はじめに こんにちは、株式会社タップルで機械学習エンジニアをしている田中宏樹です。主に生成AIを活用 ...

物流業界を取り巻く環境は、深刻な人手不足や国際紛争、厳しい法規制などにより、ますます複雑で困難な状況になっています。このような厳しい環境の中でも、倉庫スタッフやトラックドライバー、海運・空運に携わる皆様が、社会基盤である物流を支えるために日々懸命に取り組んでおられることに、心から感謝しております。 一方で、現在の物流ビジネスを持続可能なものとするためには、そうした現場の努力に頼るだけではなく、企業全体あるいは社会全体として無駄をなくし効率化を図ることが必要です。特にデータを活用した改善は、物流DXとして総

はじめに 今日は、Amazon Athena クエリのパフォーマンスを向上させる方法についてご紹介します！ Athena とは、Amazon S3 に保存されているデータを中心に、SQL を使ってさまざまなデータソースにクエリを実行できるサービスです。 クエリのパフォーマンスを向上させる方法はいくつかありますが、その中でも効果が大きいのが「スキャンするデータ量を減らす」ことです。 Athena の料金はスキャンしたデータ量に応じて発生するため、パフォーマンスを向上だけではなくコストも最適化できます。 At

G-genの杉村です。BigQuery に組み込まれた AI アシスタント機能である Gemini in BigQuery を解説します。当機能では、SQL の自動生成やデータ変換、メタデータの自動生成など、データ分析の様々なタスクを効率化することができます。 はじめに Gemini in BigQuery とは データの保護 料金と割り当て 利用料金 使用可能な機能 割り当て（Quota） 準備 API の有効化 IAM 権限の付与 SQL コーディング補助 概要 有効化 SQL 生成ツール コメントか

AI事業本部 アドテクディビジョン SREグループに所属している平田聡一朗と申します。SREグループ ...

はじめに こんにちは、リテールハブ開発部の杉森です。 皆さんは「日常業務の中で新しい技術に挑戦する時間が取れない」と感じたことはありませんか？エブリーでは、そんなエンジニアの想いに応えるため、「挑戦WEEK」を開催しています。 挑戦WEEKとは？ 挑戦WEEKは、通常の事業部のロードマップから離れ、エンジニアが自ら提案したテーマに基づいて技術的な挑戦に集中する特別な期間です。従来は1週間かけて実施していましたが、第6回となる今回は運営の軽量化を図り、 2日間の集中開催 という新しい形式で2025年7月16

こんにちは、SCSKの前田です。 私が携わった LifeKeeper の案件で導入を行った ARK について紹介をかねてお話したいと思います。 今回は、SQL Server 編と言うことで、マイクロソフト社が開発したリレーショナルデータベース管理システムを簡単に冗長化するための ARK の導入事例について、ご紹介していきます。 注意 マイクロソフト によると、SQL Server フェイルオーバークラスターインスタンス (FCI) では、クラスターノードがドメインに参加している必要があります。この制限によ

こんにちは、SCSKの齋藤です。 本記事では、 Terraform を使ってBigQueryのリソース（データセット・テーブル・スキーマ）を Infrastructure as Code（IaC） として管理する方法を解説します。   そもそもBigQueryとは？ BigQueryは、Google Cloudが提供するサーバーレスなデータウェアハウスです。 特徴は以下の通りです。 SQLで大規模データを高速分析 標準SQLでペタバイト級のデータを数秒〜数分で集計・分析。 サーバーレス インフラ

G-gen の奥田です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の2日目に行われたブレイクアウトセッション「 Gemini CLI で実現する AI Agent 時代のプロダクト開発 」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo '25 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 Gemini CLI とは Gemini CLI の機能 入力モード Context

(この記事は、 Improve PostgreSQL performance: Diagnose and mitigate lock manager contention を翻訳したものです。) ワークロードが拡張するにつれて、データベースの読み取り操作が予期せず遅くなっていませんか？PostgreSQL ベースのシステムを運用している多くの組織では、すぐには明らかにならないパフォーマンスのボトルネックに遭遇する事があります。多数のパーティションやインデックスを持つテーブルに対して多くの同時読み取り操作が

はじめに 私たちのモバイルアプリ(Android／iOS)開発チームでは、2024年頃から段階的にAIツールを導入し、開発プロセスの改善に取り組んできました。プロセス改善とチーム体制の強化も相まって、PR作成数などの指標で大幅な改善を実現しています。 本記事では、私たちがどのようにAIツールを活用して開発効率を向上させているか、具体的な取り組みをご紹介します。 はじめに 生成AI活用の文化づくり 生成AI情報共有会の開催 多様なAIツールの活用 独自MCPサーバーによる開発環境の革新 MCPとは 1. G

このブログは “ Amazon Aurora DSQL for gaming use cases ” を翻訳したものです。 オンラインゲーム業界は、プレイヤーが即応的で、中断のないゲームプレイ、そして地理的に分散した地域間でのゲーム状態のシームレスな同期を期待するリアルタイムでグローバルに接続されたエコシステムへと進化しています。 現代のオンラインゲームは、何百万人もの同時接続プレイヤーをサポートし、リアルタイムのゲーム内取引を処理し、リーダーボード、マッチメイキング、プレイヤーのインベントリが常に最新の

本記事は米国時間 7 月 31 日に公開された “ Overcome development disarray with Amazon Q Developer CLI custom agents ” を翻訳したものです。 ワークフローを強化するために Model Context Protocol (MCP) の力を受け入れてきた開発者として、 Amazon Q Developer CLI にカスタムエージェント が追加されたことを心より嬉しく思います。この新しい機能は、私が信頼してきた能力を全く新しいレベ

G-gen の奥田です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 生成AI活用を進めるゴルフダイジェスト・オンライン（GDO）が Google Cloud で実現したい未来 」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo '25 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 GDO 社の概要 データ活用による課題 1.データカ

はじめに 最近、Techイベントやブログで「AIエージェント」という言葉を耳にする機会が増えています。 Snowflakeもこの流れに乗り、Cortex Agents（現在プレビュー機能） をリリースしています。 今回は、このCortex Agentsが現時点でどこまで賢く動けるのか、いくつかの質問シナリオを通じて検証してみたいと思います。 ※本記事の内容は2025年8月4日時点のプレビュー版に基づく検証結果です。 注記 Cortex Agentsは現在プレビュー機能として提供されています。 プレビュー機