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G-gen の奥田です。当記事は、Google Cloud Next 26 Tokyo の1日目に行われたカスタマーセッション「 CDP だけで顧客理解は不十分?Google Cloud と生活者データで実現する「Why 分析」最前線 」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo 26 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo 26 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 データはあるのに顧客が見えない データの量ではなく種類が足りない

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Smart Data Platform (SDPF) クラウド/サーバーのネットワークオーケストレータ「ESI」の開発において、生成 AI を活用するために行ったログ基盤の整備や開発環境の工夫についてご紹介します。ログサーバーの新設や コーディング支援 AI(本事例では GitHub Copilot を使用)の導入により、エラー調査・開発の自動化を実現した事例です。 はじめに ESI について リアーキテクティングにおける課題と施策 ログ内容の精査 ― セキュリティ確保と安全なログ提供 ログサーバーの新設
はじめに Turing foundation-AIチームに所属している東京科学大学の川村です。 NVIDIAからAlpamayoとあわせて、自動運転向けのシミュレーション環境である AlpaSim が公開されました。AlpaSimは、実走行ログから3D Gaussian Splatting (3DGS)を用いて再構成されたシーン上で、自動運転モデルをクローズドループ(closed-loop)で評価できるシミュレーターです。 本記事では、Alpamayoなどの公式で用意されているモデルだけでなく、自分たちで
こんにちは。 アプリケーションサービス本部ディベロップメントサービス1課の八鍬です。 Amazon Aurora PostgreSQL + Amazon RDS Proxy の構成で、DB 接続周りのパスワード管理を完全になくし、よりセキュアで運用負荷の低い構成に移行しました。 具体的には以下の 2 つを導入しています。 End-to-End IAM 認証: アプリケーション(AWS Lambda)から Aurora までの全経路を IAM 認証にし、接続用パスワードの管理を不要にする Managed M
本記事は、下記イベントに対するセッションレポートとなります。 イベント名:Regional Scrum Gathering Tokyo 2026 日時:2026/01/07 登壇者: 飯沼 亜紀 氏 セッション名:「アウトプット脳からユーザー価値脳へ」がそんなに簡単にできたら苦労しない スライド資料: こちら 筆者は普段、開発者としてスクラムチームの支援に関わっています。 セッション内容 本セッションでは、売上・予算・納期といった「求められたアウトプット」を中心に考えるアウトプット脳と、ユーザーの行動変化
本記事は 2026 年 5 月 19 日 に公開された「 Automated JDBC query caching with the AWS Advanced JDBC Wrapper 」を翻訳したものです。 データベース負荷の大半を読み取りクエリが占めている場合、元データがほとんど変化しない場合でもレスポンスタイムが悪化し、コストが増加します。従来の対策はカスタムキャッシュレイヤーの構築ですが、クエリごとに外部キャッシュロジックを実装し、シリアライゼーションを処理し、データベースとの整合性を維持する必要
はじめに クラウドエース DevSecOps 事業部の羽田です。 今回はGoogle Cloud Load Balancing について初心者でもざっくり理解できるように図解を交えながら紹介していきます。 今回はざっくり解説のため Cloud Load Balancing の種類の解説等はしません。 この記事でわかること Load Balancer が何かわかる Google Cloud の Cloud Load Balancing の特徴がわかる Cloud Load Balancing の具体的なユー
こんにちは、Search Quality Group(以下SQ)の三上です。 SQでは、求人検索エンジンスタンバイの検索品質をより良くするために、日々さまざまな観点から検索結果を見ています。 検索品質というと、クリック率や応募率など、まずは数値で測る指標を思い浮かべる方が多いかもしれません。もちろん、それらの定量的な指標はとても重要です。一方で、検索結果を実際に見続けていると、数字だけでは拾いきれない感覚に出会うことがあります。 たとえば、 検索結果の上部だけを見ると少し違和感がある 検索キーワードに適合
はじめに 仕上げとなる今回は、プライベートVMにLLM(Ollama)を実装し、データベースから自然言語でデータを検索する「Select AI」の実行確認をします。 1. Ollama のインストール まずは、プライベートVM内でLLMを動かす準備をします。踏み台サーバー経由でコマンドを実行していきましょう。 Ollama のダウンロード Ollama は、LLMサーバで動作させるのですが、LLMサーバはプライベート・サブネットにあるため、インターネットからのダウンロードができません。このため、一旦踏み台
はじめに 第2回まででサーバーの準備が整いました。今回は、Select AIの心臓部となるAutonomous AI Database (ADB) を構築し、プライベートLLMと通信するための特別な設定を施します。 なぜ「データベース」に設定が必要なのか? Autonomous AI Databaseは通常、非常に高いセキュリティで守られており、外部への通信は厳しく制限されています。 今回の構成では、データベースからプライベートサブネットにあるLLMサーバー(Ollama)にリクエストを送る必要があるため
はじめに本記事では、弊社における「開発・運用分離(Dev/Ops分離)」の取り組みについて、LINE Platformの現場メンバーへのインタビューを通じて紹介します。一般的に、Dev/Ops分離はシ...
はじめに 初めまして。株式会社スタメンでエンジニアをしている taro です。 2025年12月にスタメンに入社し、ちょうど半年が経ちました。 このタイミングで、これまでの半年で印象に残っている出来事と、そこから感じたスタメンの魅力について書こうと思います。 転職の動機 私はスタメンにフロントエンドエンジニアとして入社しました。 前職は受託開発のエンジニアで、さまざまな案件に携わってきました。 働き方はフルリモートが中心で、黙々と一人で開発する時間が多くを占めていました。 そうやって働いていくうちに、チー
こんにちは。LINEヤフーの永吉です。5月8日(金)、「LINEヤフー Development with Agents Meetup #3」を開催しました。今回のMeetupでは、Orchestrat...
Hi, I'm Jose. I work as a Full Stack Software Engineer at Revcomm and also help with Developer Relations. We organize events, write blog posts, and give talks across Japan and overseas. Right before the New Year, I spoke with an R&D manager. He said R
はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発1部iOSブロックの荻野です( @juginon )。 みなさんに日々使っていただいているZOZOTOWN iOSアプリのホーム画面ですが、実は2024年秋から2026年の年初まで約1年半、水面下でリアーキテクチャを行っていました。 リアーキテクチャに着手する前の当時の私はアーキテクチャ設計への理解がまだ浅く、「実際に手を動かしながら身につけたい」という動機でこのリアーキテクチャを主導しました。自分にとってはチャレンジングな取り組みで、アーキテクチャ設計やテスト設
ワンキャリア 企業向けプロダクトの開発チームに所属している西川(X: @takashi54461358 )です。 さて、皆さんは開発にAIを導入した後こう思ったことは無いでしょうか?「コーディング速度は上がったが、もっと開発速度は上がらないのだろうか?」と。