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はじめに アドベントカレンダー 初参戦となります。記念すべき初投稿が締切ギリギリアウトとなってしまいましたが、一生懸命書きましたのでご勘弁ください。 さて、Dataflow といえば Pub/Sub の at-least-once なメッセージの重複除去で有名ですよね。 重複除去の実装って実際はどんな感じになるのかが気になったので、公式のチュートリアル に沿ってストリーミング処理を実装してみました。 ※ ネタバレで恐縮ですが Pub/Sub 起因の重複除去は Dataflow が自動で行ってくれる らしく、今回は意識する必要はありませんでした。 Dataflow とは Dataflow はフルマネージドなデータ処理サービスです。 Apache Beam のランナーとして働きます。 Apache Beam は OSS のデータパイプライン用のプログラミングモデルで、バッチデータ処理にもストリ
日本情報通信、ServiceNow社とサービスプロバイダーパートナー契約を締結 ~ServiceNowを活用したマネージドサービスの提供を開始~ NTTグループの日本情報通信株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長執行役員:桜井 伝治、以下 NI+C)は、ServiceNow(日本法人: 東京都港区、執行役員社長:鈴木 正敏、以下 ServiceNow)のサービスプロバイダーとしてパートナー契約を締結しました。NI+Cは、ServiceNowを活用して中長期的なITサービスの計画と改善を最適化し、お客様とより深い関係を結ぶサービスプロバイダーパートナーとしての役割を担います。 NI+Cは、2021年からServiceNowとコンサルティング&インプリメンテーションパートナー契約を締結しており、お客様へのServiceNowの導入・開発支援や統合運用管理を目指す運用コンサルティング・サー
NTTグループの日本情報通信株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長執行役員:桜井 伝治、以下 NI+C) は2024年1月より、ITサービスのオブザーバビリティを向上させる次世代モニタリングサービス「NI+C APM as a Service」の提供を開始します。 デジタル化の急速な進展の中で、アプリケーションは不可欠な役割を果たしており、アプリケーションのパフォーマンス低下やトラブルが発生した際には、迅速な問題解決が求められています。しかし、システムが複雑化する中、さまざまなアプリケーションやサービスの連携により、問題の特定や修復はいっそう困難になっています。 このような問題解決の一助となるのが、APM and Observabilityソリューションです。「NI+C APM as a Service」はAPM and Observabilityソリューションを提供するフルマネージ
NTTグループの日本情報通信株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長執行役員:桜井 伝治) は ベル・データ株式会社(本社:東京都新宿区、代表取締役社長:鈴木 明一、以下 ベル・データ)との業務提携の柱となるIBM Powerを利用した新クラウドサービスである、日本最大級の次世代クラウドサービス「PowerクラウドNEXT」の提供を開始します。 「PowerクラウドNEXT」は、金属全般の鍛造を主力とする企業をはじめ、自動車部品や電子部品といった製品をグローバルに製造・販売する総合部品メーカーの海外拠点用サーバーなど、基幹システムの安定稼働が求められるビジネスシーンでの利用を開始します。この新たな取り組みを通じて、IBM Power市場における成長を目指します。 「PowerクラウドNEXT」は、サーバー、ストレージ、ネットワーク、アプリケーションを網羅した次世代統合型プラットフォーム
NTTグループの日本情報通信株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長執行役員:桜井 伝治、以下 NI+C) は、国内の統合EDIソフトウェア市場で多くの実績を持つ株式会社データ・アプリケーション(以下、DAL)と技術提携し、DALのエンタープライズ・データ連携基盤 「ACMS Apex」を活用したWeb API連携サービス「IRIS Connect」の提供を開始します。 DXの推進やクラウドビジネスの拡大に伴い、APIを用いたサービスの需要が急増し、API市場は大きな成長を遂げています。 35年以上にわたる自動車製造業界向けの「EGW」、流通業界向けに「EDIPACK®」といったファイル連携型のEDIサービスの経験を活かし、NI+Cは企業間でのリアルタイムデータ連携を実現する「IRIS Connect」を導入し、DXとクラウドビジネスのさらなる進展を支援します。 1.「IRIS Con
NTTグループの日本情報通信株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長執行役員:桜井 伝治、以下 NI+C)は、対話型GPT-4 Webクライアントアプリ「NICMA/ニックマ」(以下NICMA)を企業、団体などを対象に本日10月4日から提供を開始します。 NI+Cでは2023年4月から生産性向上や、アイデア創出を図るために生成AIの社内での活用を推進してまいりました。6月にはGPT-4を活用できるWebクライアントアプリ「NICMA」を自社で開発し、全社員へ提供するとともに生成AIの勉強会や活用アイデアコンテストなどの参加型イベントを定期的に実施、業務での活用を推進してまいりました。また、社内や自治体での生成AI活用ワークショップのフィードバックをベースにWebクライアントアプリの機能改善、UI改善などを実施してきました。 この度リリースする「NICMA」は、高度な大規模自然言語処理モ
NTTグループの日本情報通信株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長執行役員:桜井 伝治、以下 NI+C)は、 Google Cloud のビジネス推進を目指して、新ブランドを展開します。 1.新ブランド立ち上げの背景 NI+Cは、2018年から Google Cloud パートナーとして、Google Cloud や Google workspace の提供を始め、2022年にGoogle Cloud Partner Advantage プログラムにおいて、「アプリケーション開発」と「インフラストラクチャ」両分野でスペシャライゼーションの認定を受けました。この度、Google Cloud 関連ビジネスをさらに強化するため、新たにXIMIX(サイミクス)ブランドを立ち上げることとなりました。 2.新ブランドの概要 (1)ブランド名称、ロゴ XIMIX(サイミクス) ※注 (2)新ブラン
日本情報通信株式会社は、Googleが提供するコラボレーションソリューションGoogle Workspace(以下、GWS)の企業への導入を行っています。企業でのGWS導入では、オフィスの会議室でのGWS利用を簡単・便利に行える専用のWeb会議装置や、GWS利用に最適化されたChromeBook等デバイスに関してもセットでの提供をご希望されるケースが多いため、それにお応えできるため、この度TD SYNNEX株式会社 とのパートナー契約を締結いたしました。 現在お使いのグループウェアからの移行を検討されているお客様に対し、クラウド移行・データ移行検討からデバイス含めたヘルプデスクまでトータルでのご支援により、企業のコラボレーション環境構築に貢献いたします。 ◆取扱い製品 Google Meet ハードウェア関連 GWS用Web会議用マイク、カメラ、モニター、スピーカー等 Chrome Boo
こんにちは、若手社員の太田と申します。 前回、Netskopeを検証していく環境を作り、 クライアントとNetskopeクラウド間の通信が確立したところで終了となっておりました。 今回は、クライアントから実際に通信を発生させて、一体どんなログが見えるのか? CASBの可視化とはどういったものか?に焦点を当てて、ブログを書いていきます! ■準備 今回は、以下の通信を発生させました。 Twitter Box 今回は、上記サービスで BOXでのファイル作成、ダウンロード、アップロード Twitterへのログイン、ツイートを行いました。 ■ログを見てみよう! ログでは、Activity列でログイン動作や、ダウンロード/アップロード Edit(ファイル作成)、Post(ツイート)までしっかり確認することができました。 BoxのEditしたログから虫眼鏡をクリックしてみると・・・ 作成したファイル名ま
Data Catalogにてポリシータグときめ細かい読み取り権限を以下のように設定します。 これは設定や利用するサービスによって構成は変わりますが、シンプルにデータポリシーPIIを管理者がきめ細かい読み取りができ、分析者はデータポリシーによりそれぞれ動的に暗号化するようにしています。 それではデータがどの様になっているか確認してみましょう。 以下の画像は管理者の画面になります。 管理者はすべて閲覧可能となっているのでそのままです。 一方分析者はどうでしょうか。 まずテーブルのスキーマタブにアイコンが表示されています。 これは動的なマスキングではなく列レベルのアクセス制御によるものです。 プレビューを見てみると該当の列が表示されていません。 さてそれではクエリを実行してみましょう。 列レベルのアクセスだけの場合SELECT * FROM ... ではアクセス権限が無いエラーが出ますが動的なマ
分析関数と呼ばれる関数があります。 調べたところPostgreSQLの公式ドキュメントにも説明があったり、Google検索で約1,240万件も検索結果が出るくらいに有名な単語らしいです。 どうやら分析する際に利用するSQLらしく、お恥ずかしながらProfessional Data Engineerの資格勉強中にはじめて知りました。 そのため「この分析関数、ウィンドウ関数が何か?」というものがわからず必死に調べて学習を行っていましたが、いかんせん自分の理解度が弱くよくわからなかった部分があるので個人的に理解した範囲をまとめようと思います。 同じ気持ちの人がいて本記事が役に立っていただけると幸いです。 そもそも「ウィンドウ」とは何? まずはGoogle Cloudの公式ドキュメントに記載があったので見てみます 分析関数(ウィンドウ関数ともいいます)は、行のグループに対して値を計算し、各行に対し
概要 Google Meetは、ビデオ会議を行うためのツールとして広く使われています。 本記事では、Google Meetの通話コントロール機能について紹介し、より効率的なビデオ会議の実現に役立てる方法を解説します。 通話コントロール機能とは Google Meetの通話コントロール機能は、外部のUSBデバイスを使用して、ビデオ会議の操作を行うことができる機能です。 この機能を使うことで、参加者はよりスムーズかつ効率的なビデオ会議を実現することができます。 通話コントロール機能を使うためには、専用のUSBデバイスが必要です。 実際に使ってみた 今回の記事で使用するUSBデバイスは、Microsoft モダン USB-C スピーカーです。 Google Meetで会議に参加し、その他のオプション > 設定 をクリックします。 Google Meet 設定を表示 マイクとスピーカーにUSBデバ
日本情報通信の上野です。 今回はスプレッドシートの表をBigQueryに取り込むGASを作成していきたいと思います。 GASはスプレッドシートの拡張機能のApp Scriptから作成します。 コードの作成 まずは、エディタのコード.gsを開いてmain関数を作成していきます。 main関数では、以下のようにとりあえず接続するGCPのプロジェクトIDとBigQueryのデータセット名を指定します。 今回は編集したシートをリアルタイムにGASでBigQueryに取り込むので、対象のシートはアクティブスプレッドシートのアクティブシートです。 BigQueryのテーブル名はシート名と同じになるようにしました。 次に、テーブルとスキーマの定義を行います。 今回は、「id」、「name」、「memo」の3カラムを持つ表をBigQueryに取り込んでいきます。 シート名と同名のテーブルが指定したBigQ
NI+C マーケソリューションチームです:) 本Tech Blogでは、NI+Cで取り扱っているTreasure Data CDPを紹介していきます。 今回は、Treasure Data CDPが提供するServer Side 1st Party Cookieの概要、導入方法について紹介します。 Cookieの規制強化がより進行している昨今ですが、直近ではSafari 16.4のアップデートにて、トラッキング対象ドメインとCookie発行ドメインのIPアドレスレンジが異なる場合、1st Party Cookieであっても有効期限が7日となる変更が行われたようです。 Client Side 1st Party Cookie規制強化への対応策のひとつとして、トラッキング対象ドメインと同じドメインのサーバで発行したCookieを利用することで有効期限を延ばすことができていましたが、この方策もいよ
NI+C マーケソリューションチームです:) 本Tech Blogでは、NI+Cで取り扱っているTreasure Data CDPを紹介していきます。 前回は、Treasure Data のテーブルにデータをインポートする方法をご紹介させていただきました。 今回は、SQLを使ってテーブルに入っているデータを抽出する方法をご紹介していきます!! これまでのブログををご覧になっていない方は 「Treasure Data CDP <第1弾>Audience Studio の機能でセグメント作成してみた!!」 「Treasure Data CDP <第2弾>Audience Studio の機能 Activation を使ってみた!」 「Treasure Data CDP<第3弾>Audience Studio の機能 Predictive Scoring のご紹介」 「Treasure Data
NI+C マーケソリューションチームです:) 今回のTech Blogでは、新入社員が学習と備忘も兼ねて、Window関数を用いてデータを操作してみようと思います! まずはじめに Window関数ってそもそも何なのでしょうか?また何ができるのでしょうか・・・? Window関数とは? データベースを使って、リアルタイム(オンラインで)にデータ分析を行うための処理のことで、2000年代中盤くらいからトレンドになっている古くからあるデータベース技術の中でも、比較的新しい技術です。 なお、OracleやSQL Serverでは、「分析関数」と呼んでいたりします。 (出典元URL:http://www.code-magagine.com/?p=4892) こちら先輩社員の方に教えていただきました。データベース技術の中でも新しいものなんですね。 また、別名でOLAP関数とも呼ばれているそうです。 W
NTTグループの日本情報通信株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長執行役員:桜井 伝治、以下 NI+C) は、自治体向けに「ChatGPT活用ワークショップ」を開催いたします。5月から一部自治体でのトライアルを実施し、6月から他の自治体へも展開してまいります。 ChatGPTは自治体業務の効率化や、住民サービスの向上のために大きな可能性を有しており、個人情報や機密情報に配慮した上で使いこなすノウハウが求められています。 NI+Cは2021年から行政デジタル推進担当を設置し、これまで11の自治体にデジタル人材を派遣し各自治体でのDX計画立案、職員向けDX研修、マイナポータルの利用推進、具体的なDXプロジェクトの実行等のDX推進支援を行ってきました。これらの知見と自社でのChatGPTの活用経験をベースに、本ワークショップを企画しました。 本ワークショップは自治体職員を対象としており、C
NTTグループの日本情報通信株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長執行役員:桜井 伝治、以下 NI+C) は、社員の生産性の向上、業務改善を目的に、大規模自然言語処理モデルChatGPTの使用を全社展開することを決定しました。ChatGPTを使いこなすことで、社員は業務の質を高め、より高度な業務へシフトすることが可能になります。 全社展開に先立ち、2023年4月1日にGAIA(Generative AI Adventure)タスクフォースを設置し、Generative AIに関する情報収集および評価、全社共有の推進とあわせてGenerative AIを活用したサービスの開発を開始しました。4月12日には社内のGoogle チャットからAPIを利用しChatGPTを利用可能としました。APIを利用することで、問い合わせ内容をChatGPTの学習データに使われることなく利用可能となります
はじめに はじめまして! クラウドイノベーション部の横山と申します。 先日あるプロジェクトで Cloud Monitoring を使ったアラート通知の設定を行う機会がありました。 Cloud Monitoring には独特な概念があったりしてなかなか難しいですよね。僕はとても苦労しました。 そこで今回は、備忘録も兼ねて Cloud Monitoring の設定を実際に行いながら解説していきます。 長編になってしまったので、前後編の 2 回に分けて連載したいと思います。 目次 --- 前編 --- 1. Cloud Monitoring とは 2. 今回実装するもの 3. Cloud Logging の設定 - ログベースの指標を作成する --- 後編 --- 4. Cloud Monitoring の設定 - 指標ベースのアラートポリシーを作成する 5. 動作確認 6. まとめ 1. Cl
日本情報通信の中根です。 7 月 25 日に実装された Pub/Sub の BigQuery Subscriptions を試したいと思います。 これはなに? 8 月 4 日 現在日本語ドキュメントはまだ無いようです。 機能として BigQuery サブスクリプションが追加されました。 従来ですと Dataflow や Cloud Functions 等で BigQuery へ書き込むサブスクライバーを用意する必要がありました。 こちらを使うことでトピックのメッセージを BigQuery Subscriptions を利用することで Pub/Sub から直接 BigQuery へ書き込む事ができます。 利用コンポーネントを減らしコストや運用負荷の低下が期待できるでしょう。 試してみる それでは試してみましょう。 事前準備 Pub/Sub のサービスアカウントservice-<PROJECT
こんにちは、NI+C大島です。 今回はPython3を使ってGCPで提供されているSTTで音声ファイルのテキスト化を行いたいと思います。 # 概要 GCPのSTTはIBM Watsonで提供されているSTTと違い、音声ファイルの再生時間の長さによって同期処理/非同期処理が分かれています。(利用するAPIが異なる) 基本的に1分以上の音声ファイルは非同期処理によるテキスト化を行います(1分以下でも非同期処理はテキスト化可能ですが同期処理で1分以上の音声ファイルはテキスト化できません) # 概要図 今回の処理概要を絵にすると以下のような形です。 Googleが提供しているSTT/GCSのライブラリーを活用して、テキスト化を行いたい音声ファイルをディレクトリに置いてもらい、プログラム実行時にそのディレクトリを指定すると 再帰的に音声ファイルを抽出して順次アップロード&テキスト化するようなプログラ
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