージョン 1.7 で追加され、2025 年 10 月末のバージョン 2.0 で正式版としてリリースされた比較的新しい機能です。まだ使用したことがなかったため、Cursor に質問しながら実際に試してみました。 本記事では、Connect to Browser 機能の概要から実際の使用例、そして

G-gen の杉村です。BigQuery に対して自然言語で問い合わせする方法の1つである、 BigQuery remote MCP server を、Gemini CLI を使って検証してみた結果を紹介します。 はじめに BigQuery remote MCP server とは 料金に関する注意点 準備作業 単一テーブルに対する集計 質問の投入 最初のトライ データセットとテーブルの特定 集計の実行 結合を伴うクエリ テーブルの準備 質問の投入 スキーマ情報の確認 最初の集計クエリ 結合クエリ 結果の

こんにちは、SCSKの坂木です。 クラウドを活用する上で、ファイルストレージの選定は重要なテーマの一つです。「複数のサーバーからアクセスできる共有ストレージが欲しい」「Windowsのファイルサーバーをクラウドに移行したい」といったニーズは尽きません。 AWSにはその答えとして、Amazon EFS と Amazon FSx という強力なマネージドサービスが用意されています。 この記事では、IaC (Infrastructure as Code) ツールである Terraform を使い、これら2つのサー

G-genの杉村です。当記事では、BigQuery に対して自然言語によってデータの抽出や分析を行うための方法を紹介します。 はじめに 自然言語によるデータベースへのクエリ 10個の方法 注意点 Looker Studio Pro（Conversational Analytics） Looker（Conversational Analytics） Gemini Enterprise（Data Insights エージェント） サードパーティ BI ツールの AI 機能 BigQuery データキャンバス

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こんにちは。 電通 総研の金融IT本部（兼XI本部）の上野です。 本記事は 電通総研 Advent Calendar 2025 11日目の記事です。 最近一番嬉しかったことと言えば、 AWS のコンソール検索で「ECR」と入力すると一発と入力するとコンテナ レジストリ へ飛べるようになったことです。 「ECSからの遷移」や「container registry」と検索していたのは私だけではないはずです。 さて、本日は最近登場したTanStackエコシステムの一つ、 TanStack AI を利用してチャッ