はじめに：なぜ「要求通りに作る」だけでは不十分なのか 「検索機能をつけてほしい」 「決済方法を増やしてほしい」 「パフォーマンスを改善してほしい」 こうした要求を受けたとき、あなたはどう考えますか？ 「分かりました。検索機能を実装します」 「どの決済方法を追加すればいいですか？」 「具体的にどこを改善しますか？」 実は、さらに一歩進んだアプローチがあります。 それは、要求の背後にある「ユーザーの本質的な価値」を見極めること。そして、複数の実現方法から最適解を選ぶ思考を持つことです。 私自身、長年のエンジニア経験を通じて、「ユーザー価値から最適な実現方法を提案できる」思考法が、エンジニアとしての成長に大きく貢献することを実感してきました。 本記事では、要求からユーザー価値を読み解き、複数の実現方法を発想し、最適解を選ぶための思考法を体系的に解説します。 🎯 この記事で得られること ✅ 要求

私の設計では、PresenterはModelとViewの橋渡しに加えて、Viewの表示・非表示や遷移といった制御も担います。 またUnityではSceneが処理の起点になるため、Sceneを管理するクラスもPresenterとして扱います。 詳細は後ほど説明しますが、LifetimeScopeの生成まわりもPresenterが担当します。 アセンブリ分割 ModelとViewは互いに直接参照できないようにしておくと、設計の崩壊を防ぐことができます。 そのため、以下のようにAssemblyDefinitionで分割しておくことをおすすめします。 矢印の向き先が、それぞれの参照しているアセンブリです。 Commonという新しい概念がでてきました。 Commonアセンブリ ModelとViewは直接参照しない設計にする一方で、両者が共有して扱う「共通定義」が必要になることがあります。 そこで、こ

目次 Dockerfileを書ける マルチステージビルドで軽量なイメージを作成できる Dockerキャッシュを意識して高速にビルドできる コンテナの中の世界と外の世界を区別できる Dockerのネットワークを理解している Dockerのコンテナの世界とホストマシンの世界を繋げられる Dockerのコンテナの外の世界とホストマシンの世界を区別できる Dockerによる開発環境周りでトラブルがあった時に迅速に復旧できる docker process でプロセスの確認 Dockerコンテナ、イメージ、ボリューム削除 チームのローカル開発環境を整備できる Docker化すべきかどうかの判断 Dockerfileの作成 docker-composeの整備 テスト環境の整備 CI/CDパイプラインを整備できる GitHub Actionsコンテナ内でのDockerイメージのbuild 対象読者 Doc

@font-face { font-family: 'Noto Sans JP'; src: local('Noto Sans JP'); ascent-override: 100%; descent-override: 22%; } 皆さんこんにちは。これは株式会社カオナビ Advent Calendar 2025の15日目（シリーズ3）の記事です。 Noto Sans JPの上下中央揃えの問題については、ご存知の方も多いのではないかと思います。以下のような既存記事も参考になります。 筆者も業務でこの問題に取り組む機会があり、既存記事に見当たらない解決法（冒頭のもの）をとったのでご紹介します。 問題の概要 Noto Sans JPでは、上下に非均等な余白があります。筆者はフロントエンドエンジニアなのでCSSの言葉で説明するのですが、例えば次のようなスタイルにしてみましょう。 この状態で、

mod_perl とは？ つい先日、久々に mod_perl というキーワードがX上でちょっと賑わっていました。 平成の時代も終わり、もうすでに mod_perl をご存知ない方も増えてきていると思います。 インターネット老人会の文脈で語られることもあるかと思います。 mod_perl は2000年代前半を中心に広く使われていた、 Apache WebサーバーにPerl言語の機能を直接組み込み、Perlスクリプトを高パフォーマンスで実行できるようにするモジュールです。CGI（Common Gateway Interface）のようにリクエストごとにPerlインタプリタを起動するオーバーヘッドをなくし、PerlプログラムをApacheプロセス内で常駐させて実行するため、高速なWebアプリケーション開発を可能にします。 mod_perl と言えば @xtetsuji さんということで、 mod

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? たるいと申します。 FPGAファミコンをスクラッチで作ろうと活動しております。 本記事はHardware Description Language Advent Calendar 2025 15日目の記事です。 はじめに 「レトロゲーム」は、FPGAの活用例としてよく知られている分野の一つです。 中でもファミコン（NES）開発は挑戦者が多く、技術資料や先人の知見も豊富に公開されています。そのため、学習題材としても非常に魅力的で、やりがいのあるプロジェクトと言えるでしょう。 本記事では、ファミコン開発のごく初期段階として、「HELLO W

💡 意外な落とし穴：コストの逆転現象 「RAGの方が安い」と一般に言われますが、大規模運用時は注意が必要です。 RAG は毎回大量のドキュメントをプロンプトに含めるため、入力トークン課金 が嵩みます。一方、Fine-tuning 済みのモデルは「質問」だけで答えられるため、トークン消費は最小限です。 月間数百万リクエストを超えるようなケースでは、Fine-tuning の方がトータルコストが安くなる分岐点が存在します。 Use Cases ( ケース別判断フロー ) どちらを採用すべきか迷ったときは、以下のフローチャートに従ってください。 Case 1: RAG を選ぶべきシーン 情報の鮮度が命: ニュース、株価、社内の日報、製品在庫など、分単位・日単位で変わる情報。 根拠の提示が必要: 「マニュアルの〇ページに書いてあります」という引用が必要な場合。 データ量が膨大: 数GB〜TB級の

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

クラスを、オブジェクトを、なんとなく理解したと思えたとき、クラスが召喚石で、オブジェクトがバハムートで、newがバハムート呼び出すことで、メソッドがバハムートのメガフレアみたいなもんかなと思いました。 それを例として後輩に教えていたら、一部の人にツボったみたいで、普段ほぼ聞くことがないであろう「バハムート」という単語が、社内でたまにちらりと聞くようになりました。バハムート知らない人向けに、ピカチュウ使って説明していたりもします。 そこで、良くあるプログラミングの概念を、実際にバハムートつくりながらの物語風に例えてみました。 バハムートに特化しているので、プログラムの処理でベストプラクティスでない場合があります。正しくは、書籍・記事・AIで確認してください 今年の流行語大賞、「長袖をください」が選ばれてほしかったです。やくみつるさんは、『長袖をください』を強く推したらしいですが、残念ながら他

はじめに この記事は、本番環境などでやらかしちゃった人 Advent Calendar 2025 の14日目です。 ここで書くできごとは、私がかなり前に招いたバッチ処理を意図せず遅くしてしまった話です。 今でも覚えていて、思い出すと「あああああああああ! 何を考えているんだこの馬鹿は」と叫びつつ、みかん🍊を探し壁にぶつけたくなる衝動にかられます。 こういうことに気を付けねばならない、こういうことをしてはいけないと自戒の碑として、書いておく次第です（ご迷惑をおかけした関係者の皆様、この件も本当にすみませんでした）。皆様の参考になれば幸いです。 参考）昨年のやらかしエントリ どのような「やらかし」が起きたか あるお客様の環境で動くバッチ処理がありました。DBからいくつかのテーブルを元にデータを作り、とある更新系のAPIを叩くという、どこにでもあるようなバッチ処理です。ポイントは データ量が多

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はLIFULL Advent Calendar 2025の記事です。（何か変なこと書いてたら私の責任です！！） 10月からLIFULL株式会社に入社して早速参加させてもらってます！ はじめに Streamlitが便利なので使ってもらいたいなと思って記事を書きます。 早速ですが、いくつかこの記事用にStreamlitで作ったアプリを紹介します！ こんな感じで表示されるはずです。 ↑は https://prettymapp.streamlit.app/ をforkして、PLATEAUデータ（高さ情報）をAPI経由で取得して既存のマッ

個人的な実践 ありがたいことに自分は「メンタルが強い」「ポジティブだね」と言われることが人より少しだけ多いです。 確かに、と思う場面もありますが、じゃあこの「メンタルが強い」「ポジティブ」ってどういう状態でしょうか。 仕事のミスや人間関係の失敗等、落ち込むようなことがあった時、個人的に意識していることが3つあります。 ①休む・寝る あまり解説の余地は無いです。 疲れているときは思考が後ろ向きになることが多いです。同様にメンタルが弱っているときは体が弱っているときです。 心身の健康は相互作用です。休めるときは休みましょう。 ②時間経過で自分のメンタルが持ち直すと自覚する ポイントは自覚することだと思います。 実際に、時間経過によって過去のミスによるメンタルの落ち込みが解決するケースは多々あると思います。 その経験・実績を自覚しておくと、一時落ち込んだとしても「まあ大丈夫か」と思えたりします。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? メモリの動的確保（Dynamic Memory Allocation）は、プログラムの実行中に必要に応じてメモリを割り当てる手法です。C言語ではmallocやcalloc、C++ではnew演算子がこれに該当します。 しかし、特に組み込みシステムやリアルタイムシステムの開発において、動的メモリ確保はしばしば避けられる傾向があります。 この記事では、特に組み込みシステムやリアルタイムシステムのC/C++プログラミングにおいて動的メモリ確保が嫌われる構造的な理由と、その代替手法について説明します。 そもそもどうやって動いているの？ 伝統的な格

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 導入 Qiita で技術記事を書くとき、 図があれば一発で伝わるのに でも自分でインフォグラフィックスを描くのは大変… と感じることはないでしょうか。 この記事では、Google の NotebookLM を使って作成したインフォグラフィックスを例に、 インフォグラフィックスの基本 ○○インフォマティクス分野のまとめ方 AIプロジェクトの進化を伝える図の作り方 NotebookLMでインフォグラフィックを作る手順 を紹介します。 ※以下の画像は NotebookLM の Infographic 機能で生成したものです。 TL;DR イン

脆弱エンジニアの Advent Calendar 2025 13日目 兼 みすてむずアドカレ1 14日目の記事です。 はじめに 皆さん一度はチェックやレビューを受けて 「これは危ないよ」 と指摘を受けたことがあるのではないでしょうか。 書いたコードのほか、使っているライブラリ、そもそもの設計や仕様の誤り、設定ミスなど、セキュリティの問題というのは様々な要因で起きてしまいます。 一方で要因が様々のため「セキュリティってよくわからん…」という人もよくいるのではないでしょうか。 最近はAIを使ってコードを書くことも増えてきました。 AIモデルの進化によりAI自身が脆弱なコードを書くことが少しずつ減ってきており、 「AIに任せておけば大丈夫だろう…」 と考え、深い理解までは及ばず、レビューで指摘を受けてもとりあえずAIに修正指示を出して終わっていませんか？ 今回紹介する OWASP Top 10:

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 私は趣向を変えまして、コードレビューの質を向上させる方法の中で最難関であり、一番最後になるであろう事について話します。 きっと、これができる組織はほんの一握りであり、もしもできているのであれば誇ってよいことです。 誇るだけに留まらず、そこに至るまでの道のりを是非とも書いてほしいです。 一般的なコードレビューの質を向上させる方法 コードレビューの概念化 コードレビューの実施は、様々な組織やチームによってローカライズされていると思います。 ですので一旦、大きく以下の要素を元に実施されるものであると考えます。 書かれたコードに対して

上記だと「最長プレフィックス」「静的経路」などから経路の優先順位が決まります。 オンプレのネットワーク経験があり、ロンゲストマッチやアドミニストレーティブディスタンスといったルーティングの基礎を理解していると、すんなり内容が入ってくるのではないかと思います。 さらに、地方公共団体がガバメントクラウドに接続するためには Direct Connect での接続が必須となりますが、Direct Connect は BGP（動的ルーティングプロトコル）を使用します。この動きを理解するにもネットワークの基礎は必須です。 CCNA ネットワーク系の有名な試験として CCNA があります。ネットワークの基礎から学習できますが、合格するには Cisco のコマンドや config の設定方法なども覚える必要があり、難易度は高めです。ただし、地方公共団体のガバメントクラウドはオンプレとクラウドのハイブリッド

セッキュリティエンジニアの知識地図 TL;DR 以下に 3 行でまとめます。 本書の対象者はセキュリティエンジニアを目指すけど何をしていいかわからないという人むけです。 何を学べるか？セキュリティエンジニアの種類やどう言ったキャリアパスがあるのか、どういう学習方法があるのか？ということを学べます。 感想としては、項目が細分化されており、必要なスキルセットや身につくスキルセットがぱっと見でわかりやすいです。興味のある部分について、詳細に見るような感じがおすすめです。 1 章 ざっくりセキュリティエンジニアが何をする仕事なのか？ということを学べます。 攻撃者は誰で、どう言った攻撃者から何を学ぶのか？が記載されています。 中でも気になったのは 脅威インテリジェンス ですかね。 脅威インテリジェンスは、「脅威に当たる攻撃者の意図や能力などに関する情報を集、分析し、防御に有益な情報として捉えることで

はじめに 本記事では、Excel関数のみでデータの内部結合を実現する方法をご紹介します。 テーブルの構造がきれいな場合は各レコードに対して1対1でデータを結合させるため、XLOOKUP関数のみで対応可能です。 しかし1対多の関係のような、1つのレコードの結合先に複数の一致レコードが存在する場合、上記の方法では対応が難しくなります。 今回はこのような複雑なケースでも、内部結合を実現する方法を紹介します。 行複製処理 事前準備として、内部結合を行う上で必要となる「行複製処理」について説明します。 概要 行複製処理は、以下の画像のような処理を行うものです。 入力テーブルの各列のデータを、出力テーブル上に"表示行数"の数ずつ表示します。 データ"aaa"は表示行数が3であるため、"aaa"は3行表示されています データ"ccc"は表示行数が1であるため、"ccc"は1行表示されています データ"d

やったら動作が遅いなと思ったら、いつの間にか CPU 使用率が100%に。 これはもしや...と思ったら、まさにでした。 PM2にログが残っていたのが救い。 後は、Claude Code におまかせしました。 以下、備忘録： はじめに 2025年12月、運用していた複数のNext.jsアプリケーションがサイバー攻撃を受け、暗号通貨マイナーを仕込まれました。CVE-2025-55182が公開されてから2日後のことでした。 Note: この記事はインシデント調査レポートを基に、Claude Codeが執筆しました。 TL;DR CVE-2025-55182公開から2日後に攻撃を受けた Next.js 15.x / 16.x のServer Actions脆弱性でRCE（リモートコード実行）された 暗号通貨マイナー（Monero）と複数のバックドアを仕込まれた サーバー内部の認証情報が漏洩した可

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 導入 $2$ 進法があります。 $1 \rightarrow 1$ $2 \rightarrow 10$ $3 \rightarrow 11$ $4 \rightarrow 100$ $5 \rightarrow 101$ $\vdots$ では、$1$ 進法ではどうなるでしょうか？ $1 \rightarrow 0$ $2 \rightarrow 00$ $3 \rightarrow 000$ $4 \rightarrow 0000$ $5 \rightarrow 00000$ $\vdots$ わかりやすい！　……と思ったあなた。

AIで“それっぽい技術提案”を作っていたら、お客さんもAIで見抜くようになり、さらにAIで迷彩しようとした結果、よく考えたら普通に良い提案ができてた話ポエムAI ※最初に少しだけ この記事で出てくる“AI営業”という言葉は、 「提案書づくりにAIを積極利用している営業の方」 を示す便宜的な呼び名です。 深い意味はなく、読みやすさのためのタグのようなものです。 ■ 1. AIが“自分の理解をほんの少し越えた提案”を生成してしまう問題 AIに技術提案を作らせると、とにかく“それっぽい資料”が一瞬で出てきます。 図は綺麗 文言は丁寧 技術用語も正確 課題整理も無駄がない しかし、営業本人の理解度を微妙に超えたレイヤーで文章が出てくることがあり、 技術者の視点で読むと“ほんの小さな違和感”が生まれます。 運用前提が暗黙的 実装段階の落とし穴に触れていない 技術選定理由が抽象的 スケール時の条件が曖

最近では、TSFM はリリースされるタイミングで GIFT-Eval というベンチマークデータセットに成績を公開するのが一般的な流れとなっています。 https://huggingface.co/spaces/Salesforce/GIFT-Eval また、amazon が作成した fev-benchmark という評価データセットも存在しています https://huggingface.co/spaces/autogluon/fev-bench 最近の話題(NeurIPS workshop) (私は NeurIPS に参加しないでこの記事を書いています) 2025 年の NeurIPS で TSFM に関するワークショップが開催されました。 https://berts-workshop.github.io/ そのイントロダクションが非常に刺さる内容だったのでここで取り上げます Found

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに GMOコネクトの永田です。 顧客や社内向けに バグ内容を分かりやすく伝える資料作成 、工数かかりますよね。 技術的な説明を噛み砕いて、スライドにまとめて…という作業、エンジニアなら誰しも経験があるはずです。git issueをそのまま提示できれば楽なのですが、そうもいきません😅 そこで今回は、生成AIで「GitLab Issueから顧客向けスライド」を自動生成できるか検証してみました。比較対象は NotebookLM と Gemini App の2つです。 結論から言うと、NotebookLMの正確性が実務レベルでした。詳し

Gitとは Gitとは、大勢で何かのプロジェクトを作成する際につかわれる、あるシステムです 作品のバージョン管理のためのシステム 並列した開発のためのシステム 団体で作成するためのシステム を持ち合わせます Gitの仕組み Gitが成り立つうえでのGitの仕組みについて解説していきます リポジトリ Gitにはそれを理解するうえで大切なものとして リポジトリというものがあります 先ほど述べた通り、Gitは 作品データ更新の履歴 作品データの中身のコピー を保存します リポジトリこそがそれを保存する張本人です リポジトリの種類とGitの仕組み リポジトリには2つの種類があります リモートリポジトリ ローカルリポジトリ の2つです リモートリポジトリでの保存内容はGitHubを通して全世界の人に見られます（privateとかの話はいったん置いておきます） GitHubとは、リモートリポジトリの保

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事では、私が学生時代から現在に至るまでのキャリアを振り返りつつ、Kaggleがどのようにキャリアに役立ったのか をまとめます。 ※本記事は「Kaggle Advent Calendar 2025」の11日目です。 ボヤッとした不安を持っていた学生時代 私は高専出身です。最近だと知名度も上がってる印象がありますが、履歴書など経歴を書くところに「高専」という選択肢があれば「お、めずらし」と思うほどでした。 高校進学の時、将来に対してずっとボヤッとした不安があり、「普通科だとまずい？」「手に職をつけた方が良いのか」など考え、めちゃくちゃ

AWS DevOps Agentが登場したが、CloudWatch Investigationsはもう不要なのか？ 同じ障害を起こして検証してみたAWSCloudWatch運用investigationDevOpsAgent はじめに re:Invent2025でフロンティアエージェントが発表されました。その中でもDevOps Agentについて、今回は考えていきたいと思います。 なぜ、DevOps Agentなのか。それは私の推しサービスの1つであるCloudWatch Investigationsとあまりにもカバー範囲が被ると感じたからです。 DevOps Agentの発表を現地で聞いた際、AIの力を活用して、運用を効率化するというテーマで提供されていると理解しました。そして、あれ？それって昨年のre:Invent2024で発表されたCloudWatch Investigationsと

SapeetでSWEをやっている渡辺です。 最近は社内メンバーとARC Raidersにハマっています。 自分も自作ARC（機械生命体）を作ってみたいと思い、Artificial Life（人工生命）に興味を持ちました（）。 なぜ今 ALIFEなのか ALIFE（Artificial Life の略）は、生命システムを人工的に再現することを目指す分野です。 特に、進化の再現（突然変異など）やパターン創発などの研究が有名です。 例） Evolution Gym: 仮想生物の進化を再現した研究 L-system: 植物の構造を再現した研究 （画像元：wikipedia） ゆくゆくは人間などの複雑怪奇な生命システムも再現することができれば、病気などの問題の解決に役立てられる研究分野です。 AIとALIFE 大まかに、AIは目的に対して最適化して作られる（トップダウン手法）に対し、ALIFEは偶発