Project間の依存関係の図示 - freee Developers Hub
ことのはじめ こんにちは、freeeのSREの久保木です。 freeeにはたくさんのProjectがあり、それらが複雑に依存関係を持ちます。 ですが僕はSREという所属上いったんはこれら全てに関与する可能性があります。なのでどんなProjectがあって、どれとどれがどう関わっているか、といったことを意識しなくてはならないわけですが。 はい。無理です。まだ入社から二ヶ月弱なのにそれがすぐできたら苦労はないのです。 ということで、この問題をどうにかしてみましょう。 目指すところ どうにかする、って具体的にどういうことか。 今回はfreeeで運用しているProject間の依存関係を図示しよう、という話になりました。 こうすることで、僕のように入ったばかりでProject名が何を示しているかはわからないくらいの人が、一つのProjectを調べながら扱っていきたいという時、でも何に気をつけながら触っ
ZOZOTOWNのマーケティングメール配信を支える技術 - ZOZO TECH BLOG
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
『Google AI Studio』の新機能がヤバすぎるので共有したい。｜AI FREAK - 最新のAIツールをご紹介
こんにちは、AI FREAKです。 久しぶりにヤバいAIツールが出てきました。 「何がそんなにヤバいの？」かというと、例えばこちらの正面向きの画像を AIで生成してます横にしたり または後ろ姿にしたり または服装を変えたり これらを簡単にできるようになってしまいました。 服装や髪型の変換などは、マスクをかけて他のAIツールで変更する術などはありましたが、多少面倒でした。 また、横顔や後ろ姿を生成してくれる機能に関しては、かなり革命的だと思います。 これらはどのように編集しているかというと、Google AI Studioで新たに実装されたモデル「Gemini 2.0 Flash Experimental」を使用しています。 『Google AI Studio』の新機能が噂通りヤバかったので共有です。 添付1枚目の【正面画像】から【横顔】【後ろ姿】などが簡単に生成できちゃいました。 手順 =
Cloud Loggingの概念と仕組みをしっかり解説 - G-gen Tech Blog
G-genの杉村です。Cloud Logging は Google Cloud（旧称 GCP）上のシステム等が生成したログを収集・保管・管理する仕組みです。基本的な概念や仕組みを解説していきます。 Cloud Logging 概要 Cloud Logging とは 対象のログ ログの保存先 Cloud Logging が扱うログ プラットフォーム ログ、コンポーネント ログ 監査ログ ユーザー作成のログ マルチクラウドとハイブリッド クラウドのログ 料金 Cloud Logging の料金 最初から存在するログバケットの料金 取り込み料金の節約 ログの閲覧 閲覧方法 クエリ言語 インデックス ログの閲覧可能範囲を定義する ログビュー ログスコープ ログルーティングとログの保存 ログルーティングとは シンクとは 初期設定で存在するシンクとログバケット 書き込み ID プロジェクトをまたいだロ
【個人開発】リリース1ヶ月で月5万円(理論値)のサービスを作ったのでノウハウを全公開してみる（Next.js / Rails） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、とまだです。 みなさん、個人開発はしていますか？ そして個人開発をしている方は 個人開発アプリで一発あてて月収 xx 万円 を夢見ていたりしませんか？ 私も夢見る一人なのですが、特に「集客」や「マネタイズ」の方法に悩んでいる方も多いのではないでしょうか。 今回は、私が個人開発した Learning Next というサービスがあります。 こちらが軌道に乗ってきたので、開発の背景から技術的な工夫まで、赤裸々にお話ししたいと思います。 この記事を読んだらわかること この記事は、個人でサービスを作ってみたい人、特に 集客やマネタイズ
開発現場におけるnotebookLMの使い方を考えてみる
はじめに 非常に簡単に簡易的なRAGを構築することができるnotebookLMに魅力を感じたので、 開発現場においてどんな使い方ができるのかを考えてみようと思います（Geminiで）。 NotebookLMとは？ Googleが提供するAIを活用したドキュメント理解・生成ツールです。 複数のドキュメントをアップロードし、それらの内容に基づいて質問したり、 要約を作成したり、関連情報を抽出したりすることができます。 NotebookLM https://notebooklm.google/ NotebookLM Plus（有料版です） https://notebooklm.google/plus エンジニアの業務におけるNotebookLMの活用方法 代表的な業務シーンにおけるNotebookLMの活用方法を考えてみます。 1. 設計・開発フェーズ 要件定義書の理解と質問 複数の要件定義書や
AI/MLシステムの量産体制を目指して（前編：課題と戦略）
背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でML（機械学習）チームに所属している山野です。弊社データ戦略部は、グループ最大のデータ戦略部門です。MLチームはMLプロダクト/プロジェクトマネジメント、モデリング、およびMLシステムの開発/運用にスペシャリティを持つメンバーで構成されています。私たちMLチームはこれまで、MLプロダクト開発を一気通貫で担当してきました。過去の案件事例の一つはこちら（レコメンドシステム導入事例）です。 MLチームのスコープ 青背景部分がMLチームのスコープであり、今回はその中の赤枠で示された部分の役割として実施した内容をまとめました。 AI/ML技術の進展とその影響 近年、AI/ML技術の進歩は目覚ましく、その活用範囲と必要性が急速に広がっています。このため、ML専門チームに限らず、データを活用しようとするあらゆるチーム
Killercoda Interactive Environments
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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
OpenAI API の Agent構築のための新ツール｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・New tools for building agents 1. Responses API「Responses API」は、Agentを構築するための新しいAPIです。「Chat Completions」のシンプルさと、「Assistants API」のツール機能を組み合わせています。Agentアプリケーションを構築する開発者にとって、より柔軟な基盤を提供します。1回のAPI呼び出しで、複数のツールやモデルのターンを使用して、複雑なタスクを解決できるようになります。 「Responses API」は「Web search」「File search」「Computer use」などの組み込みツールをサポートします。これらのツールは連携してモデルを現実世界に接続し、タスク完遂においてより有用になるよう設計されています。また、統一されたアイテ
コードオーナー・レビュアーを増やすための取り組み - LIFULL Creators Blog
エンジニアの市川と申します。 LIFULL HOME'S の売買領域の開発を担当しています。 さて、皆さんは普段からコードレビューをしているでしょうか。 私たちLIFULL HOME'Sのエンジニア組織では、他者のコードレビューを通過しないとリリースできないというルールを設けています。 そんな中、コードレビューがボトルネックになってしまったアプリケーションがあり、それを解決するために行った取り組みを3点紹介します。 課題 1. 昇格ルールの明文化 問題点: コードオーナーに求められるスキルレベルがわからない 解決策 2. 昇格状況の可視化 問題点: 昇格プロセスの進捗が不明確 解決策 3. 昇格課題の用意 問題点: レビュー経験を積む機会が少ない 解決策 まとめ 最後に 課題 今回対象としたのは、近年基盤を刷新したアプリケーションのコードレビューです。 www.lifull.blog リプ
OpenAI Responses API 入門 (11) - Computer use｜npaka
1. Computer use「Computer use」は、「CUA」(Computer-Using Agent)の実用的な応用であり、「GPT-4o」の視覚機能と高度な推論を組み合わせて、コンピューターインターフェースの操作やタスクの実行をシミュレートします。 2. Computer use のしくみ「Computer use」は、連続ループで動作します。このツールは click(x, y) や type(text) のようなコンピュータ操作を送信し、ユーザーのコードがそれをコンピュータやブラウザ環境で実行します。その後、結果のスクリーンショットがモデルに返されます。 このしくみにより、ユーザーのコードは人間がコンピュータインターフェースを操作する動作をシミュレートし、モデルはスクリーンショットを分析して環境の状態を理解し、次のアクションを提案します。 このループを活用することで、クリ
Slack Agents & AssistantsとMCPを組み合わせてNotionデータベースを操作するAIエージェントを作ってみた - ジパンク Tech Blog
こんにちは、株式会社ジパンクCTOの太田です！ 社内のタスク管理にNotionを使っている場合、Slackから直接タスクの作成やステータス変更ができると便利ですよね。 昨年末頃からSlackで「Agents & Assistants」という新機能が利用できるようになり、対話的なUIでいろいろな操作を実現しやすくなりました。 そこで今回は、Slack Agents & AssistantsとMCPを組み合わせた、Notionデータベースの操作をしてくれるAIエージェントの構築方法をハンズオン形式で紹介します。 最終的にAWS Lambda Functionにデプロイし、実際の社内アプリケーションとして動かすところまでカバーするので、AIエージェント活用に興味がある方はぜひ参考にしてみてください！ この記事が、SlackをインターフェイスとしたAIエージェントとの協働の第一歩となれば幸いです。
Slack Boltを試してみる
この記事は個人blogにもアップロードしています。 概要 ChatGPTのAPIをSlackbotを作って試してみたいと思って、先にSlack Boltを試すことになりました。 Boltとは SlackにBotを待機させて、チャンネルの特定の文字が入力されたり、メンションが飛んだりするなどのイベントをリッスンして、サーバからSlackの方に操作を加えることができるます。 質問という文字を検知し、解答を返す。などができます。 ドキュメント Boltを試してみる SlackのAppを作る https://api.slack.com/app で新しくアプリを作成します。 From scratch > appの名前と、使うslackのworkspaceを選択します。 Tokenの設定 Boltで必要なtokenは以下の三つです。 const app = new App({ token: proce
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Google Cloud Services - Logging :: Quarkiverse Documentation
動物の頭蓋骨の角度を変更すると、その向きの動物の画像を表示してくれるgithub上のWEBサイト｜3DCG最新情報サイト MODELING HAPPY
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「Notebook LM」のつかいかた ～RAGを手軽に構築、自分専用にカスタマイズした生成AIを使い倒す【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
GKEクラスタのアップグレードを簡単にSlackへ通知する - CyberAgent SRG #ca_srg
