Azure API Management で 2 つの Microsoft Foundry に負荷分散してみる
- Azure API Managementで2つのMicrosoft Foundryリソースに負荷分散する構成を検証した
- FoundryリソースAとBのバックエンドをAPIMで統合し、429エラー時にリトライするサーキットブレーカーを設定した
- APIMのマネージドIDで認証し、バックエンドプールに優先度を指定してリトライするポリシーを適用した
企業テックブログまとめ
What's New in Sigma - 2026年09月25日のSigma Computing関連リリース情報まとめ
- Sigmaの生成AI機能が業務で継続的に使える状態へと進化
- チャット履歴保存、Sigma Assistantの改善、ウェアハウスエージェント連携がGA化、ビルドモードのピボットテーブル自動スタイリングがBeta
- チャット履歴の保存期間は最大90日で、データ保存権限が必要
モデルの重みは触らず"仕事のやり方"だけを自動進化させる AutoDesign を読んで、LangGraphでミニ実装してみた
- AutoDesignはモデルの重みを触らずharnessを最適化するAIエージェント設計手法
- Inner LoopとOuter Loopの2つのループ構造、Acceptance Gateによる過学習防止、harnessのプロンプトと制約ルールの改善
- harnessの改善がモデル構成に依存せず汎用性があり、過学習を防ぐためtrainとdevスコアの両方を考慮する
日本語ベンチマークでJevの性能を検証する
- Jevは日本語のベンチマークデータで試験問題カテゴリで高いスコアを記録した
- 試験問題カテゴリでは他2モデルよりも10ポイント以上高いスコア、選択式の問題に限定して評価
- 試験問題カテゴリのスコアが高い理由が明確でなく、学習データの混入が疑われる
話題のJevを触ってみました。特徴、料金、活用事例など。
- Jevは文章生成ではなく型付き回答と確率を返すモデルで、ソフトウェアが直接使える判断を出すことを目的としている
- 型付き回答と確率を返す仕組み、入力は自由なテキストで出力は質問ごとの型付き回答となる
- 料金は入力トークン単位で、出力は無料で、招待制での利用が必要な点が実務上の判断材料となる
SAP BDCナレッジ集：SACのQuick Builderを試してみた
- SAP Analytics CloudのQuick Builderでストーリーのテーブルを編集モードにせず変更できる
- メジャーの追加・削除、分析軸の変更、並び替え、フィルタ維持が可能、データソース変更や計算項目作成は不可
- Quick Builderで行った変更はストーリー編集で保存せず、ブックマーク機能で状態を保持する必要がある
セキュリティのために入れたSIEMがSLOを守っていた話｜Sapporo.sre #0 LT登壇レポート
- セキュリティのために導入したSIEMが信頼性の指標を向上させた
- SIEMでログを相関分析し、WAFのルールで悪性IPをブロックした
- セキュリティログは信頼性の情報源となることを実証した
社内での価値観共有のために、ワークショップの設計と開催をしてみた話〜Webアプリケーションを添えて〜
- 社内価値観共有のワークショップを設計し、Webアプリケーションで実装した
- Itoゲームのルールをベースにしたシチュエーションベースの議論と、結果の振り返り機能を備えたWebアプリ
- 価値観の基準にギャップがあることを理解し、議論を促す仕組みが有効だった
【MMJ】自分の地図を持つ。API キーなし・従量課金なし・地図サーバーなし
- MMJは地図を自前で管理するためのOSSツールを公開した
- APIキー不要・従量課金なし・サーバー不要、PMTiles形式でタイルを配信、MapLibreスタイルを手書きでカスタマイズ
- タイルは自分で切り出さないといけない、スタイルは6種類用意されており言語切り替えが可能
爆速になった Expo Modules 2.0 を全部試してみた
- Expo Modules 2.0では@ExpoModuleと@JSの2つのマクロでネイティブモジュールを書けるようになった
- @ExpoModuleでモジュール登録、@JSでJSに公開する関数を指定。同期呼び出しは最大8.9倍、レコード受け渡しは5.9倍高速化
- Shared Object生成はほぼ変化しない。イベント用の@EventはModule継承が必要で、本番移行はまだ早い
社内AI活用LT会「OPEN LUNCH vol.1」開催レポート
- 社内でAI活用事例を共有するLTイベントを開催し、部署ごとの使い方と人間の役割分担を紹介した
- 開発部門はClaudeにAWS構成図作成と料金見積を任せ、管理部門はAIを下書きや確認に使った、営業部門は提案書の質を向上させるためにAIにインプットを増やした
- AIの活用は最終判断は人間が行い、個人の工夫をチームで再現できる形にすることが重要だった
AI-DLC（V1）で社内イベントの申込サイトを作った話
- AI-DLCで社内イベントの申込サイトを4週間で開発した
- 要件から設計、コード生成までをAIが進め、人の承認で進めるプロセス、質問票による選択式判断
- AIが生成したコードの検証とセキュリティチェックは人間が行う必要がある
統計検定データサイエンス（基礎と発展）の受験体験記
- データサイエンス基礎と発展の試験内容と受験体験が紹介されている
- データサイエンス基礎はExcelを使った関数や可視化、発展はAIや統計の知識を問う問題
- 試験では数値や用語の入力が必要で、知識の定着が重要
執筆者もレビュアーも AI を使う時代の、技術ブログレビューの設計
- 技術ブログのレビューをAIと人間で分担する運用を設計した
- 執筆者のAIレビューで文章品質を担保、編集部は4つの観点のみ確認。指摘の条件に根拠の提示と質問形式を導入
- AIの指摘は根拠を伴わないと修正要求にならない。確認した項目を記録に残すことで二重チェックを確実にする
Nuxt環境でVitestの速度を5倍早くした
- Vitestのisolateオプションをfalseに設定してテスト実行時間を5倍短縮した
- テスト環境の分離を解除し、モックの共通化とsetupFilesでの一括処理でテストの干渉を防いだ
- テストファイルごとの環境作成時間を削減し、CIやローカルでの実行時間が大幅に改善した
AIのテスト設計、90点未満は差し戻す
- AIが生成したテスト設計はルールベースの検証では不十分で、多段パイプラインで採点と敵対レビューを組み合わせて品質を確保する
- 採点器（100点満点で90点未満は差し戻し）と、生成文脈を知らない敵対レビュアーを組み合わせ、調査・観点シート・テストケースの展開を分離する
- 90点未満のテスト設計は減点理由とともに再生成されるが、敵対レビューで採点器が見逃した欠陥も検出する
HTTP/3 を知ったので Docker で動かして仕組みを確かめた
- HTTP/3はTCPの制約を解消するためにQUICプロトコルに移行した
- QUICはストリームごとの独立した順序管理とConnection IDによる接続識別、TLS1.3内蔵による1往復接続確立を実現
- HTTP/3はUDPポート443を必要とし、Alt-Svcヘッダでクライアントに接続方法を通知する
Agent MetadataでDatabricks Genieの挙動はどう変わるか？
- Databricks GenieのAgent Metadataのsynonymsに社内略語を記載すると、ユーザーの質問に正しい指標を返せるようになる
- synonymsに「解約率」と記載すると取引先ベースの指標を、別名に「ACV」と記載すると受注金額の指標を引き当てられる
- 同じ言葉で複数の指標がある場合はsynonymsを記載しないと意図しない指標が返ってくる可能性がある
Xcode 27でビルドしたアプリがiOS 27で起動しなくなった話
- Xcode 27でビルドしたアプリがiOS 27で起動しなくなった
- UISceneライフサイクルの必須化とXcodeバージョンの影響、Flutterの警告を無視した
- Xcodeバージョンがアプリの動作に直接影響するため、リリース前に新しいXcodeでのテストが必要
情シス依頼の一次受付をAI Agentに任せるっきゅ！
- Slackで依頼の一次受付をAIエージェントが行う仕組みを実装した
- Claude Agent SDKとOpenClawを活用し、キャラクター性をプロンプトに組み込み、フィードバック収集用のツールを導入
- 非エンジニアも改善に参加できるようにHermesエージェントを活用し、フィードバックを収集して改善サイクルに反映
