はじめに コネクティッド・カー・プラットフォームを活用すれば、フリートオペレーターは車両の位置情報、使用状況、ステータスについてニアリアルタイムのデータを取得できます。このようなデータをすぐに利用できることは、フリートオペレーターがより効率的にフリートを管理、運用コストを削減、ドライバーのパフォーマンスを改善し、車両のダウンタイムを短縮できます。コネクティッド・カー・プラットフォームは、自動車メーカー (OEM) にとっても、自社の遠隔操作ソリューションを、優れた付加価値サービスとして法人顧客に提供する機

はじめに 皆さん、こんにちは。マイナビエンジニアブログ編集チームです。 本年度も4～6月の3か月間で、デジタルテクノロジー戦略本部の新人研修が行われました。 今回は、新卒2名の方に「新人研修で学んだことと今後の抱負」についてインタビューしました！ 新卒研修の概要 概要は以下の記事をご覧ください。 ※昨年度の内容になりますが、概要は今年度とほとんど同じになります。 ###card_post_id=1471### 自己紹介 T.Yさん（システムエンジニア／システムディレクター） 学生時代は「システム理工学部

はじめに

はじめに

はじめに

はじめに

こんにちは、MNTSQでエンジニアをやっている平田です。 先日、「生成AI時代のリーガルテック」という題目でお話させていただきました。 generative-ai-conf.connpass.com 合計240名の方にご参加いただいたとのことで、ご視聴いただいた方々、ありがとうございました。 本稿で簡単に内容を紹介させていただきます。 発表資料 speakerdeck.com パネルディスカッション テーマ1: リーガルを扱う上で難しいこと/それに対して工夫していること リーガルテック業界全体でいえば弁護

以前、LINEアプリで音声品質を測定するという記事で、LINEアプリにおけるアコースティック環境やネットワーク環境の変化、グローバル環境に対応する方法を紹介したことがあります。特に、アコースティック環...

こんにちは。クルーズ株式会社CTOの鈴木です。 今回は、 ソースコード 品質の可視化を行う仕組みをとしてSonarQubeを導入してみようという話です。 www.sonarqube.org きっかけ ソースコード の品質の基準って何が適切なんだろうというところから話が始まっています。 私がCROOZ株式会社に入社した当時、Jenkins＋ CheckStyle ＋phpmdなど使って、 規約違反 や、重複やバグの疑いのあるコードを 機械的 に探してあげるというこ仕組みを構築し、運用していたことがあったので

Gemini で Google Workspace 拡張機能のオープンベータ版が利用可能に 今回のアップデートにより、組織内の Gmail と Google ドライブ に対する Gemini 拡張機能のベータ版テストプログラムにオプトインできるようになりました。 これにより、Gemini 内で Gmail と Google ドキュメント を直接データソースとして参照できるようになり、コンテンツ内の情報検索や要約、Gemini の回答の根拠付けなどが可能になります。 Google ドライブの拡張機能を使うこ

SREチームのあおしょん（本名：青木）です。 突然ですが皆様は従量課金性の クラウド リソースの寝かしつけ、してますでしょうか？ もちろん上記の寝かしつけというのは比喩なので歯磨きをして、布団に誘導して、絵本を読んで、灯りを消してから始まり自身が寝落ちしないように耐え忍びながら行う…という様な子供に対することではなく利用していない時間帯のリソース停止のことです。 その日のコンディションや過ごし方にもよりますが、子供が寝ること自体は目を閉じて大人しくしてくれさえすれば（してくれさえすれば）割とすぐにぐっすり

こんにちは！ メールディーラー開発課のymyhero7です。 先日、弊社の勉強会で「不吉コードの大掃除」というテーマで発表をしました。 そこで話した、レガシーな社内向け機能を改修したエピソードをご紹介します！ 改修することになった経緯 既存コードの問題点 改修の方法 成果 まとめ 年に1度の技術イベント「RAKUS Tech Conference」を開催します！！ 改修することになった経緯 メールディーラーの社内向け機能では、メールディーラーを使用されるお客様のアカウント設定やメー ルボックス 開設などの

はじめに

こんにちは。SHIFTの DAAE （ダーエ）戦略部で新規事業のプロダクトマネージャーを担当しているyokoです。

7月23日、 Llama 3.1 モデルが Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知らせします。Llama 3.1 モデルは、これまでで最も先進的かつ高性能な Meta のモデルです。8B、70B、405B のパラメータサイズモデルのコレクションであり、幅広い業界ベンチマークで最高のパフォーマンスを示し、生成人工知能 ( 生成 AI ) アプリケーションに新機能を提供します。 すべての Llama 3.1 モデルは、 Llama 3 モデル の 16 倍の容量を持つ 128K コンテキス