技術ブログまとめ
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レガシーシステムの刷新や保守について議論するとき、多くの現場で頼りにされるのは「運用担当者へのヒアリング」や「過去の台帳」です。しかし、それらの情報をもとにリプレイス計画を立てた結果、プロジェクト後半で想定外の仕様や機能が次々と発掘され、工期やコストが大きく狂ってしまうケースを私たちは幾度となく見てきました。 アンケートや主観的な課題感だけでは、システム内部の本当の姿は見えてきません。そこで今回私たちは、国内144社・団体のお客様の同意のもと、実際に運用されている213システム・計3.14億Stepの
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G-gen の杉村です。2026年2月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート BigQuery でパラメータ化クエリがコンソールから実行できるように Spanner で SQL からリモート関数を実行できるように（Preview） Google Cloud remote MCP Server が Resource M
ども！最近は VS Code のターミナルとチャット欄だけで一日が終わる龍ちゃんです。 生成 AI を使った開発、爆速ですよね。コード書いて、テストして、コミットして。エディタの中で AI と会話しながら全部完結します。この体験を知ってしまうと、もう戻れないんですよ。 爆速になりつつ品質をいかに担保するのか？というのが直近の大きな課題です。 作業が途切れる瞬間がある ただ、途切れる瞬間があるんですよね。CI が落ちたらログを確認しないといけないし、コードを Gist に保存したくなることもある。GitHu
ども！最近 Gist の出番が増えた龍ちゃんです。スニペットの保存はもちろん、プロジェクト横断で使い回すプロンプトテンプレートとか、ちょっとした設定ファイルとか。操作が面倒で使ってなかったんですけど、チャットで完結するようにしたら話が変わりました。 .claude/skills/gh-gist/SKILL.md という Markdown ファイル1枚で、Gist の検索・取得・保存・更新がチャットの一言で動きます。この記事ではスキルの使い方と、CRUD をスキル化するときのトークン効率・安全設計の考え方を
ども！最近 GitHub Actions の Workflow を新規で書くことが増えている龍ちゃんです。Bicep のデプロイパイプラインとか、ブログのビルドチェックとか、地味に CI 周りをいじる機会が多いんですよね。 GitHub Actions のログ確認で作業が途切れる問題 CI をいじってると避けられないのが「CI が落ちたときの確認作業」。 VS Code の GitHub Actions 拡張機能 を入れてれば、どのステップが落ちたかはサイドバーのツリーで確認できます。ただ、拡張機能が教え
はじめに 皆さんこんにちは、InsightEdgeのDataScientistのSugaです。最近は徒歩圏内にサウナが新しく出来たのでリフレッシュのため、そこにばっかりに通っています。 さて、今回は最近話題のブロードリスニングについての記事です。 「ブロードリスニング」とは、大量の意見データを AI で構造化・分析し、全体像を俯瞰する手法です。従来のアンケート分析やインタビューでは拾いきれない多様な声を、LLM（大規模言語モデル）とクラスタリング技術を組み合わせて一気に可視化します。 本記事では、 乾燥機
はじめに やること 検証環境 事前準備 検証用ダミーファイルをFSx ONTAP上に格納 ec2-access-logs.csv ファイル名: application-logs.csv Athena クエリ保管用バケットの作成 S3アクセスポイントを作成してみる S3 アクセスポイントの作成 S3 アクセスポイント経由でAthenaクエリを実行してみる データベースを作成 テーブルを作成 分析クエリの実行 クエリ 1: 基本的なデータ確認 クエリ 2: リージョン別のアクション集計 クエリ 3: 環境別の
はじめに 2024年、バンダイナムコネクサスはエンタープライズ規模のデータ基盤開発から、AIを活用した新たな開発手法まで、私たちの取り組みをTechBlogを通じて発信してきました。 この記事では、これまでリリースした主要な記事を振り返り、当社の技術的な取り組みを紹介します。 データ基盤開発プロジェクト 広告出稿のKPI最大化のためのデータ基盤開発 ～第1章 プロジェクト発足～ 広告出稿のKPI最大化を目指したデータ基盤開発プロジェクトについて、プロジェクト開始当初の課題を踏まえて、取組やシステムの概要・
こんにちは、データ戦略部 データプロダクト課の鈴木です。 最近LLMやチャットボットなどが流行りに流行っていますが、実際に業務で活用しようとするとコスト問題や情報漏洩リスクなど、様々な要因でハードルが高いと感じる方も多いのではないでしょうか。 本記事ではGoogleのAIモデル Gemini ProとLooker Studioを利用することで、情報漏洩リスクが低いチャットボットを、初期コストゼロで、さらに1時間で簡単に作成する方法をご紹介します。 1. 今回作成するチャットボットの概念図 今回作成するチャ
背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でML（機械学習）チームに所属している山野です。弊社データ戦略部は、グループ最大のデータ戦略部門です。MLチームはMLプロダクト/プロジェクトマネジメント、モデリング、およびMLシステムの開発/運用にスペシャリティを持つメンバーで構成されています。私たちMLチームはこれまで、MLプロダクト開発を一気通貫で担当してきました。過去の案件事例の一つはこちら（レコメンドシステム導入事例）です。 MLチームのスコープ 青背景部分が
概要 こんにちは、バンダイナムコネクサスの小林です。 今回は過去のブログでも取り上げた、ゲームタイトル横断分析ダッシュボードのアーキテクチャを見直したプロジェクトについてご紹介します。 2021年にローンチされたこの横断分析ダッシュボードは社内でも非常に好評で、利用者の拡大とともに出てくる様々な要望を取り込み、機能追加を行いながら運用を続けていました。 一方で、このダッシュボードを支えるデータパイプラインを運用するメンバーはごく少数であったため、限られたリソースは機能追加などのリクエスト対応に割かれること
はじめに ABEMAのData Scienceチームで、2025年9月から半年間、ミッション型インタ ...
金融IT本部 入社1年目の河岸歩希です。 会社の同期と個人開発に取り組んでいます。 その過程で「LINEのような個別チャット機能」を実装するにあたり、AWSのサーバーレス構成（Lambda ＋ DynamoDB）の採用を検討することになりました。 今回は実際に調査と設計を行う中で得られた気づきについて共有させていただきます。 はじめに 想定読者 本記事の目的 チャット機能の要件 DynamoDBの設計を理解する 基本的な仕組み プライマリキーとパーティション ホットパーティションに注意する データアクセス
急成長を遂げるメガベンチャーの現場において、リリース速度と品質の両立は常に最大の課題です。 複数のチームが並走し、マイクロサービス化が進む中で、 「チームごとに品質基準がバラバラで手戻りが多い」 「QAが最終工程でボトルネックになっている」 といった壁に直面していないでしょうか。 これらの問題の根源は、コードレビューとテストが「別物」のプロセスとして分断されていることにあります。 場当たり的な個別最適の改善では、組織全体の品質を底上げすることは困難です。 そこで今回はQAマネージャーや品質推進リードが、コ
急成長を遂げるメガベンチャーのQA現場において、テスト管理ツールの選定は単なるツールの導入に留まりません。 それは、組織全体の品質保証の在り方を定義し、事業の成長スピードを左右する極めて重要な意思決定です。 特に複数プロダクトやマイクロサービスが並行して動く環境では、チームごとにテスト方針や管理手法が異なると、障害の増加や手戻りといった「部分最適」の限界に直面しがちです。 QAマネージャーに求められているのは、こうした散らばった情報を一元化し、組織横断で品質を語れる「全体最適」な基盤の構築ではないでしょう
急成長を続けるメガベンチャーの現場では、マイクロサービス化や複数プロダクトの並走により、QA組織の在り方も複雑化しています。 各チームがそれぞれのスピードで開発を進める中、QAマネージャーに求められるのは、個別の事象に対処する「部分最適」ではなく、組織全体を俯瞰した「全体最適」の設計です。 しかし、現実はチームごとに品質基準やテスト方針がバラバラで、リリース直前の手戻りや障害対応に追われている方も多いのではないでしょうか。 こうした課題の背景には、実は「テスト管理ツールの言語環境」が深く関わっています。
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