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KINTOテクノロジーズ株式会社

企業情報

KINTOテクノロジーズ株式会社

きんとてくのろじーず

法人代表者名: -

法人番号: 1180001145528

証券コード: -

事業概要: -

郵便番号: 4510046

本社所在地: 愛知県名古屋市西区牛島町6番1号

従業員数: 427

従業員数(男性): 328

従業員数(女性): 99

創業: -

最新ニュース

Cloud Security Night #4

kinto-technologies.connpass.com

クラウドセキュリティの最新トレンドとベストプラクティスを学ぶイベント「Cloud Security Night #4」が開催されます。 マルチクラウド環境(AWS、Google Cloud、Azure)に焦点を当て、最新のセキュリティ課題と解決策について、実践的な知見を共有します。 イベント後には懇親会も開催され、ネットワーキングの機会も提供されます。 このイベントは、クラウドセキュリティに関心のあるエンジニアやITプロフェッショナル、特にマルチクラウド環境でのセキュリティ対策を学びたい方におすすめです。 最新のクラウドセキュリティトレンドを把握し、実務に活かせる知識を得たいと考えている方に最適です。 クラウドセキュリティの最新動向や、マルチクラウド環境における実践的なセキュリティ対策、アラート疲弊からの脱却、AIエージェントの活用など、多岐にわたるトピックが扱われます。 最新のクラウドセキュリティトレンドを知りたい方、実践的な対策を学びたい方、ネットワーキングを深めたい方に向けたイベントです。

インフラ

Cloud Security Night #4

kinto-technologies.connpass.com

クラウドセキュリティの最新トレンドとベストプラクティスを学ぶイベント「Cloud Security Night #4」が開催されます。 マルチクラウド環境(AWS、Google Cloud、Azure)に焦点を当て、最新のセキュリティ課題と解決策について、実践的な知見を共有します。 イベント後には懇親会も開催され、ネットワーキングの機会も提供されます。 このイベントは、クラウドセキュリティに関心のあるエンジニアやITプロフェッショナル、特にマルチクラウド環境でのセキュリティ対策を学びたい方におすすめです。 最新のクラウドセキュリティトレンドを把握し、実務に活かせる知識を得たいと考えている方に最適です。 クラウドセキュリティの最新動向や、マルチクラウド環境における実践的なセキュリティ対策、アラート疲弊からの脱却、AIエージェントの活用など、多岐にわたるトピックが扱われます。 最新のクラウドセキュリティトレンドを知りたい方、実践的な対策を学びたい方、ネットワーキングを深めたい方に向けたイベントです。

個人の発見を、組織の知恵に ― 生成AI活用を、"探索"から "組織の仕組み"へ

blog.kinto-technologies.com

- 個人の生成AI活用による発見を、組織全体の知恵へと昇華させるための方法論を解説。 - 「探索」フェーズではトークン消費の最大化を通じて試行錯誤を促し、「実装」フェーズではAgent Skillによる手順化で組織への定着を図る。 - 生成AIの活用経験が浅い企業や、個人レベルの活用から組織レベルへの拡大を目指す企業、エンジニアリングマネージャーやテックリード層が対象。

機械学習

個人の発見を、組織の知恵に ― 生成AI活用を、"探索"から "組織の仕組み"へ

blog.kinto-technologies.com

- 個人の生成AI活用による発見を、組織全体の知恵へと昇華させるための方法論を解説。 - 「探索」フェーズではトークン消費の最大化を通じて試行錯誤を促し、「実装」フェーズではAgent Skillによる手順化で組織への定着を図る。 - 生成AIの活用経験が浅い企業や、個人レベルの活用から組織レベルへの拡大を目指す企業、エンジニアリングマネージャーやテックリード層が対象。

デザイン

「音」だけで遊んだら、同僚と夢中になった ― オーディオゲームセンターで考えた、アクセシビリティの入り口

blog.kinto-technologies.com

- 「音」だけで遊ぶオーディオゲームセンターを体験したレポート。 - 映像がないゲームを同僚と楽しむ中で、アクセシビリティの入り口としての「面白さ」を再認識。 - 「正しいこと」ではなく「楽しい体験」からアクセシビリティへの関心を高めることの重要性を説く。 この体験は、IT、ソフトウェア、デザイン、マーケティングに関わる全ての人々、特にアクセシビリティに関心を持ち始めたばかりの方々、または新しい技術や体験にオープンな層に向けて書かれています。

QA・テスト

影響範囲が見えない変更で、テスト範囲をどう考えるか

blog.kinto-technologies.com

・内部実装のみの変更、特にリファクタリングなどで影響範囲が見えにくい課題に対し、アプリの構造理解を基にしたテスト設計と不具合対応の進め方を解説。 ・「構造から見る」ことで、テスト範囲を「壊れそうな箇所」に絞り込み、開発とのコミュニケーションコストを削減し、検証フェーズを効率化する。 ・QAエンジニア、モバイルアプリ開発者、およびテスト設計や不具合対応に携わるエンジニア向けの記事。

モバイル

影響範囲が見えない変更で、テスト範囲をどう考えるか

blog.kinto-technologies.com

・内部実装のみの変更、特にリファクタリングなどで影響範囲が見えにくい課題に対し、アプリの構造理解を基にしたテスト設計と不具合対応の進め方を解説。 ・「構造から見る」ことで、テスト範囲を「壊れそうな箇所」に絞り込み、開発とのコミュニケーションコストを削減し、検証フェーズを効率化する。 ・QAエンジニア、モバイルアプリ開発者、およびテスト設計や不具合対応に携わるエンジニア向けの記事。

インフラ

Claude Code の高カーディナリティメトリクスを Grafana Managed Recording Rule × Prometheus × Thanos で捌く

blog.kinto-technologies.com

AIツールの利用状況を可視化する際に発生した、メトリクスのカーディナリティ爆発問題とその解決策について解説する記事です。 Grafana Managed Recording Rule、Prometheus、Thanosを組み合わせ、生データを保持しつつ集約済みのメトリクスでダッシュボードを構築する手法を紹介します。 インフラ、バックエンド、プラットフォームエンジニア、SRE、データサイエンティスト、および高カーディナリティ問題に直面した経験のあるObservability担当者向けです。

Claude Code の高カーディナリティメトリクスを Grafana Managed Recording Rule × Prometheus × Thanos で捌く

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AIツールの利用状況を可視化する際に発生した、メトリクスのカーディナリティ爆発問題とその解決策について解説する記事です。 Grafana Managed Recording Rule、Prometheus、Thanosを組み合わせ、生データを保持しつつ集約済みのメトリクスでダッシュボードを構築する手法を紹介します。 インフラ、バックエンド、プラットフォームエンジニア、SRE、データサイエンティスト、および高カーディナリティ問題に直面した経験のあるObservability担当者向けです。

Claude Code の高カーディナリティメトリクスを Grafana Managed Recording Rule × Prometheus × Thanos で捌く

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AIツールの利用状況を可視化する際に発生した、メトリクスのカーディナリティ爆発問題とその解決策について解説する記事です。 Grafana Managed Recording Rule、Prometheus、Thanosを組み合わせ、生データを保持しつつ集約済みのメトリクスでダッシュボードを構築する手法を紹介します。 インフラ、バックエンド、プラットフォームエンジニア、SRE、データサイエンティスト、および高カーディナリティ問題に直面した経験のあるObservability担当者向けです。

SRE

Claude Code の高カーディナリティメトリクスを Grafana Managed Recording Rule × Prometheus × Thanos で捌く

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AIツールの利用状況を可視化する際に発生した、メトリクスのカーディナリティ爆発問題とその解決策について解説する記事です。 Grafana Managed Recording Rule、Prometheus、Thanosを組み合わせ、生データを保持しつつ集約済みのメトリクスでダッシュボードを構築する手法を紹介します。 インフラ、バックエンド、プラットフォームエンジニア、SRE、データサイエンティスト、および高カーディナリティ問題に直面した経験のあるObservability担当者向けです。

Claude Code の高カーディナリティメトリクスを Grafana Managed Recording Rule × Prometheus × Thanos で捌く

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AIツールの利用状況を可視化する際に発生した、メトリクスのカーディナリティ爆発問題とその解決策について解説する記事です。 Grafana Managed Recording Rule、Prometheus、Thanosを組み合わせ、生データを保持しつつ集約済みのメトリクスでダッシュボードを構築する手法を紹介します。 インフラ、バックエンド、プラットフォームエンジニア、SRE、データサイエンティスト、および高カーディナリティ問題に直面した経験のあるObservability担当者向けです。

機械学習

Claude Code の高カーディナリティメトリクスを Grafana Managed Recording Rule × Prometheus × Thanos で捌く

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AIツールの利用状況を可視化する際に発生した、メトリクスのカーディナリティ爆発問題とその解決策について解説する記事です。 Grafana Managed Recording Rule、Prometheus、Thanosを組み合わせ、生データを保持しつつ集約済みのメトリクスでダッシュボードを構築する手法を紹介します。 インフラ、バックエンド、プラットフォームエンジニア、SRE、データサイエンティスト、および高カーディナリティ問題に直面した経験のあるObservability担当者向けです。

機械学習

AI Native Dev Night Tokyo

kinto-technologies.connpass.com

「AI Native Dev Night Tokyo」は、AI駆動開発の理論と実践に焦点を当てたイベントです。 生成AIをソフトウェアライフサイクル全体に適用し、エンタープライズ開発における整合性や大規模性といった課題を、第一線の実務者や研究者と共に考察します。 エンタープライズシステムでAI駆動開発を検討しているエンジニア、AIによる設計・実装の精度や整合性に関心のある方、そしてバイブコーディングの先にある設計論やアーキテクチャ論を深めたいエンジニアにおすすめです。

AI Native Dev Night Tokyo

kinto-technologies.connpass.com

「AI Native Dev Night Tokyo」は、AI駆動開発の理論と実践に焦点を当てたイベントです。 生成AIをソフトウェアライフサイクル全体に適用し、エンタープライズ開発における整合性や大規模性といった課題を、第一線の実務者や研究者と共に考察します。 エンタープライズシステムでAI駆動開発を検討しているエンジニア、AIによる設計・実装の精度や整合性に関心のある方、そしてバイブコーディングの先にある設計論やアーキテクチャ論を深めたいエンジニアにおすすめです。

AI Native Dev Night Tokyo

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「AI Native Dev Night Tokyo」は、AI駆動開発の理論と実践に焦点を当てたイベントです。 生成AIをソフトウェアライフサイクル全体に適用し、エンタープライズ開発における整合性や大規模性といった課題を、第一線の実務者や研究者と共に考察します。 エンタープライズシステムでAI駆動開発を検討しているエンジニア、AIによる設計・実装の精度や整合性に関心のある方、そしてバイブコーディングの先にある設計論やアーキテクチャ論を深めたいエンジニアにおすすめです。

AI Native Dev Night Tokyo

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「AI Native Dev Night Tokyo」は、AI駆動開発の理論と実践に焦点を当てたイベントです。 生成AIをソフトウェアライフサイクル全体に適用し、エンタープライズ開発における整合性や大規模性といった課題を、第一線の実務者や研究者と共に考察します。 エンタープライズシステムでAI駆動開発を検討しているエンジニア、AIによる設計・実装の精度や整合性に関心のある方、そしてバイブコーディングの先にある設計論やアーキテクチャ論を深めたいエンジニアにおすすめです。

AI Native Dev Night Tokyo

kinto-technologies.connpass.com

「AI Native Dev Night Tokyo」は、AI駆動開発の理論と実践に焦点を当てたイベントです。 生成AIをソフトウェアライフサイクル全体に適用し、エンタープライズ開発における整合性や大規模性といった課題を、第一線の実務者や研究者と共に考察します。 エンタープライズシステムでAI駆動開発を検討しているエンジニア、AIによる設計・実装の精度や整合性に関心のある方、そしてバイブコーディングの先にある設計論やアーキテクチャ論を深めたいエンジニアにおすすめです。

AI Native Dev Night Tokyo

kinto-technologies.connpass.com

「AI Native Dev Night Tokyo」は、AI駆動開発の理論と実践に焦点を当てたイベントです。 生成AIをソフトウェアライフサイクル全体に適用し、エンタープライズ開発における整合性や大規模性といった課題を、第一線の実務者や研究者と共に考察します。 エンタープライズシステムでAI駆動開発を検討しているエンジニア、AIによる設計・実装の精度や整合性に関心のある方、そしてバイブコーディングの先にある設計論やアーキテクチャ論を深めたいエンジニアにおすすめです。

QA・テスト

テスト観点をマインドマップで作成してみた話

blog.kinto-technologies.com

KINTOテクノロジーズのQAエンジニアが、テスト観点作成にマインドマップを導入した事例を紹介。従来のConfluenceでの管理から、Miroを使ったマインドマップへ移行することで、テスト対象全体の観点を一覧で把握できるようになり、観点とテスト設計の具体化、仕様の精度向上、認識合わせの円滑化に貢献した。 * テスト観点作成におけるマインドマップの活用法とメリット・デメリット * Confluenceとの併用によるテスト観点の具体化と可視化 * QAチームにおけるテスト観点整理の効率化と品質向上