本記事の対象者 DataRobot上でデータ加工（結合、値置換、フィルタリング、列削除、特徴量生成など）がしたい方 Snowflake等の連携ではなく、ローカルのファイル(Excel/CSV)をアップロードして加工したい方 はじめに 本記事ではDataRobotというソリューションを使ってデータの加工を実施できる「ラングリング」機能を紹介します。 データ分析を進めるうえで、「分析可能なデータを用意する」ことに対して、手元でExcelやプログラム(Pythonなど)、加工に特化したソリューションを活用し成形

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka-bow ）です。 DevEx（開発者体験）の認知度はわずか4.9%。この数字もまた、日本の開発現場が直面する課題の一つであり、同時に大きな伸びしろを示しています。 前回の記事 では、Visual SourceSafe 15.8%という数字から見える技術格差と、AI時代に広がる生産性格差について取り上げました。今回は、その技術格差の背景にあるDevExに焦点を当て、日本の開発者が本当に求めているものを考察します。 【調査概要】 調査対象：

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 「HORIZON OF KHUFU　古代エジプトへの旅」というVR作品を体感してきました。 immersivejourney.jp の方も感想を掲載していますが、非常に素晴らしい体験ができました。 note.com 自分はコロナ禍前の2019年11月エジプトのカイロへ旅をして、ピラミッドやスフィンクスを見てきました。 そんなつながりもあって、世界最大の建造物やそ

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka-bow ）です。 2012年にサポート終了したVisual SourceSafeが、いまだに利用率2位。この調査結果に私はとても驚きました。 前回の記事 では、開発生産性を阻む「組織の3大課題」として、要件定義、会議、コミュニケーションの問題を取り上げました。今回は、それらと深く関わる技術環境の世代差と、AI時代における影響を考えます。 【調査概要】 調査対象： ソフトウェア開発（組み込み開発を含む）に直接関わるエンジニア、プロダクトマ

この記事は 2025 年 12 月 22 日に公開された When data is all you need: An overview of IoT communication with the cloud を翻訳したものです。翻訳はプロフェッショナルサービスの権藤 陸が担当しました。 IoT（Internet of Things）プログラムに取り組む技術チームやマーケティングチームは、遅かれ早かれ、デバイス群（フリート）とクラウド間でデータをやり取りする必要があるプロジェクトに直面します。このデータは極

0. はじめに Snowflakeでは、SQLを中心としたデータ加工に加え、Pythonを用いた分析や検証処理をSnowflake上で完結させるための機能が拡充されており、その一つとして、Jupyter Notebookのような操作感でインタラクティブに処理を記述・実行できるNotebook機能が提供されています。 Notebookを利用することで、SQLやPythonを組み合わせた処理を段階的に実装し、その場で結果を確認しながら分析やデータ加工の試行錯誤を進めることができます。 こうした中で、Noteb

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 昨年夏頃から、Kiroによるスペック駆動開発（仕様駆動開発）について試行錯誤をしております。 blog.serverworks.co.jp 先日一つ感想を述べたのですが、あれから少し時間が経ち、今度はKiroのコスト面＝生成AIのクレジット消費量について感じたことがあるので、今回はこちらについて述べていきます。 はじめに Kiroのクレジット消費量 開発の進行とクレジット消費量の変化 プロジェクトマネジメントにおけるクレジット管理の必

G-gen の齊間です。Looker Studio で作成したレポートにおいて、閲覧ユーザーに応じて表示するデータを制御したい（出し分けたい）場合があります。当記事では、そのための主要な3つの方法と、それぞれの設定手順や注意点を解説します。 概要 手法1. メールアドレスでフィルタ 手法2. BigQuery で行レベルのアクセスポリシーを設定 概要 手順 行レベルのアクセスポリシー設定例 手法3. カスタムクエリでパラメータを使用 概要 手順 概要 Looker Studio で閲覧ユーザーごとに表示デ

こんにちは。 サイバーエージェントで開発プロジェクトマネージャーをしている瀬野です！ 会社の枠を超え ...

メルペイ インターンでの挑戦と学び：EGP Cardsと向き合った3ヶ月間 こんにちは。メルペイのGrowth Platformでフロントエンド・エンジニアとしてインターンをしている @Yusaku （宮田 優作）です。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の25日目の記事です。 私は2025年10月からインターンを開始し、今月で3ヶ月目になりました（図1）。 この記事では、インターン期間中に取り組んだタスクと得た学びについて紹介します。 図１

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0410/ 掲載日：2024年4月10日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、従来の「システム／ソフトウェア品質」だけでなく、利用者が体験する「サービス品質」に焦点を移し、さらにその先として「DX（デジ

本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 22日目の記事です。 はじめに こんにちは、AIチームの村田（ @em_portero ）です。 LLMを使用することが日常となり、誰しもよいプロンプトを書くことを考える機会が増えているのではないでしょうか。また、 Dia browserのskills や各種コーディングエージェントのカスタムプロンプトなど、あるプロンプトを繰り返し使うことも多いかと思います。 そんな中で、 DSPy や ax などのプロンプト最適化ツールが注目されてい

この記事は、 Insight Edge Advent Calendar 2025 の22日目の記事です！！ はじめに はじめまして、プロジェクトマネージャーの谷澤です。 生成AIの進化によって、プロダクト開発の常識が大きく変わりつつあります。 仕様を詰めてつくることよりも、「試しながら学び、磨き続ける」ことが成果最大化につながる時代だと感じています。 本記事では、生成AI時代におけるPM（プロジェクトマネージャー）の新しい役割と、AIプロダクトで成果を最大化するための組織（あるいはチーム）が持つべきスタン

こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 「SIOS社員が今年一年で学んだこと」のアドベントカレンダー 21 日目です。 私は元々サーバーサイド側のエンジニアでしたが、今年は自身初となる PM（プロジェクトマネージャー）として多く活動した 1 年でした。 この 1 年の経験から、プロジェクトマネジメントにおいて特に重要だと感じたポイントを備忘録も兼ねて紹介します。 はじめに 私はプロジェクトマネージャーとして、とある Web システム開発プロジェクトを担当しました。 Web システムの内容としては

こんにちは！ 株式会社ココナラ Web開発グループでエンジニアリングマネージャーを務めている アダム です。 こちらは 株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 21日目の記事です。 はじめに 私はこれまで様々な現場で開発リーダーやエンジニアリングマネージャーとしてチームに向き合ってきました。 その中で理論的に正しいと信じて伝えたことが、必ずしも相手に伝わるとは限らず 時に思いがけないすれ違いや温度差を生んでしまうこともありました。 この記事では、私自身の過去の失敗も踏まえて学んだ2つの