2026年10月1日、サイバー対処能力強化法（いわゆる能動的サイバー防御法）の主要部分が施行されます。 届出と報告の義務がかかるのは、国に指定された基幹インフラ事業者（2026年7月1日時点で15分野258者）のうち、一定の重要システムを使う事業者だけです。 ただ、この記事を読んでいただきたいのは、その事業者だけではありません。 たとえば、こういう立場の方です。 基幹インフラ事業者に、システムやサービスを納めている 自社は指定されていないが、同じ業種で、規模だけが基準に届いていない 今回は対象外だが、次の

こんにちは、データサイエンスプロダクトグループの清田です。 2026年6月8日から12日にかけて、群馬県高崎市のGメッセ群馬で開催された 人工知能学会全国大会（JSAI2026） に参加してきました。私たちはこの大会で、 オーガナイズドセッション「不動産とAI」 （OS-27）を企画・開催しました。今年はこのセッションにとって特別な年で、「不動産とAI」という研究コミュニティが10周年の節目を迎えました。 本記事では、セッションの内容をダイジェストでお伝えするとともに、その10年の裏側にあった LIFUL

こんにちは。データサイエンティストの白井です。 今日は、「PPTXやPDFをLLMに読ませるとき、入力をどう刻むと内容理解の精度が変わるのか」を実測した話を紹介します。 1枚ずつ渡すのか、数枚まとめるのか、PDFで丸ごと渡すのか。この違いだけで、精度・処理時間・コストがどう動くかを揃えた条件で比較しました。 先に本記事のポイントを書いておきます。 資料全体を統合した最終的なまとめは、どの刻み方でもほとんど変わりませんでした。 差が出たのは 1ページごとの内容理解の細部 でした。注記や例外条件を拾えるか、グ

はじめに こんにちは、WEAR開発部バックエンドブロックの小山です。普段は弊社サービスである WEAR のバックエンド開発を担当しています。 WEARの投稿検索（フリーワード検索）では、 OpenSearch を検索基盤として利用しています。従来の検索方法では、ユーザーが入力するクエリの表記ゆれや誤字・略称により、適切な検索結果を返せないケースがありました。この課題を解決するため、全文検索とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索を導入しました。しかし、導入の過程ではストレージの肥大化やレイテンシの増加

はじめに 7 月は AWS オブザーバビリティにとってアップデートの多い月となりました。すでに収集しているテレメトリをより実用的なものにし、その収集にかかる運用作業を AWS 側で引き受ける機能をリリースしました。ログ分析は、ログクエリから直接実行できるアラームと、取り込み時に行われるエンリッチメントによって、アクションに繋げやすくなりました。アプリケーションレベルのオブザーバビリティは、エラーとデプロイイベントを自動的に捕捉するようになりました。AI コーディングエージェントの可視化が、新しいオブザーバ

はじめに サーバーワークスの池田です。 AI コーディングツールの普及にともない、「AI は人間より多くバグを生むのか」が議論されるようになりました。この問いには感覚ではなく測定値で答えたいところです。 本記事では 2025 年から 2026 年に公開された査読論文・企業の実測データを一次ソースとして、AI 生成コードの測定結果と検証側の実態を整理します。数値はすべて原文にあたって確認し、測定条件と母集団を併記しています。 なお本記事で扱う「欠陥」の多くは、静的解析ツールが出すアラートです。実際に本番で発

はじめに こんにちは、MA部MAシステム開発ブロックのまんさくです。普段はマーケティングオートメーションシステムの開発・運用を担当しています。 ZOZOTOWNでは、アプリのPush通知やLINE、メールでキャンペーンを配信しています。MA部は、これらの配信を担うマーケティングオートメーション（MA）システムを開発しています。 配信には大きく2種類あります。特定の会員セグメントへ一括で送る「バッチ配信」と、会員一人ひとりの行動に合わせて送る「パーソナライズ配信」です。本記事で扱うのは後者です。その配信可否

「テスト＝QA」を卒業したい。でも何から？ 以前の記事で、テストとQAは違うという話を書きました。 テストは「測る」行為です。QAは「良いものが生まれる仕組みをつくる」行為です。勉強にたとえるなら、テストは問題を解くことであり、QAは勉強法そのものを改善することです。 反応をもらった中で一番多かったのが、「わかった。で、具体的に何をすればいい？」 でした。正直、自分も最初はそうでした。 品質戦略の担当になったとき、「分析しよう」と意気込んでパレート分析やODCの教科書を開きました。でもデータが整っていませ

「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」は、2022 年 10 月に v1.0 を公開して以来、多くの金融機関のお客様 や パートナー様 にご利用いただいてきました。勘定系や顧客チャネル、データ分析基盤といった金融サービスのワークロードについて、AWS 上で FISC 安全対策基準を踏まえたシステム設計を検討する際のガイドやサンプルを提供しています。 今回、その内容を刷新した v2 を GitHub 上で リリース しました。v2 では、コンテンツをエンジニアが読むためだけのものから、エンジニアと AI

1. はじめに Amazon Web Services（以下、AWS）におけるデータベースとして代表的なものにAmazon Auroraが挙げられます。AWSで商用環境を構築する際にデータベースを用意する場面でも、有力な選択肢となっています。 このAmazon Auroraについて、インターフェースはMySQLやPostgreSQLとの互換性があるものの、中身は分散型ストレージアーキテクチャとなっており、サーバ上で自前でMySQLやPostgreSQLを稼働させる場合と比較して裏側の仕組みが全く異なります

Insight Edge のデータサイエンティストの中野です。 「最近発売したこの商品、価格を上げたらどれくらい売れ行きに影響がありますか？」。 実務でよくある相談です。ところが頼りになる実績は数週間分しかありません。 こうしたデータにLightGBMのような表現力の高いモデルを当てはめると、 数点の偶然のばらつきをそのまま学習してしまい、 「値上げすると売れやすくなる」といった現実にはありえない結論が出ることもあります。 本記事では、この状況に 階層ベイズ を当てはめます。 店舗×ブランドごとの価格弾力

本記事は 2026 年 8 月 17 日 に公開された「 Amazon Aurora DSQL observability concepts and usage with Amazon CloudWatch 」を翻訳したものです。 Amazon Aurora DSQL は Amazon CloudWatch Database Insights による可観測性の強化に対応しました。実際に体感するパフォーマンスや支払うコストに直結する、時間ベースのパフォーマンス診断が利用できます。 Amazon Aurora

はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの 木村 と、推薦研究ブロックの 小倉 です。 ZOZOTOWNでは、ユーザーが多様な商品の中から好みに合った商品と出会えるよう、さまざまな推薦機能を提供しています。その1つが商品詳細画面の「おすすめアイテム」であり、閲覧中の商品に関連する商品を推薦しています。以下に、ZOZOTOWNにおける商品詳細画面の「おすすめアイテム」のイメージを示します。 この「おすすめアイテム」は、おすすめ商品を返すAPI（以下、推薦API）が提供しています。推薦APIは

本記事は、私たちDBRE（Database Reliability Engineering）チームが2026年3月末までに行った改善を紹介する3つの記事の3つ目（最終回）です。 1つ目の記事「 メルカリにおけるTiDB改善の取り組み：IN句内100万件クエリへの対応 」では、IN句に多数の要素を含むクエリがTiDBクラスタ全体のレイテンシを悪化させた事例を紹介しました。2つ目の記事「 メルカリにおけるTiDB改善の取り組み：リソース制御・リージョンサイズ・プランキャッシュ編 」では、リソースグループの不具

～Vertex AIからAgent Platformへ。試験を通して理解したGoogle Cloud AI/MLの現在地～ はじめに 先日、Google CloudのProfessional Machine Learning Engineer（PMLE）試験に合格し、約2年ぶりに資格を更新しました。これにより、保有するGoogle Cloud認定資格の「全冠」も維持することができました。 本記事では、今回の受験を通じて感じた 「Google Cloud認定試験の変化」 に加え、試験勉強を通じて改めて整理で