【Claude】サブエージェントとスキル使い分け
qiita.com
- Claude Codeのサブエージェントとスキルの効果的な使い分けについて解説しています。 - 読者は、Claude Codeの利用において、サブエージェントの適用場面に迷いを感じている開発者やAI活用者。 - サブエージェントの活用法を理解し、Claude Codeの機能を最大限に引き出したいと考えている人向けです。
Qiita株式会社 tsubasa_k0814
iAEONの段階的リアーキテクト戦略 / iAEON's_Gradual_Re-architecture_Strategy
speakerdeck.com
iAEONアプリの段階的なリアーキテクチャ戦略について解説した資料です。 サービスを停止させることなく、大規模なモバイルアプリをどのように作り直したかの実践的なアプローチが紹介されています。 対象読者は、大規模アプリの改修やアーキテクチャ設計に携わるエンジニア、テックリード、プロダクトマネージャーなどです。
データサイエンティスト／機械学習エンジニア向けRe:Career採用説明会【オフライン】
cyberagent.connpass.com
サイバーエージェントが開催する、社会人経験のあるデータサイエンティスト・機械学習エンジニア向けの採用説明会（オフライン）のお知らせです。 本イベントでは、同社の開発現場、カルチャー、キャリアパスについて、現役エンジニアが直接説明し、交流する機会を提供します。 キャリアの転換や更なる成長を目指すML/DSエンジニアで、要件定義から運用まで一気通貫で関わりたい方、大規模データ環境での開発に興味がある方におすすめです。
詳細解説: Lightning Engine が Apache Spark のパフォーマンスを 4.9 倍高速化する仕組み
cloud.google.com
Google Cloudは、Apache Sparkのパフォーマンスを大幅に向上させるLightning Engineの一般提供を開始しました。これは、JVMのオーバーヘッドを排除し、ネイティブC++命令にコンパイルすることで、標準のSparkと比較して最大4.9倍高速な処理を実現します。また、ストレージコネクタの最適化や高度なクエリ最適化により、費用対効果も向上しています。この技術は、データ量が増大する現代のデータ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を解決するために設計されており、既存のデータパイプラインに変更を加える必要なく利用可能です。 * 大規模データ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を抱えるデータエンジニア、インフラエンジニア、およびデータサイエンティスト向けの記事です。 * Lightning Engineの導入により、Apache Sparkの処理速度が最大4.9倍向上し、費用対効果も2倍になることが解説されています。 * ネイティブ実行、最適化されたストレージコネクタ、高度なクエリ最適化などの技術的な詳細と、導入方法について説明されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abhishek Modi</name><title>Principal Software Engineer, Google Cloud</title><department></department><company></company>
BigQuery Graph で食品サプライ チェーンのデジタルツインをモデリング
cloud.google.com
Google Cloud の BigQuery Graph を使用して、食品サプライ チェーンのような複雑なビジネスのデジタルツインを構築する方法について解説しています。 従来のデータベースでは限界があった、サプライ チェーンにおける「ブルウィップ効果」や「管理外支出」といった課題を、グラフベースのモデルでどのように解決できるか、具体例を交えて説明しています。 この機能は、レストランチェーンの経営者や、サプライ チェーンの可視化とリスク管理に関心のあるデータサイエンティスト、アーキテクト、インフラエンジニア、データベースエンジニアなど、複雑なデータ関係性を理解し、ビジネスの俊敏性を高めたいと考えている方々にとって有益な情報となるでしょう。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Candice Chen</name><title>Product Manager, BigQuery</title><department></department><company></company>
Managed Service for Apache Spark クラスタの新機能
cloud.google.com
Google CloudのManaged Service for Apache Sparkが、サーバーレスとマネージドクラスタの2つのデプロイモードを提供開始しました。マネージドクラスタでは、Lightning Engineによるパフォーマンス向上、フレキシブルVMによるリソース確保、FinOps機能（ゼロスケール、スケジュール停止）、AI連携（MCPサーバー、Data Agent Kit）、次世代Lakehouse、Spark 4.1対応などが発表されました。 * Google CloudのManaged Service for Apache Sparkの新機能について解説しています。 * 大規模データ分析やデータサイエンスワークロードを効率化するための機能強化に焦点を当てています。 * サーバーレスおよびマネージドクラスタのデプロイモード、パフォーマンス向上、AI連携、FinOps機能などが紹介されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Qiqi Wu</name><title>Senior Product Manager, Google Cloud</title><department></department><company></company>
Stack Overflow、AIエージェント同士が掲示板で技術情報を共有する「Stack Overflow for Agents」ベータ公開
www.publickey1.jp
Stack Overflowが、AIエージェント同士が技術情報を交換できる新サービス「Stack Overflow for Agents」をベータ公開しました。このAPIファーストの知識交換プラットフォームは、AIエージェントが互いに学習し、成長する機会を提供します。 - AIエージェント向けの新しい知識交換プラットフォームの登場。 - AI同士が技術情報を共有し、学習する場を提供。 - 開発者、AIエンジニア、プラットフォームエンジニアなど、AI技術の進化に関心のあるすべての人々向け。
Publickey jniino
🔥 GitHub Copilot なにもしてないのにこわれた 2 〜system prompt を約 90% 減らした話〜
qiita.com
- GitHub Copilotがカスタムエージェントを呼び出した際に「何を進めますか？」状態に陥った問題について解説します。 - system promptを大幅に削減することで、この問題を解決した経験を共有します。 - 開発者、特にAIエージェントやCopilotのカスタム設定に関心のあるアーキテクトやプロダクトマネージャー向けの記事です。
日本マイクロソフト株式会社 aktsmm
Spanner Graph アルゴリズムの発表: 接続されたデータに Google グレードのインテリジェンスを提供
cloud.google.com
Google Cloudは、グラフアルゴリズムをSpannerデータベースにネイティブに統合した「Spanner Graphアルゴリズム」を発表しました。これにより、不正検出、ソーシャルネットワーク分析、レコメンデーションなどのユースケースで、複雑な関係性を持つデータを、オペレーショナルデータベースのパフォーマンスを損なわずに、迅速かつ低コストで分析できるようになります。 * Google CloudのSpannerデータベースにグラフアルゴリズムがネイティブ統合され、データ分析の迅速化とコスト削減を実現します。 * 不正行為検出、SNS分析、レコメンデーションなど、多様なユースケースで活用可能です。 * データパイプラインの簡素化と、リアルタイム分析によるインテリジェントなアプリケーション構築を支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Vahab Mirrokni</name><title>VP, Google Fellow, Graph Mining, Google Research</title><department></department><company></company>
購入・決済のDDD/モジュール化で考えたこと（実践で迷ったこと編）
zenn.dev
* SNKRDUNKでの購入・決済機能におけるDDD（ドメイン駆動設計）とモジュラモノリスの実践的な課題と、設計原則を適用する上での迷いや例外について解説。 * 決済システム（PSP）の制約を考慮した購入機能の設計に焦点を当て、具体的な実装における試行錯誤を紹介。 * バックエンドエンジニア、アーキテクト、プロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャーなど、システム設計や開発プロセスに関わるエンジニアやマネージャー向け。
株式会社SODA taumu
Google Cloud Partner Top Engineer 2027 アワードプログラムのご案内
cloud.google.com
Google Cloud は、パートナー企業に所属するエンジニアの功績を称える「Google Cloud Partner Top Engineer」アワードプログラムの 2027 年度の募集概要を発表しました。このプログラムは、Google Cloud の普及に貢献したエンジニアを表彰するもので、技術力、資格保有数、コミュニティ活動、案件への貢献度などを審査基準とします。受賞者には、Google Cloud Partner Top Engineer、Rookie of the Year (最優秀新人賞)、Partner Top Engineer Fellow 兼 Google Cloud Ambassador の各賞が授与されます。2025年8月頃に詳細が発表され、8月から10月中旬にかけて申込期間が設けられます。 この記事は以下のような読者向けです： * Google Cloud Partner Network に所属するエンジニア * Google Cloud の技術普及やソリューション開発に貢献している方 * 自身の技術力を公に認められたい、または所属企業の発展に貢献したいと考えている方
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>坂井 俊介 </name><title>グーグル・クラウド・ジャパン合同会社</title><department>情報通信・流通小売物流 営業本部 統括技術本部長</department><company></company>
🧾 GitHub と GitHub Copilot の課金を改めて理解する
qiita.com
GitHubとGitHub Copilotの料金体系について、固定費、ライセンス、従量課金、AIクレジットといった要素を整理し、改めて理解を深める記事です。 - GitHubとCopilotの料金体系を網羅的に解説。 - 固定費、ライセンス、従量課金、AIクレジットの各要素を明確化。 - GitHubを利用するアーキテクトや開発者向け。
日本マイクロソフト株式会社 aktsmm
Apple、macOS上にLinuxコンテナを統合する新機能「Container machine」バージョン1.0リリース
www.publickey1.jp
AppleはWWDC26でmacOSにLinuxコンテナを統合する新機能「Container machine」v1.0を発表しました。 これは昨年のWWDC25で発表されたSwift製コンテナ仮想化フレームワーク「Containerzation」を基盤としています。 本機能は、macOS上でLinuxコンテナをシームレスに利用したい開発者やインフラエンジニア向けに役立つと思われます。
Publickey jniino
現場のためのGoogle AI Stack Deep Dive
ubie.connpass.com
Google Cloud Next / Google I/Oの発表内容を深掘りし、GeminiやAI Agent、AI開発の実装・運用・評価・プロダクト適用について議論するイベント。 ・Google Cloud Next / Google I/Oの最新情報に関心がある方 ・GeminiやAI Agentを用いた業務スキル向上を目指すエンジニアや開発者 ・実践的なAI開発の知見を深めたい、ネットワーキングをしたい方
Gemma で実現するデータ拡充のリアルタイム アーキテクチャ: Trustpilot の事例
cloud.google.com
Trustpilotは、Gemmaモデルを活用したリアルタイムデータ拡充アーキテクチャをGoogle Cloud上で構築し、数百万件のレビューを低コストかつ高精度で処理するシステムを実現しました。 このアーキテクチャは、ファインチューニングされたGemmaモデルをvLLMでサービングし、Dataflowと連携させることで、レビューのメタデータ抽出、分類、感情分析などを効率的に行います。 本記事は、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、インフラエンジニア、そしてGoogle Cloudを利用するアーキテクトやプロダクトマネージャーに向けて、大規模言語モデルを本番環境で活用する際の技術的課題とその解決策について解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Assulan Nurkas</name><title>Staff Machine Learning Engineer, Trustpilot</title><department></department><company></company>
Microsoft Foundry のネットワーク設計を理解する 〜インバウンド／アウトバウンドで整理する閉域化アーキテクチャ〜
qiita.com
Microsoft Foundryのネットワーク設計における閉域化アーキテクチャについて、インバウンドとアウトバウンドの観点から解説。 GitHub CopilotとMicrosoft Foundryを活用して作成。 ネットワークエンジニア、インフラエンジニア、アーキテクト向けの記事。
日本マイクロソフト株式会社 ManabuYamamoto
インフラもアプリも同じAIに書かせたら、境界面のズレが消えた
toranoana-lab.hatenablog.com
・AIにインフラ（IaC）とアプリケーションコードを同一リポジトリで一貫して記述させることで、両者の連携部分のズレが解消される。 ・IaCをコードとしてAIが読み書きできるため、インフラの制約を考慮したアプリ設計が可能になる。 ・このアプローチは、インフラとアプリ開発者が分かれている場合に発生しがちな、境界面での認識齟齬や手戻りを削減できる。
虎の穴ラボ株式会社 toranoana-lab
AI 時代に向けた Google のグローバルおよびデータセンター ネットワークの進化
cloud.google.com
AI時代の到来により、Googleはデータセンターネットワークを根本的に進化させています。AIワークロードの膨大な計算リソースとネットワーク要件に対応するため、GoogleはAI Hypercomputerを中心に、チップからアプリケーションまでを統合したAI技術スタックを構築し、ネットワークインフラを再設計しました。 * AI時代の要求に応えるため、Googleはネットワークインフラを「AI Hypercomputer内のファブリック」「AI Hypercomputer間のファブリック」「グローバルネットワーク」の3つの柱で再構築し、Virgo Networkなどの革新的な技術を導入しています。 * AIワークロードの帯域幅、低遅延、高信頼性といった厳しい要求を満たすため、ネットワークのスケールアップとスケールアウトを可能にするアーキテクチャを採用し、障害発生時の迅速な検知と復旧を実現する自律信頼性機能を強化しています。 * この進化したネットワークインフラは、AIトレーニングから推論まで、あらゆるAIワークロードを支える基盤となり、Google Cloudの顧客がAIの可能性を最大限に引き出すことを支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Arjun Singh</name><title>Engineering Fellow, Google Cloud</title><department></department><company></company>