本記事は 2025/10/10 に公開された “ Transform Supply Chain Logistics with Agentic AI ” を翻訳したものです。 AI はあらゆるサプライチェーンプロセスを変革する可能性があります。予測分析、モノのインターネット（IoT）、機械学習（ML）などの既存技術は、サプライチェーンの効率性と可視性を向上させましたが、組織は依然として重大な課題に直面しています。今日のサプライチェーン実務者は、地政学的緊張から自然災害に至るまでの複雑なシナリオに対応しながら

jj ブームはすぐそばに? 最近、にわかに jj (jujutsu) が話題だ。 jj は、Google の Martin von Zweigbergk 氏が 2019 年に開発を始めたバージョン管理システム (VCS) だ。2022年のカンファレンス「Git Merge 2022」では、 jj は Google 社内でも利用されていると紹介されている。 私は jj の存在を知ってはいたが、 git で特に困っていなかったことや、プロジェクト名がネタっぽかったことから、それほど興味を惹かれなかった。 最近

NotebookLMに「データテーブル」機能が登場！ 資料整理がさらに楽に ソースとなる資料をアップロードするだけで AI が内容を理解・回答してくれるNotebookLM に、強力な新機能「データテーブル」が追加されました！

New Relicに追加されたMFA（多要素認証）機能を実際に設定してみた記事です。認証ドメインの仕組みやMFAが使える条件、設定手順、ログインフローの変化をわかりやすく解説します。

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の喜村です。 「自分だけのアプリを作ってみたいけど、時間が足りない」——エンジニアなら誰しも一度は感じたことがあるのではないでしょうか。業務で培った技術力はあっても、個人開発となると要件定義からデザイン、実装、デプロイまでをすべて一人でこなす必要があり、なかなかハードルが高いものです。 しかし近年、AI ツールの進化は目覚ましく、個人開発を取り巻く環境は大きく変わりました。本記事では、Gemini・Google AI Studio・Antigravi

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はじめに こんにちは。Turing MLOpsチームの海老澤です。 自動運転AIを作るためには大規模なデータセットが必要です。 Turingでは「データセントリックAI」の考え方のもと、膨大なセンサーデータを活用し、大容量、高品質かつ多様性のある学習データセットの構築に取り組んでいます。 この大規模なデータセットで学習されたE2E自動運転は都内でも30分ほど走行できるレベルに到達しています。 https://zenn.dev/turing_motors/articles/bc6436727234ad しか

2026 年 2 月 16 日週、私のチームは米国サンノゼで開催された Developer Week で大勢の開発者と会ってきました。ここでは、私の同僚である Vinicius Senger が Renascent Software (リネイセントソフトウェア) に関する素晴らしい基調講演を行いました。Renascent Software とは、アプリケーションを構築して進化させる新たな手法であり、Kiro を使用することで人間と AI が 共同開発者として連携します。他の同僚は、本番環境対応の AI エ

コードレビューのタイミングとその影響についての説明です。結合試験後のコードレビューは品質保証に最適だが、手戻りが大きくなる課題があります。プロセス短縮化やAI活用で早期の品質チェックを行い、手戻りを減らす方法を提案しています。

ミイダスは Engineering Management Conference Japan（EMConf JP） にて Silver Sponsor を務めさせていただきます。 EMConf JP 2026 オフィシャルサイト EMConf JPは、エンジニアリングマネジメントを実践する皆さんのためのカンファレンスです。私たちの掲げるテーマは「増幅 2026.emconf.jp

2026年2月に開催されたNew Relic Advance 2026で発表された全アップデートをSREエンジニア向けにわかりやすく解説。SRE Agent・iRCA・Intelligent Workloads・Smart Alerts・MCP対応など13機能の概要とメリットを一覧表つきでまとめています。

こんにちは。株式会社SHIFTのCATエヴァンジェリスト・石井優です。 （情報）統合型ソフトウェアテスト管理ツール「CAT」について 現在SHIFTが提供するCATとは、テストの実行管理に主眼を置いた正式名称「CAT TCM（Test Cycle Management）」という製品を指します。ケースと実行結果・エビデンスの管理、およびプロジェクトの進捗管理や品質分析を担うツールです。詳しいご紹介はぜひ 製品HP をご確認ください。

こんにちは、QAコンサルタントのツルリンです。 2025年11月15日(土)に実施されました、第16回 中級ソフトウェア品質技術者 資格試験に合格することができましたので、受験体験記として、試験の概要、受験に向けた私の取り組みをご紹介します。 これから中級ソフトウェア品質技術者 資格試験（以降、JCSQE中級試験）を受験する方のお役に立てれば幸いです。 これまでの経緯 2024年6月8日(土)実施の第32回 初級ソフトウェア品質技術者 資格試験に合格しました。その際、 受験体験記 を執筆しました。JCSQ

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 今回は、バックアップからの復元でIaCとの矛盾が起きた場合の対策の紹介です。 はじめに 本記事のターゲット 復元によりできたIaCとの矛盾を解消する2つの方法 バックアップからAuroraクラスターを作り直し。その後IaCとの矛盾を解消して整合性を取る 元のAuroraクラスターを削除 バックアップからAuroraクラスターを作り直し Auroraクラスターにインスタンスを追加 ドリフトの検出 変更セットでドリフト解消 変更セットの作

SIOS Technology, Inc. Saman 目次 はじめに：この記事で解決できること 問題の本質：フルスキャン前提の設計 解決策の発想：Elasticsearch Transformsとは何か Transformの構造を理解する サンプルデータで効果を検証する 実験①：高cardinalityキーでの集約（clientip × 1時間） 実験②：低cardinalityキーでの集約（response × 1時間） Transformが生む2種類の圧縮 ① 縦方向の圧縮（行を減らす） ② 横方向