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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この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2025 の17日目の記事です🎅🎄 1.はじめに こんにちは！ KINTOテクノロジーズのデジタル戦略部DataOpsG所属の上平です。 普段は社内のデータ分析基盤と「cirro」というAIを活用した社内アプリの開発・保守・運用を担当しています。 以前、下記の記事で、Strands Agentsの導入前の検証事例をご紹介させていただきました。 https://blog.kinto-technologies.com/posts/2025-07-18-t
(bun + oxlint + tsgo + vite8) * (react-compiler vs svelte) 初投稿です。 最近のツールチェインを味見してキャッチアップ この前のカンファで隣の人からoxcが熱いと聞いたので。どれだけ辛いのか体験 本記事はLabBaseアドベントカレンダー2025の17日目の記事です。 結論 ツール 評価 bun ❤️ oxlint 😁 oxlint-tsgolint 🤮 vite8 😁 react-compiler 🫠 svelte 😉 https://githu
私たちの部署では、年度初めに業務改善やテクノロジーの活用術などのテーマを決めて、チームに分かれて新しいことに挑戦してみるという取り組みをしています。 今年度、私の所属するチームでは設計/構築作業の生産性向上、効率化を目指して、AWSのパラメータシートを自動生成するツールの作成を行いました。 今回はブログリレーという形で、取り組んだことについて紹介していきたいと思います！🎉 1人目ということで、私からは活動の目的や概要をご説明できればと思います。 背景 通常、AWSの設計や開発を行う際は、手作業でExcel
はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotのデータと会話するエージェントの構築機能を利用し、「携帯キャリアのクロスセル・アップセル分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobotは、ビ
こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 2025年12月4日（木）に当社ラクスの紀井が登壇し、『AI時代の「ジュニア不要論」に異議あり！未経験から戦力PdMを生み出すOJT戦略とは？』 2025.pmconf.jp というテーマで「PdM育成」について登壇しました。 そこで私も、現在、直下で1名のPdMを「再育成」していることもあり、 ラクスにおけるPdM育成のリアル を少しフィクションを交えつつお伝
Cloud Automatorは、2025年12月17日よりAWS MarketplaceのCPPO（Channel Partner Private Offers）での対応を開始しました。 概要 本日よりAWS MarketplaceのCPPO（Channel Partner Private Offers）での契約を提供いたします。 これにより、再販パートナー様は、これまで直接契約のみだったCloud Automatorの再販を、AWS Marketplaceを通して行うことが可能となります。お客様側はC
こんにちは！「 SHIFTグループ技術ブログ 」編集部です。 お役立ち記事を発信していますので、ぜひご注目ください！！ 本ブログは、IT技術だけでなくSHIFTグループのあらゆる知見やノウハウを広義の“技術”とし、入社歴や部署の垣根を超えて従業員が公式ブロガーとして記事を執筆しています。
はじめに 直近、生成AIを活用した開発案件が増えてきたと感じているエンジニアの方は多いと思います。 生成AI案件を推進するにあたって、自身の案件でどの生成AIモデルを使えば良いのか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。 生成AIモデルは種類も多く、更新サイクルも早いため、この領域を専門としているデータサイエンティストであっても「どのモデルが良いか」「自分の担当する案件に適したモデルは何か」を判断することは容易ではありません。 そこで本記事では、生成AIモデルの性能を理解するうえで参考となる各種ベンチマー
インターネットの世界では、サイバー攻撃をはじめとする新たな脅威が次々と生まれています。健全な企業活動を維持するためにも、社内のセキュリティ対策強化は欠かせません。 ニフティにも、社内全体のセキュリティを推進する専門チームがあります。 前編 では、具体的な業務内容やこの仕事の魅力、やりがいについてメンバーに語ってもらいました。後編では、ニフティという会社の良いところ、チームに迎えたいメンバー像、さらには各々が描く今後のキャリアについて伺います。 入社直後から「歓迎されている」と感じられた みなさんが思う「ニ
「Azure」上に、Elasticsearch、Kibana、Fleet Serverを含むElastic Stackの検証環境を「Self-Managed」方式で構築するための詳細な手順書（ホワイトペーパー： Azure上へのElastic検証環境構築手順書（Self-Managed版) ）を公開しました。 ホワイトペーパーのダウンロードはこちらから なぜSelf-Managedなのか？ Elasticの環境をAzure上に構築する方法には、主に4つの選択肢があります。Elastic Cloud Hos
この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2025 の 21日目の記事です。 はじめに こんにちは。 開発本部 開発1部 デリッシュリサーチチームでデータエンジニアをしている吉田です。 今回はコンピュートシステムテーブルとDatabricks Genie Research Agentを利用して、Jobのコンピュートリソースの最適化を試みた事例をご紹介します。 背景 これまで、Databricks Jobに割り当てるコンピュートリソースの最適化は、実際の実行メトリクスをUI
こんにちは。 株式会社SHIFTの能力開発部で検定や教育制度を開発をしている林 稔明（りんりん）です！ 日々、社員のみなさんの能力・スキルをどう伸ばせば現場で活躍できる人材になるのか、業務や作業を分解したり、人の行動について考えたりしています。
こんにちは。 株式会社SHIFTの能力開発部で検定や教育制度を開発をしている林 稔明（りんりん）です！ 日々、社員のみなさんの能力・スキルをどう伸ばせば現場で活躍できる人材になるのか、業務や作業を分解したり、人の行動について考えたりしています。
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