技術ブログまとめ
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本記事は 2026 年 10 月 30 日に Kiro ブログで公開された「 Spec it safe: shift left and harden your specs with security requirements 」を翻訳したものです。 SDD の広がりと、その死角 仕様駆動開発 (SDD) は、大規模なチームのソフトウェア開発のやり方を変えつつあります。プロンプトだけに頼るのではなく仕様を書き、それに沿って AI コーディングエージェントに設計、タスク、実装を進めさせます。本記事ではこの流れ
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帰納的な推論 と 発見的な推論(アブダクション) は、 私たちがソフトウェア開発の現場/実務で（知らず知らずにでも）駆使している思考の形です（それどころか日々の暮らしでも使っています）。 それほど“自然な”思考の形ですが、どんな考え方で、どんなところに注意すると質の高い思考ができるのか、基本知識を押さえておくと実務のレベルアップにつながります。 ＜実務三年目からの発見力と仮説力 記事一覧＞ ※クリックで開きます 【第1回】見つけるための論理【連載初回、全文公開中】 【第2回】 “共通項”を見つけ出す 【第
こんにちは！サーバーワークスで生成AI活用推進を担当している針生と申します。 Cline の使い方ブログ第4弾です。 これまでのブログは以下をご覧ください。 AWS Bedrockを利用したClineの始め方 - サーバーワークスエンジニアブログ Cline をもっと便利に！Auto-approve (自動承認)機能のご紹介 - サーバーワークスエンジニアブログ Cline に独自の指示を与えよう！「Custom Instructions」機能のご紹介 - サーバーワークスエンジニアブログ Cline に
はじめに BASEのProductDevでエンジニアをしているTorataです。 2025年4月12日に開催されたPHPカンファレンス小田原2025に松スポンサーとして協賛し、BASEのエンジニアも5人登壇しました 今回の記事では登壇スライドの紹介とカンファレンス内の様子をお届けします！ 登壇の紹介 今回のカンファレンスではなんとBASEのエンジニアが5人も登壇しました。 PHP8.4のリリースマネージャを務めた takamachi saki さんを始め、BASEのCTO dmnlk さん、 meihei
こんにちは、東京大学の三輪敬太です。私は2024年度に未踏IT人材発掘・育成事業として「ニューラル言語モデルによる個人最適な日本語入力システムの開発」というテーマで採択され、早稲田大学の高橋直希さんとともにmacOS上の […]
こんにちは、 AIチームの戸田です 今回はPythonでリアルタイムなAIアプリケーションを作る際に役立つライブラリ、 FastRTC を使って簡単なVoicebotを構築してみたいと思います。 FastRTC https://fastrtc.org/ FastRTCは、Pythonでリアルタイムの音声およびビデオストリーミングアプリケーションを構築するためのライブラリです。 VoicebotのようなリアルタイムなAIアプリケーションを作るとなると、 WebRTC や websockets などの技術が必
こんにちは、Drawer Growthグループ ソフトウェアエンジニアの内田( id:usadamasa , @usadamasa )です。弊社ではApache Icebergの活用 *1 とともに、一部のアプリケーションにJavaを導入しています。今回は、システムアーキテクチャから一段レイヤを下げてアプリケーションレベルのお話しをしたいと思います。 アプリケーションアーキテクチャの設計と運用課題 アプリケーション開発において、私たちエンジニアは通常、パッケージ構成やレイヤの依存関係、ロギングなどの観点か
G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の3日目に行われたソリューショントーク「 AI-powered cancer detection in medical imaging 」 のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 AI を利用するための未来 マルチモーダル AI の力 検討要素 解決策の紹介
SHIFT × 京都大学経営管理大学院 共催セミナー 第三部（後編） こんにちは！株式会社SHIFT EVACコンサルティング部です！
Muddy WebはMuddy = 泥臭いとして、Webフロントエンドの開発現場における話やケースス ...
4月8日に Las Vegas の Sphere で開催された Google Cloud パートナー向けの Exclusive Event に参加してきました！
TL;DR BigQuery MLを使うと、BigQuery上のデータに対する推論処理が BigQuery内 で完結できます。 Dataformからも当然呼び出せるので、推論対象データをBigQueryで準備できるのなら、 推論バッチ全体がBigQueryで完結します。 AIモデルは、Googleマネージドなモデルや、各自で用意したローカルモデルも利用できます。 きっかけ AI戦略室では、BigQueryで処理したデータに対して、AIモデルを用いたバッチ推論を多数実施しております。 その際、Vertex
(本記事は 2024/03/27 に投稿された Enable Amazon Bedrock cross-Region inference in multi-account environments を翻訳した記事です。) Amazon Bedrock のクロスリージョン推論機能により、最適なパフォーマンスと可用性を維持しながら、AWS リージョン間でファンデーションモデル（FM）にアクセスする柔軟性が組織に提供されます。しかし、一部の企業ではコンプライアンス要件に従うため、 サービスコントロールポリシー
TL; DR できます ただし、BigQuery 標準テーブルに入っているデータに対してのみであり、かつプレビュー機能を使う必要があります はじめに こんにちは。クラウドエースの田中です。 この記事では BigQuery にて 2025 年 4 月 3 日および 2025 年 4 月 4 日にリリースのあった機能の紹介を通して、BigQuery ML(以下、BQML) から LLM を呼び出した際の出力を、一定の形式にコントロールできるか検証していきます。 最後までお読みいただけたら幸いです。 リリース概
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