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セーフィー株式会社のデータ分析基盤グループでエンジニアをしている渡部です。 セーフィーのデータ分析基盤では、データソースごとにばらばらだったデータ取り込み処理のやり方を揃えるため、Python ライブラリの dlt(data load tool)を採用することとなりました。 dlt は取り込みを実行するだけなので「いつ実行するか?」「失敗にどう気づくか?」の仕組みは別で用意する必要があります。 そこで、オーケストレーションツールとして、Dagster も合わせて導入することとなりました。 現在は、プロダク

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はじめに どうやってマクロを作ったのか AIを使う上で意識したこと マクロを作ったあとにやったこと まとめ はじめに はじめまして!新入社員の大室です。 情報系の出身ではないままこの業界に飛び込み、気づけば入社してからもうすぐ1年...。 正直、右も左もわからない状態でスタートして、ここまでなんとか耐えながら学んできました!! そんな自分でも、工夫しながらAIやマクロを使うことで、少しずつ業務を改善できるようになってきました。 この記事では、その過程で気づいたことや学んだことをまとめています。 正直、社会
Web バックエンドエンジニアの早坂です。本稿は、2025年11月に開催された JJUG CCC 2025 Fall における登壇「Virtual Thread Deep Dive」を記事としてまとめ...
はじめに チューリングのVLAチームでエンジニアをしている横井です。経済産業省およびNEDOが推進するプロジェクト「GENIAC」第3期の支援のもと、自社で開発したVLM「Heron」を土台に将来の走行軌跡を出力する 自動運転VLAモデル「DriveHeron」 をチームで開発しました。本記事では、DriveHeronを自動運転システムに統合し、リアルタイムで車両を制御できるようにした取り組みを紹介します。 https://youtu.be/bv90MHM74IY E2EモデルからVLAモデルへ 自動運転
1. はじめに 弊社では入社一年目のエンジニアは全三期のOJTを通して部署を渡り歩き、業務や会社について知見を深めていくという制度があります。 OJTについての詳細は、私の同期が入社一年目の経験を基に記事を書いていますので、是非こちらをご覧ください! ニフティでの新卒一年目について そのOJTの第三期で、新システムへの移行に伴い旧システムの運用が停止したため、対象システムが動作していた環境を廃棄するための作業を行いました。 この記事では、システムの廃止で苦労した点、意識した点、学びを共有したいと思います。
こんにちは! 今回初めて AWS Weekly Roundup を担当する Daniel Abib です。私は、生成 AI と Amazon Bedrock を専門とする AWS シニアスペシャリストソリューションアーキテクトです。ソリューションアーキテクチャ、ソフトウェア開発、クラウドアーキテクチャでの経験は 28 年を超え、Amazon Bedrock を使って生成 AI の力を活かせるようにスタートアップとエンタープライズ企業を支援しています。AWS 勤務歴は 6 年半以上で、中南米全域のお客様と密
こんにちは、伊藤です。 佐賀大学では2000年より認証情報の統合を進めており、その成果を踏まえて2007年度から毎年統合認証に関するシンポジウムが開催されています。 統合認証シンポジウムURL: https://www.cc.saga-u.ac.jp/center/workshop/ias 2026年3月6日には「第18回 統合認証シンポジウム」が実施され、弊社エンジニアの服部が登壇しました。 昨年プレスリリースした、「SIOS Shibboleth IdP サービス」( https://sios.jp/
沈黙したとき、すぐ埋めていませんか?
どうも、AWS使用歴約半年のクラウド事業推進部1年目の山田翔也です。 最近、クレジットカードの明細を見ていて 「あれ、今月こんなに使ったっけ…?」 と驚くこと、ありませんか? 家計簿アプリでもいいんですが、自分の好きな切り口で分析したり、複数カードの情報をまとめて見たりしようとすると、かゆいところに手が届かなかったりします。 じゃあ勉強がてら AWS で作ってみるか、ということで、今回は CSV を S3 に置いて、Athena で SQL を叩いて整形して、QuickSight でグラフにする という流
AIは「上流」で爆速、「下流」で失速する 開発速度ムラの話 AIコーディングツールを使い始めると、最初は「なんでも速くなった」と感じます。確かに速くなりました。 でも、どこが速くなったのかを正確に把握しておかないと、正しくAIを活用できたと言えないのではと考えています。 水道工に例えて AIが普及してから、「実装速度」という水圧は確実に上がりました。コードは以前より速く書けます。ドキュメントの草案も一瞬で出てきます。 蛇口の水圧が上がっても、「どの機能を作るべきか」「なぜこの設計を選ぶのか」という判断の仕
はじめに NTT西日本の中川です。 プログラム開発において、デバッグ(バグの修正)は避けて通れない工程ですよね。 どれほど丁寧に設計を練っても、不具合をゼロにするのは至難の業。僕も新人の頃は、画面の前で「なんで動かないんだ?」と頭を抱えたまま、気づけば外が暗くなっていた、なんて苦い経験が何度もあります。 当時は、闇雲にコードを書き換えてはブラウザをリロードする、俗にいう「お祈りデバッグ」を繰り返していました。しかし、それではいつまで経っても解決しないんですよね。今回は、そんなお祈りデバッグを卒業するための
本日、 Amazon Quick が AWS アジアパシフィック (東京) リージョンで利用可能になったことをお知らせします。 このローンチにより、日本のお客様は 日本国内でホストされるデータと機械学習モデルを活用しながら Amazon Quick のエージェント型 AI 機能を利用できるようになりました。(注: 本日時点では Web 検索機能のみ日本国外のモデルを利用しています。) Amazon Quick は、一つのUIからデータから迅速に回答を取得し、そのインサイトを業務アクションへとつなげることが
テキストエディタ難民 # 皆さん、テキストエディタは何を使っているでしょうか。 最近だと、VS Code ですかね。猫も杓子も といった感じですし。 でもわたし、VS Code は好きになれないんですよね。ゴチャゴチャしていて。 なので Sublime text をメインに使っていましたが、日本語の扱いが微妙な所があったり、巨大なファイルを開くのが遅かったりと不満もあり、状況に応じて色々なテキストエディタを切り替えて使う難民生活を送っていました。 コーディングには IDE を使えばいいので、日常のテキスト
はじめに # これまで豆蔵デベロッパーサイトで、AWS認定に関する記事( 2022年の12冠達成 やその後の新認定取得など)をいくつか執筆してきました。現在、AWS認定は最新の「Generative AI Developer - Professional (AIP-C01)」以外はすべて取得しています。 そんなAWS偏重な私が、今回は「Google Cloud認定の全冠」に挑戦しました。結論から言うと、約2か月で一気に制覇しようと挑んだものの、あと1歩のところで失敗してしまいました。本記事では、Googl

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