GitHubでIssueやコード変更を管理していても、テストケースや実行結果はExcel、スプレッドシート、社内Wikiなどに分散しがちです。 情報が複数の場所に分かれると、最新版のテストケースを探す、テスト結果を転記する、同じ不具合をGitHubへ登録し直すといった作業が発生します。 プロジェクトやメンバーが増えるほど、こうした小さな負担が積み重なり、テスト漏れや対応状況の認識違いにつながります。 そこで役立つのが、 GitHubと連携できるテスト管理ツール です。 テストケースや実行結果を一元管理し、

商社系DX組織3社（Digital Experts様、MBKデジタル様、Insight Edge）が集まり、AI活用戦略から組織改善の取り組みなど互いの知見を共有する情報交流会を開催しました。 ※本記事では、企業名を併記する際は、Insight Edge以外をアルファベット順に記載しています（各社の取り組みLTは発表順）。 今回はInsight Edgeが発起し、CTO猪子のリードのもと、この記事の筆者の肥塚が共有会の企画や運営を行わせていただきましたので、共有会を企画するに至った経緯、共有会の内容、企画

はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 大規模・長時間のバッチ処理を実行する時、AWS（EC2）の利用料は高額になりやすいです。 コスト削減策として、AWSの未使用EC2キャパシティ（AWSが各リージョン内のAZごとに提供できる、インスタンスタイプ別のコンピュートリソース量）を低コストで利用できるスポットインスタンスの活用を検討することが多いと思います。 一方で、AWS側のキャパシティ状況によってインスタンスが中断される可能性があるため、特に大規模・長時間の処理への適用が難しいという特性があり

本稿は、弁護士ドットコム株式会社 CTO 田中 慎司 氏、プロダクト開発本部 Platform & Reliability Engineering 部 (以下、PRE 部) 部長 熊谷 晃 氏、同 PRE 部 原口 慎太郎 氏による寄稿です。 はじめに 弁護士ドットコム株式会社は、『「プロフェッショナル・テック」で、次の常識をつくる。』というミッションのもと、国内最大級の法律相談ポータルサイト「 弁護士ドットコム 」や契約マネジメントプラットフォーム「 クラウドサイン 」などを運営しています。また

こんにちは。株式会社サイバーエージェントの経営推進本部に所属している片岡です。 2005年に中途入社 ...

はじめに こんにちは。NTTデータでデータサイエンティストを務めております@tamurayuc20ndです。 本記事では、DataRobot社が提供するAIアクセラレータの一つである「MLflowエクスペリメントの追跡」を題材に、PapermillによるNotebookの自動実行と、MLflowによる実験管理の仕組みを解説します。 単にテンプレートを動かすだけではなく、自分のユースケースに合わせてどこを修正すればよいかという観点で整理している点が本記事の主眼です。 Notebookベースで機械学習の試行錯

はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。 以前、テックブログで工数やAI活用による工数削減を計測する仕組みを、タスク管理ツールの GitHub Projects で構築する方法をご紹介しました。 前回の記事 が計測の仕組みの作り方を扱ったのに対し、本記事では仕組みを1年間運用して得られた結果とその考察、そして今後の

1. はじめに Claude Cowork や Claude Code は、調査、ファイル操作、データ分析、資料作成、コーディング、テスト、レビューといった作業を Claude に委任できる AI エージェント体験を提供します。 一方で、企業で利用する場合に重要なのは「何ができるか」だけではありません。プロンプト、ソースコード、生成物、監査ログ、コストなどをどう管理するかが重要になります。 本記事では、Claude Cowork や Claude Code を Amazon Bedrock 経由で利用する

はじめに こんにちは。社内でデータサイエンティストを務めております@tomoberです。 NTTデータ ソリューション事業本部では、お客様企業のAI・データ活用を、コンサルティングから基盤構築、実行支援を通じた成果創出までワンストップで提供しており、その支援テクノロジーの一つとしてDataRobotを提供しております。 今回は、2026年1月に開催したデータで読み解く顧客行動セミナーでご紹介させていただいた内容を元に、なぜ顧客理解が必要かといった基本的な概念や、代表的な手法とその考え方を中心にご紹介します

こんにちは。SHIFTのプロジェクトマネージャー／プロダクトエンジニアの髙橋です。 6月28日（土）に開催された「きのこカンファレンス2026」に参加し、登壇しました。

はじめに こんにちは、2026年4月入社の山本です！ 本記事では、2026年4月入社メンバーに入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 前の方からの質問に次の方が答えるリレー形式でお届けします。 KINTO テクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ もっさん  自己紹介

はじめに 近年、企業活動におけるデータ活用の重要性はますます高まっています。 データ分析やAI活用など、企業活動のさまざまな場面でデータが使われるようになりました。 一方で、データを有効に活用するには、単に大量のデータを集めるだけでは不十分です。 冷蔵庫に食材をたくさん詰め込んでも、何がどこにあるのか、いつ買ったものなのか、まだ食べられるのかが分からなければ、安心して料理に使えません。データも同じです。 データがどこにあり、どのような意味を持ち、誰が管理し、どのような品質状態にあるのかを把握できてはじめて

システム開発のWBSを任されたものの、工程をどこまで細かく分ければよいのか分からず、手が止まってしまうことは珍しくありません。 過去に使われたテンプレートがあっても、開発する機能や体制、契約範囲が異なれば、そのまま流用するだけでは必要な作業が抜けたり、不要な項目が残ったりします。 WBSは作業名を並べるだけの表ではなく、 成果物を起点に必要な作業を分解し、担当者・工数・期限・依存関係・完了条件を整理するための土台 です。 適切に作成すれば、見積もりの精度を高められるだけでなく、タスクの抜け漏れや認識のずれ

はじめに NTTデータDatabricksビジネス推進室の中川です。先日サンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2026」において、データ・AIプラットフォームの運用負荷を低減する新機能『Genie ZeroOps』が発表されました。 https://www.databricks.com/blog/introducing-genie-zeroops 本記事では、Bilal Aslam氏によるData + AI SummitのKeynoteを振

はじめに はじめまして、泉川と申します。2026年1月にInsight Edgeに入社し、現在はセールス・コンサルティング部で働いています。気づけば入社から半年が経ちました。 今回は、Insight Edgeに興味を持たれた方に向けて、「Insight Edgeってどんな場所？」という問いに半年間で見えてきた答えを書いてみたいと思います。 実は私自身、転職活動中にInsight Edgeに興味を持ち、ビジネス職として働く方の記事を中心によく読んでいました。 当時知りたかったのは、 どのような経緯でInsi