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はじめに こんにちは。medibaの原です。 mediba入社後、エンジニアを経て、現在はSysDir / TCL として、主にブリッジ体制でのベトナムの開発会社を利用したオフショア開発に携わっています。 エンジニアから現在の立場になり、いくつかのプロジェクトを俯瞰して見る中で、スムーズに進行するケースと、いわゆる「品質問題」に直面して現場が疲弊してしまうケース、その境界線がどこにあるのかを考える機会が増えました。 今回は、私が社内でのヒアリングや実務を通じて感じている「オフショア開発におけるインプットの
みなさんこんにちは。 SHIFTで社内研修チームのリーダーやってます、タカハシです。
2026/4/20 – 4/24 に世界最大規模の産業向け展示会ハノーバーメッセが開催されました。AWS は今年も “Built for Industrial AI” というテーマを掲げ、フィジカル AI を筆頭に、AI とクラウドを活用し製造業の業務を変革するアイディアを提供しました。AWS の製造のリーダーである Ozgur Tohumcu から、”産業 AI は大規模展開してこそ意味がある”というメッセージを基調講演で語りました。イベント全体での AWS の活動は、別途 月刊 AWS 製造ブログ で
アナリティクス推進課の新井です。当課は、マイナビ全社のデータ活用/BI活用推進のため、TableauやPower BIのビジネス部門への導入支援、ツール利用サポートを行っています。 はじめに マイナビでは、BIツールの運用においてTableauを使う部門とPower BIを使う部門の両方が存在します。利用者には利用者の要望や都合があるため、アナリティクス推進課として利用するBIツールを制限していません。従って、BIツール活用の推進を行う当課としては、TableauとPower BIのどちらのツールに対して
テスト業務におけるプロジェクトマネージャーは、短期納期の高い品質水準やメンバー間の品質のばらつきなど、多くの課題に直面します。本記事では、PMBOKの12の原則の中から「品質をプロセスと成果物に組み込む」という考え方に焦点を当て、テストプロジェクトで品質を確保するための具体的なポイントを解説します。プロジェクト初期からの品質目標の共有や、プロセス改善の重要性を学びます。
概要 この記事では 「CloudFront Functions + KeyValueStore を使った Basic認証の実装」 について紹介します。 【本記事でわかること】 CloudFront Functions (JavaScript 2.0 ランタイム) で Basic認証を実装する方法 マネジメントコンソールを使ったリソース構築手順 CloudFront KeyValueStore (KVS) に認証情報を格納して参照する実装 見出し 概要 見出し はじめに 前提条件 アーキテクチャ Cloud
はじめに こんにちは、プラットフォーム部の 勝間田 です! 今回は書籍紹介記事の第2弾です! 昨年投稿した第一弾の記事は👇にあります。 tech.stmn.co.jp 今回はそれぞれ職種の異なる4人が各々GWで読んでよかった書籍について、紹介させていただきます! この記事で何か学びになったり、書籍を読むきっかけになったら嬉しいです! SREの知識地図—⁠—基礎知識から現場での実践まで 勝間田が紹介する本は、「SREの知識地図」という書籍です! gihyo.jp 私自身、今年からSRE業務に携わることになっ
こんにちは、駅メモ!開発チームエンジニアの id:hayayanai です! 最近、 VoidZero から Vite+ がリリースされました。 Vite+ は Vite 8、Vitest、Oxlint、Oxfmt などを統合した「Web のための統合ツールチェーン」です。 駅メモ!は現在 Vue + Vite 7 + Vitest + ESLint(チーム独自ルール有り)+ Prettier + Stylelint で開発されており、Vite+ のツールはまだ導入していません。 AI で開発が高速化した
FSx for Windows File ServerのDNSエイリアス:SPN未登録でもアクセスできるが、Kerberos認証は使われない FSx for Windows File ServerのDNSエイリアス:SPN未登録でもアクセスできるが、Kerberos認証は使われない はじめに 検証環境 検証内容 検証結果 1. SPN未登録の状態でアクセステスト 2. SPN登録後の動作確認 比較表 NTLM認証とKerberos認証の違い AWS公式の推奨 検証で確認できた違い 重要なポイント 「アクセ
1. はじめに なぜ改善が必要だったか どんな改善をした? 2. バージョンアップ運用フロー 2-1. CIによる機械的チェック(GitHub Actions) ①helm templateコマンドによるレンダリングチェック 実装詳細 ②PlutoによるKubernetes API互換性チェック 実装詳細 ③HelmChart展開後のマニフェスト差分把握 実装詳細 2-2. AIによる影響調査 AIレビューコメント例 なぜラベル起動にしたか プロンプト なぜDevinを選定したのか 3. 導入後の効果 4
目次 はじめに 前提条件と準備 1. AI Agent でのモデル切り替え 2. Streams での活用:パーティショニング(分割提案) 2.1. Wired Streams の有効化 2.2. LLM によるパーティション分割 3. Streams での活用:プロセッシング(Grok パターン生成) まとめ 参考URL はじめに 先月のブログ、 Elastic Inference Service (EIS) を使った「ベクトル検索」および「生成AIによる回答(RAG)」(実践編) では、EIS を通じ
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はじめに こんにちは!芝浦工業大学理工学研究科 修士1年の只野陽生と申します。2026年2月の3週間 ...