はじめに スキーマ分離と行分離 目的と結論 目的 結論のサマリ 試験内容 試験環境とツール 負荷の設計 本番環境でのクエリ傾向の分析 QPSの測定 進め方 試験結果 スキーマ分離のボトルネック スキーマ数を固定して負荷をあげてみる 結果まとめ なんとか延命したい はじめに 弊社が採用しているDB設計は、テナントごとに独立した スキーマ を持つ 「 スキーマ 分離」 のデータ構造に基づいています。この アーキテクチャ は、高いデータ分離性とセキュリティを確保できる一方で、 「 スキーマ 数の増加に伴ってパフ

こんにちは。介護・医療・障害福祉・保育の求人サイト、ウェルミージョブのQAを担当している林です。 ウェルミージョブは、2025年7月にカイゴジョブからリブランディングしてサービス提供を開始しました。 私は先日Kaigi on Rails 2025に参加してきました。私はQAエンジニアでProduction Readyなコードは書けませんが、開発系のカンファレンスに興味があり、今回生まれて初めて参加しました。会場ではセッションを聴講したり自社ブースでの対応をおこないまして、感想としては、控えめに言って すご

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。 早速ですが、先日ZOZOマッチというサービスをリリースしました。 corp.zozo.com 新規サービスのアルゴリズム開発では、既存サービスと異なり、ユーザー行動データが存在しない状態からスタートします。本記事では、ZOZOマッチのレコメンドアルゴリズム開発において、リリ

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの古屋です。今週から週刊 AWS を皆様にお届けする新たなメンバーとして活動させていただきます。どうぞよろしくお願いします！ では早速、今週も 週刊AWS をお届けします。 2025年12月11日（木）に、The Linux Foundation 主催、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社からも登壇予定の 「OpenSearchCon JAPAN」 が開催されます。本イベントでは、OpenSearchに関する最新情報や先端技術事例、ユースケースや今後

G-gen の杉村です。Google の生成 AI 開発ツールである Vertex AI と Google AI Studio の違いや、それぞれのユースケースについて解説します。 概要 Vertex AI と Google AI Studio 差異の一覧 選定の基本的な考え方 セキュリティと統制 Vertex AI の場合 Google AI Studio の場合 割り当てとレート制限 概要 Vertex AI の場合 Google AI Studio の場合 Google Cloud プロダクトとの連

2022 年に リリース されて以来、 Customer Carbon Footprint Tool (CCFT) は、 Amazon Web Services (AWS) サービスの使用に関連する二酸化炭素の推定排出量を提供することで、二酸化炭素排出を追跡、測定、確認するお客様のサステナビリティジャーニーをサポートしてきました。 2025 年 4 月、AWS は CCFT で大規模なアップデート を実施しました。これには、二酸化炭素排出データへのより簡単なアクセス、 AWS リージョン ごとの排出量の可

はじめに こんにちは、医療プラットフォーム本部データ戦略グループの安東です。 以前、私たちは「 データ戦略グループにおけるcontext engineeringの取り組み 」という記事で、LLMに適切なコンテキストを提供することで分析精度を向上させるContext Engineeringの実践について紹介しました。 本記事は、その取り組みをさらに一歩進め、 ビジネスユーザーが日常的に使える分析AIエージェントとして社内リリースした事例 を紹介します。 組織拡大に伴うデータ分析ニーズ増加とアナリスト不足とい

 

みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X： @hasehathy )です。 2025年も10月に入り、今年も残すところ2ヶ月半になりました！（9月はシルバーウィークもあり、あっという間に過ぎていきましたね） 今月もワンキャリアの発信・登壇活動をお届けしていきます！

Amazon Redshift は、標準 SQL と既存のビジネスインテリジェンス（BI）ツールを使用してデータを簡単かつ費用対効果高く分析できる、高速でペタバイト規模のクラウドデータウェアハウスです。何万もの顧客が Amazon Redshift を利用してエクサバイト規模のデータを分析し、複雑な分析クエリを実行して、最高のコストパフォーマンスを実現しています。 完全マネージド型の AI 駆動による Massively Parallel Processing（MPP）アーキテクチャを備えた Amazon

はじめに 初めまして！ 神戸大学工学部3年の三村雄斗です。   9月5日から9月30日まで ...

はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 10/2にDatabricks GenieのThinking steps in responses機能がリリースされたため、実際に検証しながら、GenieがどのようにHuman-in-the-loop（HITL）を実現しているのかを整理しました。 Human-in-the-loop Human-in-the-loop（HITL） とは、人間がAIの判断過程に介入し、修正・確認を行う仕組みです。完全自動化されたAI処理の中に人間の判断を取り入れることで、結

はじめに こんにちは。全社データ技術局データインテグレーションチームに所属している與田龍人です。 S ...

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 AWS Bedrock AgentCore の一般提供開始を受け、私たちリテールチームは、店舗への導入ですぐに価値を発揮できるソリューションとして、マルチ AI エージェントによる販売支援を提案しています。実際に実機のデジタルサイネージを用いたデモをイベントなどで展示し、その内容をブログにまとめました。ぜひこちらもご覧ください。 マルチ AI エージェントが創る新しい店舗体験 〜Amazon Bedrock

この記事は Accelerate Marketing campaign planning by 3x with Treasure Data AI Agents powered by Amazon Bedrock の翻訳記事です。 マルチチャネル・キャンペーンの企画・実行において、マーケティングチームは大きな課題に直面しています。従来のキャンペーン企画​では、仮説設定、オーディエンス分析、ジャーニーマッピング、コンテンツ開発、アクティベーション、そして効果測定など、システムとチーム間の調整だけで数ヶ月を必要