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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
G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Google Kubernetes Engine （略称 GKE）の新機能について、公式の投稿記事「What's new in GKE at Next '26」の内容をもとに紹介します。 はじめに Accelerating the agentic era GKE Agent Sandbox（GA） Redefining the scalability ceiling GKE Hypercluster（Priva
Claude のスタイル機能を使うと、応答のトーンや文体をあらかじめ設定でき、 毎回プロンプトで指示を繰り返す手間を省けます。 Normal・Concise・Formal・Explanatory の 4 種類のプリセットスタイルから 選ぶ方法と、自分の文章を読み込ませる・言葉で説明するという 2 通りの カスタムスタイル作成方法を、公式ドキュメントをもとに解説します。
G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Cloud Run の新機能について、公式の投稿記事「What's new for Cloud Run at Next '26」の内容をもとに紹介します。 はじめに Empowering the new era of developers Google AI Studio によるフルスタックアプリのビルドとデプロイ（GA） Cloud Run MCP サーバー（GA） Billing Caps（Coming S
こんにちは。ファインディ株式会社でモバイルエンジニアをしている加藤です。 先日、「 React Native Lunch Talk ～いま選ばれる理由とアプリの現在地～ 」にて、「新規サービス開発におけるReact Nativeのリアル〜技術選定の裏側と実践的OSS活用〜」というテーマで登壇しました。 本記事は、その発表内容を改めてテックブログとして書き起こしたものです。 発表では時間の都合で駆け足になった部分や、質疑応答で答えきれなかった論点もあったため、本記事ではそのあたりも含めて踏み込んで書いていま
G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の、1日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。 Google Cloud Next '26 in Las Vegas イベント概要 キーノートの概要 Google が強調したかったこと Google Cloud と AI AI モデル State-of-the-Art な Google のモデル Apple との協業 Gemini Enterprise Agent Platform 概要
Google Cloud Next 2026が開催されました。本記事では、金融業界に影響の大きい発表を中心にハイライトをお伝えします。
はじめに 普段の業務で、TypeScript, Ruby, PHPを使ってアプリケーション開発をしているY.Mです。 携わっているプロジェクトの保守運用を行なっていく中で、AWS側でパフォーマンス向上や負荷対策などを検討する機会も増えてきて、これを機にAWSサービスを包括的に学習できるSAA-C03試験を受けようと思いました。 昨日、AWS SAA-C03試験（ソリューションアーキテクト試験）を受験してきました！ 当日中に結果が返ってきて無事合格していました。 結果は 1,000点中 773点
チーム内の技術者のスキルを可視化する「スキルマップ」の重要性について解説します。スキルマップを作成することで、チームとして補強が必要なスキル領域や、特定の技術者に依存しているリスクを把握できます。これにより、組織的に整合の取れた目標設定が可能となり、チーム外への組織活動報告にも活用できます。効果的な運用のため、必要最小限の項目に絞り、継続的に改善していくことが推奨されます。
本記事は 2026 年 4 月 19 日 に公開された「 EngineLab AI: Production-ready AI for studios and creators on AWS 」を翻訳したものです。 AI ツールは制作ワークフローの効率化を約束する一方で、スタジオは難しいジレンマを抱えています。AIツールを利用するためにはセキュリティ、知的財産 (IP) 保護、制作の安定性に関する現実的な懸念を伴うためです。本記事では、そんな制作現場でのトレードオフを解消するソリューションをご紹介します。
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は機械学習の基礎（教師あり・なし・強化学習、回帰・分類）を整理しました。今回は生成 AI（Generative AI）について解説します。試験ガイドのドメイン2に対応した内容です。 生成 AI とは 予測と生成 これまでの機械学習は、データのパターンを学習し「予測・分類」を行うことが主な役割でした。生成 AI はそこから一歩進み、新しいデータ（テキスト・画像・音声など）を「作り出す」ことができます。 比較軸 予測 AI 生成 AI 例 明日の天気を予測す
IAM アクセスキーの流出による利用料の高騰などの事例が後をたちません。 AWS からの通知（いわゆるアウトバウンドケース）は英語文面であるものの順を追って対処していけば良いように書かれていますが焦っている時には難しいと感じるお客様も多くいらっしゃるので解説した記事となります。
Claude Code の「Thinking...」を今日のニュースに差し替えてみた こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 Claude Code を使っていると、AI が処理中のときにターミナルにスピナーが表示されます。その横に出る「Thinking...」「Reasoning...」の部分、実は ~/.claude/settings.json で自由に書き換えられます。 最初は「ゴリラ」「ラッパ」の2語にして楽しんでいたのですが、1日で飽きました。毎回同じ文字がルー
はじめに NTT西日本株式会社2年目社員の山塚です。前編では、OCIアラート通知のJSON問題を解決するための設計思想と、OCI Generative AI（GenAI）プライベートエンドポイントを活用したクロスリージョン構成の全体像を解説しました。 後編となる本記事では、実際の Functionsの実装コード 、 プロンプト設計のポイント 、そして 検証結果 について詳説します。特に、「AIが生成した要約を運用でどう活かすか」「どんなハマりポイントがあるか」という実践的な内容にフォーカスします。 前編：
DBRE (DataBase Reliability Engineering)チームの taka-h です。 2025年10月のTiDB User Dayにおいて、 オートスケールについて取組み中(P. 81)であることをご紹介 しました。この記事では、その後のオートスケールの取り組み状況についてお伝えします。 結論としては、2025年11月時点で、DBREが管理するTiDB移行済みの全クラスタでTiDBの水平方向オートスケール導入が完了し、その後も安定稼働しています。 次の画像は、メルカリ内のとあるCl
AWS Bedrockで売上分析AIエージェントを構築してみた はじめに こんにちは。 新人研修の一環として、生成AIを活用した売上分析AIエージェントの開発を行いました。 今回の取り組みでは、ユーザーが自然言語で分析内容を指示すると、その内容に応じたSQLの生成、データ取得、グラフ描画までを自動で実行する仕組みを構築しました。 本記事では、AWS Bedrockを活用した売上分析AIエージェントの構成と、実装にあたって特に考慮したプロンプト設計や構成上のポイントについて紹介します。 システム構成 自然言
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