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近年話題になっているAutoMLの一つであるAutoGluonのクイックスタートを試してみました。本記事では実際にどのようなことができるのかをご紹介します。

結合テストの信頼性や並列性の課題を解決するため、私はtestcontainers-goを導入しました。テストコードのみで実環境に近い検証が可能となり、CIの安定性と効率が大幅に向上しました。

GCPではVertex AIというAIに特化したプロダクトが開発されております。今回はそのプロダクトの「カスタムトレーニング」という、自前でプログラムを用意して学習を実行するものを試してみました。

Autogenは、複数のAIエージェントが協働してタスクを自動解決するフレームワークです。専門化されたエージェントを組み合わせ、開発や旅行計画など複雑なワークフローを効率化できます。

TSKaigi 2025に参加し、TypeScriptの最新技術や開発手法を学びました。特にts-goの圧倒的な処理速度や、FSDとBCDデザインの組み合わせによるディレクトリ構成の工夫が印象的でした。企業ブースやOSTを通じて、新たな知見と刺激を得る貴重な機会となりました。

ボードゲーム、将棋、囲碁、チェスなどが趣味な私が、自作将棋AIの構築をしてみました。今回はその構築内容をご紹介します！

本レポートでは、2025年末に実施した社内アンケートを基に、コード生成AIツールの活用実態を分析しました。生産性や満足度の向上が確認される一方、スキル低下への懸念もあり、組織的なガイドライン整備の重要性が明らかになりました。

開発をする上できちんと考えなければいけないパス問題。今回はPythonのパス解決法を考えてみました。

本記事の目的はPythonでNumbaを使ってCos類似度計算の高速化を図ることです。Numbaを使用しない場合と使用する場合の実験結果から、使用する場合のほうが明らかに速いことがわかります。

これまでDockerやECS（Fargate）を触ったことがなかったので、試しに hello_world.py をECS Fargate で実行してみるってところから始めたので、その備忘録になります。