みなさん、こんにちは。ワンキャリアの技術広報を担当している長谷川(X： @hasehathy )です。 今回は、メルカリやCircleCIを経て2025年にワンキャリアへ参画したMark（マーク）（ @TangoEnSkai ）と、プロダクト開発部 部長の山口（ @yamat47 ）にインタビューしました！

本記事は 2026 年 3 月 9 日 に公開された「 Kinesis On-demand Advantage saves 60%+ on streaming costs 」を翻訳したものです。 Amazon Kinesis Data Streams は、あらゆる規模のストリーミングデータをキャプチャ、処理、保存できるサーバーレスのストリーミングデータサービスです。2025 年 11 月 4 日、 Amazon Kinesis Data Streams に On-demand Advantage モードが

はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 「研修で基礎は学んだけど、次は何を学べばいいんだろう…」 「話題の新しいライブラリが次々と出てくるけど、どれを学ぶべきかわからない」 こんな悩みを抱えていませんか？ 先日、 新人エンジニア・データサイエンティスト に向けた研修の一環として、 最新技術をどうやってキャッチアップし続けるか というテーマでレクチャーを行いました。 本記事では、その研修内容のエッセンスをご紹介します。 本記事は新人の方本人だけでなく、 後

急成長を続けるメガベンチャーの現場では、プロダクトの多角化や組織の拡大に伴い、ある深刻な課題が浮き彫りになります。 それは、チームごとにテスト方針や管理手法が異なる「品質管理の分断」です。 「あるチームはExcel、別のチームはNotionで管理し、バグ報告だけがJiraに集まってくる」 このような状況では、プロダクト横断での品質担保は難しく、QAマネージャーは現場との板挟みや、リリース直前の予期せぬ障害対応に追われることになります。 個別最適の限界を超え、QAを「ボトルネック」から「価値創出の基盤」へと

急成長を遂げるメガベンチャー企業のQAマネージャーにとって、組織の拡大は誇らしい反面、深刻な「品質管理の分断」という課題を突きつけてきます。 プロダクト数が増え、マイクロサービス化が進むなかで、チームごとにテスト方針や運用ルールがバラバラになり、全体像が見えないまま障害や手戻りが増えていく。 そんな状況に限界を感じている方は少なくないはずです。 個別最適の改善では、もはやスピードと品質を両立させることはできません。 今求められているのは、テスト管理ツールを軸としたAPI連携による「品質データの民主化」と「

こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 3/10（火）19:00～20:00 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #93」が開催されます!! 今回のTECH & DESIGN STUDYでは、当社エンジニアから「組織全体で実現する標準監視設計」と、「Infrastructure as Codeのはじめ方」についてお話します。 【1人目】組織全体で実現する標準監視設計 クラウド活用が進む中で、システムの構成や運用のあり方は大きく変化しています。 マイクロサービス化

2025年の11月某日、アンケートの通知を受信。差出人はHRテック事業部長。 開くと「AI開発合宿をやります！」というタイトルと、概要、そして選択肢がありました。 ☑️ 1. 絶対に行きたい ☑️ 2. 行きたいけどまだ行けるか分からない ☑️ 3. 行きたいけど予定があり行けない 全部行きたい前提なんだ…と思いつつ、面白そうだったのでとりあえず2を選んで返信し、めくるめくAI開発合宿へのチケットを手に入れました━━━━ はじめに 初めまして！私はHRテック事業部で、NALYSYS労務管理プロダクトチーム

急成長を遂げるメガベンチャーの現場において、リリース速度と品質の両立は常に最大の課題です。 複数のチームが並走し、マイクロサービス化が進む中で、 「チームごとに品質基準がバラバラで手戻りが多い」 「QAが最終工程でボトルネックになっている」 といった壁に直面していないでしょうか。 これらの問題の根源は、コードレビューとテストが「別物」のプロセスとして分断されていることにあります。 場当たり的な個別最適の改善では、組織全体の品質を底上げすることは困難です。 そこで今回はQAマネージャーや品質推進リードが、コ

急成長を遂げるメガベンチャーのQA現場において、テスト管理ツールの選定は単なるツールの導入に留まりません。 それは、組織全体の品質保証の在り方を定義し、事業の成長スピードを左右する極めて重要な意思決定です。 特に複数プロダクトやマイクロサービスが並行して動く環境では、チームごとにテスト方針や管理手法が異なると、障害の増加や手戻りといった「部分最適」の限界に直面しがちです。 QAマネージャーに求められているのは、こうした散らばった情報を一元化し、組織横断で品質を語れる「全体最適」な基盤の構築ではないでしょう

急成長を続けるメガベンチャーの現場では、マイクロサービス化や複数プロダクトの並走により、QA組織の在り方も複雑化しています。 各チームがそれぞれのスピードで開発を進める中、QAマネージャーに求められるのは、個別の事象に対処する「部分最適」ではなく、組織全体を俯瞰した「全体最適」の設計です。 しかし、現実はチームごとに品質基準やテスト方針がバラバラで、リリース直前の手戻りや障害対応に追われている方も多いのではないでしょうか。 こうした課題の背景には、実は「テスト管理ツールの言語環境」が深く関わっています。

本ブログは 2024 年 10 月 17 日に公開された AWS Blog “ An unexpected discovery: Automated reasoning often makes systems more efficient and easier to maintain ” を翻訳したものです。 先日、 米国防高等研究計画局 (DARPA) を訪問した際にある傾向について話したところ、強い関心を持たれました。 Amazon Web Services (AWS) で過去 10 年にわたって自動

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、カート決済部カート決済基盤ブロックの林です。普段はZOZOTOWN内のカート機能や決済機能の開発、保守運用、リプレイスを担当しています。 ZOZOTOWNの購入フローは、セッションに強く依存したロジックが長年の改修により肥大化し、機能改善や保守の際の調査・改修コストが増大していました。この課題を解決するため、私たちのチームは2024年5月から約2

はじめに   こんにちは！愛知工業大学大学院修士1年の杉原充稀です。   202 ...

ども！最近は仕様書×AIの文脈で図解まわりの検証をやってる龍ちゃんです。 Draw.io の開発元である jgraph 社が、公式の MCP サーバーを出しました。 jgraph/drawio-mcp リポジトリで Apache 2.0 ライセンスで公開されています。 コミュニティ実装の MCP サーバーはいくつかありましたが、公式となると話が変わってきます。draw.io 本体と同じ開発元が直接メンテしてくれるので、コミュニティ版よりも長くメンテされやすいんですよね。 MCP の基本的な仕組みについては

さくらのクラウドが提供する「モニタリングスイート」は、多様なシステム環境の監視を一元化できるオブザーバビリティのプラットフォームです。さくらのクラウドだけでなく、データセンターのサーバーやオンプレミス、他社クラウドサービスといった多様なシステム環境を集中監視できます。