技術ブログまとめ
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はじめに 対象読者 前提条件 levはJevと同じ話し方をする、別会社のオープンモデル READMEによれば公開データのみで学習、精度はInterfazeの測定でJevの7ポイント下 BERTの分類器と違い、質問をリクエストのたびに書ける T4 1枚で動くが、16GBに収めるにはlevの手直しが要った 起動とリクエスト 長い入力では、GPUメモリが2か所で溢れた CPUでは1回15分を超えた マルチエージェントでは、合否と選定だけをlevに回した つまずいたのは、答えをワークフローに載せる変換だった 今回
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はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発1部iOSブロックの @kitasuke です。 前回の記事「 ZOZOTOWN iOS のアーキテクチャとチームの進化 」では、MVCからMVVM、そしてMVVM + Repositoryへのアーキテクチャ進化を取り上げました。あわせて、レビュー文化をチームに根づかせてきた3年間も振り返っています。 ただ、アーキテクチャを文章で定義しても、書き手によって命名や責務分割はぶれが生じますし、AIに任せると過去の望ましくない実装パターンまで律儀に再現されます。 ドキュ
1. 声が返ってくる開発、その入口 最近、Claude Code での開発には AquaVoice を使って声で指示を出すことが増えていました。マイクに向かって要件を口で伝えると、整った日本語で書き起こしてプロンプトに流してくれる。快適です。ただ、こちら側だけが喋っていて、Claude からの返事はいつも静かな文字だけ。開発が一方通行になっている感じが、ずっと引っかかっていました。 そんな時、Zenn で Takuto Tanaka さんが書かれた「Claude Code にずんだもんの声で報告させたら待
Gemini Enterpriseとは？「あなた専用の優秀なデジタル同僚」 Gemini Enterpriseを一言で表すと、「職場におけるAIの入り口」となる、エンタープライズグレードのAI・エージェントプラットフォームです。単なる対話型AIアシスタントにとどまらず、企業のあらゆるデータやシステムに接続された「自律的に動くエージェントのチーム」を、全従業員が活用・管理できるプラットフォームとなることを目的としています。
脱「モンキーAI」、Gemini Enterpriseによる「インラインAI」への移行 AIを導入しても成果が出ない企業の多くが陥っているのが、いわゆる「モンキーAI（Monkey AI）」の状態です。これは、あるツールからデータをコピーし、別のAIチャットツールに貼り付けて結果を得て、また元のツールに戻すという、非効率な「往復作業」を指します。
Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年5月12日 ～ Gemini Enterprise: カスタム MCP サーバーのデータストア（プレビュー）～ 皆さま、こんにちは。直近2週間 (2026/04/24 - 2026/05/07) の主な Google Cloud（旧GCP）のアップデート情報を紹介します。 ※本記事の引用元:Google Cloud リリースノート 注目のアップデート Gemini Enterprise: カスタム MCP サーバーのデータストア（プレ
はじめに 前回の記事では、Apache Spark（以下Spark）からApache Iceberg（以下Iceberg）に対してMERGE INTOを実行する際に、ON句でtarget側のデータを絞り込むことで、shuffleに流れ込むデータ量を減らす方法を確認しました。 https://zenn.dev/kentyy/articles/485a2b368370bc しかし、データの特性上ON句でtarget側のデータ量を絞り込めない場合もあります。またJOIN自体は無くならないため、source側のデ
株式会社タイミーでモバイルエンジニア (Android / iOS) をしている、みかみです。介護領域のグロース施策を中心に、AB テストや分析、マーケティングとの連携などにも取り組んでいます。 2026年4月16日に開催された RevenueCat App Growth Annual Tokyo 2026 (以下 RAGA) に参加してきました。 アプリ成長、サブスクリプション、AI をテーマにしたセッションの中から、個人的に印象に残った話をいくつか紹介します。 RAGA について RAGA (Reve
はじめに この記事で扱うこと k6の既存CSVモジュール（k6/experimental/csv）に、タイムスタンプを考慮したデータ放出タイミングの制御——リプレイ機能——を追加した実装を紹介します。 実装の設計判断、peek()バッファの導入、および2点の検証（タイムスタンプ忠実性・実行効率比較）について述べます。 自己紹介 NTTデータグループ 技術革新統括本部に所属している鈴木刀磨です。 高負荷環境における並列分散システムの検証や、性能評価に関する研究開発に従事しています。 本記事で紹介するリプレイ
1. はじめに はじめまして！電通総研の武田嵩史（たかふみ）と申します。テックブログを執筆するのが初めてで怯えながらの投稿ですが、全2回に渡り本テーマについて発信できればと思います。簡単に私の自己紹介をしてから本内容に移りたいと思います。 自己紹介 改めまして武田嵩史と申します。普段はクラウドを用いたシステム開発や運用のプロジェクト・マネージャーをしております。 その中でも最近ではクラウドHPCの基盤を構築することが多く、様々なクラウドベンダー様とお仕事をさせていただいております。 ”クラウドHPC”？な
2026年1月22日〜23日、AWS Loft Tokyo にて11社87名が参加した「合同 AI-DLC Unicorn Gym」を開催しました。AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）による開発プロセスの変革を体験いただくイベントです。イベント全体の詳細は「 11社合同 AI-DLC Unicorn Gym で体験した開発のパラダイムシフト 」をご覧ください。 本記事では、参加企業の一社である 株式会社日立産業制御ソリューションズ 業務サポート本部デジタルイノベーションセンタ所属の竹地氏に、現場のエ