を少しする イケメン（近所のおばちゃんたちにモテモテ）の俺の意見だが、参考になりそうなら取り入れてくれ - 1. 相手を友達の友達だと思え お前と相手に共通の友達がいる～くらいのテンション感で話しかけろ 喫煙所で隣になった人のテンションでも良い 「今日はよろしくお願いします。最近どうですか～？」くらいのノリでいい 間違っても「あっ……マスダと申します……。あっ……あのさんって言うんですね……」みたいな距離感で話しかけるな 2. プロフカードを見るな あれは罠だ。お前が友達と話す時にわざわざプロフカードを用意するか？その場のノリで無限に話せるだろ？ まずは共通項を相手の外見から探し出してそれを深堀りしろ 間違っても「職業は……あっ……看護師なんですね……。えっと……出身は……あっ……神奈川……はい……」みたいに一個ずつ読み上げるな - 3. 話を横に広げるな。縦に広げろ プロフカードなんても

「AWS IoT初めて触ってみたいんだけれど、やっぱりラズパイ買うところから？」 「とりあえずPCにMQTTクライアント入れてやってみたらええで」 「IoT始めるならラズパイ買ってから！」と思う人も多いと思いますが、IoTでよく利用されるMQTTプロトコルにまず触れるには、手元のPCにMQTTクライアントをインストールして試してみるだけでも、十分AWS IoT Coreの基本的な動作は確認できます。 この記事では、AWS IoT Coreを始めて触ってみようという方に向けて、MQTTクライアントのMQTTXを利用したクライアントPCとAWS IoT CoreとのMQTT接続方法を、ステップバイステップでお届けします。 深淵なるAWS IoTの世界に触れる最初の一歩にこの記事がなれば幸いです。ほな、いってみよ！ なぜAWS IoT Coreを学ぶ時に、MQTTクライアントツールを使うのか？

製造業におけるデータ活用の新しいアプローチ「Industrial Data Fabric（IDF）」について、その概念、必要性、実装方法、AWSでの実装方法などを解説しています。 「え？そのデータ活用、古すぎ？」 弊社製造ビジネステクノロジー部では、Classmethod PLC Data To Cloudというサービスの中で、製造現場のPLCデータを可視化し、生産ライン状況の一括状態監視、異常状態検知からのオンコール、設備効率の可視化などを展開していますが、製造業におけるデータは、もちろんPLCだけではありません。 少し例をあげるだけでもこれぐらいのバリエーションがあります。 CRMシステム（営業・顧客データ） PLM（製品エンジニアリング設計データ） ERP（財務・サプライヤー・購買管理データ） MESまたはMOM（生産データ） PLCやSCADAシステム（産業IoTデータ） 接続され

「制約を知れば知るほど、もっとそのテクノロジーへの愛が深まる…」 以前こんなツイートしたところ、いくらか反応がありました。 re:Invent 2024におけるAurora DSQLの発表はかなりのインパクトがありましたが、改めてドキュメントに目を通してみると、これは従来のAurora（PostgreSQL）とはかなり違うなぁという印象を持つ人も多いと思います。 このブログでは、Aurora DSQLの制約（できないこと）を中心に情報をまとめています。まだパブリックプレビューのAurora DSQLですが、この制約を知っておくことで、逆にAurora DSQLの使い所や特徴が浮かび上がってきます。 まだ現在はAurora DSQLの利用に料金がかかりません。今のうちにあれこれさわってみつつ、実運用を見据えた時にどのような制約がありそうか体験してみるのも良いと思います。 ほな、いってみよ！！

「楽観同時実行制御ね。おーおーおー、そういうことね。なるへそ？」 Aurora DSQLは、re:Invent 2024の最大の発表でした（個人の感想です）。キーノートの最中に、いきなりGoogle CloudのSpannerが引き合いに出されるほどだったので、Spannerファンの人にも要チェックのアプデだったのではと思います。 マルチリージョン対応 高可用性とスケーラビリティ VPCの外で稼働 サーバーレス設計 ACID特性のサポート PostgreSQL互換rd 楽観的同時実行制御（OCC）の採用 分散アーキテクチャ など、ポイントが目白押しのAurora DSQLですが、トランザクション制御の仕組みが、RDBでは聞き慣れない楽観的同時実行制御（OCC）が採用されていると聞き、改めてその挙動を手を動かしてまとめてみました。 はっきり言います。ドキュメント読んでいるだけより手を動かした

re:Invent 2024のインダストリーExpoにおいて、以外にもMongoDBが技術ブースに加えて業界別ブースも出展していたので、ブースインタビューしてきました。MongoDBのAIを活用したベクトル検索機能や業界別ソリューション、特にAWS Bedrockとの連携などもあり非常に面白かったです。 「え？AWSのインダストリー展示にMongoDBブースがある？」 re:Invent 2024のExpo会場、非常に広大なスペースで開催されていました。その中でも中央にひときわ目立つ形でブースを出展していたMongoDB。re:InventのExpoのMongoDBブースは昔から非常に大きいことで印象深いのですが、何故かAWSのインダストリーブースにも小規模ですが、MongoDBのブースがありました。 「インダストリーカットからre:Invent2024を眺め、テクノロジーカットとは違う洞

コミュニティ運営について、ハイブリッド開催の意義、継続的な登壇者募集の重要性、そして運営に対する想いなど、自分のごりごりの私見を書いてます。 「最近、日本のGrafana界隈、にわかにもりあがってるらしいで!?」 先日、こんなプレスリリースが発表されました。 日本でGrafana Labs公式のコミュニティが発足されてからほぼ1年。こんなに早くGrafana Labsの公式イベント、ObservabilityConの東京開催が実現するとは思いませんでした。 このブログでは、これまでのGrafana Meetup Japan開催の経緯と、運営メンバーとしてコミュニティを運営していくにあたって考えてきた点などを、コミュニティを運営している方向けにお話できればと思っています。 自分の経験依存の内容がほとんどなのですが、この話がいくらかでもコミュニティ運営の参考になれば幸いです。 ほな、いってみよ

拙著『GitHub CI/CD実践ガイド』は内容だけでなく、読書体験にもこだわりました。AmazonやSNSでも読みやすいという声は多く、技術書としては珍しい観点で評価を得ています。 Amazonにおける「GitHub CI/CD実践ガイド」の読者レビュー 本記事では書籍の「読みやすさ」という切り口から、執筆の舞台裏を紹介します。 最高の読書体験を目指す 技術書の使命は、役立つ情報を届けることです。しかし筆者は役立つだけでなく、読んでいて心地よい書籍にしたいと考えました。そこでまず決めたのが「最高の読書体験を目指す」ことです。そして最高の読書体験を実現するため、次のような設計原則を定めて執筆しました。 シンプルにする：短い文章・簡潔なコード・直感的な図表へと磨き上げる ノイズを減らす：難しい表現は避け、読者を迷わせる要素は徹底的に取り除く テンポを重視する：読者の集中力を削がないよう、読ん

組織で物事を進めるのが早い人は、"提案"のコミュニケーションを取っていることが多い気がする。 "指摘"で止まるのではなく課題の解決に向けた"提案"までやる方がいいんだけれど、そもそも提案って一言で言ってもまあ難しいよね。とある1on1で雑談していて、"提案"のスキルを上げていくにあたってはいくつかのレベルに分けて考えてみるといいかもしれないと思ったので、声かけのワード別に自分の考えを雑にまとめてみる。洗練されていないので意見がほしい。 レベル0: 「どうすればいいですか」 何か問題があった時の「どうすればいいですか」という聞き方は提案ではなく指摘で止まっている。 指摘してくれるということは気づいているということだし、それを伝えてくれること自体も素晴らしいことなのだけれど、そこからどうしていくかを決めるのが大変な部分なので次のレベルにも染み出していきたい。 レベル1: 「どれにしましょうか」

最近、20代の進路相談に乗ることがあった。みんなとても優秀だが悩んでいる。僕が社外取締役を務めているワンキャリア社でも「人の数だけ、キャリアをつくる」と掲げているように、現代において人生の“正解”は消えつつある。 最近は新卒で会社を選ぶときも、2-3年後の転職を前提に選ぶ学生が増えているという。終身雇用が実質的に成立しなくなっているので、自分の身は自分で守るしかない。この流れは不可逆だろう。 ただ話を聞いていると「あのポジションに就くために」「あの会社に入るために」などと、数年後の自分を考えすぎている傾向も感じる。今の仕事はあくまでステップであり最短経路を辿りたいと。SNSで周りの活躍が見えすぎるゆえの焦りもあるだろう。しかし、今持ち合わせた視野でキャリア逆算しようとしすぎるのは、結果として自分の可能性を狭めるように思う。 「プランド・ハップンスタンス（Planned Happenstan

Amazon Aurora Serverless v2が最小キャパシティ0に対応し、自動停止･再開が可能になりました Amazon Aurora Serverless v2 はAurora Capacity Unit(ACU)という単位でリソース管理され、0.5 ACU単位でワークロードに応じてスケールアップするサーバーレスデータベースです。従来は最小ACUが0.5でしたが、0キャパシティに対応したことにより、アクティビティのないインスタンスが自動的に停止・再開するようになりました。 例えば、本番･開発環境に同じAurora Serverless v2を導入しているケースにおいて、夜間や週末はアイドル状態を伴う開発環境の最小ACUを0にしておけば、利用がなくなるとインスタンスは自動停止し、コスト削減に繋がります。 対応DBエンジン 以下のAuroraエンジンに対応しています Postgre

Amazon Web Services ブログ AWS Supply Chain と Amazon Q を活用して製造業における運用の優秀性（オペレーショナルエクセレンス）を推進 現代の変化のペースが速く競争の激しい製造業界では、企業はサプライチェーンの管理において、出荷の遅延、部品不足、輸送のボトルネックといった重大な課題に直面しています。 製造業の企業は、需要を予測し、市場の変動に合わせて生産を調整しながら、材料や部品のサプライヤ、生産設備、製品の流通チャネルからなるネットワークの複雑さに苦労することがよくあります。 製品の供給を保証しながら在庫コストを最小限に抑えるには、原材料の入手可能性、生産能力、物流、消費者の嗜好を慎重に検討する必要があります。 従来のサプライチェーン手法は、こうした動的な要因に対して不十分であることが多く、効率の低下、在庫切れ、過剰在庫につながります。 製造業

Autoscaling については過去に何度か書いているのですが、今回は ECS Fargate について少し掘り下げつつ整理してみたいと思います。 仕組みとしては難しくはなく、わりと雑な理解度でも動くっちゃ動くとはいえ、リソースとしての重要度は高い箇所であり、正しく理解するとより関連箇所の最適化が見込めるところでもあります。 概要 ECS は on EC2 で動かすと、インスタンスとタスクの二段階での Autoscaling になるところが、Fargate だとタスクのみで考えられる簡素さが強みです。 ECS Service のタスク群に対して、特定の条件（主に平均CPU使用率）を満たした時にタスク数を自動的に増減することで、負荷対策とコスト削減という目的を達成しつつ、運用者が基本は放置できることになります。 ただ、それだけの理解では浅すぎるので、増減における詳細やリスクなどについて把握

製造業のデジタル化が叫ばれて久しいものの、多くの企業がその実現に苦心しているのが現状です。本スライドでは、製造現場が直面している様々な課題と、それを解決するための新しいアプローチである「PLC Data to Cloud」について解説します。 先日、AWS様主催のセミナーに協力する形で「データ活用による工場のデジタルトランスフォーメーション」というオンラインセミナーを開催しました。 クラスメソッドには、製造ビジネステクノロジー部という、業務カットで主に製造業のお客様に向けたサービスを展開する部署が存在しているのですが、その中のメインプロダクトである、Classmethod PLC Data To Cloudを中心とした、サービスについて紹介したので、その内容を資料と共に共有致します。 製造業のお客様で「工場データの活用にまだ踏み切れない…！！いろいろハードルが高い！人材もいない！！」という

社員数が1000人を超えてから、組織的にはいろいろと「よろしくない面」が出てきました──。サイボウズ代表の青野慶久はそう打ち明けます。 かつてのサイボウズでは考えられなかった出来事が起きたり、社歴の差による考え方の違いが出てきたり。2024年には、これまで胸を張って掲げてきた、働き方に関する表現を見直す決断もしました。 このままサイボウズは、よくある大企業の1社になってしまうのか。サイボウズが変えるべきもの、守り続けるべきものとは。 他社でも同じような悩みを抱えるケースは少なくないはずです。組織が拡大するなかで、企業としての成長と、社員一人ひとりの幸福を両立し続けていくためには何が必要なのでしょうか。 サイボウズの社内大学「CAAL（カール）」卒業生の2人が青野を囲み、本音を語り合いました。

ClaudeでCSVを読み込ませた後、JavaScriptで動作するグラフが作成できるアップデートの紹介です。まずはCSVファイル読み込んでやってみてください。これはすげぇよ。 「ClaudeのコンソールでJavaScriptが実行されてなんかヌルヌル動くグラフがでてきた」 先日のClaudeのアップデートで、CSVファイルの分析ツールがリリースされました。私はBIツール的なものには完全に疎いのですが、CSVファイルをアップロードするだけで、あとは自然言語を元にデータの分析とグラフ表示をリアルタイムで実現できる体験が非常に素晴らしかったので、その様子をお届けします。 Claude.aiのアップデート内容 Claude.aiの新しい組み込みでの分析ツール。JavaScriptの実行がClaude.aiの中で対応したため、インタラクティブでリアルタイムなデータ分析ができるようになったということ

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 スクラム初心者向けに理解度クイズを用意しました。 内容はスクラムガイド2020とアジャイルソフトウェア開発宣言をもとにしています。 問題は全部で30問です。正答率90%以上が合格ラインです。 （なお、この試験はScrum Alliance認定スクラムマスターの試験とは一切関係なく、レベル感を示すものでもなければ、合格を保証するものでもありません。あらかじめご承知おきください） Q1. アジャイルソフトウェア開発宣言 …

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これは、同じエンジニアである妻から聞いた話なのですが、彼女の案件で「メンバー全員で公式ドキュメントを読みあわせる」という取り組みがあったそうです。 で、この方法「チーム全体にとって大きなメリットがあるんじゃないか？」と思ったので、共有させていただきます。 「誰も知らない」から「みんな知ってる」に 私は開発職なので、めずらしいことなのかそうではないのか判断がつかないのですが、その案件では、導入対象の製品について詳しい知識を持っているメンバーが一人もいなかったというのです。 誰もその製品をさわったことがなく、とりあえず強そうなメンバーを入れ

チャットコミュニケーションむずかしい。全然そんなつもりで書いてないのに受け手の解釈が乗っかって伝わったりする。 たとえば純粋に質問しているだけなのに責められているように感じる人もいるし、感謝を伝えたつもりが煽りや嫌味と捉えられることもありうる。 そもそもチャット以前の関係性の問題として対処すべきこともあるし、受け手の人となりや状況を完全に理解することもできないのであまり気にしすぎても仕方ない。一方で、自分の経験上解釈ズレが起きやすい表現は明確にあって、自分はそれらを"禁止"するマイルールを作っている。誰でもできるチャットコミュニケーションの工夫の一つとして雑にまとめておく。 あー / えっと 「あー (そうじゃなくて)」とか「えっと (理解できないみたいだからどう言おうかな)」みたいな感じで相手に非があるという印象で伝わることもある じっくり考えられるチャットでこれらを書く必要もないので使