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G-gen の奥田です。当記事は、Google Cloud Next 26 Tokyo の1日目に行われたカスタマーセッション「 CDP だけで顧客理解は不十分？Google Cloud と生活者データで実現する「Why 分析」最前線 」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo 26 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo 26 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 データはあるのに顧客が見えない データの量ではなく種類が足りない
2026 年 5 月 13 日に公開された “ Accelerating VMware migrations with AWS Transform and MGN replication agent installation automation ” を翻訳したものです。 オンプレミスの VMware 環境から AWS への数百台のサーバー移行には、チーム、アカウント、ツール間の調整が必要です。ターゲット環境のセットアップ、ウェーブの計画、レプリケーションエージェントのデプロイ、進捗の監視、テストの実行、
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はじめに NTTビジネスソリューションズ / NTT西日本の樋口です。 本記事は2026年4月時点の情報に基づきます。 先日、案件で「このモデルにデータを入れて本当に大丈夫？」と聞かれて、即答できない自分がいました。公式ドキュメントは読んでいたはずなのに、です。悔しかったので、腰を据えてAzure CLIを叩きながらMicrosoft Foundryを一つひとつ確認してみたところ、2026年4月時点では状況が想定以上に整理されていることがわかりました。本記事は、その確認プロセスを同じ疑問を持つエンジニアに
G-gen の杉村です。2026年5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 I/O 2026 が開催 Google Cloud のアップデート SCC で Compliance Manager がプロジェクト単位で有効化可能に Agent Search で agentic retrieval が Allowlist 付き一般公開 BigQue
こんにちは、ファインディでFindy Toolsの開発をしている本田です。 この記事は「 エンジニア達の人生を変えた一冊 」として、ファインディのエンジニアが人生を変えた本を紹介していくシリーズです。 Part7では、本田・加藤・山田の3名でお届けします。アジャイル開発との出会いになった本、iOSアーキテクチャ設計の答え合わせになった本、AI時代に再読して背筋が伸びた本。3冊それぞれ切り口は違いますが、いずれも自分の中の「開発の判断軸」を作り直してくれた一冊です。 それでは、さっそく紹介していきましょう。
データベースのインデックスは検索性能の要ですが、その「内部断片化」は予期せぬ容量圧迫を引き起こします。本記事では、SQL Server Express EditionでINSERTが突如失敗したトラブル事例をもとに、インデックスの内部断片化がどのようにしてデータベースサイズを肥大化させたのかを解説。断片化を解消するための「再構築」と「再構成」という2つのメンテナンス手法を比較し、それぞれのメリット、デメリット、そしてサービス影響の違いについて具体的に説明します。
テスト管理は、テストケースを実行して結果を記録するだけの作業ではありません。 テストの目的や範囲を決め、設計・実行・不具合管理・進捗報告・終了判定までを一連の流れとして管理し、リリース判断に必要な情報を整理する活動です。 現場ではテスト終盤になって未実行ケースが大量に残ったり、不具合の重要度や優先度が整理されないままリリース判定を迎えたりすることがあります。 こうした状況を防ぐには、テスト開始前の計画、実行中の進捗管理、不具合の可視化、終了時の報告までを仕組み化しておくことが重要です。 そこで今回はテスト
テスト管理では、テストケースの消化率や不具合件数を確認していても、「本当に品質は十分なのか」「リリースして問題ないのか」を判断しきれない場面があります。 消化率が高くても重要機能の確認が残っている場合や、不具合件数が少なくてもテスト観点が不足している場合があるためです。 そこで重要になるのが、テスト管理におけるメトリクスです。 メトリクスを活用すると、テストの進捗、品質状態、欠陥傾向、カバレッジ、修正状況などを数値で可視化できます。 これにより、感覚的な報告ではなく、根拠に基づいて品質状況やリスクを説明し
はじめに FSx for NetApp ONTAP では、ONTAP 側で取得可能なログとして4種類が存在します。 各ログの概要と用途についてまとめてみました。 FSx for NetApp ONTAP のログ種別 1. ONTAP 管理監査ログ 用途 CLI・REST API・ONTAPI 経由で実行された管理操作を記録するログです。 ボリュームの作成・削除、設定変更、ユーザー管理など、管理者が行った操作証跡を残します。 2. ファイルアクセス監査ログ 用途 SMB/NFS 経由でのユーザーによるファイ
Claude Codeで仕様書を書くようになって、初稿の作成時間は劇的に短くなりました。 しかしながら、運用してみると、 リリースまでのリードタイム全体はほとんど変わっていない ことに気づきました。 今回は、「初稿は速くなったのにリードタイムが減らない」現象がなぜ起きるのか、自分の現場での観察をもとに整理してみます。 体感は爆速、でも実は遅い 正直、具体値を測っているわけではないんですが、 「仕様作成までは、爆速でおわる、仕様調整に時間がかかる」 といった実感があります。 ↓イメージ 「AIで爆速になった
PowerShellでは、未初期化変数は$nullとして扱われ、タイプミスなどが原因で意図しない不具合を生むことがあります。本記事では、この挙動を変更し、未初期化変数への参照をエラーとして検出する「Set-StrictMode」コマンドレットの使用方法を解説します。簡単なコード例を交えながら、厳格なチェックを有効にすることで、いかにして潜在的なバグを早期に発見し、コードの堅牢性を高めることができるかを紹介します。
今回のブログでは、Amazon Bedrock の Playground で Amazon Nova Lite 1.0 に同じプロンプトを投げ、温度（Temperature） だけを変えて出力がどう変わるかを実際に試した結果を共有します。AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）の試験対策の一環で実際に触ってみたことをまとめた内容になります。 用語解説 温度（Temperature） トップP（Top P） トップK（Top K） 検証の前提 検証準備 Amazon Be
自動運転AI開発において、従来の模倣学習から、AI自らが試行錯誤する強化学習へとシフトする中、高精度なシミュレータの確保が最大の課題となっています。本記事では、その解決策として注目される3DGS（3D Gaussian Splatting）技術を解説。実写映像から3D空間を「小さな雲」の集合体として高速かつ高精度に再構成する3DGSが、自動運転用シミュレータにもたらすメリットや、CARLAなど従来のCGベースシミュレータとの違い、そして最新の研究事例までを紹介します。
アマゾン ウェブ サービス ジャパンのソリューションアーキテクト、齋藤です。 NHN テコラス様が主催する 「はじめてでも大丈夫 – 今からでも遅くない、Claude Code による開発体験ワークショップ」 に、AWS のソリューションアーキテクトが登壇しました。本イベントは定員に達し満員御礼での開催となりました。ご参加いただいた皆様、ありがとうございました！ 本イベントは、「AI コーディングツールは気になっているけど、まだ触ったことがない」というエンジニアの方を対象に、Claude Code を使っ
サーバーワークスの村上です。 当社ではお客様の Claude を使った業務効率化の支援を行っています。このブログでは支援の中で活用することが多いプロンプトキャッシュについて、実プロジェクトでの例を交えながらご紹介します。 プロンプトキャッシュとは 料金 損益分岐点 キャッシュなしの場合 キャッシュあり（有効期限 5 分）の場合 キャッシュあり（有効期限 1 時間）の場合 コスト削減率はキャッシュ可能な割合に応じて変動する シナリオ A：キャッシュ可能比率が高い場合 シナリオ B：キャッシュ可能比率が中程度
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