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2025年12月18日
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【New Relic】初めてのSynthetic Monitoring (外形監視)設定
こんにちは。SCSKの井上です。 WEBサイトに訪れたユーザーが不満を感じる前に、問題を検出する方法はないでしょうか?せっかく訪れたユーザーが、サイトが使えない・遅いといった理由で離れてしまうと、企業のブランド価値低下や機会損失につながります。そこで、New RelicのSynthetic Monitoring(外形監視)を使って、影響が拡大する前に継続的に監視し、問題を早期に発見する一助になれば幸いです。 はじめに 外形監視を導入することで、稼働率や応答速度をはじめとするデータを可視化する
CSS
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JavaScript
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New Relic
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Selenium
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セキュリティ
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ネットワーク
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テスト
,
API
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GraphQL
,
ノーコード/ローコード
SCSKクラウドソリューション
2025年12月18日
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AI時代を生き抜く新卒エンジニアの生きる道
こんにちは! 株式会社ココナラ 2025年新卒 マーケットプレイス開発部 / Web開発グループ / フロントエンド開発チームに所属している だいちゃん こと 立石大輝 です。 現在はフロントエンド開発だけでなく、バックエンド開発や技術広報にも幅広く携わっています。 こちらは株式会社ココナラ Advent Calendar 2025 18日目の記事です。 導入 近年の生成AIの進化は目覚ましく、エンジニアの開発プロセスも大きく変わってきています。コード生成、レビュー、ドキュメントの要約など、AIはもはや「
アルゴリズム
,
セキュリティ
,
キャリア
,
人工知能
,
ネットワーク
,
フロントエンド
,
テスト
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アーキテクチャ
,
設計
,
開発プロセス
株式会社ココナラ
2025年12月18日
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AIによるヒューリスティック評価の精度検証:Webサイト画像1枚からどこまで分析できるのか
この記事は Insight Edge Advent Calendar 2025 の18日目です。 はじめまして。Insight EdgeでUI/UXデザイナーとして参画している追分です。 今回はデザイナー観点での記事になりますが、皆さんの業務にも役立つような記事にしたいと思います! はじめに 使用したツールと評価手法 ChatGPT 4o ヒューリスティック評価 事前準備 検証結果 出力例(一部抜粋) 良かった点 懸念点・改善点 ユースケース検討 まとめ はじめに UXデザイナーとして日々ユーザーのニーズ
セキュリティ
,
人工知能
,
テスト
,
初心者
,
ユーザビリティ
,
設計
株式会社Insight Edg...
2025年12月18日
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【v0.4】Ragasの最新アップデート情報とAzure OpenAI GPT-5での評価方法【2025年12月】
こんにちは、サイオステクノロジーの遠藤です。本ブログはSIOS Tech Labアドベントカレンダー18日目の投稿です。 今回は、RAG評価フレームワークである Ragas の最新バージョン v0.4.0 について紹介します。 さらに、GPT-5の reasoning_effort パラメータを使って、 minimal(高速モード)とhigh(推論重視モード) での評価結果の違いも検証しました。 Ragasのv0.4.0で何が変わったの? Azure OpenAI ServiceのGPT-5でRagasを
Azure
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テスト
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API
,
初心者
,
アーキテクチャ
,
ChatGPT
,
大規模言語モデル(LLM)
,
組み込み
,
RAG
,
LangChain
サイオステクノロジー(Tech...
2025年12月18日
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aiuola、Ci*X プロダクト開発で活用しているDesign Docsをご紹介します
はじめに こんにちは、グループ経営ソリューション事業部の永井です。 私は、2017年から aiuola(あいうぉーら) と Ci*X(さいくろす) という自社プロダクトの開発を担当しています。 aiuola および Ci*X のファーストリリースは 2018年 10月。それ以降は、エンハンスバージョンアップを重ね、製品の機能を強化してきました。 エンハンス開発の要件定義~設計フェーズでは、 Google の Design Docs を参考にした独自のドキュメントを用いて設計をしています。 この記事では、そ
アジャイル
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セキュリティ
,
キャリア
,
インフラ
,
テスト
,
アーキテクチャ
,
設計
電通総研
2025年12月18日
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「AIでさがす」サービスのリニューアル - BUYMA内記事コンテンツをベースにした商品提案エージェントの実現
こんにちは、AIテクノロ ジー グループのエンジニアの吉田です。 本記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の 18日目の記事です。 普段は検索システム全般、 機械学習 システムのMLOps、AI関連の機能開発を担当しております。 この記事では「AIでさがす」サービスのリニューアルについて紹介します。 「AIでさがす」サービスとは 「AIでさがす」サービスは、 BUYMA のWebサイトおよびアプリで提供している、AIを活用した商品提案サービスです。 実際の機能は以下からご利用頂け
形態素解析
,
人工知能
,
フロントエンド
,
テスト
,
API
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MeCab
,
Terraform
,
設計
,
MLOps
,
ChatGPT
株式会社エニグモ
2025年12月18日
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社内AIエージェントを支える開発プラットフォームの紹介
この記事は Timee Advent Calendar 2025 シリーズ 2 の18日目の記事です。 はじめに こんにちは、タイミーのDREチームのchanyouです。データ基盤の開発・運用を行っています。 社内向けのAIエージェントの開発プラットフォームを構築したので、その内容をご紹介します。 なお、この記事は人力で書きました。 「AIエージェント開発プラットフォーム」を作った背景 データ活用の新たなアプローチとして AI エージェントを位置づけ、そのために AI エージェント開発プラットフォームを作
Google Cloud
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SQL
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Google BigQuery
,
人工知能
,
インフラ
,
テスト
,
データベース
,
アーキテクチャ
,
Looker
タイミー
2025年12月18日
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形式意味論と定理証明支援系を利用した議論の形式化
これは株式会社LabBase テックカレンダー Advent Calendar 2025 12日目の記事です。 概要 学生時代から、論文などの議論の精読に対して、「絶対誰かがもう論理的な整合性を確かめたことあるんだろうな〜」と思い、その度に論理的な整合性の再確認に対してめんどくささを感じてきました。 本稿では形式意味論と定理証明支援系を利用して、あらゆる議論を形式化することで、これを打破することを目論みます。 もし自然言語が「コンパイル」できたら? プログラミング言語では、コードを書くと同時にコンパイラや
Emacs
,
Haskell
,
アルゴリズム
,
プログラミング
,
テスト
,
数学
,
設計
,
学生
LabBase
2025年12月18日
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Cursor × Notion MCPで「Notionタスク着手〜PR作成」を半自動化し、堅牢な開発を実現する
この記事は Bitkey Developers Advent Calendar 2025 18日目の記事です。 株式会社ビットキーで homehub の開発をしている @kyaru9999 が担当します。 はじめに:開発者の「フロー」を阻害する管理作業 開発者の皆さん、コーディング中にこんな「ノイズ」に邪魔されたことはありませんか? 「あれ、今のタスクのチケット番号なんだっけ?」→ Notionを開いて検索 「ブランチ名の命名規則、feature/ だっけ? feat/ だっけ?」→ チームのWikiを確
Git
,
GitHub
,
人工知能
,
テスト
,
API
,
データベース
,
アーキテクチャ
,
設計
,
Cursor
,
MCP
株式会社ビットキー
2025年12月17日
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注力テーマ:リリースファーストの現在地
この記事は KINTOテクノロジーズ Advent Calendar 2025 の17日目の記事です🎅🎄 Engineering OfficeのNaitoです。KINTOテクノロジーズ(以下、KTC)には4つの2025年注力テーマ(インテンシティ、AIファースト、ユーザーファースト、リリースファースト)があります。 以前のブログ で2025年注力テーマの1つ、リリースファーストについてお伝えしました。 今回はリリースファーストにまつわるこの1年の取り組みや変化について紹介します。 最初に認識合わせをしてお
GitHub
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アジャイル
,
テスト
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設計
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開発プロセス
KINTOテクノロジーズ
2025年12月17日
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早分かり 生成AIモデルの特徴解説(2025年12月GPT-5.2リリース時点)
はじめに 直近、生成AIを活用した開発案件が増えてきたと感じているエンジニアの方は多いと思います。 生成AI案件を推進するにあたって、自身の案件でどの生成AIモデルを使えば良いのか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。 生成AIモデルは種類も多く、更新サイクルも早いため、この領域を専門としているデータサイエンティストであっても「どのモデルが良いか」「自分の担当する案件に適したモデルは何か」を判断することは容易ではありません。 そこで本記事では、生成AIモデルの性能を理解するうえで参考となる各種ベンチマー
GitHub
,
プログラミング
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人工知能
,
テスト
,
数学
,
ロボット
,
ChatGPT
,
組み込み
NTTデータ
2025年12月17日
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SBOMはなぜ揃わないのか:Plugfestの知見と3ツール比較から見えた現実
この記事はビギナーズ Advent Calendar 2025の17日目の記事です。 はじめに 近年、ソフトウェア開発において「SBOM(Software Bill of Materials)」という言葉を耳にする機会が増えてきました。SBOM は「ソフトウェアの部品表」のようなもので、どんな部品(ライブラリ)が使われているかを一覧にしたものです。セキュリティや品質管理の面で、重要な役割を持ちます。 とはいえ、いざ SBOM を作ってみると、ツールによって中身がまったく違うことがあります。 その問題意識の
GitHub
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Python
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セキュリティ
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プログラミング
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機械学習
,
テスト
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品質管理
,
設計
NTTデータ
2025年12月17日
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17日目:日本発の国際規格「IEC 62853 Open systems dependability」のご紹介
はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 高信頼性システムを開発するために 日本発の国際規格「IEC 62853 Open systems dependability」のご紹介 掲載日:2020年6月 掲載メディア:ベリサーブナビゲーション(ベリサーブ) 生成AIによる要約 この記事では、日本発の国際規格 IEC 62853 (“Open Systems Dependability”) を手がかりに、「高信頼
人工知能
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テスト
,
品質管理
,
設計
NTTデータ
2025年12月17日
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【第1回】QAテストエンジニア採用における募集側・求職者側のニーズと課題
今回から新連載をスタートします。本連載では、QAエンジニアやテストエンジニアの中途採用において生じているミスマッチを解消し、 求職者・募集側双方の「解像度」を高める ための具体的なニーズ、課題、対策について解説します。 私は仕事・プライベート両面で(自分自身の転職を含め)、QA・テストエンジニアの採用に関連して色々な活動をしてきました。そのなかでわかったのは、募集する側も、求職者側も、それぞれに困っているということです。 採用したいという会社・仕事を探しているという個人がいずれもたくさんいるのであれば、多
インフラ
,
テスト
,
品質管理
AGEST
2025年12月17日
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不具合データは情報資産!「生成AI」と連携して不具合分析やチャットボットに活用
この記事は「株式会社エス・エム・エス Advent Calendar 2025」の12/17の記事です。 qiita.com はじめに 介護/障害福祉事業者向け経営支援サービス「カイポケ」でQAを担当している中村です。気づけば入社して4年が経ちました。現在は複数のQAチームに横断的に関わりつつ、チームのサポートや改善活動の推進、組織マネジメントなど幅広い業務を担当しています。 エス・エム・エスでは全社員が生成AIを業務に活用できる環境が整っており、私たちQAエンジニアもテスト活動や業務効率化に活用を進めて
セキュリティ
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人工知能
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ソフトウェアテスト
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テスト
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設計
,
Claude Code
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GitHub Copilot
エス・エム・エス
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