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はじめに 「言語化」という言葉を聞くたびに、私は少しだけ居心地が悪くなる。この感覚に初めて気づいたのは、数年前の、ある夏の午後だった。後輩エンジニアとの1on1で、私は彼にコードレビューのコツを教えようとしていた。モニターに映るコードを指差しながら、「このコードの何が良くないか、分かる？」と聞いた。彼は首を横に振った。私は言葉を探した。「ここの設計が、将来の拡張性を損なっている」「この命名は意図が伝わりにくい」「ここのロジックは複雑すぎる」。彼は真面目にメモを取った。頷いた。理解したような表情をした。でも、次のレビューでも、同じ問題が繰り返された。その次も。さらにその次も。私は、教え方が下手なのだと思った。説明が足りないのだと思った。もっと丁寧に、もっと具体的に、もっと分かりやすく。そう思って、さらに言葉を重ねた。 三ヶ月が過ぎた。ある日、彼は変わっていた。私が指摘していたような問題を、自

はじめに こんにちは！NTTドコモビジネスの2025年夏の現場受け入れ型インターンシップに参加させていただきました、インターン生の竹田です。私は現在高専の専攻科1年生で、普段は船舶におけるサイバーセキュリティに関する研究活動を行っています。 この記事では、私が今回のインターンシップで取り組んだ業務体験内容について紹介します。 はじめに 参加のきっかけ インターンシップ概要 OTセキュリティとOsecTの概要把握 テーマ選定 検討1: 船舶での使用プロトコル調査 NMEA 0183 IEC61162-450 検討2: 現状の船内ネットワーク調査 検討3: 船舶pcapに対する現状のIDS製品の出力検証 Talker IDから資産を出力するZeek・Spicyパーサー作成・検証 Zeek・Spicyとは パーサー検証 まとめ イベントへの参加 SOC見学 ドコモとのコラボ企画 イノベーションセ

AIのせいか年をとったせいか、おそらくその両方で、ビジネスのやり方が変わって、ふんわりした話にばかり関わっている。 「生成AIを使って暗黙知化したプロセスを形式知化して、御社のサプライチェーンをオプティマイズして、セールスをグロースさせます」とか「エンジニア間のスキルギャップをスクラムによってファシリテリテーションして御社のデベロップメント課題をイシュー化します」とか、なんだかそういった感じの話に関わっているのだ。 こういうふんわりした案件は、会議で何を発言しても面映ゆくなるというか、口に出せば出すほど脳が痒くなってくるような感覚があって、結局お前達の求めているものは売り上げと人員整理によるコストカットであって、もっと言えば人間の求めるものは不老と美食とセックスなんだから、そうはっきりと言え、と会議室の真ん中で叫びたくなってくるのを必死でこらえているのだった。 以前は、私の仕事はこんなでは

どうも、tacomsのエンジニアのMorixです。 現在、飲食店向け電話注文受付AIエージェント「Camel AI Call」を開発しております！ 先日プレスリリースも出ました！ prtimes.jp このプロダクトではLLMを使用していますが、その中でもFunction Callingを多用しています。 使っていく中で様々な課題にぶつかってきたので、その紹介と解決策をいくつか紹介したいと思います！ Function Callingとは Function Callingとは、LLMが外部システムと連携するための機能です。APIを実行したりDBにアクセスしたり・・・ OpenAIのFunction Callingのページに具体例があるので紹介します。 引用元：https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling Developer(

はじめに こんにちは、データ・AIシステム本部データシステム部データ基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はデータ基盤の安定化・効率化を目指しつつ、Analytics Engineerとしてデータ利活用領域にも踏み込み、データマート整備やLooker周辺の整備・サポートに取り組んでいます。本記事では、Lookerダッシュボードに生成AIによる要約機能を組み込んだ「Gemini in Looker」の活用事例をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 Gemini in Lookerとは 概要 標準機能とLooker Extension アーキテクチャ全体像とデータフロー システム構成 セキュリティ上の重要な設計判断 実際のデータフロー（安全な設計） もしCloud Run側から呼び出していたら（危険な設計との比較） User AttributeとAccess Filterによる権限制

立命館大学上平研究室では、株式会社はてなとの産学連携として、AIを活用したインタビュー分析SaaS「toitta」を用いた質的調査の方法論、言語処理精度向上のためのプロジェクトを開始しました。 以前のエントリでもお伝えしてきましたように、いよいよ来年度2026年度の春には私の所属する立命館大学デザイン・アート学部／大学院デザイン・アート学研究科がスタートします。上平は大学院の演習科目として「質的デザイン評価法演習」を担当する予定で、修士研究においてリサーチを行う場合の知識といくつかの質的調査の手法に取り組む予定です。質的調査は長年取り組んできた蓄積もあるので、当初はこれまでの知識の延長で運営できるかな、と考えていたのですが、どうやらそんなに悠長にかまえている場合でもないと気づきました。この生成AIによる激動の時代、リサーチの方法も影響を受けないわけがないのです。 夏に京都でデザイン関連のカ

エムスリーエンジニアリンググループ、データ基盤チームの石塚です。 この記事はデータ基盤チーム & Unit9（エビデンス創出プロダクトチーム） ブログリレー5日目の記事です。前回は三浦さんの 「SQL課題：月の集合を連続した期間の集合にまとめてください」でした。 エムスリーが提供するサービスの中には、今も一部でオンプレミス環境のOracleを活用しているシステムがあります。私たちは、これらのシステムについてもコスト効率やメンテナンス性をさらに向上させるため、Oracleへの依存を段階的に減らしていくプロジェクトを進めています。 このプロジェクトを推進する上で、「そもそも、どのシステムがどれくらいOracleを参照しているのか？」という実態の正確な把握が大きな課題となりました。特に、SQLを解析してどのテーブルに、誰が、いつアクセスしたかを観測し、Oracleへの依存度を正確に測定する必要が

こんにちは、id:takaram です。 ラクスでは全社で GitHub を利用しており、大半のプロジェクトが GitHub Actions を CI として利用しています。 GitHub Actions は、テストやデプロイまでを自動化する強力な仕組みである一方、正しく使わなければセキュリティホールとなる危険性もはらんでいます。 今回は、GitHub Actions のセキュリティについて紹介していきます。 GitHub Actions のセキュリティ ありがちな侵害のパターンと対策 1. サードパーティアクションの侵害 問題 対策 2. 過剰な権限設定 問題 対策 3. run 内での OS コマンドインジェクション 問題 脆弱な例 対策 4. curl | bash 型の危険なスクリプト実行 問題 対策 追加の対策 1. actionlint で構文・展開の安全性をチェック 導入例

こちらです。 zenn.dev 執筆の動機は２つです。 AIに最近のPerlのプラクティスを学習してもらいたい Perlには新旧様々な書き方があるので、AIも色んな書き方をします。 使い捨てスクリプトであれば、別にそれでも良かったりしますが、プロダクトコードに安定して最近のプラクティスを取り込んだコードを適用したいとなると困ります 今回公開した内容では、まだAIが参照するにはノイズが多い状態ですが、参照しやすい状態を作りたいと思っています 人間が学習しやすい本の形を検証したい 人間のスキルが高い方が、AIの力を引き出しやすいと思っています その人間のスキルを高めるために本は重要な役割を果たすと思ってるのですが、積読したり、積読したり、あとで読もうと思ったり、あると思います 専門書から情報を吸収するのに、例えば、AIがあれば本の索引は進化すると思うんですよね「あんなこと書いてあったはず」で検

こんにちは、イノベーションセンターの田口、金井です。 普段はOffensive Security PJのメンバーとして活動しています。 この記事では2025年8月に開催されたSOUPS 2025でポスター発表したことおよび同時期に開催された USENIX Security 2025へ参加したことについて紹介します。 Offensive Security PJについて USENIX Securityについて SOUPSについて ポスター発表について 発表概要 発表の様子 カンファレンスの様子 セキュリティ分野の研究動向 会場の雰囲気 おわりに Offensive Security PJについて Offensive Security PJ では、攻撃者視点のセキュリティ（Offensive Security）を専門とするチームとして、 攻撃技術の調査・開発・検証に取り組んでいます。 攻撃者に先

表題のとおり、Claude Codeが4~5並列にSubAgentを起動した時に自宅ネットワークが死ぬ問題が起きていた。その状況になると次のような現象が起きていた。 pingなども含めて一切外部との通信ができなくなる Claude Codeを一旦止めて数分待つと復活する この現象について知人に相談しながら対応を進めたところ解消できたので、ログとしてブログに残しておく。ただしネットワークについて専門分野ではないため、かなり間違ったことを書くかもしれない。その場合は指摘してもらえると嬉しい。 自宅ネットワークの構成 ISP: enひかり + v6プラスオプション ルーター: Aterm 2600HP4 再現させる まず再現はかなり簡単に取れた。Claudeを起動し、「どういう内容でもいいので、10並列で何かの調査を行なってみて」と指示を出すと、Explore SubAgentが一斉に起動する。

こんにちは！広告事業本部でユニットマネージャーをやっている上森です。 本記事では、Datadog から CloudWatch への移行によって、月額$300から$40に、約87％のコスト削減に成功した話をご紹介します。 また、外形監視の手段選定に悩んでいる方、現在の監視コストを抑えたい方に向けて、CloudWatch Synthetics というコスパに優れた選択肢をお伝えしようと思います。 背景 私のチームでは直近でサービス運用コストの削減に注力しており、EC2, RDS のスペック適正化や Staging 環境の起動時間の見直しなど、多岐にわたる施策を実施してきました。 詳しい内容は同じチームの花田が執筆しましたので、そちらも合わせてぜひご覧ください。 そこで、これらの取り組みの一環として、普段あまり注目されない、監視ツールである Datadog の見直しを実施することになりました。

https://archive.md/cpALC 電車内でイスラム教徒が礼拝をしているという動画がやや拡散していた。勿論、動画の端々を見ると違和感がいくつもある生成AIで、存在しない現実を映し出した動画となる。なのでコミュニティノートがついたりしていたのだが、それを察知してか投稿者の「司令官@Oputimasu1224」はこの投稿を現在削除している。ただ例えば有名どころだと「めいろま　谷本真由美@May_Roma」が生成AIだと気づかずに釣られていた。 https://archive.md/a4cGz とはいえ現在こちらの投稿は削除されているので、生成AIであると気づいたのだろう。ちなみにこの動画の冒頭部分は生成AIなのだが、その他にはイスラム教徒が年に一度の催しなどで集団で練り歩く動画（この動画は定番で良く利用される）などの複数で構成されており、この生成AI動画以外は現実に存在している動

はじめに こんにちは！BASE BANK Dept にいるフルサイクルエンジニアの02です。 今回はFull Cycle Developers Night #2 ～エンジニアはどこまでビジネスを知るべき？～というBASE株式会社(以下、BASE)、株式会社CARTA HOLDINGS(以下、CARTA)、MOSH株式会社(以下、MOSH)で共催したイベントについて、当日の様子をお届けします！ 開催したイベントについて base.connpass.com Full Cycle Developer(以下、フルサイクルエンジニア)とは、Netflixが2018年に提唱したエンジニアのあり方の一つです。フルサイクルエンジニアは、コードを書くだけでなく、設計から運用までソフトウェアプロダクトのライフサイクル全体に責任を持ちます。 Full Cycle Developers at Netflix —

競プロでは、どんなに非効率なコードを書いたとしても、要求された時間内に正しい答えが出せれば正義です。 なので、基本的には速いコードを書くことにそこまでこだわる必要はないです。 とは言っても速いコードを求めることは無意味ではなく、犯罪解法で計算量の悪いコードを押し通した結果、レートに直結することも稀にあります。 あとは単純に楽しいです。 AtCoderの過去問題やyosupo judgeのFastestを狙っているうちに、徐々に知見が溜まってきたので、思い出したものから雑多にメモしていきましょう。 より効率的なアルゴリズムを探す あたりまえですが、小手先の高速化よりもまずはこれです。 効率の悪いアルゴリズムを時間をかけて異常最適化するより、効率の良いアルゴリズムをサクッと書いたほうが圧倒的な高速化が達成できます。 調べられる限り最良のアルゴリズムを選択したが、なおもパフォーマンスに満足行かな

Mac Studioを借りたのでいろいろクソデカ言語モデルを試したところ、GLM-4.5-Airがいいなとなってます。 試したモデルこちら。 モデル パラメータ数 アクティブ thinking 画像 時期 URL GPT-oss 120B 120B 5B o x 2025/8 OpenAI hf link Qwen3 235B-A22B-2507-thinking 235B 22B o x 2025/8 Alibaba hf link Qwen3-VL 235B-A22B-thinking 235B 22B o o 2025/9 Alibaba hf link Qwen3-Next-80B 80B 3B o x 2025/9 alibaba hf link Qwen3 Coder 480B 480B 35B x x 2025/7 alibaba hf link Qwen3 Coder 30

AWS WAF を使ってアプリケーションに Basic 認証を設定できる🔒️Basic 認証のセキュリティレベルを理解した上で一時的な社内用途などで使いたいという場面はあると思う． 今回は AWS WAF + ALB（固定レスポンス）という簡単な組み合わせを Terraform で実装して試す． 準備 base64 コマンドでエンコードして Basic 認証の値を作っておく． $ echo -n 'user:password' | base64 dXNlcjpwYXNzd29yZA== 👾 variables.tf Basic 認証の値は Terraform コードには直接実装せず variable として渡す． variable "basic_auth_base64" { type = string sensitive = true } 👾 waf.tf 次は aws_wafv2_

「開発が遅い」と嘆くのは簡単です。でも本当に遅いのは“人”ではなく、“見えない仕組み”かもしれません。 ラクスの開発組織が大切にしているのは、「顧客志向」です。 そして私たちはお客様に価値を速く・確実に届けるための基盤づくりとして開発生産性の向上に重きを置いています。 そのため各チームは、プロダクトの性質やお客様のニーズに合わせて、プロダクトごとに合理的な開発スタイルを選択しています。 そして、開発生産性に関わるデータを活用し、スタイルに合った施策を日々検証することで、価値提供のスピードと確実性を高めています。 今回は、そうした多様な背景を持つ開発チームが行っているリアルな「生産性向上のための取り組み」をチラっとご紹介します。 多様な技術スタックを持つチームが、それぞれの現場でどんな工夫をしているのか。 そこには　「開発生産性を科学する文化」　があります。 目次 データが語る、チームの「今

NTTドコモビジネスが開発しているSBOM管理ソリューション「Threatconnectome」において、Trivyと同じ脆弱性データベースを使用しているにもかかわらず、特定のパッケージで脆弱性検出漏れが発生した事例を紹介します。 はじめに 1. Trivyにおけるパッケージの分類について バイナリパッケージとソースパッケージについて バイナリパッケージ ソースパッケージ バイナリパッケージとソースパッケージの分類の意図 Trivyにおける脆弱性検出の仕組み Threatconnectomeにおける脆弱性の未検知問題の詳細 プロジェクトでの対応策 実施後の効果 まとめ 脚注 参考文献 はじめに こんにちは。イノベーションセンターMetemcyberプロジェクトの千坂知也と申します。 本記事では、私たちMetemcyberプロジェクトが開発しているSBOM（Software Bill of