## はじめに 近年は**IaC（Infrastructure as Code）**が当たり前になり、**手作業での環境構築は再現性・可監査性・スピードの面で限界**があります。特に**MLOps**では、 以下の**複数コンポーネントを一貫した構成で立ち上げ直せる**ことが重要です。 - 実験（学習環境） - トラッキング（メトリクス・アーティファクト） - レジストリ（モデルのライフサイク...

Oracle Databaseの導入検討、お疲れ様です！世界的に使われる強力なRDBMSですが、その複雑さから「ライセンスや費用で失敗したくない」と考える方は多いでしょう。 この記事では、導入初心者が必ず知っておくべきライセンスの基本、エディションの選び方、そして費用交渉のリアルな裏側を、元エンジニア目線で分かりやすく解説します。 # 1. まずはライセンスの考え方を徹底的に勉強しよう！ Or...

# はじめに Anthropicが提唱するModel Context Protocol（MCP）は、LLM（大規模言語モデル）の能力を外部データソースや実行可能なツールに接続するための強力な標準です。しかし、この「橋渡し役」としてのMCPサーバーやツールの実装は、従来のWebアプリケーションにはなかった新しい攻撃対象領域を生み出します。 MCP開発者は、従来のセキュリティベストプラクティスに加...

# **user**: 多変量の年次データがある時に、Denton法で月次データに変換をすることを考えます。pandas dataframe が与えられ、時刻情報は df.index に記載されているものとします。Python関数を書いてください。 # **assistant**: 良いテーマですね。 Denton法（特に *Proportional Denton*）を用いた年次→月次の分配...

# はじめに AnthropicのModel Context Protocol（MCP）は、LLM（大規模言語モデル）にリアルタイムデータと実行能力を与える革新的な標準です。しかし、機密データをLLMの推論に利用可能にすることは、データ活用（アクセシビリティ）とデータ保護（プライバシー）という、エンタープライズセキュリティにおける最も大きな二律背反をMCPに持ち込みます。 本記事では、このジレ...

## はじめに 私は, 巡回セールスマン問題(TSP)のソルバを本格的に開発し, その大規模な実験結果を効率的に管理したいと考えていました. 最初は Python でプロトタイプを実装しましたが, 大規模な問題や多数の実験を行うには, どうしても速度に限界があるという壁にぶつかりました. そこで C#への移植を決断しました. (「C++が最適なのでは？」という声もあるかと思いますが, 今回は自...

# はじめに 今年も[自動運転AIチャレンジ](https://www.jsae.or.jp/jaaic/2025ver/ )に参加させていただいております。 弊チームは一般クラス予選を5位で突破し、なんとか今年も決勝へ進出できました。私はほぼ活動できずでしたが、他チームメンバーがかなり頑張ってくれました…圧倒的感謝です。目下決勝に向けて最終調整を行っています。 ※ 決勝は2025年10月2...

## 本書の目的 クラウドサーバーでローカル LLM を実行し、生成AIを活用したアプリケーションの内部状態をモニタリングしたときの検証結果です。 - **サーバー**には Kagoya の VPS を使用しており、スペックは 4 vCPU・メモリ 4GB の汎用的な構成です。LLM を動かすには非力なため、軽量な AI モデルを選定しました - **ローカル LLM のランタイム**には「Oll...

If you're using C# for AtCoder and prefer Visual Studio over command-line tools, this guide walks you through the simplest and most practical way to set up a local testing environment using input file...

# はじめに Anthropicが提唱するModel Context Protocol（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を、外部のエンタープライズデータソースや実行可能なツールと結びつけるためのオープンな標準規格です。MCPにより、LLMは単なる会話エンジンから、現実世界でアクションを起こせる強力な自律エージェントへと進化します。 しかし、MCPの導入は、データセキュリティとガ...

# App Store / Google Play スクリーンショット要件まとめ（2025年版） > 最小提出セット → ルール詳細 → デバイス別の解像度・枚数 → よくある落とし穴 の順に整理。 --- ## TL;DR（最小提出セット） - **App Store（iOS/iPadOS）** - **iPhone**：**6.9" または 6.5" のどちらか一方**のス...

ECSについて、あまり触れてこなかったので、アウトプットがてらまとめていこうと思います。 ## コンテナとは ECSをまとめるにあたって、避けては通れないのが、コンテナです。 コンテナとは、アプリケーションを動かすための環境を仮想化する技術のことです。 アプリケーションを動作させるには、OS、ミドルウェア、プログラム、ライブラリなど必要な要素が複数あります。 コンテナはそれらの要素を役割に応じて...

Unityをインストールしたあと、最初につまずきがちなのが「Unity Hubのログイン」です。 わたしも最初にここで止まりました。 ボタンを押してもブラウザが開かない、ログインしたのにHub側に反映されない、あるいはプロキシで弾かれるなど、地味に厄介です。 この記事では「Unity Hubでのログイン手順」と「よくあるトラブルの対処法」を、わたし自身が実際にやった流れで紹介します。 公式の...

 2025年...

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💎 24405文字

# はじめに MCP（Model Context Protocol）環境において、LLMが外部データソース（エンタープライズデータベース、API、ファイルシステムなど）を参照する際、そのコンテキストの信頼性を確保することは極めて重要です。データが正確であり、改ざんされておらず、最新の状態にあることを保証しなければ、LLMの推論品質は著しく低下します。 外部データの信頼性を担保し、LLMの推論品...

前編はこちら。  Webエンジニアのお仕事に憧れていた、日本神話の神様、みずさまは、 酒蔵・木花酒造のホ...

# 8800ms ?! 👀 Lambda関数を作成している途中でテストを実施していて実行計画を取ってみたら、自分の作ったクエリがめちゃくちゃに遅いことに気がついてしまいました。 9秒近くかかっている。 でもおかしいんですよ、だってそんな複雑なクエリでもないはずだし、元々同じような機能のクエリもあるのでそれを参考にしていてテーブルの結合から取ってくるデータまで全部同じなのに。。。 ![im...

# はじめに 平面直交座標系において領域内部の格子点と面積は、正の相関があるように感じられる。つまり、歪な形状でなければ大きい領域程よりより多くの格子点を含んでいる。また、その比率は面積が大きくなるほど1に近づくと推測ができる。そこで今回は題材として楕円を用いる。具体的には、楕円内部の格子点の個数と面積の比がどのような関係性を持っているかを確認する。 ![SL.png](https://qiit...