全ビジネスマンが使えるClaude3.7 sonnet と draw.ioで始める図の作成。｜遠藤巧巳 - JapanMarketing合同会社
3.7 sonnet → drawioが今のところベストな図の作成方法。特にdrawioにすることで修正ができることが従来との違い。パワポ作成やブログなどの際に図を多用できる。これはわかりやすくビジネスマン全員が使える組み合わせ。 https://t.co/GzZRYhgt1V pic.twitter.com/xmWryTqnk6 — 遠藤巧巳 - AIエージェント受託開発 (@ai_agent_dev) March 1, 2025 図の作成のベストは2025年3月時点ではClaude3.7 sonnetです。ChatGPT,Geminiでもできますが、クオリティが低いと人の修正時間が増えます。この図の作成クオリティのためだけにClaudeを契約しても良いと思います。 何が違う？これまでは図の作成はsvgで行うことが普通でした。しかしsvgだと人の修正ができないため、ほんの少しの違和感でも
クックパッドを退職しました
2012/4 より丸 13 年勤めた クックパッド を退職しました (厳密には3末まで有給消化)。 こんなに長いこと在籍するとは入社時点の自分は想像していなかったと思う。4 年に一度くらい大きな変化がある会社だったので楽しめていたけど、それが無かったらもっと早く辞めてただろう。様々な経験をさせてもらえた会社には感謝しつつ振り返り。 振り返り 入社直後 2012 年時点での自分はめちゃくちゃ Junior な状態で、そこから今に至るまで様々な仕事をしてきた。 https://sorah.jp/about にだいたい書ける範囲では書いているけれど…。 まずは Rails 2.x → 3.2 や Ruby 1.8 → Ruby 1.9 といった大きめのアップグレードから CIや分散テスト実行環境の整備は初期の仕事として印象深い。13 年前って感じのタームだ…。protect_from_forge
24GB RAM + 4CPU + 200GBストレージのLinuxサーバーを無料で手にいれる方法 - Qiita
概要 エンジニアであれば誰もが、無料で利用できるサーバを求めていると思います。 この記事では、OCI(Oracle Cloud Infrastructure)を使用して24GB RAM + 4CPU + 200GBストレージのUbuntuサーバを手にいれる方法を詳しく解説していきます。 無料で利用できるパブリッククラウドとしてAWS, GCPも存在しますが、どちらも無料枠は1年間限定で、期限が切れると有料プランに移行してしまいます。しかしOCIについては期限の制限なしに無料枠を提供してくれています。 Oracle Cloud のAlways Freeクラウド・サービスとは？ 期間の制限なくOCIのサービスを使用できるもの。 ✅ ARMベースの4CPU + 24GB RAMのVMインスタンスを1か月あたり3,000 OCPU時間と18,000GB時間で使用可能。例えば、4CPU + 24GB
オブザーバビリティ入門: OpenTelemetryについて知っておくべきこと - joker1007’s diary
自分が在籍している会社でKafkaを利用したマイクロサービスが増えてきているので、昔からオブザーバビリティの向上というものにちゃんと着手したかったのだが、最近になってやっと手を動かせる所まで優先度を上げられた。 という訳で、ここしばらくは社内にあるマイクロサービス群にOpenTelemetryによる計装を入れまくっている訳だが、大分可視化が進んできたので、これを社内のメンバーに周知しなければならない。 とは言え、説明したい内容が余りに一般的な知識なので、社内向けのクローズドなドキュメントとして書くのは勿体無いので、オープンなブログの方にまとめることにする。 (会社のテックブログに書いた方がいいのではという話はあるが、仕事っぽくなると面倒臭い……) 基本的にはOpenTelemetryの公式ドキュメントを自分なりに解釈して要点を絞る、という形で解説していくつもりなので、公式ドキュメントは一通
はじめに TVerのSREチームでインフラ周りやサービス監視オブザーバビリティーを担当しています西尾です。 この度はサービスとしての認知が広まり、配信プラットフォームとしての社会的な重要性も高まってきたTVerサービスについて運用面からの取り組みを紹介していきたいと思います。 現在Tverに関しては、多くのユーザーから視聴していただいていますが、サービス提供に関するステークホルダーとしてはこの視聴されていますユーザー以外にも、配信を行うコンテンツを制作提供している各放送局の方々も含まれ、サービスとしてはBtoC/BtoBの両方の性質をもっています。 そのため、サービスの安定稼動についてはこれからもっと多くのユーザーに必要とされ、また信頼できる動画配信プラトフォーム業者として各放送局の方々から選ばれるように高いレベルで求められています。 安定稼働の取り組みとしては各チームで様々な施策を行なっ
生成AIのAIエージェントを大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の奥田です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな AI エージェントサービスの比較を行います。 はじめに 当記事について AI エージェントとは ツールとは マルチエージェントシステムとは RAG と併用する効果 3社比較 前提条件 機能比較 料金シュミレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Amazon Bedrock Agents（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Azure AI Agent Services（Azure）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Playbooks（G
日本放送協会（NHK）がシステム開発の中止を巡り、日本IBMを提訴した。NHKは富士通製メインフレームで稼働する営業基幹システムの刷新を計画。クラウド基盤への移行業務を日本IBMに委託したが、プロジェクトは難航した。納期に間に合わないことが判明し、日本IBMとの委託契約解除に至った。NHKは54億円の損害賠償を請求し、日本IBMも真っ向から反論している。 日本放送協会（NHK）がシステム開発の中止を巡り、2025年2月3日付で日本IBMを提訴した。システム開発の業務委託契約の解除に伴う支払い済み代金の返還と損害賠償を求めた。請求額は54億6992万7231円である。 これに対して日本IBMは同年2月7日、同社のWebサイトに声明を掲載した。「当社は訴状の内容も検討し、裁判のなかで当社のこれまでの対応と見解を主張してまいります」（声明文）とした。 訴訟の対象となったのは「営業基幹システム（E
【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編｜maKunugi
【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編 本記事を読むとわかること 1. なぜ今「AIでのデータ分析」が注目されているか 2. SQL不要でデータ分析ができるAIを爆速構築する方法 3. 導入時に気をつけたい“誤回答対策”や“運用”のポイント はじめに「社内にある膨大なデータを活用したいけれど、SQLが書けない…」「エンジニアの協力を仰がないとデータ分析が進まない…」 そんな悩みを持つ方、多いのではないでしょうか。 ここ数年のAI技術の進歩はめざましく、いまやプログラミングスキルがなくてもAIを通して扱うハードルが下がっているツールが増えています。特に、自然言語で指示すると裏側でAIがSQLクエリを生成し、必要なデータをサッと引っ張ってきてくれる――そんな仕組みがいま大注目。いわゆる「Text-to-SQL」と呼ば
【Gemini】GPU不要！超軽量TTSとLLMを使ったチャットWebサービスの構築 ～ UTAU収録音声を用いたTTS ～
はじめに エイプリルフールネタとして、「蒼月ハヤテ」という歌声合成音声ツール用の素材キャラクターを作りました。 その際に配布サイトも自作したのですが、折角キャラクターと歌声生成用の自分の声データがあったので、それらを組み合わせてLLM=>TTS(text-to-speech)を繋げたら、まるで自分のクローンが喋っているようになると思ったので、隠し機能としてTTSでのお試しと会話機能をWebに展開しました。 今回は備忘も込めて、各種技術の紹介をしようと思います。 できあがりイメージ ざっくり使用技術 Typescript arwes (frontend design) Next.js Gemini API (LLM) tone.js (sound) render.com (deploy) upstash (security) 要件の整理と技術選定 元々は「UTAU」という合成音声用の素材配布
バクラク事業部 Platform Engineering部 SREの id:itkq です。バクラク事業部では2022年にアプリケーションのmonorepo化を始め、現在では対応するインフラもmonorepoで運用しています。今回は、そのうちTerraformについて紹介します。 monorepoに至るまで 2022年、アプリケーションをmonorepo化していくプロジェクトが始まりました (通称layerone。リポジトリ名もlayerone)。これについての詳細は次のスライドを参照してください。 これに合わせて、対応するインフラを記述するTerraformも同じlayeroneリポジトリに集約しました。そのほうが特に自動生成の都合が良かったためです。この大枠は当時 @civitaspo がほぼ一人で作り上げました。その後、様々な事情 (例えばGitHub APIのRate-limitな
(前回の記事の補足と更新があります) はじめに 情報の伝わる速さについて調べる 伝搬速度を検証する 検証環境を構築する 検証 結果 所感 参考文献 はじめに 以下の記事を読んでいて気になる箇所がありました。 jp.quora.com これは小学生の知識でも説明できます。光は1秒間に地球を約7周半するのですよね。日本ブラジル間はだいたい地球半周の距離です。仮に一切のボトルネックなく通信が光の速さで一直線に進んでも、60 × 0.5/7.5 = 4フレームの遅延が発生することがわかると思います。 光ファイバーで通信する場合、光は真空中と同じ速さ(3x108 m/s)で通信できるでしょうか？ 物質中を通過するので、もう少し遅いような気もします。 また、気になる画像をインターネットで見つけました。 「電脳格技メフィストワルツ」で「光速は俺らには遅すぎる」という名言が出たそうですが、本当に真空中の光
こんにちは。SRE 兼 Development Infrastructure の komtaki です。 IVRy では、2024 年 4Q から開発者体験の整備の「Development Infrastructure」が発足しました。組織とプロダクトが急成長する成長する中で、CI/CD や各種開発基盤の整備は今後のプロダクト開発に大きく影響してきます。まだまだ人数が少ないので全員 SRE と兼務なのですが、CICD 以外にも AI コードエディターの Cursor の試験導入など、いろいろな改善が進んでいます。 その一環として GitHub の整理をしたので紹介します。 導入の背景 IVRy では、エンジニアの数も 30 人を超えてどんどん増えていて、目まぐるしい速さで組織が大きくなっています。 とはいえ去年まではまだまだ人数も少なく、各種開発ツールのアカウントの発行はエンジニア全体でや
はじめに こんにちは、MA部MA基盤ブロックの@turbofish_です。ZOZOTOWNではプッシュ通知やLINE、メール、サイト内お知らせでのキャンペーン配信を行っており、MA部ではそれらの配信を担うマーケティングオートメーション（MA）のシステムを開発しています。本記事ではその中でも、メールの配信を担当する基盤システムをリアーキテクチャし、バッチでの配信とリアルタイムな配信の両立を実現した取り組みをご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 ZOZOTOWNでのキャンペーン配信 メール配信基盤の機能要件 旧メール配信基盤のシステムアーキテクチャと課題 旧メール基盤のアーキテクチャ 旧メール配信基盤の課題 新メール配信基盤の機能要件とアーキテクチャ 新メール配信基盤の機能要件 新メール配信基盤のアーキテクチャ 新メール配信基盤における配信処理の流れ 配信トリガーくん 配信リストア
約3人でセキュリティ監査を乗り越えた話
セキュリティ監査とVantaの導入 クラウドサービスを提供する企業にとって、データの機密性や可用性を担保するために、SOC2やISMSなどのセキュリティ認証が必要になる場合があります。しかし、これらの認証には厳しい要件があり、対応には多大な労力が必要となります。そこで、効率的に監査対応を進めるために、私たちはSaaSツール Vanta を導入しました。 Vanta導入で得られたメリット セキュリティ監査プロジェクトが初めてという立場から、特に効果を実感したポイントを以下にまとめます。 1. 自動テスト機能で要件チェックがスムーズに 進捗状況の可視化 Vantaでは、監査対応すべき各項目の進捗がプラットフォーム上で常に確認できます。未対応の項目は一覧表示されるため、何をすべきかが一目で把握できます。全体の進捗度合いは、パーセンテージでも表示されており、現在位置がわかります。 SaaS連携によ
はじめに 個人AIをローカルで動かす「Second Me」が面白そうだったので触ってみた 本記事では、Second Me構築までの手順と、触って見えてきた機能や可能性について紹介します Second Meとは？ 自分の記憶や思考を学習した「セカンドプレイン」をローカルで育てられるオープンソースプロジェクトです。 ※ 以下、公式ドキュメント より引用。 Second Me is the first open-source AI identity system that delivers 100% private, deeply personalized AI agents built specifically to represent your authentic self. It doesn't just learn your preferences - it comprehends yo
データカタログは、自律分散組織を円滑に進める上で重要な役割を果たします。 データカタログ整備を含めたデータマネジメントを専門組織に任せるブームが過去に一時期的にありましたが、この体制があくまで過渡期であり一つの部門に負荷をかけすぎるため、長期的に目指す姿ではありません。 そんな中で、データカタログを中心に置きつつ、各ステークホルダーが自由にデータカタログのプラットフォーム上でGive&Takeし、データの提供と利用へのモチベーションを感じてもらう体制とアーキテクチャづくりこそ持続可能な体制かと思い、今回の記事の執筆に至りました。 背景： データの所在と管理を分散化データの所有権とマネジメントを分散化することに重点を置いたアーキテクチャ（データメッシュ構造）において、データカタログが中心的な役割を担います。 データカタログの存在により、「データがほしいユーザー」、「データを提供するユーザー」
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データベースシステムの博士号を持ち、クラウドプロバイダーでの経験を積み、さらにデータストリーミングのスタートアップ RisingWave を4年間運営してきたエンジニアとして、私はすべてのデータエンジニアがAIを受け入れるべきだと強く信じています。つまり、AIを使い、AIを学び、AIを理解し、そして次のステップとしてAIアプリケーションを構築することです！ 私は2024年後半からAIを積極的に推進しています。なぜか？ それは、AIが今後の未来にとって絶対に不可欠であり、データインフラ業界全体を破壊的に変革する可能性を秘めていると確信して
1. はじめに 2. SREの人月提供で直面するアサインの難しさ 2.1 SREに必要なスキルセットが広すぎる 2.2 「インフラエンジニア＝SRE適性あり」とは限らない 2.3 案件ごとに求められるSREの役割が異なる 3. SREを提供するための教育の壁 3.1 SREマインドの定着が難しい 3.2 短期間で現場適応できるスキル育成が求められる 3.3 「開発」と「運用」の橋渡しスキルをどう教えるか 4. SIerとしての解決策 4.1 アサインの工夫 4.2 教育の工夫 5. SRE人材の成長とキャリアパス 6. まとめ 1. はじめに こんにちは。ACS事業部でEnginnering Managerをしている谷合です。 弊社はSIerとしてSIでのご支援の傍らSRE（Site Reliability Engineering）を提供しています。 過去投稿したSREに関するブログは以下
Googleの親会社Alphabetは2025年3月18日、クラウドセキュリティスタートアップのWizを320億ドル（約4.8兆円）の全額現金で買収することで合意したと発表した。 この買収はGoogleにとって過去最大規模であり、テクノロジー業界における2025年最大の企業買収案件となっている。 Wizは2020年に設立されたイスラエル発のクラウドセキュリティ企業で、CNAPP（Cloud-Native Application Protection Platform）と呼ばれるクラウドセキュリティプラットフォームを提供している。このプラットフォームは、企業がマルチクラウド環境全体でセキュリティリスクを検出・管理するのを支援する。 Google Cloud CEOのThomas Kurian氏によると、買収後もWizのサービスはAmazon Web Services、Microsoft Az
DeepSeekの影響でローカルLLMが気になった人も多いのではないのでしょうか。 DeepSeek（ディープシーク）とは？中国発の生成AIがなぜ話題なのか DeepSeek（ディープシーク）という名前がこの1週間で話題となりました。正確に情報を報道できているメディアは少なく、また誤解を与えるような恣意的メディア… ローカルLLMとは自身の環境上に生成AIモデルをダウンロードしてWEB環境をつかわずに生成AIを活用する方法です。いままで生成AIを使おうとするのはブラウザから利用するというのが主流でした。 ただそうなるとモデルプロバイダー側に情報を入力する必要があり、またインターネットから遮断された環境では利用できないケースがほとんどです。 そこを自身のPCに内にLLMをダウンロードすることでいつでも制限なく利用できるようにするのがローカルLLMです。実際に簡単にチャットできるまでの初歩的な
Building a scalable authorization system: a step-by-step blueprint.Download eBook A few months ago, I decided to take my software development skills to the next level by getting into Software Architecture. I had worked on several projects before, but I realized that understanding how to structure and design scalable, maintainable software was just as important as writing clean code. I started by e
24GB RAM + 4CPU + 200GBストレージのLinuxサーバーを無料で手にいれる方法 - Qiita
概要 エンジニアであれば誰もが、無料で利用できるサーバを求めていると思います。 この記事では、OCI(Oracle Cloud Infrastructure)を使用して24GB RAM + 4CPU + 200GBストレージのUbuntuサーバを手にいれる方法を詳しく解説していきます。 無料で利用できるパブリッククラウドとしてAWS, GCPも存在しますが、どちらも無料枠は1年間限定で、期限が切れると有料プランに移行してしまいます。しかしOCIについては期限の制限なしに無料枠を提供してくれています。 Oracle Cloud のAlways Freeクラウド・サービスとは？ 期間の制限なくOCIのサービスを使用できるもの。 ✅ ARMベースの4CPU + 24GB RAMのVMインスタンスを1か月あたり3,000 OCPU時間と18,000GB時間で使用可能。例えば、4CPU + 24GB
Decrypting Encrypted files from Akira Ransomware (Linux/ESXI variant 2024) using a bunch of GPUs
I recently helped a company recover their data from the Akira ransomware without paying the ransom. I’m sharing how I did it, along with the full source code. The code is here: https://github.com/yohanes/akira-bruteforce To clarify, multiple ransomware variants have been named Akira over the years, and several versions are currently circulating. The variant I encountered has been active from late
G-gen の杉村です。Personalized Service Health は、Google Cloud の障害を特定、通知するサービスです。このサービスについて、徹底解説します。 Personalized Service Health とは 対応プロダクト インシデント インシデントとは Relevance（影響度） 有効化 アラート通知 アラートポリシーの利用 メール通知の例 設定手順 ポリシーを作成 テンプレートを選択 アラートポリシーの編集 参考ドキュメント Personalized Service Health とは Personalized Service Health とは、Google Cloud（旧称 GCP）の障害を特定したり、通知したりするためのサービスです。このサービスの利用に、料金は発生しません。 ここでいう「Google Cloud の障害」とは、Googl
GitHub - JamesWoolfenden/pike: Pike is a tool for determining the permissions or policy required for IAC code
Pike is a tool to determine the minimum permissions required to run a TF/IAC run: Pike currently supports Terraform and supports multiple providers (AWS, GCP and AZURE); Azure is the newest with AWS having the most supported resources https://github.com/JamesWoolfenden/pike/tree/master/src/mapping. Feel free to submit PR or Issue if you find an issue or even better add new resources, and then I'll
Back to blog Polars Cloud; the distributed Cloud Architecture to run Polars anywhere Mon, 10 Feb 2025 1. The DataFrame scale gap When I started working on Polars, I was surprised how much DataFrame implementations differed from SQL and databases. SQL could run anywhere 1. It could run embedded, on a client server model, or on full OLAP data warehouses. Whereas for dataframes, the API was different
3秒まとめ ActivityWatchは完全無料でPC上の作業時間を自動記録してくれるオープンソースツール アプリケーションやウィンドウ単位でどれだけ時間を使ったかが一目でわかる 正規表現を使った柔軟なカテゴリ分けで生産性スコアも可視化できる データはローカルに保存され、プライバシー重視の設計になっている どんな人向けの記事？ 自分の作業時間を客観的に把握したい人 「あれ、今日何やってたっけ？」と思うことが多い人 生産性を向上させるために時間の使い方を見直したい人 RescueTimeなどの有料サービスの代わりになる無料ツールを探している人 みなさん、こんにちは！元薬剤師エンジニアのはがくんです。 「今日は何時間コーディングしたっけ？」「あれ、昨日何やってたんだっけ？」って思うことありませんか？ エンジニアたるもの、使った時間に対してアウトプットの質や量を最大化したい...そう考えると 時
記事を開いていただきありがとうございます。 今回は「遊び方を教えてくれるAIチャットボット開発」をテーマに「用例」と「システム構成」を簡単にご紹介させていただきます。 開発したAIチャットボットの紹介 ワンピースカードゲームでは、お客様に向けてルールを公開していましたが、網羅的にルールを記載しているため、お客様が確認したいルールを探すのが難しいという状況でした。 今回のチャットボットではRAGという仕組みを使い、AIチャットボットがユーザーからの入力に合せて適切にルールを回答するということを実現しました。 例えば、ワンピースカードゲームには「起動メイン」という効果があるのですが、自然言語でAIチャットボットに問い合わせると適切な回答が返ってきます。 このように気軽に調べられるAIチャットボットによって、お客様がワンピースカードゲームをより楽しんでいただける環境を整えています。 ONE PI
Clineとは何か？
自身の理解のために、cline v3.7.0のコードリーディングをほぼClaudeが行い、ほぼClaudeが 言語化したのでこちらに残しておく。 はじめに 近年、AI技術の発展により、プログラミングの世界も大きく変わりつつあります。その中でも特に注目されているのが、開発者の作業をサポートするAIコーディングアシスタントです。今回は、そんなAIコーディングアシスタントの中でも画期的な機能を持つClineについてまとめます。 Clineとは Clineは、Visual Studio Code内で動作する自律型コーディングエージェントです。 CLI aNd Editorの名前が示す通り、ターミナルコマンドの実行やファイルの編集など、IDE内での様々な操作を自律的に行うことができます。 Anthropicの最新モデルである「Claude 3.7 Sonnet」などを活用し、複雑なソフトウェア開発タ
DuckDB goes distributed? DeepSeek’s smallpond takes on Big Data
DeepSeek has made a lot of noise lately. Their R1 model, released in January 2025, outperformed competitors like OpenAI’s O1 at launch. But what truly set it apart was its highly efficient infrastructure—dramatically reducing costs while maintaining top-tier performance. Now, they're coming for data engineers. DeepSeek released a bunch of small repositories as independent code modules. Thomas Wolf
※この投稿は米国時間 2025 年 3 月 18 日に、Google Cloud Press Release に投稿されたものの抄訳です。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。 Google は本日、ニューヨークに本社を置く大手クラウド セキュリティ プラットフォームのWiz, Inc. をクロージング調整の条件付きで 320 億米ドルの全額現金取引で買収する最終合意に署名したことを発表しました。買収完了後、Wiz は Google Cloud に入ります。 本買収は、 Google Cloud の投資が、AI 時代のクラウド セキュリティ強化とマルチクラウドという 2 つの成長分野に向けて加速していることを示しています。 サイバーセキュリティとクラウド コンピューティングは、いずれも急速に成長している産業であり、幅広いソリューションが提供されていま
Cloud Composer で Storage Transfer Service の転送ジョブのステータスを監視したい | DevelopersIO
こんにちは！エノカワです。 Cloud Composer は、Apache Airflow で構築されたフルマネージドのワークフローオーケストレーションサービスです。 Apache Airflow のオープンソース プロジェクトを基に構築されており、Python プログラミング言語を使用して動作します。 やりたいこと Cloud Composer上で動作する Airflow DAG で、Storage Transfer Service の転送ジョブの完了を待機する仕組みを検討しています。 具体的には、Google Cloud Storage に転送されたファイルを BigQuery に取り込むために、転送ジョブが完了するのを待つ必要があります。 今回は、CloudDataTransferServiceJobStatusSensorを使用して、DAG から転送ジョブの完了を待機できるか試して
Ampere Computingが身売り？ Amazon, Google, MicrosoftがArmサーバー用チップを開発しているので、売り先がOracleだけになっているのかな？ - Vengineerの妄想
はじめに Ampere Computingが身売りをするというのがXに流れてきました。 Armベースのサーバー向けチップを手掛けるAmpereが身売りを検討中？？https://t.co/qsh77y9KPu #Arm #Ampere #Semiconductors #半導体— Hiroshi Komoda (@EDAExpress) 2024年9月19日 とりあえず、記録に残します。 IPO IPOについては、今年の1月にブログに残しました。 vengineer.hatenablog.com 大口の出資者は、 Oracle Softbank/Arm のようです。 で、記事によると、評価額は $8B なんですね。。。 vengineer.hatenablog.com おわりに tom's HARDWARE では、AMD や Intel が他コアのサーバー用CPUを出してきたからという感じに
【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編｜maKunugi
【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編 本記事を読むとわかること 1. なぜ今「AIでのデータ分析」が注目されているか 2. SQL不要でデータ分析ができるAIを爆速構築する方法 3. 導入時に気をつけたい“誤回答対策”や“運用”のポイント はじめに「社内にある膨大なデータを活用したいけれど、SQLが書けない…」「エンジニアの協力を仰がないとデータ分析が進まない…」 そんな悩みを持つ方、多いのではないでしょうか。 ここ数年のAI技術の進歩はめざましく、いまやプログラミングスキルがなくてもAIを通して扱うハードルが下がっているツールが増えています。特に、自然言語で指示すると裏側でAIがSQLクエリを生成し、必要なデータをサッと引っ張ってきてくれる――そんな仕組みがいま大注目。いわゆる「Text-to-SQL」と呼ば
Jupyter Notebookを使って、AWS/GCPのCLIコマンドの活用を効率化する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事について AWS CLI や GCP の gcloud コマンド、Terraform などを使っていると、 毎回オプションを調べて、長いコマンドを打つのが大変になりがちです。 この問題に対して、Jupyter Notebookと、subprocessなどのライブラリを使って、 CLI(Command Line Interface)をPythonから実行できるようにし、「試す」「学ぶ」「記録する」を効率化する方法を試してみました。 CLIの活用が大変な理由 lsやcdのような普通のUnix/Linuxのコマンドと違って、AWSやG
はじめに 業務の中でSnowflakeを利用しているんですが、割とエンティティが多くなってきていること、また定常的に発生する作業（user作成・ロール付与など）について、毎度毎度、手順書作成→レビュー→手順書の通りに実施 みたいなことをやっているので、もう少し自動化したいなぁという思いの元この記事を書くに至りました。 具体的にはSnowflakeのリソースをIaCで管理して、CICDパイプラインを組み、承認を得たタイミングでフローが走って自動的にリソースに対する変更がができればいいなぁという思いです。 Zennなどを見ていると既にTerraformによるSnowflakeの管理や×Github Actionsなどを利用したわかりやすい記事が既にあるので、書こうか迷ったのですがAWSのCodePipelineを利用している記事はなさそうだったのでやってみようと思います。 本記事は大きく2部構
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目的 .NET Core MVCアプリケーションのセッション管理をRedisに委譲し、複数サーバでのセッション共有を可能にしたい。 オンプレミス環境とサーバレス環境の両方で動作するセッション管理の仕組みを構築する。 課題 Redis はバージョン7.4以降、OSS（オープンソースソフトウェア）ではなくなった。 7.4以降を「Redis Community Edition」と名称変更。 一般ユーザは引き続き無償利用可能だが、AWSなどクラウドベンダーでは利用できなくなった。 AWSやGCPでは、 Redisをフォークしたインメモリデータベ
BrainPad Study〜生成AI活用の実践例から学ぼう（BPStudy#212） (2025/04/24 19:30〜)
zoomを使ってのリモート開催です。zoomのURL等は、当ページの「参加者への情報」欄に記載されています。別途、参加者にメールにてお知らせします。 生成AIの活用は「試行錯誤の段階」を超え、生産性や品質を飛躍的に向上させる「現場実装」の段階へと進化しました。 現場での導入をいかに迅速かつ効果的に進めるかが、企業の競争力を決定づける時代に突入しています。 具体的には、業務効率化、コスト削減、納期短縮といった成果が、生成AIを使いこなすことで現実のものとなっています。 今回のBPStudyは特別企画『BrainPad Study』と称して、AI導入支援やデータ分析において国内トップクラスの実績を誇る株式会社ブレインパッド（BrainPad）から、現場で活躍するエンジニアの方々にご登壇いただきます。 同社が実際に業務で生成AIをどのように導入し、具体的な成果につなげているのか、成功事例を詳しく
GitHubの非公開リポジトリがMicrosoftのAIアシスタント「Copilot」により無断公開|セキュリティニュース
生成AIセキュリティプラットフォームを運営する企業「Lasso 」はGitHubの非公開リポジトリがMicrosoftのAIアシスタント「Copilot」による無断公開されている可能性を発表しました。 問題の概要 2024年8月、Lasso の研究者はOpenAI がプライベート GitHub リポジトリのデータを使用してトレーニングを行い、公開していると主張する LinkedIn の投稿に遭遇しました。 これを受けて同社が調査を開始したところ、対象リポジトリは過去に公開されていたものの、現在は404エラーとなりアクセスできない状態でした。 画像：Lasso しかし、ChatGPTに質問すると、直接データは提供しないものの、リポジトリの存在自体は認識していることが判明しました。 その理由を追求した結果、Bingが過去のリポジトリ情報をキャッシュしており、それが影響していることが分かりました
今年は人数が多いからなのか？ 会場が新潟商工会議所から変更。 イーンスパイアの横田です。 https://www.enspire.co.jp 歩いて5分なので助かる（笑） さて、本題です。 人工知能AIに関するニュースなどは 以下で随時更新して配信しています。 AI関連ジャンル URL 画像生成AIhttps://discord.gg/YZWFNshn 動画生成AI上記のDiscordへ参加すると飛べます 図解生成AIhttps://yokotashurin.com/etc/napkin.html#news スライド生成AIhttps://yokotashurin.com/etc/slide-ai.html#news AI全般https://yokotashurin.com/etc/ai-seminar2.html#news 画像認識https://yokotashurin.com/etc
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TVerサービスの継続的安定への取り組み - TVer Tech Blog
NHKの富士通製ホスト刷新プロジェクトが頓挫、日本IBMに54億円の賠償請求
解剖！Terraform monorepo - LayerX エンジニアブログ
Pingの応答から通信距離を推定してみる(太平洋横断編) - たぶん動く...
GitHubの権限とチームを整理してTerraform化した
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Second Meを動かしてみた！AIによるセカンドブレイン構築への第一歩
データカタログを中心とした自律分散組織 | フューチャー技術ブログ
データベース分野のPhDが考える：なぜデータエンジニアは本気でAIを学ぶべきなのか！ - Qiita
SIerがSREを提供する難しさ〜アサインと教育のリアルと解決策〜 - APC 技術ブログ
Google、Wizを320億ドルで買収へ – マルチクラウドセキュリティ市場に地殻変動 - イノベトピア
ローカルLLMのすゝめ。Windows環境でのOllama（オラマ）を使った生成AI利用方法について
11 best open source tools for Software Architects | Cerbos
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SnowflakeのリソースをTerraformで作成・管理したい！
Redis導入調査 - どのバージョンにする？ - Qiita
人工知能･AIに関するニュース(2025年3月分)Podcast配信 | ネットビジネス・アナリスト横田秀珠