Re:TechTalk #07 テストコードにはテストの意図を込めよう（2025年版）での登壇資料です。 【発表資料中のURL】 ◆P2 ・
テストコードにはテストの意図を込めよう(2025年版) #retechtalk / Put the intent of the test 2025
Re:TechTalk #07 テストコードにはテストの意図を込めよう（2025年版）での登壇資料です。 【発表資料中のURL】 ◆P2 ・
マネフォ社員2500人にAI活用法を指南 同社の“効率お化け”は、生成AIをこう使う
マネフォ社員2500人にAI活用法を指南 同社の“効率お化け”は、生成AIをこう使う：トップ人材は、生成AIをこう使う ChatGPTの登場から数年。後続サービスも続々と誕生し、ビジネスにおいて生成AIの活用は当たり前になりつつある。一方、毎日のように更新され続ける情報に追い付けず、まだその真価を発揮し切れていないという人も多いだろう。 そこで本連載では、エグゼクティブやインフルエンサー、企業内のAI活用推進者などの生成AI活用法に注目。圧倒的な実力を発揮する“トップ人材”たちは、どんな生成AIをどのように使いこなしているのか──業界や職種を問わず追いかける。 今回はマネーフォワードでAIの研修会を開催し、社内で「効率化お化け」と呼ばれるという塚野美奈子さん（AI推進室 AIアクセラレーション部）によるAI活用術を紹介する。 塚野さんが利用する生成AIサービス・LLM ChatGPT：企画
API シナリオテストツール Postman・Tavern・runn 徹底比較 – 私が runn を選んだ理由 - TechDoctor開発者Blog
はじめに はじめまして、テックドクターでバックエンドエンジニアをしている筧と申します。 最近、弊社では API の品質を担保するために「API シナリオテスト」をプロダクトに導入しました。今回は、この API シナリオテストのツールである Postman(+Newman)、Tavern そして runn を比較し、最終的に runn を選んだ理由をご紹介します。 API シナリオテストとは？ API シナリオテストとはなんでしょうか？ 開発におけるテストといえば、ユニットテストや結合テスト、API テストや E2E テストなどをよく耳にします。しかしAPI シナリオテストという言葉はあまり聞き馴染みがないという方も多いかもしれません。 API シナリオテストは API テストの一種で、複数の API を連鎖的に呼び出して実行するテストです。以下の特徴を持っています。 複数の API を順序
ChatGPTでの業務改善に失敗する前に読むnote｜うめもと
はじめにChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの方が業務改善への活用に関心をお持ちのことと思います。 しかし、個人レベルでの活用は進んでも、チームや組織全体での業務改善となると、期待したほどの成果が得られていないケースも少なくないのではないでしょうか？ 本稿では、私自身が直近で携わった複数の生成AI活用プロジェクトの経験をもとに、業務改善を進める上でのポイントや注意点を備忘録としてまとめました。 基本的な内容も含まれますが、実践に基づいた観点から整理していますので、これから取り組む方、すでに取り組んでいるが課題を感じている方のご参考になれば幸いです。 実際のプロジェクトにおける成果事例1.採用活動におけるスカウト業務の改善 課題: 候補者ごとに最適化されたスカウト文面の作成に時間がかかり、返信率がスカウトをする人事担当ごとにばらつきがある 施策: 生成AIを活用し、候補者の
Software Architecture in an AI-Driven World
2025年の新卒研修の資料です。
AIと進めるテスト設計・リファクタリングの実践
以前作成した冷蔵庫マネージャー、レビューとリファクタリングをしようしようと思いながら後回しになっていたのですが、つい先日参加したイベントでAIとのリファクタリングのコツを教えてもらったので、教えてもらったことをもとにやってみることにしました。 前提（例：あなたは〜です） 目的（例：これから〜を実装します） 前準備（例：まず〜を把握してください） タスク（例：調査結果をマークダウンファイルにしてください） 制約（例：コードの変更を禁止する など） これを意識してリファクタリングをしていきます。 ちなみに今回もCursorとペアプロ形式で進めています。 1. ドキュメントを作る 生成されたコードを何の情報もなく読んでいくのは根気がいります。ということで、まずは構成とかパッケージをドキュメントに起こしてもらいます。 これをすることでCursorでチャットを新しくした場合でも「これも参照してね」で
Terraform に入門する
🌟 はじめに 本記事は terraform Advent Calendar 2024 の10日目 の記事になります。 普段私は Terraform を使って AWS や Google Cloud のリソースを構築していますが、今回は 「Terraform を初めて使う方でも楽しめる内容」 を心がけて記事を書こうと思います。 これまでに Terraform × クラウドプロバイダに関する記事を書いたことがありますが、Terraform の利用経験がある方向けの内容が多かったと感じていました。 そこで今回は、Terraform を全く触ったことがない方が Terraform を少しでも触れるようになることを目指し、記載させていただこうと思います。 もしすでに Terraform を使ったことがある方は、基本に立ち返るきっかけとして、また新しい気づきを得る場としてお楽しみいただけると幸いです。
Obsidianは「データの墓場」ではなく「知識の錬成炉」｜Shin
Obsidian は “言葉” を “意味” へ翻訳する第二の大脳皮質である。AI が生成した膨大なテキストも、著者が残した一次情報も、リンクと構造化を経てはじめて Knowledge となり、行動可能な Wisdom へ昇華する。あなたの学びの質は、Obsidian 上で情報を再発見し続けられるかどうかで決まる。 はじめに：１枚の図が語る“変換装置”としての Obsidian Hiroyaさん（X:@0317_hiroya）の図解をアレンジしているあなたが今ご覧の図は、左から右へ「著者の言葉 → 読者のアイデア」へと谷の間に橋を設置し、架け渡しになるプロセスを描いている。 下段には Data / Information / Knowledge / Wisdom──いわゆる DIKW ラダーが並び、中央には紫の宝石＝Obsidian が鎮座する。 ポイントはただ一つ。 「Obsidian
MCPにおけるセキュリティ考慮事項と実装における観点（前編） - GMO Flatt Security Blog
MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに 本記事は、セキュリティエンジニアのAzaraこと齋藤とコーポレートセキュリティエンジニアのhamayanhamayanが、社内で行ったディスカッションを元に記述した記事です。 本記事は、MCP の利活用の際に考えるべき、セキュリティに関する考慮事項や、脅威の想定、実装時気にすべき観点などについてまとめたシリーズの前編になります。前編では、MCPに関する基本的な事項を扱いながら、利用者側の目線でMCPに対するセキュリティを考えていきます。社内での利活用の際に参考になれば幸いです。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーショ
MCPサーバー自作入門
はじめに すでに日本語でも紹介記事が多数ありますが、私も MCP（Model Context Protocol）サーバーの開発を試してみたので備忘録として。 MCP の仕組みはともかくまずは作り方が知りたい！という方向けです。 MCP サーバー開発用の SDK は Python, Java, TypeScript など複数の言語をサポートしていますが、本記事ではTypeScript SDKを使用します。 また開発した MCP サーバーを利用する MCP クライアントにはCursorを使用します。 基本的に公式ドキュメントを参考にしています。 🙆♂️本記事で触れること TypeScript SDK を用いた MCP サーバーの実装方法 実装した MCP サーバーを Cursor で使用する方法 実装した MCP サーバーの配布(Publish)方法 デバッグ方法：Inspector の使
後悔しないための技術選定とアーキテクチャ設計
「アーキテクチャ」に対する一般的なイメージ インフラ設計図のような青写真──機能やデータがどこに配置され、どう結び付くかを俯瞰で示す全体像。 システムの骨格とルール──技術スタックやモジュール分割、データフローなど「こう作るべき」を規定する枠組み。 将来への建築基準──性能・安全性・保守性を支え、変更や拡張の自由度を左右する長期的な基盤。 「アーキテクチャ」の本質的な意味 建築から哲学、テクノロジーまで幅広い分野で使われ、人間の行動様式や社会関係を規定する重要な要素となっている。 建築物が人の動きを決めるように、社会制度やテクノロジーのアーキテクチャも私たちの行動や権力関係に影響を与えている。 ローレンス・レッシグのアーキテクチャ アーキテクチャは、人々の行動を規制する4つの力(法、社会規範、市場、アーキテクチャ)の1つとして定義される 「ある選択肢を選びやすく/選びにくくする」 という性
【連載】Cybozu.comクラウド基盤の全貌 第3回 Neco のネットワーク - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
はじめに クラウド基盤本部でサイボウズの Kubernetes 基盤である Neco の開発・運用を担当している杉浦です。 前回の記事では Neco について、サーバ管理の方法や自社製の Kubernetes エンジンである CKE を紹介しました。今回は Neco のネットワークに注目して、CKE によって構築した Kubernetes クラスタがどのようにしてクラスタ内外と通信しているかを紹介します。 Kubernetes クラスタのネットワークについて Neco のネットワークについて紹介する前に、まず一般的な Kubernetes におけるネットワークについて紹介します。Kubernetes クラスタのネットワークを構築するにあたって、考慮すべき主な点はクラスタ内の通信とクラスタ外との通信の 2 つです。 クラスタ内の通信 クラスタ内の通信では Pod への IP アドレスの割り当
エンジニア向けオフラインイベントの楽しみ方 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラクビジネスカード開発チーム エンジニアの iwamatsu です。 皆さんは勉強会や Meetup などのオフラインイベントに参加したことはありますか？ ご存知の通り昨今は AI の話題で持ち切りですが、それに伴って今各所で AI 活用事例を共有し合うイベントが盛んに開催されており、所属を超えたオフラインでの交流が今まで以上に活発になってきているなと感じています。 でもオフラインイベントに参加するのって最初ちょっとハードル高くないですかね？どうやって参加したら良いんだろうとか、懇親会で孤立したらどうしようとか。 自分も以前はそういったイベントに参加したことがなかったんですが、今の会社で周りが参加しているのを見て、自分も時々参加してみるようになり、最近だと月に2~3回くらいはイベントに参加するようになりました。実際参加するようになって、案外気軽に参加できて、知ってる人がいな
Amazon Bedrock Knowledge Base は OpenSearch にどのようなインデックスを作成するのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 寒くなってきたので、暖房をつけてしまいました。 今回は、Bedrock Knowledge Base のベクトルデータベースとして OpenSearch Serverless を使ったときに、 自動で作成される OpenSearch Serverless のインデックスには何が保存されるのか確認しました。 1. Bedrock Knowledge Base とは 2. OpenSearch Serverless とは 3. 中身を確認する 3.1. デフォルト（固定チャンキング） 3.2. セマンティックチャンキング 3.3. 階層チャンキング 4. OpenSear
生成AI時代に最適なデータ分析レポートツールを「可塑性」で選びたいです｜じゃっこ
TL;DR (今北産業)メガベンチャーのデータアナリストの独断と偏見によると、生成AI時代のデータ分析レポートに必要なのは下記だけど、最適解のツールが見当たらないよ 生成AIの可読性(プレーンテキストである) セマンティックレイヤー連携されたデータである 探索&可視化の「可塑性」が高い はじめに: 生成AIで失職しそうなデータアナリストこんにちは！某メガベンチャーでデータアナリストとして働いているじゃっこと申します。 突然ですが、最近俄かにデータアナリストとして失職する危機を感じており、その様子を(ChatGPT o3が)漫画に描いてみました。 現在は、データエンジニア→アナリスト→ユーザーの流れこれまでの一般的なデータの流れは、データエンジニアがデータ基盤を準備し、私たちアナリストがそのデータを使って分析し、インサイト（＝有用な気づき）を抽出して、ビジネスユーザー（企画担当者や意思決定者
Cline × Amazon Bedrock でCRUDアプリのフルスタック開発をやってみた - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは一史です。 先日神代植物公園に行きました、まだ藤の花が残っておりとても綺麗で癒されました。 昨今、開発支援のAIエージェントとしてClineが話題になっています。 github.com ClineはVisual Studio Code(VSCode)の拡張機能であり、単なるコード生成だけでなく、コマンド実行や動作確認・デバッグまでを一貫して行ってくれる点が特徴です。 Clineは任意の生成AIモデルを指定し、コードを生成させることができます。 このためセキュアで実際の開発現場でも活用されるAmazon Bedrockと組み合わせることでビジネスシーンでの活用も可能となります。 今回、LLMとしてBedrockを利用して、CRUD処理を行うアプリを開発できるか、TODOアプリ作成を題材に試していきます。 はじめに 概要 Clineとは？ Amazon Bedrockを使う
Web API設計ガイドラインを公開しました | フューチャー技術ブログ
こんにちは。Strategic AI Group の佐藤です。 フューチャーでは さまざまなガイドラインを公開しており 、本ブログでも 「ガイドライン」タグ に過去の紹介記事がいくつか載っています。Web API に関するガイドラインも昨年11月から検討を開始し、今年の 1/17 に 公開されました！ 本記事はそのご紹介です。 4ヶ月も寝かせていて本当に申し訳ありません 本ガイドラインの経緯フューチャーでは様々な規模、様々な環境で動くシステムを構築しています。システム開発におけるバックエンド設計かくあるべしという共通知識は大規模システムに偏っていて、昨今急速に数を増やしている Web ベースのシステムに限った話というものはあまり言語化されていませんでした。 そこで今回、設計の属人性を軽減させ、知識の横展開を容易にするべくガイドラインを作成・公開しました。当初はHTTPメソッドやステータスコ
自分の知りたい領域をDeep Researchでハンズオン資料を作って学ぶ - $shibayu36->blog;
CursorやClineなどで生成AIを使ってコーディングをしていると、Reasoningモデルとか、Thinkingモードとか、そういったワードに出会うことが多い。これらが意味することについて理解できてないと感じていた。 何かを学ぶとき、資料を読むだけではなく手を動かしてみると理解が早くなる。そこでChatGPTのDeep Researchでハンズオン資料を作り、それを元に学ぶと効率が良いのではないかと考えた。今回の記事ではハンズオンの作成と実施の過程をまとめておく。 ハンズオン資料をDeep Researchで作る 次のように質問してDeep Researchでハンズオン資料を作る。 すると https://chatgpt.com/share/6819d686-5ae0-8010-8196-d532528dc82a のような資料が作られた。 序文 実験の章の一部 見出しはこういう感じ。
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[新卒向け研修資料] テスト文字列に「うんこ」と入れるな（2025年版）![[新卒向け研修資料] テスト文字列に「うんこ」と入れるな（2025年版）](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/596bcd66b38be73464bb108138fa64abab7a4127/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F3cb88af078594c0db53ce6857c18f881%2Fslide_0.jpg%3F35059152)
20240119_KEDAでスパイク負荷を迎え撃つ。メトリクスとスケジュールドリブンなオートスケールでKubernetes上のプロダクトの信頼性を高めよう/lets_use_keda_for_reliability