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目次 この記事でやりたいこと 使ったデータ:強震観測CSVが57行 ダッシュボードは3枚に分けた ダッシュボード1:活動概要・時間再生 ダッシュボード2:M7.1地震後の活動分析 記録は、M7.1の直後の数時間に集中していた 記録件数が少なくなった時間帯にも、比較的大きな地震が含まれていた ダッシュボード3:規模と観測された揺れ マグニチュードと「実際の揺れ」は別物 「強い揺れ」は、どの物差しで測るかで順位が変わる 正直に言うと:データには限界がある 可視化の先へ:継続監視と対応につなげる ライブ監視:デ

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本ブログは 2026 年 3 月 20 日に公開された Amazon Science Blog “ Formally verified AES-XTS: The first AES algorithm to join s2n-bignum ” を翻訳したものです。 コア演算のアセンブリコードを単純化して明確化することで、自動最適化と検証が可能になりました。 暗号化アルゴリズムは、読み取り可能なデータをランダムなビットの並びのように見える暗号文に変換する数学的手続きです。暗号文は、対応する復号アルゴリズムと
AI時代の検索サービス:生成AIがサイト内検索に与える影響 ※本記事は、2026年4月28日開催の「Product Management Summit 2026」におけるセッション「AI時代の検索サービス:生成AIがサイト内検索に与える影響」の内容をもとに作成したものです。 ※登壇者:セールス&マーケティングプラットフォーム事業部 MA/CDP/SEARCH開発部 SEARCH開発 レコメンド・AI SEARCHチーム PdM/EM 三浦 宏貴 生成AIの普及により、ユーザーの情報探索行動は大きく
はじめに こんにちは。RevComm でエンジニアをしている 林 です。 MiiTel Phone では長らく ESLint + Prettier をフロントエンドの lint / formatter として使ってきましたが、約 1,300 ファイル規模の React + TypeScript プロジェクトで CI と AI コーディングループのフィードバックがどうしても重くなってきていました。 今回、Rust 製ツールチェインである Oxc ベースの Oxlint / Oxfmt へ完全移行したので、そ
RFC 8707 Resource Indicatorsの活用事例: マイクロサービス間のトークンの権限適正化 はじめに こんにちは、キャディ株式会社のControl Plane 部に所属している麻生です。 キャディでは、マルチテナントSaaSを提供しておりマルチプロダクト化を進めています。その上でアプリケーションを横断した機能をControl Plane として切り出して開発しています。 Control Plane 全体のアーキテクチャについては、以前のブログ記事「 CADDi の Control Pl
LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...
Orchestration Guildメンバーの福山です。普段はLINEレストランプラスというサービスで、フロントエンド開発を担当しています。この記事は、Orchestration Developme...
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はじめに NTT西日本の中川 拓哉です。 本記事では、Three.js(WebGLをラップするJavaScriptライブラリ)で春夏秋冬を表すサンプルを作り、各シーンで使っているWebGL/Three.jsの機能を解説します。 本記事は2026年4月時点の情報に基づきます。 Webの特にフロントエンドに携わりたいと思う人の多くは、まず見た目の動く画面の魅力を感じてフロントエンドに関わりたいと思われたのではないでしょうか。 フロントエンドはデータの管理なども受け持つことが多いですが、なんと言ってもリッチな見
G-gen の西田です。当記事では、Google Workspace の共有ドライブのデータに対する操作に対して必要なアクセス権について解説します。 共有ドライブのアクセス権の仕組み 共有ドライブの最上位レベルでのアクセス権付与 個別ファイルでのアクセス権付与 外部への共有 データの移動 共有ドライブのアクセス権の仕組み 共有ドライブ は Google ドライブの機能であり、チームでファイルを保存、検索、アクセスすることができます。 アクセス権は「 共有ドライブの最上位レベル 」、「 フォルダごと 」、「
目次 はじめに 代理店の販売実績評価の課題 DB構成 テーブル設計 QRコード発行の実装 動作環境 QRコード生成ロジック フロントエンド連携 集計処理の実装 集計処理の全体フロー 分析ダッシュボードの構築 まとめ はじめに デジタルエンジニアリング部 Eビジネスエンジニアリング課のN.S.です。
はじめに はじめまして。株式会社medibaで開発組織のマネージャーを担当している成田です。普段の業務領域では、主にテスト工程や品質管理(QA)にかかわる領域を担当しています。 昨今、AIによる開発支援は、すでに「便利な補助ツール」という段階を超えつつあります。 コードを書く、テストコードを修正する、エラーを調査する、設計案を出す、既存コードを読んで改善案を提案する。特にコーディング領域におけるAIの能力はすさまじく、人間の作業速度や探索範囲を大きく上回る場面が増えています。 一方で、「AIに任せればすべ
生成AIに文字数を指定しても守られないのは、AIが文章を「トークン」という独自の単位で分割・処理するためです。本記事では、このトークンの仕組みを解説し、なぜAIが要約や翻訳のような「意図を汲み取る」作業は得意な一方、文字数カウントのような「厳密さ」が求められる作業は苦手なのかを明らかにします。この仕組みを理解することで、AIへの指示の出し方や結果の解釈がよりスムーズになります。