Qualiteg Blog

Python

Python と JavaScript で絵文字の文字数が違う！サロゲートペアが引き起こす位置ずれバグの話

こんにちは！ Qualitegプロダクト開発部です！ PII（個人情報）検出のデモアプリを開発していて、検出したエンティティの位置をハイライト表示する機能を実装していました。バックエンドは Python（FastAPI）、フロントエンドは JavaScript という構成です。ある日、テストデータにこんなメール文面を使ったところ、ハイライトの位置が途中から微妙にずれるバグに遭遇しました。鈴木一郎様いつもお世話になっております。サンプル商事の佐藤でございます。先日の件、確認が取れましたのでご連絡いたします。お忙しいところ恐縮ですが、ご確認のほど宜しくお願い致します。 💻 ＃オンラインでのお打ち合わせ、お気軽に声がけください！ ―――――――――――――――――――――――――――――― サンプル商事株式会社営業部第一課山田　太郎（Yamada　Taro）〒100-0001 東京都千代田区千代田1-1-1 サンプルビル 3F tel: 03-1234-5678 https://example.com/contact 検出結果をハイライト表示

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回ブラウザ設定と認証

こんにちは、今回はシリーズ第5回「ブラウザ設定と認証」について解説いたします！さて、前回（第4回）では、プロキシサーバーをドメインに参加させることで、ChatGPTやClaudeへのアクセスを「誰が」行ったかを確実に特定する仕組みを解説しました。「信頼の連鎖」の概念や、Windows版Squidなら1時間で構築できる環境、Negotiate/NTLM/Basicという3段階の認証フォールバック機構について理解いただけたかと思います。しかし、せっかくサーバー側で完璧な統合Windows認証環境を構築しても、ブラウザ側の設定が適切でなければ、ユーザーには毎回パスワード入力ダイアログが表示されてしまいます。「Edgeだと自動でログインできるのに、Chromeだとパスワードを聞かれる」「同じサーバーなのにURLの書き方で動作が違う」これらはヘルプデスクに寄せられる典型的な問い合わせです。（ただ、業務に好きなブラウザ使っていいよ、という企業はそんなに多くはないとおもいます）今回は、統合Windows認証がブラウザでどのように動作するのか、その仕組みから各ブラウザ（Edge/

AI数理

スライドパズルを解くAIから学ぶ、「考える」の正体

こんにちは！「このパズル、AIの教科書に載ってるらしいよ」子供の頃に遊んだスライドパズル。いや、大人が遊んでも楽しいです。数字のタイルをカチャカチャ動かして揃えるあれです。実はこのシンプルなパズルが、AI研究の出発点のひとつだったって知ってました？今回は、このパズルを題材に「AIがどうやって考えているのか」を解き明かしていきます。しかも、ここで使われている手法は、Google Mapsの経路探索からChatGPTまで、現代の様々な技術のベースになっているんです。まず遊んでみよう理屈の前に、まずは感覚を思い出してみてください。最初に shuffle をクリックすると、配置がシャッフルされゲームを開始できます。ちなみに必ず解くことができるようになっていますが、慣れていないとそれなりに難しいかもしれません。どうでしょう？何手でクリアできましたか？クリアできなくても大丈夫です。記事後半で、実際にAIが解いてくれる機能つきゲームも掲載しています＾＾以下は動画です。本ブログで紹介するアルゴリズムで実際にパズルを解く様子をご覧いただけます

IT & AIテクノロジー

楽観的ロック vs 悲観的ロック：実際のトラブルから学ぶ排他制御

こんにちは！ Qualitegプロダクト開発部です！「楽観的ロックを実装したのに、まだ競合エラーが出るんですけど...」これは私たちが実際に経験したことです。本記事では、楽観的ロックと悲観的ロックの違いを、実際に発生したトラブルを通じて解説します。抽象的な説明ではなく、「なぜそれが必要なのか」「どんな問題を解決できるのか」を実感できる内容を目指します。目次 1. 問題の背景：並列処理で謎のエラー 2. ロックなしの世界：なぜ競合が起きるのか 3. 楽観的ロックの導入：期待と現実 4. 楽観的ロックの限界：解決できなかった問題 5. 悲観的ロックによる解決 6. 実装時のハマりポイント 7. どちらを選ぶべきか：判断基準 8. まとめ 1. 問題の背景：並列処理で謎のエラー 1.1 システムの概要私たちが開発していたのは、複数のワークスペースを切り替えて使用するAPIサーバーでした。当社AI関係のプロダクトの一部だったのですが、結合テスト兼負荷テストを実行すると、まれに発生してしまっていました。ユーザーは複数のワーキン

LLM セキュリティ

企業セキュリティはなぜ複雑になったのか？〜AD+Proxyの時代から現代のクラウド対応まで〜

こんにちは！ ChatGPTやClaudeといった生成AIサービスが業務に浸透し始めた今、「AIに機密情報を送ってしまうリスク」が新たなセキュリティ課題として浮上しています。この課題に向き合う中で、私たちは改めて「企業のセキュリティアーキテクチャはどう変遷してきたのか」を振り返る機会がありました。すると、ある疑問が浮かんできます。「なんでこんなに複雑になってるんだっけ？」企業のセキュリティ担当者なら、一度は思ったことがあるのではないでしょうか。アルファベット3〜4文字の製品が乱立し、それぞれが微妙に重複した機能を持ち、設定は複雑化し、コストは膨らみ続けています。当社ではAIセキュリティ関連プロダクトをご提供しておりますが、AI時代のセキュリティを考える上でも、この歴史を理解することは重要ではないかと考えました。本記事では、企業ネットワークセキュリティの変遷を振り返りながら、「なぜこうなったのか」を整理してみたいと思います。第1章：観測点を集約できた時代 ― オンプレAD + Proxy（〜2010年代前半）統制しやすかったモデルかつ

IT温故知新

【IT温故知新】WS-* の栄光と黄昏：エンタープライズITはいかにして「実装」に敗北したか

こんにちは。 —— 2003年のSOAから、2026年のAIへ —— この記事は、過去の技術動向を振り返り、そこから学べる教訓について考察してみたものです。歴史は常に、後から見れば明らかなことが、当時は見えなかったという教訓を与えてくれます。そして、今私たちが「正しい」と信じていることもまた、20年後には違う評価を受けているかもしれません。だからこそ、振り返ることには意味があるとおもいます。同じ轍を踏まないために。はじめに：20年前の熱狂を覚えていますか 2000年代初頭。私はSOA（サービス指向アーキテクチャ）に本気で取り組んでいました。当時、SOAは「次世代のエンタープライズアーキテクチャ」として、業界全体が熱狂していました。カンファレンスに行けば満員御礼、ベンダーのブースには人だかり、書店にも関連の書籍がちらほらと。 SOAP、SOAP with attachments、JAX-RPC、WS-Security、WS-ReliableMessaging、WS-AtomicTransaction... 仕様書の山と格闘する日々でした。あれから

日々の開発Tips

DockerビルドでPythonをソースからビルドするとGCCがSegmentation faultする話

こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です！本日は Docker環境でPythonをソースからビルドした際に発生した、GCCの内部コンパイラエラー（Segmentation fault）について共有します。一見すると「リソース不足」や「Docker特有の問題」に見えますが、実際には PGO（Profile Guided Optimization）とLTO（Link Time Optimization）を同時に有効にした場合に、GCC自身がクラッシュするケースでした。ただ、今回はDockerによって問題が隠れやすいという点もきづいたので、あえてDockerを織り交ぜた構成でのPythonソースビルドとＧＣＣクラッシュについて実際に発生した題材をもとに共有させていただこうとおもいます同様の構成でビルドしている方の参考になれば幸いです TL;DR * Docker内でPythonを --enable-optimizations --with-lto 付きでソースビルドすると GCCが internal compiler error（Segmentati

AI-Business

サブスクビジネス完全攻略第2回～「解約率5%」が1年後に半分の顧客を消す恐怖と、それを防ぐ科学

こんにちは！ Qualitegコンサルティングです！前回の第1回では、サブスクリプションビジネスの基本構造と、LTV・ユニットエコノミクスという革命的な考え方を解説しました。「LTV > 3 × CAC」という黄金律、覚えていますか？サブスクビジネス完全攻略第1回～『アープがさぁ...』『チャーンがさぁ...』にもう困らない完全ガイドなぜサブスクリプションモデルが世界を変えているのか、でもAI台頭でSaaSは終わってしまうの？こんにちは！ Qualitegコンサルティングです！新規事業戦略コンサルタントとして日々クライアントと向き合う中で、ここ最近特に増えているのがSaaSビジネスに関する相談です。興味深いのは、その背景にある動機の多様性です。純粋に収益モデルを改善したい企業もあれば、「SaaS化を通じて、うちもデジタルネイティブ企業として見られたい」という願望を持つ伝統的な大企業も少なくありません。 SaaSという言葉が日本のビジネスシーンに本格的に浸透し始めたのは2010年代前半。それから約15年が経ち、今やSaaSは「先進的な企業の証」のように扱われています。

日々の開発Tips

Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

こんにちは！ Gemini 3 Pro Image (Nano banana Pro)を使ったマルチターン画像編集機能を実装していたところ、動いたり動かなかったりするという厄介な問題に遭遇しました。本記事では、この問題の現象、原因調査の過程、そして解決策を共有します。問題の現象実行環境 Google GenAI SDKライブラリ(pip)： google-genai 1.56.0 期待する動作 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: 同じ子猫にメガネをかけた画像を生成実際に起きた現象 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 茶色の子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: メガネをかけた女の子の画像を生成

Event

【出展報告】TOKYO DIGICONX 2026

こんにちは！先日、「TOKYO DIGICONX 2026」に出展してまいりましたのでレポートさせていただきます！ TOKYO DIGICONX 2026 TOKYO DIGICONX 2026は、2026年1月8日（木）～10日（土）に東京ビッグサイト南3・4ホールで開催された、XR・メタバース・AI・Web3をテーマにした総合展示会です。正式名称は「第3回 TOKYO XR・メタバース＆コンテンツビジネスワールド」で、東京都、XRコンソーシアム、Metaverse Japan、東京商工会議所で構成されるXR・メタバース等産業展実行委員会が主催しています。 180社以上のスタートアップや企業が出展し、ビジネスデイ（8日・9日）とパブリックデイ（10日）の3日間にわたり、XR・メタバース・AI分野の最前線を体感できるイベントとなりました。冬の東京ビッグサイト新年明けて間もない1月の東京ビッグサイト。お正月気分もそこそこに、気合を入れて会場入りしました�

AIエージェント

コーディングエージェントの現状と未来への展望【第2回】主要ツール比較と構造的課題

こんにちは！今回は、コーディングエージェントシリーズ第２回です！前回の第1回では、2025年12月時点で百花繚乱状態にあるAIコーディングエージェントの全体像を俯瞰しました。 AIコーディングエージェント20選！現状と未来への展望【第1回】全体像と基礎こんにちは！今回は、20種類以上あるまさに百花繚乱なAIコーディングツールを一挙に紹介＆解説していきたいとおもいます！ AIをつかったコーディングはもはや常識となり、日々目まぐるしく新しいツールが登場しています。当社でも自社開発のAIコーディングツールをふくめ複数のツールを活用してソフトウェア開発をすすめていますが、次々とナイスなツールがでてきて興奮しつつも、正直キャッチアップが追いつかない…！という状況です。「結局どれを使えばいいの？」「Claude CodeとCursorって何が違うの？」「オープンソースでも使えるやつあるの？」——そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。そこで本シリーズでは、2025年12月時点でのAIコーディングツールを徹底的に整理してみました。商用サービスからオープンソースまで、20

LLM

LLM学習の現実：GPU選びから学習コストまで徹底解説

こんにちは！なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか？技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。今日はそんな「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします！ 1. はじめに「LLMを自分で学習させてみたい」そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

AIエージェントを"事業に載せる"ために【第1回】

話題のLLMを搭載したチャット

PII検出の混同行列では見えないもの ― 認識器間衝突と統合テスト

日本語対応 LLMランキング2026　～ベンチマーク分析レポート～（3月6日版）

日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

AIプラットフォーマーの垂直統合と、残された戦略オプション

KVキャッシュのオフロード戦略とGQAの実践的理解

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