mockAPIMockAPI is a simple tool that lets you easily mock up APIs, generate custom data, and perform operations on it using RESTful interface. MockAPI is meant to be used as a prototyping/testing/learning tool.
【OpenAPI】Stoplight Studioを活用して快適＆高速にAPI定義を書く方法｜Offers Tech Blog
概要 Offers を運営している株式会社 overflow の磯崎です。弊社は新規プロダクト開発でスキーマ駆動開発を取り入れており、API 定義とは楽しくお付き合いさせていただいております。その全体像については、以下の記事でまとめておりますので、是非ご一読ください。今回は、ポチポチいじるだけで誰でも簡単に API 定義できる神ツール「Stoplight Studio」を活用した API 定義について紹介していますので、ぜひ参考にしてください。 Stoplight Studio とは？ Stoplight Studio とは、 OpenAPI 定義ファイルの作成と管理ができる GUI エディタです。これだと少々分かりづらいので、簡単に一言で表すと「ポチポチと誰でも簡単に API 定義ができてしまうツール」です。Stoplight Studio は、GUI で直感的な操作ができるため、高速に
データ利活用を推進するのためのメタデータ管理術 | 日本発のデータカタログ「COMETA」
データ利活用の推進が行われている昨今、多種多様な企業が散見されているデータの統合を目的としたデータ基盤を構築し、データ利活用できる環境を整備しています。 一方、データ基盤を統合したのは良いけれど、どのようなデータが入っているのか探せず、データ利活用につながらないといった課題が生まれています。 そのような状況の中、データの意味の管理をする「メタデータ管理」が注目を集めています。メタデータの管理・整備の継続をすることでデータ利活用を促すことができます。 本記事では、このメタデータについて、大きく分けて3つのことを説明します。 1つ目は、そもそもメタデータとは何か、2つ目は、メタデータ管理をどのように進めたらよいか、3つ目は、継続してメタデータ管理を続けるための方法です。 日頃データ利活用に携わっており、メタデータ管理に取り組みたいと思っている方々に、本記事を参考にしていただけると幸いです。 こ
生成AI・LLMを用いて「あなた」にパーソナライズされたUIの実現を目指す「生成UI」の可能性｜r-kagaya
サマリー生成UI（Generative UI）とは、AIがユーザーのニーズ・コンテキストに合わせてリアルタイムにUIを生成するものである 生成UIは、ユーザーの意図やコンテキストをより深く理解し、パーソナライズされた体験を提供することが可能 生成UIの事例はまだまだ心許ないが、フライト予約アプリ、アンケートフォーム、PerplexityのPro Search機能などを紹介 生成UIにはテストと評価の困難さ、デザインの一貫性・統一性などの課題があると考えられる 選択肢の自動生成等から始まり、徐々にUIコンポーネント自体の生成へと発展していくのではないか 生成UIの定義まずは生成UIについて、Nielsen Norman Groupの記事の定義を取り上げます。 上記記事では、生成UIについて以下のように説明されています。 A generative UI (genUI) is a user in
【究極の採用変革】白潟総研の内定承諾率を33%→75%→100％まで激上げした「応募者ジャーニー」とは？｜石川哲也@白潟総研 ｜ ソーシャルリクルーティング株式会社
こんにちは！白潟総研の石川です。 今回は、 「応募者ジャーニー」 という超絶おススメの採用変革手法をご紹介させていただきます！ 読むのめんどくさい！とりあえず見本だけくれ！という方は、 こちらからお問い合わせください～！ 白潟総研は毎年この応募者ジャーニーで採用変革をやり続けて３年、 なんと新卒の内定承諾率を、 ■19卒 ■20卒 ■21卒 33%(2人/6人)→75%(3人/4人)→100%(3人/3人) まで劇的に改善することができました。 ※１ ３年間での応募母数には大きな変化はないです。 ※２ ちなみに、内定承諾率100％が成功なのかと問われると、実は一概には言えないです。適切な内定承諾率は、その会社のターゲット層と魅力などによって変わってきます。 ハッキリいって、「応募者ジャーニー」は新卒採用してるなら絶対やったほうがいい！です。 応募者ジャーニーによって、 ①運
お金をかけずに採用サイトを作ったけど、めちゃくちゃ効果があった話｜藤田 雄一郎
採用サイトを作るのにはお金がかかると思われていたりします。 お金をかけてカッコいいサイトを作らないと、いい人が来てくれないのではないか？ でも、そんなことはないんです！ お金をかけなくてもきちんと充実したものを作れば、すごく効果があります。なんなら、たっぷりお金をかけて作った見栄えのいいサイトよりも効果が出るんです。 コストをかけなくても採用力は上げられる特にシード期の会社や２〜３人ほどの小さな会社にとって、採用というのは言うまでもなく重要です。でも「お金がかかるから……」という理由で採用サイトを作ってなかったりする。 これはもったいない……！ 実際、うちも採用サイトにお金はかけていません。 それでも、 ・応募が増えた ・ミスマッチが減った ・信頼度が上がった ・内定承諾率が上がった ・離職率が下がった など効果はめちゃくちゃありました！ もちろん時間や労力はかかっているので厳密にはコスト
Google Cloud Next'24 にて Google Cloudの生成 AI エコシステムはなぜ良いのか？について発表しました｜吉田 拓真 / スリーシェイク
Google Cloud Next'24 にて Google Cloudの生成 AI エコシステムはなぜ良いのか？について発表しました Google Cloud Next'24のJapan Sessionにて、生成AIがエンジニアリングだけでなく、エンジニアリングがコアになるビジネス（SIer, ISVベンダー,SaaSベンダー）自体をどう変えていくのかについて登壇してきましたので、その話をしたいと思います。 生成AIはエンジニア不足を解消し、新しいビジネスモデルを提供する生成AIは予想以上に我々の日々の業務を変えようとしています。 例えばGemini単体だけでなく、Gemini Code AssistやGemini in Databasesなどを併用していくことで少人数で複雑なプロジェクトを短期間で回してく体制を構築し、更に早期にエンジニアを育成していくスキームが構築することができますね
2拠点目として温泉の出る激安マンションを買った話 - mochikoAsTechのdig日記
窓の外で鳥の鳴く声がする。時折、遠くで貨物列車の走る音が聞こえる。海沿いを散歩して、その帰りに魚屋で買ってきた海鮮丼を食べる。お腹がいっぱいになったら部屋で温泉をためて入る。とろりとした疲れを感じながら少し昼寝をして、目が覚めたらぼーっと海と山を眺める。 標高が高いので、風呂上がりにガラス戸を開けるとひんやりとした山の風が吹き抜けていってとても気持ちがいい。虫もいないのでそのまま開けっぱなしでも問題ない。最高か。 実はちょっと前に面白い買い物をしたのです。バブル期に人気のあったエリアで、ヴィンテージのリゾートマンションを1部屋買ってみました。いま東京で家を買おうとすると、平気で2LDKが7千万とか、3LDKが1億超えとかするらしいけど、なんと私が買った部屋は90平米で400万円ぽっきり。だだっ広くて部屋で温泉が出る。別にいま住んでいる東京の家を手放すつもりはなくて、個人的な仕事をするための
IMPORTRANGE関数「結果が大きすぎます」の解決方法はとりあえずこれ！ | GLASS BLOG
Googleスプレッドシートで便利な関数の「IMPORTRANGE」。別のファイルやシートから指定範囲のデータをそのまま持ってこれます。そのためデータのメンテナンスを一本化しつつ、あらゆるファイルやシートで参照可能になります。 ただし、いつまで経っても「データを読み込んでいます…」という表示が切り替わらない場合だったり、 「結果が大きすぎます」という表示が出てしまう場合があります。 上限は明言されてませんが、感覚的には5000行・50万セルをIMPORTRANGEで読み込むくらいが上限になってくるイメージで、正常に動作しなくなります。これに近い行数やセル数を読み込む場合は危ないと思っておいたほうが良いでしょう。 対応方法としては、以下の2つです。 読み込む行・列数を削減する IMPORTRANGEを2つ以上に分割する １．読み込む行・列数を削減する IMPORTRANGEで読み込んでいるシ
APIとは？API連携の仕組みやメリット、活用例をわかりやすく解説 | アドエビス（AD EBiS） 広告効果測定プラットフォーム
API（Application Programming Interface）とは、異なるアプリケーションやWebサービス同士をつなぐ手段のことです。言葉は聞いたことはあっても、どのようにマーケティングに活用するべきか分からない方もいるのではないでしょうか。 「マーケティング領域でAPIを活用する方法を知りたい」 「APIを活用するメリットはあるの？」 「マーケティング領域でAPIを活用した成功事例が知りたい」 このようにお考えのマーケティング担当者に向けて、本記事ではAPIやAPI連携の基礎知識をお伝えしたうえで、活用するメリットやマーケティング領域での活用例をご紹介します。APIを有効活用すればマーケティングの最適化や効率化につながりますので、ぜひ参考にしてみてください。
[UA] アナリティクスの BigQuery Export - アナリティクス ヘルプ
この記事では、ユニバーサル アナリティクスで BigQuery Export を使用する方法について説明します。Google アナリティクス 4 で BigQuery Export を使用する方法については、[GA4] BigQuery Export のセットアップをご覧ください。 BigQuery は、大規模なデータセットに対するクエリをごく短時間で実行できるクラウド データ ウェアハウスです。 セッション データやヒットデータを Google アナリティクス 360 アカウントから BigQuery にエクスポートし、SQL タイプの構文を使ってすべてのアナリティクス データに対するクエリを実行できます。 データを BigQuery にエクスポートすると、そのデータの所有者になり、BigQuery ACL を使用して、プロジェクトやデータセットの権限を管理できます。 Google アナ
Claude3で記事要約・関連論文を教えてくれるChome Extensionで動くLLMエージェントをDify.aiでシュッと作る｜r-kagaya
difyで、小さなタスクに特化させたLLMエージェント・アシスタントBotをシュッと作れるのが結構嬉しい・楽しいなと言う話です。色々作って遊んでるのが楽しいので、仲間を増やすためにも簡易的ですがNoteにしました。 (色々作ってる最中、スクショ撮りつつ、それをそのまま載せただけなゆるい中身です) 一例として、タイトルの通りClaude3で要約・関連論文検索してくれるボットをChome Extensionで動かすのにDifyを使っています。 DifyでClaude3で記事要約・関連論文検索してくれるだけの小さなLLMエージェントを作って、Chrome Extensionで使ってるけど、割と便利 地味にLLM使ったChrome Extensionで作りたいものあったけど、自分でコード書くまでは。。。で止まってたので、Difyでカジュアルに作れるの良い pic.twitter.com/UAqyw
【2022年版】オライリーのページ数を調べる - Qiita
ページ数が多い本 第１位「Linuxプログラミングインタフェース」 1,604ページ 2012年11月発行 8,360円（税込） 第２位「詳解 Linuxカーネル 第3版」 1,024ページ 2007年2月発行 7,260円（税込） 第３位「詳解 OpenCV 3」 992ページ 2018年5月発行 7,480円（税込） ページ数が少ない本 第１位 「ハイパフォーマンスWebサイト」 184ページ 2008年4月発行 1,980円（税込） 第２位 「開眼！ JavaScript」 196ページ 2013年6月発行 2,420円（税込） 第３位 「JavaScript: The Good Parts」 198ページ 2008年12月発行 1,980円（税込） 第４位「詳解 WordPress」 204ページ 2015年4月発行 2,860円（税込） 第５位「プロダクションレディマイクロサービ
MQLとは？SQLとの違いや重要性を解説
MQL(Marketing Qualified Lead)とは、マーケティング活動によって創出された確度の高いリード(見込み顧客)を指します。またMQLの中でも、営業担当者が受注可能性が高いと判断したリードをSQL(Sales Qualified Lead)と呼びます。 BtoBマーケティングの基本的な用語であるMQL、SQLの意味を知っていますか？今回は、MQL・SQLの定義や違い、マーケティング部門と営業部門間でのよくある課題について紹介します。 MQL・SQLについて理解できたら、リード獲得から受注までのプロセスの最適化を目指しましょう！これからのBtoB営業・マーケティング部門の連携のヒントをまとめましたので、ぜひご活用ください。 MQL(Marketing Qualified Lead)とは、マーケティング活動によって創出されたリード(見込み顧客)のことを指します。ホットリードな
生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介
Google は、20 年以上前に日本で Google 検索の提供を開始しました。それ以来、常により良い体験となるよう機能をアップデートしてきました。AI と機械学習の進歩により、Google の検索システムはこれまで以上に人間の言語を理解することができるようになりました。そして本日より、国内で Google 検索の新機能として生成 AI による検索体験 (SGE -Search Generative Experience) の日本語版の試験運用を開始します。 Search Labs に Google アカウントを登録することで、デスクトップの Chrome ブラウザと スマートフォンの Google アプリ（ Android および iOS ）でご利用いただけます。 生成 AI による検索の進化生成 AI の新たな技術進歩により、検索エンジンの更なる可能性を再考することができ、新しいタイ
Cloud Runのコールドスタートについて整理してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の武井です。当記事では Cloud Run のコールドスタートについて整理した結果をご紹介します。 Cloud Run の概要 コールドスタートについて理解する コールドスタートとは Cloud Run のスケールイン/アウト コールドスタートが発生する理由 コールドスタートの対策 起動時の CPU ブースト 最小インスタンス 実行環境の選択 コールドスタート対策に伴う料金 関連記事 Cloud Run の概要 Cloud Run とは、コンテナとしてパッケージされたアプリケーションを簡単に実行できる Google Cloud のフルマネージド型のサーバーレスプラットフォームサービスです。 インフラの管理はほぼ必要で、コンテナを実行するインスタンスは負荷に応じて自動的にスケールアウトし、処理をしていないときはインスタンス数を 0 までスケールインさせることも可能です。 その他
BigQuery へのデータ INSERT をトリガに、Cloud Functions を実行してみた。 | DevelopersIO
BigQuery へのデータ INSERT をトリガに、Cloud Functions を実行してみた。 こんにちは、みかみです。 沖縄もそろそろ肌寒い毎日になってきました。 やりたいこと BigQuery へのデータ追加を検知して、後続処理を実行したい BigQuery へのデータ追加の監査ログをトリガに、Cloud Functions を実行したい 図にしてみると、こんな感じです。 前提 Google Cloud SDK（gcloud コマンド）の実行環境は準備済みであるものとします。 本エントリでは、Cloud Shell を使用しました。 Cloud Shell の使用 ｜ Cloud Shell ドキュメント Eventarc API や、本エントリで利用している BigQuery, Cloud Functions, Cloud Build などの API は有効化済みです。 ま
BigQuery イベントで Cloud Run アクションをトリガーする方法 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 2 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 多くの BigQuery ユーザーは、データベース トリガー、つまり特定の BigQuery テーブル、モデル、データセットのイベントに応答して手続き型コードを実行する方法を求めています。新しいテーブル パーティションが作成されるたびに ELT ジョブを実行する場合や、新しい行がテーブルに挿入されるたびに ML モデルを再トレーニングする場合があるかもしれません。 この記事では、「クラウドが簡単になる」という一般的なカテゴリにおいて、BigQuery と Cloud Run を簡単かつ適切に連携させる方法をご紹介します。BigQuery も Cloud Run もよく使うようであれば、一緒に使用することでさらに便利になるでしょう。 Cloud Run は、BigQuer
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