モード変更


    言語

Welcome to Monstarlab’s Engineering Blog

わたしたちの学びや知識を世界中のエンジニアと共有し交流できたらと願っています

AllBackendFlutterChatGPTMachine LearningFrontendInfrastructureArchitectureAndroidiOSNodejsQAMonstarHacksAFK

2026/02/03

週末でServerpodを試してみた - 良い点、悪い点、そして驚き

私は長年にわたり業務でFlutterアプリを開発してきましたが、バックエンドの状況がFirebaseからSupabase、そしてカスタムNode.js APIへと進化していくのを目の当たりにしてきました。 この進化の中で、それぞれのソリューションにはトレードオフがありました。Firebaseはベンダーロックインの問題があり、Supabaseはカスタムロジックが必要になるまでは素晴らしいものでした。そして、別途Node.jsバックエンドを維持する場合は、TypeScriptとDartの間でコンテキストスイッ...

Muhammed Ayimen Abdul Latheef

Muhammed Ayimen Abdul Latheef

BackendFlutter

2026/01/29

ミニマムな生成AIの対話環境を構築してハルシネーションを軽減させる試み

ミニマムな生成AIの対話環境を構築してハルシネーションを軽減させる試み はじめに  近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの台頭により、Google検索を使う代わりに生成AIに問い合わせする機会が増えてきました。 しかし、レスポンスは断定口調で返却されるにもかかわらず、実際にはハルシネーションを起こしていた、ということが依然として発生しており、情報の信頼性を担保する難しさを感じています。  ハルシネーションを軽減するための施策は様々ありますが、今回は異なる言語モデルを用いて、それぞれを回答生成役・検証...

Toshiaki Tanaka

Toshiaki Tanaka

ChatGPT

2026/01/27

動的プライシングで実現する最適な価格戦略

「動的プライシング(Dynamic Pricing)」は、需要と供給のバランスに応じて価格を自動的に調整することで、売上最大化や在庫最適化を実現する手法です。近年、ECサイトや配車アプリ、ホテル予約サイトなど、現代の多くのサービスでこの動的プライシングが採用されています。 本記事では、価格戦略の最適化に興味のあるエンジニアに向け、動的プライシングの基本的な考え方から、Pythonを使った実装方法まで、実際に動かしてみた結果も含めて紹介します。 動的プライシングとは 動的プライシングとは、市場の状況(需要、...

Akito Ando

Akito Ando

Machine Learning

2025/12/15

俺のピープルマネジメントはピープルマネジメントじゃなかった

この記事は、 開発生産性コミュニティD-Plus🐬 Advent Calendar 2025 15日目の記事です。 14日目の記事は、あれ?いない??? D-Plusには、 今年5月に大阪で Engineering managerのタスク管理 という発表で登壇させていただきました。 この1回しか参加していないのですが、温かみのあるコミュニティだったので、家事育児と折り合いがついたら、また参加したいなと思っています。 はじめに 先日、モンスターラボでミドルマネージャー向けの研修を受けてきました。 研修の中...

Kiyotaka Kunihira

Kiyotaka Kunihira

2025/11/13

フロントエンド開発者としてバックエンドを構築する:Payload CMSでの経験

大規模なモバイルアプリケーション向けのヘッドレスCMSの実装を任されたとき、私は慣れない領域に足を踏み入れることになりました。フロントエンド開発者として、バックエンド開発はデータベース設計、API実装、認証システム、デプロイインフラストラクチャなど、困難な要素の組み合わせのように感じられました。 Payloadは、既存のTypeScriptスキルを活用しながら、必要なバックエンド機能を提供するアプローチを提供しました。本番環境へのデプロイと、複数回の高トラフィック期間を通じたシステムの保守を経て、この記事...

Patrick Dan Lacuna

Patrick Dan Lacuna

Frontend

2025/10/07

AI時代の新しいエンジニアの形 - モンスターラボにおけるフルサイクルエンジニアとは

はじめに 株式会社モンスターラボは、AI & デジタルパートナーとして企業のデジタル変革を支援する新たなステージに進化しています。 その取り組みをTech領域から推進する存在として、私たちはフルサイクルエンジニアチームを立ち上げ、その新しいチームの一員として活躍していただけるメンバーの募集を開始しました。 この記事では、モンスターラボにおけるフルサイクルエンジニアの役割、働き方、求める人物像について、モンスターラボのフルサイクルエンジニアチーム 初代エンジニアリングマネージャーの立場から紹介しま...

Kiyotaka Kunihira

Kiyotaka Kunihira

ChatGPT

2025/10/02

Claude Codeとの開発体験から学んだ、生成 AI 時代のエンジニアリング

こんにちは!皆さん生成 AI を開発で活用していますか? いま、生成 AI はすでに「特別な技術」ではなくなりつつあります。 かつてはエンジニアや一部の人だけが使っていた ChatGPT のようなツールも、いまでは、テクノロジーに馴染みのなかった人たちも日常的に活用しています。 検索、企画、学習、文章作成…。自分が直接使っていなくても、気づけば使っているサービスの裏側に生成 AI が組み込まれていたり…。 まさに“生活に溶け込むスピード”で広がっていて、その流れの速さには驚かされます。 エンジニアとしても...

Nozomi Igarashi

Nozomi Igarashi

Frontend

2025/09/17

OpenSearchでサクサク検索してみよう

みなさん、OpenSearch使ってますか? 聞き慣れない方は、もしかしたらElasticSearchのほうが聞き慣れていたりしますでしょうか? OpenSearchは、Amazonが Elasticsearch のフォークを元に 2021 年に公開した検索エンジンで、Amazon OpenSearch Service はこれをマネージドサービスとして提供しています。 現在、AWS のマネージド検索サービスとしては OpenSearch のみが利用可能です。 今回は、このOpenSearchの説明および簡...

Ryuji Takano

Ryuji Takano

Infrastructure

2024/11/05

エンタープライズデータ基盤における dbt の活用戦略

近年、データ駆動型の意思決定が企業の競争力を左右する重要な要素となっており、大規模かつ複雑なデータ基盤の構築が不可欠となっています。この潮流の中で、dbt(data build tool)は、エンタープライズレベルのデータ変換とモデリングを効率化する強力なツールとして注目を集めています。 dbt は、SQL を使用してデータ変換を定義し、バージョン管理、テスト、ドキュメンテーションを統合的に行うことができるオープンソースツールです。特に以下の点で、エンタープライズデータ基盤の構築に大きな価値をもたらします...

Yoshiaki Sano

Yoshiaki Sano

Architecture

2024/11/04

データエンジニアリング初心者でも分かる!dbtの魅力と基本

データ駆動型ビジネスが当たり前となった今日、多くの企業がデータ分析の課題に直面しています。複雑な SQL クエリの管理、データの整合性確保、分析プロセスの再現性など、様々な問題が山積みです。そんな中で注目を集めているのが「dbt(data build tool)」です。 本記事では、データエンジニアリングの深い知識がなくても理解できるよう、dbt の基本と魅力について解説します。 dbt とは? dbt は、SQL を中心としたデータ変換ワークフローを管理するためのオープンソースツールです。従来の SQL...

Yoshiaki Sano

Yoshiaki Sano

Architecture

  • ⟨⟨ 前へ
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • ...
  • 8
  • 次へ ⟩⟩
サービス開発実績会社情報
採用情報インサイトお問い合わせ
© 2022 Monstarlab
情報セキュリティ基本方針個人情報の取り扱いについて個人情報保護方針