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こんにちは！Finatextホールディングス/ナウキャスト 広報担当の及川です！ 2026年4月6日、ナウキャスト主催の勉強会「DataOps Night#10」を開催しました。 記念すべき第10回目となる今回のテーマは、「エンタープライズAIエージェントを支える技術」です。昨今のAIブームを背景に、現地・オンライン合わせて217名もの方にお申し込みいただき、会場にも多くの方が足を運んでくださいました。 当日は、ナウキャストの六車のほか、サイバーエージェントの山田さん、LayerXの澁井さんをお迎えし、最新の知見を共有いただきました。 発表内容 １．「MCPゲートウェイ MCPassの設計と実装」（ナウキャスト 六車さん） 1番目に登壇したのは、株式会社ナウキャストの六車光貴さんです。 エンタープライズにおけるMCP運用の課題と、それを解決するプロダクト「MCPass」に関して、アーキテク

こんにちは、ナウキャストで LLM エンジニアをしている Ryotaro です。 バックエンドの ER 図、ちゃんとメンテナンスできていますか？ 「コードは変えたけど ER 図の更新を忘れた」「いつの間にかドキュメントが実態と乖離していた」という経験は、多くのエンジニアに心当たりがあるのではないでしょうか。 この記事では、SQLAlchemy モデルを Single Source of Truth（SSoT）として、GitHub Actions で DBML を自動生成・コミットする仕組みを構築しました。やってみたら結構うまくハマったので、その方法を紹介します。開発者はコードだけ修正すれば ER 図も自動更新される状態を実現できました。 課題: ER 図が腐る問題 ER 図を手動でメンテナンスする運用には、根本的な限界があります。 スキーマ変更のたびに図を更新するコストが発生する レビュー

Webアプリを作ってきたインフラエンジニアがデータ基盤に挑戦するときの道しるべ 最近クラウドインフラエンジニアとしてナウキャストに入社し、Webインフラ経験を土台にデータ基盤を学び始めました。 Webアプリのインフラは継続して扱ってきましたが、データ基盤の設計は選択肢が多く、学習初期に迷いやすい領域でした。 本記事は、インフラエンジニアの視点で、AIと一緒に学びながら整理したデータ基盤構築のナレッジです。 「EC2やRDS、ALBなど触れてきましたが、データ基盤には触れていなかったので、データエンジニアリングってどうやるの？」という疑問から始まった学習記録を、共有できる形にしました。 想定読者: Webアプリのインフラは分かるけど、データ基盤は初めて RDSとRedshiftって何が違うの？OLTP vs OLAPって何？ データレイクとデータウェアハウスってどう使い分けるの？ 1. 概要

0. はじめに この記事は、Finatext Advent Calendar 2025 の25日目の記事です。 2025年は、生成AIが急速に進化する中、組織としてどうAIと向き合うか、どう活用していくかを真剣に考えさせられる一年でした。そんな2025年の年の瀬にAnthropic社が公開したAgent Skillsについて、今後のチーム開発の生産性を大きく左右しそうだなと感じました。 本記事では、Agent Skillsの概念理解から作成方法、活用例までを解説・考察しています。Agent Skillsは、AIエージェントがスクリプトやMCP、データソースと連携し、様々なタスクを効率的に実行するための仕組みです。また、今回はClaude Codeを使うことを前提に解説しています。 この記事の想定読者 AIエージェントやMCPは既に使っているが、更に安定した実装を目指したい方 AIエージェン

この記事は、ナウキャストAdventCalendar2025の22日目の記事です。 はじめに 皆さんこんにちは！ナウキャストでデータエンジニアをしている稲葉です。 直近では、DataLensHub(オフィス営業、店舗開発)というWebアプリケーションの開発を行っています。 DataLensHubは、営業支援や物件管理機能をワンストップで提供するプラットフォームです。生成AIを活用したデータの取り込みやレポートの作成、各社独自のカスタマイズ機能など、高度な要件を取り入れつつ日々進化しています。 モチベーション サービスの急成長に伴い、どうしても品質の安定化よりも顧客価値に直結する機能開発が優先されてしまうという実情がありました。 今までは、顧客数とapiの数も多くなかったため、個々の開発者がコード全体を把握しており、また事前の動作検証によりほとんどの問題を防止できていました。 しかし、顧客数

この記事は、ナウキャスト Advent Calendar 2025の21日目の記事です。 イントロダクション：エンタープライズがMCPを必要とする理由 たとえば、こんな業務フローを想像してください。 まずはJiraで「今日やるべきタスク」を洗い出す タスクに紐づく仕様や背景をNotionのドキュメントから確認する 影響範囲や次のアクションをSlackに共有する そのままJiraのチケットを更新・完了して、次へ進む 本来ならブラウザのタブを行ったり来たりしながら、検索し、コピペし、文脈を整え、最後に状態を更新する――という“人間がつなぎ役”になる作業が必要です。 ところが2025年は、この一連の流れが（まだ荒削りではあるものの）ClaudeのようなMCP対応クライアントを中心に、すでに動き始めています。Atlassian（Jira/Confluence）、Notion、Linear、Slac

この記事は、Finatext Advent Calendar 2025 の 16 日目の記事です。 はじめに 分散サービスでアプリケーションを構築する際、「分散トランザクションの壁」にぶつかることは避けられません。単一データベースで保証されていた ACID 特性（特に原子性）が、複数サービスにまたがると簡単には実現できないからです。 業務で複数の分散サービスとデータベースを更新する処理を実装する際、「DB の ACID 特性を最大限活用すれば、シンプルに実装できるのでは？」 という考えから設計を始めました。しかし、その結果として典型的なアンチパターンに陥り、深刻なバグを埋め込む設計になってしまいました。 本記事では、その失敗の経緯と、なぜそのアプローチが問題だったのか、そして最終的にどう改善すべきだったかを共有します。 用語の定義 本記事で使用する主要な用語を整理します。 ACID 特性:

APIの状況 本記事執筆時点(2025年12月現在)でChromeの最新バージョンは 143.0.7499.110 となっており、既にChromeではTranslator API，Language Detector API、Summarizer APIが実験的な機能として使用できる状況です。 Writer API、Rewriter API、Prompt API、Proofreader APIを使用した機能を提供したい場合は、Chrome Origin Trialに参加する必要があります。 https://developer.chrome.com/docs/ai/built-in-apis?hl=ja より APIを動かしてみる フラグの有効化 現時点でオリジントライアルに参加が必要なAPIを動作させるには、Chromeウェブブラウザのフラグを有効化する必要があります。 chrome://f

はじめに 今回のGo Conferenceも昨年に引き続き、LT枠で参加することができました。 発表内容はこちらです。 今年の発表内容 Graceful Shutdown について発表しました。 標準パッケージと実運用それぞれの実装方針を話しました。 モチベーションとしては、発表を通じて課題への共感を得ることや、各社それぞれどうしてるか議論するための話題を提供することでした。 LTの5分間で伝えきれるか不安はあったものの、発表後に社内外で反応してもらえたことがうれしかったです✨ 社内の反応 当日の反応 時間の関係上削った話 Amazon Web Services(AWS)上のアプリケーションがデプロイによってシャットダウンするまでのフロー AWSのApplication Load Balancer(ALB) + Amazon ECS 構成でGoアプリケーションがデプロイされる際に、どのよう

この記事は Finatextグループ Advent Calendar 2024の2日目の記事です。 試行錯誤でモジュラーモノリスを選ぶまでに至ったストーリー プロジェクトの初期、ソフトウェアアーキテクチャを自由に選べるタイミングって楽しいですよね。プロジェクトの輝く未来に向けて、ブログや本で書かれていた新しい技術を採用して、自分の手で一から作っていくあの瞬間。 まだソフトウェアエンジニアとしての経験が浅い頃は、モダンな技術に触れてるって嬉しさでついオーバーテクノロジーになったり、プロジェクトの状況で求められているものよりも難しい技術に挑戦したりしがちです。マイクロサービス最高、DDDだー、Goだー、Rustだーみたいな、そんなトレンドを追いかけたエンジニア本意な技術選定。1人のソフトウェアエンジニアとしては、それで実務経験を積むことができて、次の会社に転職するときの武器になるから美味しいの

2025年8月15日にGitHubからGitHub Actions周りの新機能として "SHA pinning enforcement" 機能がリリースされました。今年の3月にGitHub Actionsでのサプライチェーン攻撃があったことは記憶に新しいと思います。この新機能はこの種のサプライチェーン攻撃のリスクを低下させるためのものだと考えています。 まだリリース後間もないので不安定な部分もありますが、セキュリティ向上を目的にFinatextではこの機能の有効化に取り組みました。Finatextでのソフトウェア開発にはある程度の規模があるため、単に機能を有効にするのではなくプラットフォームとしての仕組みを整備しました。その過程を紹介します。 機能の概要 SHA pinning enforcementに関するまとめ記事を参考にしましたが、検証した結果一部さらに詳細な挙動が分かりました。 こ

はじめに こんにちは！ナウキャストのデータエンジニアのけびんです。 ナウキャストでは一部のバッチジョブの実行やデータの保存にAWSを利用しています。その中でも、古くから運用しているAWSアカウントでは、特に2024年までのコスト増加が課題となっていました。 様々な施策を通じて、2025年にはアカウント全体での月額コストを 約30% 削減することができ、その中でもS3単体での削減が最も大きな成果を上げました。本ブログでは、S3に焦点を当て、実際にどのようにコスト削減を行ったのか、その設定やアーキテクチャをご紹介します。 Cost Explorer で確認した対象のAWSアカウント全体のサービスごとのコスト。 特にS3が2024年まで増加し、その後削減されている様子が確認できる。 ナウキャストのビジネスモデルとS3の役割 本記事の技術的な詳細を理解するうえで、背景としてナウキャストがどのような

検出精度 ✅ 全体精度: 97.5% - 80件中78件で正確な判定を実現 ✅ DB検出: 100% - データベース照合による検出は完璧 ⚠️ LLM検出: 95% - Web検索+LLM判定で1件誤判定 ⚠️ 中リスク判定: 95% - 疑わしい情報の分類で1件誤判定 技術スタック 今回は特にスピード重視で作りつつ、一定の保守性も担保できるような仕組みにするために、できるだけ慣れている言語・環境でかつ、AIエージェント開発と相性が良く、実現したい機能のライブラリが十分に揃っているという3つの条件をもとに技術選定を行いました。 バックエンド 言語: Typescript 実行環境: Bun Webフレームワーク: Hono バリデーション: Zod DB: PostgreSQL(w/Drizzle ORM) LLM API: Azure OpenAI GPT-4.1: データのパース、検

はじめに こんにちは。ナウキャストでデータエンジニアをしているTakumiです。 社内(Finatext HD内)の生成AIコンテストでMultiAgentを利用したシステムをスクラッチで構築しました。 具体的には、ユーザーがSlackでメッセージを送信し、コードの記述、レビュー、GitHubでのPR作成までEnd2Endでできるシステムです。 コンテストで構築したシステムの概要図は以下の通りです。 本記事では、複数のエージェントが協調して動作する本格的なコーディングAgent（Coodinator） に絞って、構築した概要を説明します。 この記事でわかること この記事では、LangChainとAzure OpenAIを使用してゼロからコーディングエージェントを構築する方法を詳しく解説します。 具体的には以下の内容を学ぶことができます。 コーディングエージェントの実装方法：Programm

はじめに Finatextグループ Advent Calendar 2024 21日目の記事です こんにちは！Finatextのクレジットドメインでエンジニアをしている名澤(@studiokaiji)です。 この記事では、デザイントークンをTailwindで管理する方法と、そのメリットについてお話ししていきます。 そもそもデザイントークンってなんだっけ デザイントークンとは、デザインシステムのうちのUIの基本的な要素（色、タイポグラフィ、スペーシング、アニメーションなど）を再利用可能な変数として定義しているものです。 これらを適切に管理することで以下のようなメリットがあります。 UIの一貫性を保つことができる ブランドアイデンティティを強化できる 開発者間でのコミュニケーションを円滑にできる なぜTailwindCSSがデザイントークン運用に適しているのか TailwindCSSには、デザ

この記事はGo Advent Calendar 2024の 14 日目の記事です🎄 はじめに 先日、専用コンテナを利用したユニットテストのアプローチとして、Testcontainers for Goを利用した具体例を紹介させていただきました！ まだ読んでない人は、ぜひチェックといいねをよろしくお願いします 👍 本記事では、Testcontainers と合わせて、runn を用いた API テスト基盤について詳しく解説します。 前提 runn 　とは runn は、k1LoWさん作のシナリオテスト[1]を柔軟に構築できるツールです。 個人的な runn の推しポイントとしては以下２点です。 ポイント 1. チュートリアル、クックブックが日本語対応している 初めて使うのにまったく困らないほどのドキュメントが、それぞれ日本語かつ zenn で公開されているのは、国内で普及させるのにだいぶア

この記事は、Finatextグループ Advent Calendar 2024の10日目の記事です。 はじめに こんにちは、ナウキャストでLLMエンジニアをしているRyotaroです。 毎週生成 AI に関する情報をまとめていますが、今回はアドベントカレンダー期間ということで久々にテーマを一つに絞って書きたいと思います！ そのテーマというのが、「Pydantic AI」です！ 最近 bolt とか replit とか AI エージェントを駆使したサービスがめちゃくちゃ流行っていますよね。そのエージェントを作るためのライブラリの一つとして Pydantic AI が最近出たみたいなので紹介したいと思います。 Pydantic AI とは Pydantic AI は、Python を用いて大規模言語モデル（LLM）を活用するためのエージェントフレームワークです。このフレームワークは、Pydan

この記事はFinatextグループ Advent Calendar 2024の12/9の記事です。 モノリポでGitHub Actionsを使ってCI/CDを構築する際に直面する問題について、インターネットであまり見つからなかったtips 3選を紹介します。 Matrix strategyを使ったパイプライン並列化 Required status checks Dependabotの完全自動マージ Matrix Strategyを使ったパイプライン並列化 Matrix Strategyを動的生成を利用する Finatextのプラットフォームチームでは社内プラットフォームを担うアプリケーション群を領域や性質に合わせて複数のAWSアカウントに区切り運用しています。それぞれのAWSアカウントの中でモニタリングや自動化などの各種タスクのために複数のAWS Lambdaのfunctionを実行してい

この記事は、dbt Advent Calendar 2024の8日目の記事です。 はじめに こんにちは！ナウキャストのデータエンジニアのけびんです。 dbt incremental model とは dbt を利用すると ELT パイプラインを宣言的に作成・管理することができます。 hoge.sql というファイルに select 文を書いておくと、その内容で hoge というテーブルを作るように CTAS でラップして実行してくれる、という訳です。これはつまりテーブル全体を毎回洗い替えする構成になってしまいますが、データ量が大きいテーブルに対して毎回洗い替えするわけにはいきません。 そこで dbt における materialization の一種である incremental model を利用すると、洗い替えではなくいわゆる差分更新を可能にします。 incremental model

この記事はFinatextグループ Advent Calendar 2024 7日目の記事です。 はじめに こんにちは。インフラエンジニアのぐらにゅです。 突然ですが、みなさんはTerraformを使っている中で、設定ミスをコード側で検知したいと思ったことはないでしょうか？ クラウドインフラを利用するケースが多いと思いますが、設定ミスがあると脆弱性を生んだりガバナンス違反をしていたなど、何らかのセキュリティ上のリスクが発生する可能性があります。 手動での変更も含めて網羅的にケアしたい場合にはクラウドインフラ側でガードレールを設けた方が良いですが、コード側でも検知できると嬉しいなあと思ったので、設定ミスを検知できるツールをいくつか調査してみました。 この記事で書くこと/書かないこと 書くこと 設定ミスを検知するツールとしてどういうものがあるか ツール選定する際に考えたいこと 書かないこと T

この記事は、Finatextグループ Advent Calendar 2024の3日目の記事です。 はじめに ナウキャストでデータエンジニア/データプラットフォームエンジニアとして働いている@mt_musyuです。ナウキャスト社内のデータ基盤の構築や運用を行い、また社内の知見を生かしてクライアント企業様のデータ基盤の構築や運用の支援を行っています。 近年、データ利活用の推進や生成AIの利用が進む中で、データ基盤の重要性が増しています。単にデータ基盤を構築するだけでなく、増え続けるデータやユーザーを考慮した運用も求められています。そのため、データ基盤の構築や運用を効率化するために、IaC（Infrastructure as Code）の導入が重要であると考えています。もちろん、通常のシステム開発においてもIaCは重要ですが、データ基盤においては特にその重要性が際立っていると考えています。そう

主観満載でとても大雑把な分類ですが、当記事ではこの前提で進めていきます。 アーキテクチャ説明 私たちが作ったのはモジュラーモノリス（共有DB）です。1つの共有DBを扱い、APIサーバーとして外部公開用のインターフェースを持ってます。ディレクトリ構成に踏み込むと「レイヤードアーキテクチャ + モジュラーモノリス（共有DB）」と表現した方がわかりやすいかもしれません。 まずはモジュールの構成を把握していただくために、レイヤーごとの責務を説明します。アーキテクチャは次の図のようになっています。 実装上はインターフェースを定義して抽象と具象をレイヤーごとに区別して管理し、依存性逆転してます。ですが、それらは理解されてる方が多いと思うので、簡易的に処理の流れを矢印で表現しました。 それぞれ簡単に紹介します。 アプリケーション層 ビジネスロジックを担うレイヤーです。 DDDやクリーンアーキテクチャでは

Go のコミュニティーで昔から話題になっているテーマだと思いますので、自分なりの考えを共有したいと思います。プロジェクトの内容によって構成などはかなり違ってくると思いますが、ここでは DDD を使ったWebサーバーについて紹介します。よくあるユースケースではないかと思います。 フィードバックやコメントなど大歓迎です！意見交換もしていきたいです！ ファイルとネームスペース Go ではプロジェクト構成がそのままネームスペースになります。不便だと思う方もいるかも知れませんが、僕は非常に使いやすいと思っています。他の言語ではしばしば、プロジェクトの構成をすでに大まかに決めているか、もしくはコードを書く前に決めるようにすることが基本だったりします。しかし、Go ではコードを書きながらプロジェクトの構成、パッケージの追加・削除を行うことが一般的です。 よくインターネットで Go の初心者が、「プロジェ

InnoDB のロックアーキテクチャを解説し、デッドロックの原因を説明できるようにします。開発時に実際に起きたデッドロックを題材にし、インデックス、ロックアーキテクチャ、実際のロック例、デッドロックの解明という順で説明します。記事中の SQL は実際に試すことができるので手を動かしてみてください。 できる限り他の記事やドキュメントを見なくても良いように書いています。そのため「参考リンク」は折りたたみにしています。より詳しい情報を知りたい場合は参照してください。 ※この記事は株式会社 Finatext のテックブログの一つとして書いています。 株式会社 Finatext のテックブログに関しては以下をご覧ください 実行環境 MySQL 8.4.0 InnoDB トランザクション分離レベル： REPEATABLE READ 実際に起きたデッドロック まずは実際に起きたデッドロックを再現します。

開発していると、公開鍵暗号の技術を利用する場面は多々ある。 EC2インスタンスへのSSHする時や、Snowflakeの認証時に RSA キーペアの秘密鍵を利用する 公開鍵証明書 ... いろんな用語、トピックがあり混乱するのでまとめてみた。 ここではとりあえず特にRSA暗号を念頭に置き話を進める。 規格群 そもそも公開鍵暗号に関する技術はいろいろな形で規格が定められていたり、標準化されていたりする。 PKCS Public-Key Cryptography Standards の略で、RSAセキュリティというソフトウェア会社が考案した公開鍵暗号の規格群のこと。元々はRSAセキュリティ社が自社の暗号技術に関する特許を利用促進するために発行したのがはじまり。 近年ではその一部は IETF などと標準化が進められており、 RFC として整備されているものも多い。 内容ごとに PKCS #1 など