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この記事は、NTTデータ Snowflake アドベントカレンダー の25日目（最終日）の記事です。 はじめに Snowflake はデータ品質をモニタリングするための機能としてデータメトリクス関数 (Data Metric Functions:DMF)を提供しています。 DMF を利用することで DMBOK2（データマネジメント知識体系ガイド第2版） で定義されているデータ品質の一般的な評価軸（正確性、完全性、一貫性、整合性、妥当性、適時性、一意性、有効性）に関する品質チェックを継続的に実現可能です。

はじめに 皆様こんにちは、RevCommでソフトウェアエンジニアをしている加藤です。私は主にSaaSにおけるユーザーやテナントの管理および認証を担当しています！ 今回は社内で構築したチケット作成Slackアプリについて話します！ 背景 私たちのチームではユーザーの認証を管理しているので、お客様がログインできなかったりした際にサポートチームを通じて調査依頼が送られてきていました。毎週チームメンバーの1人が”オンコール”を担当し、その調査を担当していました。頻度的には1日1回の依頼がありましたが、チームの人数

本記事は 2025 年 4 月 1 日 に公開された「 Build an Immersive Virtual Reality Experience of Amazon Fulfillment Center Tour 」を翻訳したものです。 はじめに 倉庫効率、在庫計画、サプライチェーン管理の急速に進化する環境において、Amazon はフルフィルメントセンター (FC) モデルで革新を続けています。Amazon では、顧客の注文準備の背後にある人々、テクノロジー、プロセスを紹介するため、世界各地の選ばれた拠

Amazon Web Services (AWS) が Savings Plans を導入して以来、お客様はアカウント、リソースタイプ、 AWS リージョン にわたる使用量を柔軟に管理しながら、持続的なワークロードを実行するコストを削減できるようになりました。2025 年 12 月 2 日、この柔軟な価格モデルを AWS マネージドデータベースサービスにも拡大し、Database Savings Plans を開始しました。これにより、お客様は 1 年間 にわたって一定の使用量 (USD/1 時間) を維

2024 年 6 月に MLflow を搭載した Amazon SageMaker AI を発表 して以来、弊社のお客様は MLflow トラッキングサーバーを使用して 機械学習 (ML) と AI 実験のワークフローを管理してきました。この基盤を基に、MLflow のエクスペリエンスを進化させて、実験をさらに利用しやすくしています。 2025 年 12 月 2 日、 MLflow を搭載した Amazon SageMaker AI に、インフラストラクチャ管理が不要なサーバーレス機能が含まれるようになっ

2025 年 12 月 2 日、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用して、 Amazon FSx for NetApp ONTAP 内のデータにアクセスできるようになったことを発表しました。この機能により、企業内のファイルデータを活用して、 検索拡張生成 (RAG) 用 Amazon Bedrock のナレッジベース による生成 AI アプリケーションの拡張、 Amazon SageMaker を用いた 機械学習 (ML) モデルのトレーニング、Am

1. はじめに 本記事は Timee Product Advent Calendar 2025 シリーズ1 19日目の記事です。 こんにちは。株式会社タイミーでiOSエンジニアをしている hayakawa です。 普段はiOSアプリの開発を担当していますが、弊社では職種の垣根を超えて異なる技術領域に挑戦する「越境」が盛んです。また、開発プロセス全体でAI・LLMを活用する流れも加速しています。 今回は、自身の技術領域を広げるためと、チームのケイパビリティ向上のために、Androidの実装を担当しました。本

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

「Azure」上に、Elasticsearch、Kibana、Fleet Serverを含むElastic Stackの検証環境を「Self-Managed」方式で構築するための詳細な手順書（ホワイトペーパー： Azure上へのElastic検証環境構築手順書（Self-Managed版) ）を公開しました。 ホワイトペーパーのダウンロードはこちらから なぜSelf-Managedなのか？ Elasticの環境をAzure上に構築する方法には、主に4つの選択肢があります。Elastic Cloud Hos

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

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