技術ブログまとめ
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こんにちは。 株式会社SHIFTの能力開発部で検定や教育制度を開発をしている林 稔明（りんりん）です！ 日々、社員のみなさんの能力・スキルをどう伸ばせば現場で活躍できる人材になるのか、業務や作業を分解したり、人の行動について考えたりしています。
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はじめに セキュリティ推進室の山田です。 MNTSQはエンタープライズ企業を主な顧客としています。 契約という、顧客企業の事業戦略に直結するような情報を取り扱う性質上、さまざまな観点からセキュリティをしっかりと担保する必要があり、DMARCへの対応もそうした取り組みのひとつです。 DMARCはなりすましメール対策の仕組みであり、実質的な効果を持たせるにはポリシーをp=quarantineまたはp=rejectに設定する必要があります。 しかしMNTSQでは、DMARCレコード自体は存在していたものの、ポリ
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はじめに Claude Code のスキルとは skill-creator でできること 1. スキル設計ヒアリング 2. SKILL.md の自動生成 3. テストケース実行と定量評価 4. ビジュアルレビュー（eval-viewer） 5. Description 最適化（トリガー精度チューニング） 実際に使ってみた つまずきやすいポイント おわりに はじめに Claude Code には「スキル（skill）」という仕組みがあります。/daily-planner や /commit のようなスラッシ
みなさんこんにちは！ワンキャリアでOCIDチームに所属しているエンジニアの吉田（X： @yoshida_baystar ）です。 今回はワンキャリアエンジニアのターミナルをご紹介します！
製造業データ活用クラウド CADDi Drawerで SREを担当している佐藤です。 組織編成でCADDi Drawer専任のSREになったことを機に、長らく後回しにしていたDatadog MonitorのTerraform構成の再設計に取り組みました。複数チームの監視設定が単一リソースに混在しOwnershipが不明確なため、各チームが自律的に改善に踏み出せない状態でした。 本記事ではこの課題をOwnership単位のモジュール設計で解消した経緯と学びについて紹介します。 監視設定が抱える課題 単一リソ
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機械学習エンジニアの竹本です。普段は、製造業の膨大なドキュメントを対象にしたRetrieval-Augmented Generation（RAG）の検証に取り組んでおり、その一環として社内検証向けのベンチマークデータセットを作成しました。同じ課題を抱えるエンジニアの方の参考になればと思い、本記事を書きました。 TL;DR 作りたい。でも動き出せなかった 当時の思い込みと、今の自分からの答え合わせ 1. LLM-as-a-Judgeに頼るしかないと思っていた 当時の状況 データセットを作ってみると 2. デ
はじめにこんにちは。LINEヤフーでモーション生成やアニメーション生成の研究開発に取り組んでいる郁です。このたび、我々のチームから次の 2 本の論文が CVPR 2026 に採択されました。Causa...
Google Meet で Gemini が議事録を作ってくれるようになって、会議中にメモを取ることがほとんどなくなりました。 特に、単発で完結する会議ならこれだけでも十分便利です。 会議後に要点を振り返るには実用的ですし、「議事録を残す」という意味では、これ自体かなり画期的だと感じています。 実際、しばらくはそれで満足していました。 議事録として欲しいものは、かなり揃っているように見えたからです。 ただ、使っているうちに少し印象が変わりました。実際の仕事では、単発で終わる会議ばかりではありません。 週次
はじめに 自身は以前、Databricksを利用した案件に携わっていました。その案件では、ジョブの作成や実行をジョブとパイプラインのUI画面から行っていましたが、手作業による操作はミスをしやすく、またミスに気づきにくい という課題がありました。 この対策としてDatabricks CLIを活用する方法が考えられますが、社内規約や利用環境の制限により、CLIを使用できないケースも少なくありません。 本記事では、Databricks REST APIを用いて、Databricks CLIやジョブ／パイプライン
はじめに NTT西日本の中川です。 本記事では、ブラウザのメインスレッドを占有しないよう Web Worker を使って重い処理をバックグラウンドへ逃がす方法を、実験コードつきで解説します。シングルスレッドのJavaScriptでも、UXを落とさずに計算処理と描画を両立するための実装パターンをまとめました。 本記事は2026年3月時点の情報に基づきます。 仕様書やMDNなどを読んでも、「Workerに逃がす」と口で言うのと、 画面上で動きの差を一度見る のとでは、腹落ちの深さがかなり違います。私自身も最初
本記事は 2026 年 5 月 7 日 に公開された「 Migrating data from an Amazon Aurora snapshot into Amazon Aurora DSQL 」を翻訳したものです。 Amazon Aurora DSQL は、高可用性、無制限のスケール、マルチリージョンの強整合性、そしてインフラ管理不要を実現したサーバーレス分散 SQL データベースです。Aurora DSQL はデータベースへのデータ移行に PostgreSQL の COPY コマンドをサポートしてお