Markdownをpushするだけで社内資料PDFを常に最新に — WIF×Google Driveで鍵レス自動配信
社内向けドキュメントを Markdown のまま Git で管理し、push するだけで Google Drive 上の PDF を最新化する仕組みを、鍵レス認証（Workload Identity Federation）で構築する手順を解説します。 TL;DR Markdown を main に push すると、PDF が自動生成されて Google Drive の同じファイルが上書きされます。共有リンクは変わらず、開けば常に最新版です。 正本は GitHub（履歴管理・レビュー）、表示は Drive（PDF）。「書き出して上げ直して周知する」という共有作業が消えます。 認証は Workload Identity Federation（WIF）で鍵レス。この記事では、そのまま再現できる最小構成を示します。 何が嬉しいのか 資料もコードと同じように Git で管理したい。ただ、読み手のた
Claude Code、とりあえずこれ読んどけばOKなまとめ（2026年版） - Qiita
はじめに はじめまして、新卒エンジニアのfuyunokiです。 この度、新卒として入社した会社でClaudeを使えるようになったので、自分用に調べたことをまとめてみました。せっかくなので記事として公開します。同じように「会社でClaude Code使えるようになったけど何から手を付ければ…」となっている新卒・若手エンジニアの助けになれば嬉しいです。 正直、最初にドキュメントを眺めた時は機能が多すぎて「結局何を覚えればいいんだ…」となりました。なのでこの記事では、公式ドキュメントに書いてある内容だけでなく、現役エンジニアの方々のブログやAnthropic社内の事例なども漁って、実際の運用でどう使われているかまで含めてまとめています。 対象読者はタイトル通り「これからClaude Codeを触る人」です。逆に、もう使い倒してる人には目新しい情報はないかもしれません 1. まずはインストール 2
SRE NEXT 2026 参加レポートまとめ - SRE NEXT Staff Blog
こんばんは。SRE NEXT 2026 運営の sogaoh です。 ブログが次から次へと上がってきているのを観測したので、こちらのページにまとめさせていただくべく、立ち上げました。 X で ハッシュタグ #srenext がついているものは捕捉可能と思っていますが、それ以外の媒体で作成されたものも連ねていければと思いますので、その場合は staff2026+blog@sre-next.org までURLを添えてご連絡いただければと思います。 ベストエフォートとなりますが、順次載せていきます！ zenn.dev qiita.com qiita.com gr1m0h.hatenablog.com zenn.dev sizu.me ryuichi1208.hateblo.jp zenn.dev note.com blog.handlena.me blog.koyama.me note.com
6.5年かかるコード解析を20時間で完了 4.6億行のレガシーコードに挑んだClaude活用術
Anthropicは2026年7月6日（現地時間）、カナダのアルバータ州政府がAI「Claude」と「Claude Code」を活用し、大規模なサイバーセキュリティ対策と情報システム刷新に取り組んだ事例を公表した。州政府は2025年からClaude OpusとClaude Sonnetを採用し、4億6600万行のソースコードを約20時間で解析し、脆弱（ぜいじゃく）性の発見や修正、保守性向上といった成果を得た。 6.5年かかる膨大なコード解析を「20時間」で完了した方法 行政機関がAIを利用して情報システム保全へ取り組む事例として紹介された。行政サービスは住民生活を支える基盤であり、多数の情報システムへ依存する半面、古いソフトウェアや十分な記録が残っていないコードを抱える例が少なくない。アルバータ州政府は、自らの取り組みを技術文書として公開し、他の政府機関でも参考資料として利用できる形を整え
情報漏洩に敏感な金融機関で、Claude・Gemini・ChatGPTを導入した話
はじめに 私は国内の金融機関で、社内の情報システム・セキュリティに関わる業務をしています。この記事では、情報漏洩リスクに人一倍敏感な金融機関という環境で、Claude・Gemini・ChatGPTという複数の生成AIサービスを全社導入するに至った経緯と、その際にどうリスクを整理したかをまとめます。 「生成AIを導入したいけど、リスク部門の理解が得られない」「情報漏洩が怖くて一歩を踏み出せない」——同じような壁にぶつかっている企業の担当者の方に、何かひとつでも参考になれば嬉しいです。 1. 導入前の状況:前向きな現場と、慎重にならざるを得ないリスク部門 金融機関である以上、情報漏洩はあってはならないことです。一方で生成AIは、対話の中で様々な処理を自律的にこなせてしまうツールでもあります。この「自律的に色々できてしまう」という特性こそが、リスクを預かる部門にとっては警戒の対象になります。 社
AI時代の「会社のOS」をつくる 〜Open Knowledge Format（OKF）とRAGで組織知を配れる形にする〜
はじめに 前回、AIにGitHubリポジトリを認識させるなら「階層構造＋index.md」と「Obsidian形式」どっちが速くて安くて正確か という記事を書きました。結論はシンプルで、**「構造はディレクトリ、意味はタグ、両取りが最強」**でした。 この記事は、その続編です。「1つのリポジトリをAIに読ませる」という話を、**「会社全体の知識をAIに配れる形にする」**というスケールに引き上げます。キーワードは3つです。 OKF（Open Knowledge Format） — 2026年6月にGoogle Cloudが発表した、組織知を「AIが読めるファイル」として梱包するオープン仕様 RAG — その知識を「検索して引っ張る」パイプライン Corporate OS（会社のOS） — 両者を土台に、社内のあらゆるAIエージェントが同じ知識を参照できる状態 結論から書きます。 OKFは「
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オブザーバビリティ、本当に活用できてる？ 〜API連携×生成AIで成熟度を自動評価〜
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