技術ブログまとめ
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はじめに こんにちは、データエンジニアをしているMaruです。 最近、LLMを用いた検索システムだけでなく、「情報同士がどのような関係にあるのか」を踏まえた検索への活用も注目されています。その手段の一つがナレッジグラフです。 一方で、ナレッジグラフを一から人手で構築するには大きなコストがかかります。そこで、LLMを利用して文章からエンティティやリレーションを抽出し、ナレッジグラフを自動構築するアプローチがあります。 本記事では、Neo4j GraphRAG for PythonのSimpleKGPipel
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背景 最近の調査（ McKinsey ）によれば、世界中のエンタープライズ ERP システムでは毎月膨大な数の手作業による介入が発生し、波及しています。たとえば、あるグローバル製造企業では、入金された銀行支払いが請求書と何日も突き合わせられないまま残り、キャッシュフローを悪化させ、売掛金（AR）チームが日々数百件の取引を手作業で消し込むことで売上債権回転日数（DSO）が膨らんでいます。ここで、内部統制マネージャーに「AI がこれらの支払いを自動的に消し込み、計上します」と提案する場面を想像してみてください
はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発2部Androidブロックの小林（ @kako_351 ）です。普段はZOZOTOWN Androidアプリの開発を担当しています。ZOZOTOWN Androidでは、チーム内の運用でさまざまな作業を自動化しています。最近はリリース準備を、Jira AutomationとGitHub Actionsの組み合わせで自動化しました。本記事では、その仕組みと実装を紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 改善前の運用 ブランチ運用の整理 改善後の全体構成 Git
作業中に別のことが気になって、そっちに行っちゃったことないですか？ ブログを書いていたはずなのに、いつの間にかツールを作りはじめている…僕はあります。 やらなかったらやらなかったで、終わるころには忘れています。忘れないほうは、気になって今の手がつかない。抱えたまま進めると、落ちるのは元々やってるタスクのほうです。 ここからは個人リポジトリの前提です。チームなら、とりあえずIssueに突っ込んで議題に上げておこう、という話になりますよね。 今日話すのは、湧いた別件を一旦書いて、頭からは追い出す、
はじめに こんにちは。ソフトバンクのKANGです。 2026年4月からネットワーク関連の部署に異動し、業務でネットワークやセキュリティに触れる機会が増えました。 一方で、異動前はセキュリティやファイアウォールに関する実務経験がほとんどなく、 「ファイアウォールって、具体的に何を設定するんだろう？」 「FortiGateを体系的に勉強するには、何から始めればいいんだろう？」 という状態からのスタートでした。 そこで、業務でも関わる機会のあるFortinet製品について体系的に学ぶことを目的に、Forti
こんにちは、イノベーションセンターの真崎です。普段はAIを用いた業務改善や技術開発に従事しています。 私たちのチームではコーディングエージェントのClaude Codeを業務で活用しています。便利な一方で、利用が広がるほどコストも増えていきます。 そこで、調査と実装を割安なモデルに任せ、全体の判断とレビューだけを高性能なモデルが担う構成（オーケストレーション）をClaude Codeのカスタムサブエージェント機能で構築し、コストと品質を実測しました。 結果は予想外でした。小規模な改修では、オーケストレーシ
はじめに 本記事は、 株式会社レスター （以下、レスター）の加瀬 友基 氏による寄稿記事です。 レスターでは、各社・各部門に分散していた営業情報を一つの土台に集める AI 情報プラットフォームを構築しています。中核となるレスターマッチングサービス（以下、RMS）は、顧客ニーズと企業・技術・製品などの解決手段を結びつけるマッチングの仕組みであると同時に、顧客・仕入先、取引実績、担当者との接点、商材、案件、議事録などを相互の関係性を保ったまま蓄積する、グループ共通のデータウェアハウスです。商談時の録音データを
※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿は、NTTドコモ モバイルイノベーションテック部（以下、MIT 部）が AI-DLC TTT でフィジカル AI 領域の ML パイプラインを構築した取り組みの第 2 回です。 第 1 回：フィジカル AI 領域での ML 開発への適用 第 2 回：2 チーム並行開発の実験結果と知見（本記事） 第 1 回では、AI-DLC の Inception フェーズで要件を構造化し、設計レビューで 11 個の不整合を事前に検出した取り組みをご紹介しました。 第 2
※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿では、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）モバイルイノベーションテック部（以下、MIT 部）が AI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle） の TTT（Train The Trainer）に参加し、フィジカル AI 領域における機械学習パイプラインを 3 日間で構築した取り組みについて、全 2 回に分けてご紹介します。 第 1 回：フィジカル AI 領域での ML 開発への適用（本記事） 第 2 回：2 チーム並行開発
G-gen の西原です。当記事では、Google Meet の機能である自動メモ生成（Take notes for me）の概要と操作方法について解説します。 はじめに 自動メモ生成（Take notes for me）とは 機能 データの保護 ユースケース 議事録作成の自動化 途中参加時のキャッチアップ 対面ミーティングでの使用 前提条件と対応言語 必要なライセンス 対応言語 メモ生成の開始手順 会議前に Google カレンダーから有効化する 会議参加後に生成を開始する PC での操作 モバイル端末（
本記事は 2年目ウィーク 3日目の記事です。 📈 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 ✒️ プロジェクト単位のリトライ 自動再試行の上限 自動再試行の動作を確認する 自動再試行に必要なIAM権限 フェーズ単位のリトライ RETRYの基本動作 RETRYのregexが評価するエラーメッセージ finallyが失敗した場合のon-failureの動作 まとめ こんにちは、奥山です。気づいたら前回のブログ執筆から半年経っていました。 今回はAWS CodeBuild（以下、CodeBuild）の話をします。 C
はじめに ピグ事業部で SRE を担当している松岡 (@htk1008)です。 昨今の AI の進化 ...
AI駆動開発でドキュメントとテストが乖離する問題を、エージェントの役割分担で解決した実例。Claude Code・GitHub Copilot活用のワークフロー設計を解説します。
Claude Fable 5.1 が本日より Kiro のエンタープライズ顧客向けに利用可能になりました。長時間にわたるコンテキスト量の多いエージェントセッションにおいて、Fable 5.1 は新しい基準を打ち立てます。症状を並べるのではなくコードの根本原因まで問題を追跡し、複雑なタスクの全体を通してコンテキストと意図を保持します。 Kiro は、後片付けが必要な初期ドラフトでも、埋める作業が残るスタブでもなく、プロダクションレディなコードを届けるために作られています。Kiro における Fable 5.
今日誕生日の人、おめでとうございます🎉 エデュケーショナルサービス課の森純子です。 CloudTrail のログから「証跡はちゃんと設定できているか」「誰がこのロールを使ったか」を調べようとすると、これまでは Amazon Athena や CloudWatch Logs Insights でクエリを書いたりしていました。どちらのツールを使うべきかを判断し、クエリ言語を覚え、ログの構造を理解して、ようやく答えにたどり着く。セキュリティ調査や監査のたびにこの手間がかかるのは、地味に負担です。 2026年9月
Go Conference 2026 目次 はじめに エブリーのスポンサーブース アンケートボード 食クイズ・くじ引き ノベルティ セッション紹介 Go における FFI のこれまでとこれから cgo とその課題 WebAssembly を使った FFI wasmify と wasm2go 感想 ワークショップ紹介 go.devの歩き方、その先へ 〜Go公式リソースの旅。明日からの調べ方を手に入れるワークショップ〜 参加した理由 ワークショップの流れ 設問2 の調査 ワークショップで得たこと Go × S
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