MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の22日目を担当する竹ノ内です。 NVIDIA AI Enterprise (以下、NVAIEとする) を実際に動かしてみましたので、今回はその紹介になります。 1. はじめに：なぜ、NVAIEなのか？ いざAI開発環境を構築しようとすると、こんな「泥沼」にハマることはありませんか？ OSSのモデルを動かそうとしたら依存ライブラリのエラー解消で半日が潰れた 推論速度が出ないが、チューニングの方法がわからない AI開発者のあるあるである「開発そのものよりも、環境構築に時間がかかっている」。この課

はじめに スクラム開発は、短いサイクル（スプリント）を繰り返しながら、価値の高いプロダクトを継続的に届けることを目的としたアジャイル手法です。 その中心的な役割を担うのがプロダクトオーナー（PO：Product Owner）です。 POは単なる発注者ではなく、スクラムチームの一員としてビジョンを掲げ、開発の方向性を定め、チームが最大の価値を生み出せるよう導く「価値の責任者」です。 本記事では、これからスクラムに挑戦する方や、初めてPOを任された方に向けて、POの責任・役割、そして具体的な業務内容について解説します。 プロダクトオーナー（PO）とは？ POは、スクラムチームの中で

はじめに はじめまして。株式会社NTTデータグループ TC＆S分野 DSS事業部の平手愛と申します。 2025年11月17日に、SnowflakeからDocument Processing PlaygroundがPreviewされました。 本記事では、このDocument Processing Playgroundを実際に触ってみた内容をご紹介します。 https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2025/other/2025-11-17-document-processing-playground この記事は、NTTデータ Snowfla

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0410/ 掲載日：2024年4月10日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、従来の「システム／ソフトウェア品質」だけでなく、利用者が体験する「サービス品質」に焦点を移し、さらにその先として「DX（デジタルトランスフォーメーション）時代の品質保証」の必要性を論じています。従来

はじめに 金融系の基幹システムでは、いまでもCOBOLが現役で動いています。何十年も安定稼働してきたCOBOLのシステムは、ビジネスの根幹を支える一方で、保守担当者の減少やブラックボックス化といった課題を抱えています。 ここ数年、そうした課題に対して生成AIを使ってCOBOLソースを解析する取り組みが少しずつ広がっています。生成AIにCOBOLのソースを読み込ませ、仕様書を自動生成し、Javaなどのモダン言語への変換を支援する、そのようなユースケースが現実的になってきました。 ただし、実際にやってみるとすぐに壁にぶつかります。COBOLのソースはとにかく巨大で、生成AIが一度に扱える

この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の22日目の記事です。 1. はじめに 2025年11月28日、東京・Toda Hall & Conference Tokyo にて 「GitLab Epic Tour Japan 2025 〜AI駆動ソフトウェア開発の攻めと守り〜」 が開催されました。GitLab合同会社が主催する本イベントは、AI の進展によって大きく変わりつつあるソフトウェア開発・運用・セキュリティの未来像を探ることを目的としたもので、約300名のエンジニアやIT専門職が参加しました。 筆者も本イベントに参加し、AIがSDLC（Soft

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2021/0204 掲載日：2024年1月23日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、従来品質管理でよく使われてきた「バグ密度」や「テスト密度」といった指標が、近年の多様な開発手法や技術の変化によって限界を迎えていると指摘しています。たとえば、言語やフレームワークが変わる、ノーコード／

はじめに この記事は、MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の21日目です。 今回は、ちょっと高度なGitHub Copilotの使い方をご紹介します！ GitHub Copilotを使い始めると、まずはインライン補完やCopilotチャットでの質問、コード説明といった基本機能から試される方が多いと思います。これだけでも十分便利ですが「GitHub Copilotが外部ツールと連携するとどんな使い方ができるのか」「カスタムエージェントを定義すると振る舞いはどう変わるのか」といった点は実際に触れてみないとなかなかイメージしにくいところで

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2022/1207 掲載日：2022年12月7日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、アジャイル開発における品質管理において、従来の「プロセス品質」「プロダクト品質」だけでなく、「リソース品質（チームの能力・成熟度）」 に着目すべきだと提案しています。 具体的には、リソース品質の高いチ

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2021/0315 掲載日：2021年3月15日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事は、ソフトウェア品質の知識体系であるSQuBOK®の最新版、すなわち第3版の改訂内容を紹介しています。SQuBOK®は、ソフトウェア品質に関する知識や技法、規格・標準などを体系化したガイドで、これまでは「基

0. はじめに 本記事はSnowflakers Advent Calendar 2025 19日目の記事になります。 Snowflake Summit 2025で発表されたStorage lifecycle policyが2025/11にGAされました。 本記事ではStorage lifecycle policyの概要を整理しつつ、簡単なユースケースを想定して実機検証した内容を記載します。 1．Storage lifecycle policyとは Storage lifecycle policy（以下、SLPと呼称）はSnowflake上に蓄積されているテーブルのレコードを自動的

はじめに ソフトウェア開発では、機能開発だけでなく、サービスの運用・保守にも多くの工数が必要となります。運用業務の中には、日々繰り返される単純作業や手動対応といった「本質的な価値の創出」に直結しにくい業務が混在しやすく、結果として開発チームの集中力や生産性を削いでしまうことがあります。 本記事では、こうした運用負荷を考えるうえで重要となる「トイル」という概念と、その向き合い方を紹介します。また、ここで紹介する取り組みはアジャイル開発のスプリント運用を前提としている点にご留意ください。 トイルとは何か トイルとは、Google の SRE（Site Reliability Engi

この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の19日目の記事です。 初めに モダンなフロントエンド開発現場では、UIコンポーネントとして画面の共通部品を構築・再利用します。規模の比較的大きな開発では、開発時にUIコンポーネント分割方針をあらかじめ検討をする必要があり、その方針としてAtomic Designを採用することがあります。Atomic Designは再利用性や保守性が高いといったメリットがある一方で、 そのまま各開発プロジェクトへ適用することが難しい 開発規模が大きくなるほど運用が難しく感じる といった声をよく聞きます。私自身も、大規模フロントエン

この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の18日目の記事です。 1. はじめに 株式会社NTTデータグループ 技術革新統括本部品質保証部 開発モダナイズチーム 1年目の島津友輝です。クラウドほぼ未経験の状態から、1.5ヶ月で全14個中11個の Google Cloud 認定資格 の取得を達成しました。 本記事では、その過程で気づいた 「未経験でも短期間で資格を取り続けるための習慣」 を振り返ります。Google Cloud に限らず、どの資格にも応用できる学習習慣だと思いますので、これから資格に挑戦する方の参考になれば嬉しいです。 取得資格 資格名

1. はじめに 2025年4月末にSnowflakeの PROGRAMMATIC ACCESS TOKEN（以降PATと表記する） がGAされ、PAT認証の検討・導入をしたシステム担当者の方は数多くいらっしゃると考えています。そして、PAT更新の実務的な運用方法について悩んでいるシステム担当者の方も少なからずいらっしゃるかと推察しています。（私もその一人です。） Snowsight上からクエリを実行してPAT更新をしていく、いわゆる手動運用でのナレッジについてはいくつか拝見しましたが、スクリプトで一括更新するような自動的な更新事例については執筆時点では確認できませんでした。そのため、

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2020/102201 掲載日：2020年10月22日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、近年増加しているアジャイル開発における品質保証の課題と、その乗り越え方を整理しています。従来のウォーターフォール開発で用いられていた「テスト密度」や「バグ密度」といった指標は、アジャイルでは意味

Kong Gatewayの基本コンセプトとAI時代への挑戦 はじめに 近年、マイクロサービス化の波により企業内のAPI数は爆発的に増加し、APIの管理やセキュリティがかつてなく複雑になっています。さらに、ハイブリッド／マルチクラウド環境への移行や、REST・GraphQL・gRPCといった多様なAPI方式への対応も求められ、エンジニアは「どうすればこの混沌としたAPI群を統制できるのか？」という難題に直面しています。 こうした背景の中、注目されるのがAPIゲートウェイです。その一つとして、Kong社が提供するKong Gatewayは、複雑なAPIを制御するためのソリューションと

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、ビジネスリスクを最小化し、インパクトを最大化するAIを提供します。 当社のAI

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クを紐解きながら、これをもとに主要な生成AIモデルの特性について解説しようと思い

本記事はSnowflakers Advent Calendar 2025の17日目の記事となります！ はじめに 2025/09/21 に SnowPro Advanced: Administrator を受験し、950 / 1000 点で合格しました！ 勉強は短め（10時間くらい）だったのですが自分でも驚く高得点が取れたので、備忘もかねてChatGPTを活用した勉強プロセスについてまとめたいと思います。 本記事の対象読者は、 （実務でSnowflakeを扱っており）Snowflakeの資格を取得したい方 Snowflakeの資格を保有しており、より高得点での合格を目指したい方 Ch