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# アライン株式会社

社会のデジタルシフトに貢献しサステナブルな世の中へ

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- [Claude DesktopにWordPress MCPを繋いで、ブログ更新作業を丸投げしてみた](https://www.aligns.co.jp/blog/wordpress-mcp/) - Claude DesktopにWordPress MCP（Automattic製）を接続し、自然言語でブログ投稿・カテゴリ整理・サイト分析を自動化した実践記録。アプリケーションパスワード認証による導入4ステップ、実際のプロンプト例、ハマりどころまで詳しく解説します。
- [【第4回】「本番でしか出ないバグ」は、本当に本番でしか出ないのか](https://www.aligns.co.jp/blog/ci-cache-control-production-bug-detection/) - 「本番でしか出ないバグ」は本当に本番でしか出ないのか。77分の障害を事後検証し、CIでCache-Controlを検査するだけで防げたことが分かりました。検出策の棚卸しと、AIに障害調査をさせて誤診した実例をまとめています。
- [【第3回】たった1行の欠落が、3分の瞬断を77分の障害に変えた](https://www.aligns.co.jp/blog/nextjs-notfound-revalidate-cdn-404/) - getStaticPropsのnotFoundにrevalidateを付け忘れると、404がs-maxage=31536000で返りCDNに1年キャッシュされます。3分のバックエンド瞬断が77分の障害になった実例と、実測にもとづく対策をまとめました。
- [【第2回】「ローカルでは動いたんですけどね」── 本番でしか出ない404と、一度戻したリリースの記録](https://www.aligns.co.jp/blog/nextjs-isr-production-404/) - ローカルでも検証環境でも再現しないのに、ISRで本番だけ404になる。その原因を、fallback: falseと並列デプロイの組み合わせ、リダイレクトによるデータ取得の横取りという2つの実例で解説します。
- [【第1回】Next.jsのキャッシュを複数インスタンスで共有する ── GCSカスタムキャッシュハンドラ実装記](https://www.aligns.co.jp/blog/nextjs-isr-cache-gcs-cloudrun/) - Cloud RunでNext.js ISRのキャッシュがインスタンスごとに割れる問題を、GCSカスタムキャッシュハンドラで解決した実装記です。4時間おきに再起動を繰り返すメモリ逼迫の真因から、2層キャッシュの設計と実測値までを解説します。
- [ローカルのJupyter NotebookからBigQueryのデータを簡単に取得する方法](https://www.aligns.co.jp/blog/bigquery-5/) - ローカルPCで開発している場合、Jupyter Notebook から直接BigQueryのデータを取得できる
- [GASを使ったGoogleフォームの権限設定の方法をChatGPTに聞いてみた](https://www.aligns.co.jp/blog/googleworkspace-2/) - 前回は、【Google Apps Script (GAS) × Googleフォーム を使ってアン
- [セブン-イレブンと外部データ](https://www.aligns.co.jp/blog/sej/) - 今回はソトミルの開発背景を少しお話したいと思います。 ソトミルは、セブン-イレブンの情報共有・分析の考え方を進
- [食品流通を取り巻く環境変化とDXの取り組み](https://www.aligns.co.jp/blog/seminar/) - 昨年末プライベートセミナーを開催して、どこかのタイミングで記事にしたいと思いつつ半年も過ぎてしまいました。先月
- [Natural Language APIを使って若者言葉を感情分析してみた](https://www.aligns.co.jp/blog/natural-language-api/) - TwitterなどのSNS上には、新しすぎて「これなに？」というワードもちらほら・・・ 凄まじい勢いで進化をし
- [Google Apps Script (GAS)  × Googleフォーム を使ってアンケートフォームを自動作成する](https://www.aligns.co.jp/blog/googleworkspace/) - こんなお悩みを解決したい方、いらっしゃいませんか？・紙でアンケートをやり取りするのが大変、スマホやPCから記入
- [意外と簡単！Pythonを使ってPDFを出力してみた](https://www.aligns.co.jp/blog/python/) - Pandas.DataFrame で to_excel( ) 、to_csv( ) メソッドを使えば簡単に E
- [Google スプレッドシートをBigQueryの外部テーブルとして使ってみたら便利だった](https://www.aligns.co.jp/blog/bigquery-4/) - BigQueryにCSVからデータを取り込むと、データを変更するときに洗い替えが必要になって大変だなと感じたこ
- [PythonでOutlookを使ってメールを自動送信する方法](https://www.aligns.co.jp/blog/python-2/) - こんな人の役に立つかも ・社内環境の制約からSMTPを使ったメール送信ができない・メール作成自動化のプログラミ
- [知らなきゃ損！BigQuery クエリの連続実行](https://www.aligns.co.jp/blog/bigquery-tips-n02/) - 複数のクエリを一度に連続実行できたら便利ですよね。 クエリ１を実行し、その結果をpre1テーブルに保存して、ク
- [働き方の未来 2023](https://www.aligns.co.jp/blog/workstyle/) - 100年に一度と言われるパンデミックに直面して、リモートワークが急速に普及しました。ところが、コロナが5類に分
- [Pythonで業務効率化！ Seleniumを使ってWebスクレイピング](https://www.aligns.co.jp/blog/selenium/) - 普段ブラウザでアクセスするページから、直接データを取得したい時ってありますよね。 それらのデータを、ブラウザを
- [[Python] Webスクレイピングの基本 〜Seleniumでフレーム操作〜](https://www.aligns.co.jp/blog/selenium-2/) - seleniumを使って社内システムからデータを取得するために、XPathで要素を指定しているのに「あれ？ボタ
- [VRMアバターにリップシンクさせる方法と日本語TTSプロバイダー完全比較](https://www.aligns.co.jp/blog/vrm-lip-sync-japanese-tts/) - 対象読者: Three.js / Next.js でVRMアバターを動かしたい開発者、AIを使ってYouTub
- [社内プロキシ環境でVS Code上のClaude Codeを動かすまでの全手順](https://www.aligns.co.jp/blog/claude-code-1/) - 社内プロキシ＋SSLインスペクション環境でClaude CodeをVS Codeで動かすまでの手順を解説。証明書エラーの原因と対処法、VS Code設定方法を実体験ベースで紹介します。
- [ChatGPT、Bing、Bard の実力は？AIチャットボットにリクルート文案を出してもらった結果比較](https://www.aligns.co.jp/blog/generativeai/) - 巷で話題の ChatGPT をはじめとする AI チャットボットについて、代表的なものを３つ使って比較してみま
- [初心者でも簡単！GPT、GPT_LIST、GPT_TABLE関数の違いと使い方まとめ](https://www.aligns.co.jp/blog/gptworkspace/) - 前回、ChatGPTを使った便利小技を紹介しました。 今回は、より仕事で使いやすい、スプレッドシート上でCha
- [「ググる」はもう古い！？知らなきゃ損するChatGPTの５つの便利小技と使い方](https://www.aligns.co.jp/blog/generativeai-2/) - どうやら「ググる」時代は終わりを迎えたようです。ググるとたくさんのページが出てきて、上から順にいくつか読んでみ
- [Bard がPaLM2で日本語対応！他、PaLM2横展開で激変するGoogleサービスまとめ](https://www.aligns.co.jp/blog/bard/) - どうやらBardが先週（2023年5月11日）に日本語対応したらしいので、どこがどう変わったのか、実際に使って
- [良い内製化とは？](https://www.aligns.co.jp/blog/insourcing/) - ここ数年、IT企業に頼らずに自社でDX・システム化に取り組もうとする企業が増えています。いわゆる内製化と呼ばれ
- [生成AIでアプリ開発〜ChatGPTっぽく社内DBに問い合わせるソトミル.チャットの安全性〜](https://www.aligns.co.jp/blog/sotomiruchat/) - こんな人の役に立つかも ChatGPTを仕事で使いたい 社内システムを使わずにデータベースの情報を参照したい
- [Cloud Storage で高額請求！？ バケットごとのデータ量を確認する方法[Metrics Explorer]](https://www.aligns.co.jp/blog/cloud-storage-metrics-explorer/) - 今回は、Google Cloud Storage のバケット別のデータ量を確認する方法を解説します。 Goog
- [時系列データの成分分解ツール対決！statsmodelsのSTL vs BigQueryML のARIMA PLUS](https://www.aligns.co.jp/blog/statsmodels-stl-vs-bigqueryml-arima-plus/) - 時系列データの成分分解とは、時系列データを、トレンド、季節性、残差の 3 つの成分に分解する手法です。予測の精
- [PythonのSTL分解を解説（トレンド、季節性、残差にうまく分解できない原因と対処法）](https://www.aligns.co.jp/blog/seasonal_decompose_stl/) - 時系列データの季節トレンド成分分解は今やライブラリが充実し、誰でもお手軽にほぼ無料でできるようになりました。た
- [成分分解した売上の時系列予測を足し合わせると、精度が良くなるか検証した結果](https://www.aligns.co.jp/blog/vertex-forecast-6/) - 今回は、Vertex Forecast を使ったマニアックな検証をご紹介します。 題して、、、 時系列データの
- [Vertex Forecast による時系列予測の精度を上げる裏技！AutoMLの限界を超えた話](https://www.aligns.co.jp/blog/vertex-forecast-5/) - 「AutoML で色々試したけど、どうしても目標の精度に至らない」と悩んでいる方に朗報です。 今回は、Vert
- [AutoMLの限界とは？ スクラッチか AutoML かで悩んだら読む記事](https://www.aligns.co.jp/blog/vertexai-2/) - いろんなところで AI、需要予測、という言葉が飛び交う中、 需要予測やりたいけど、何を準備すればいいのかわから
- [2週間しか販売しない新商品を Vertex Forecast で時系列予測した結果](https://www.aligns.co.jp/blog/forecast/) - 時系列予測というと、ユースケースとしては気温、航空機搭乗者数、株価などが代表的です。いずれも、季節性があり、長
- [AutoML Tables と Vertex Forecast の違い（利用シーン、アウトプット、料金）](https://www.aligns.co.jp/blog/vertex-ai/) - AutoML Tables と Vertex Forecast の違いを解説します。一言でいうと、AutoML
- [Vertex Forecast を使ってノーコードでモデル作成、時系列予測をする方法を徹底解説（前編）](https://www.aligns.co.jp/blog/vertex-forecast/) - 以前、Vertex Forecast の基本的な使い方や結果の見え方について、「2週間しか販売しない新商品を
- [Vertex Forecast を使ってノーコードでモデル作成、時系列予測をする方法を徹底解説（後編）](https://www.aligns.co.jp/blog/vertex-forecast-2/) - 前回「Vertex Forecast を使ってノーコードでモデル作成、時系列予測をする方法を徹底解説（前編）」
- [Vertex Forecast のコンテキスト期間、重み列、最適化の目標、階層予測について解説](https://www.aligns.co.jp/blog/vertex-forecast-3/) - 以前ご紹介した、Vertex Forecast を使ってノーコードでモデル作成、時系列予測をする方法を徹底解説
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- [イベント情報を AI 需要予測に活用するための 3 つの壁](https://www.aligns.co.jp/blog/sotomiru_eventdata/) - 突然ですが、観客数日本一を誇る「江戸川区花火大会」の来場者数をご存じでしょうか。実に、 139 万人（ 202
- [もうアプリ化とかしなくてよくない？ BigQueryとVertexAIのノートブックでサクサク開発](https://www.aligns.co.jp/blog/vertexai/) - こんにちは。自前PCはMacbookAirですが、ビッグデータを解析するコードを書いている私です。PCのスペッ
- [自社で API開発する前に知らなきゃ後悔する３つの基本](https://www.aligns.co.jp/blog/api/) - APIって何？ 誰が使うの？ APIとは、サービス内の情報や機能を外部に提供する仕組みのことです。 例えば、弊
- [Cloud Endpoints を使って簡単・安全に自社サービスをAPI化する方法](https://www.aligns.co.jp/blog/api-2/) - 前回の記事で、APIの基本について触れました。今回は、開発者向けに実用的な内容を紹介します。 Google C
- [BigQueryで期間を日別に展開＆歯抜け補完するビフォーアフター](https://www.aligns.co.jp/blog/bigquery/) - BigQueryのクエリ一発で期間データを日別レコードに展開し、歯抜けを補完、さらに正規化する方法をご紹介しま
- [Cloud Endpoints のデベロッパーポータル提供終了による影響とその対応](https://www.aligns.co.jp/blog/api-3/) - デベロッパーポータル提供終了 Cloud Endpoints にAPIドキュメントをデプロイするとデベロッパー
- [Cloud Endpoints で作成した自社開発 OpenAPI で顧客ごとにリクエスト回数を制限する](https://www.aligns.co.jp/blog/api-4/) - 自社で API 開発をして公開した場合、料金プランを分けたり顧客ごとにカスタマイズしたりと、API の個々の呼
- [需要予測AIプロジェクトをPoCで終わらせないためには](https://www.aligns.co.jp/blog/forecast-2/) - 需要予測にAI（機械学習）を活かそうと取り組んだにもかかわらず、先に進まずPoC止まりになっているプロジェクト
- [時系列データ同士（複数可）の波形の類似度を BigQuery のクエリ一発で計算する方法](https://www.aligns.co.jp/blog/bigquery-2/) - 複数の時系列データの波形の類似度を BigQuery のクエリ一発で調べる方法をご紹介します。だって、ググると
- [コロナ禍じゃなかったら◯◯代はもっと安かったかも！？ Causal Impact で科学的に推論した結果](https://www.aligns.co.jp/blog/causalimpact/) - 「あるビールについてテレビCMを打ったら、その日から売上額が10%伸びた」 では、伸びた売上額 10% は、全
- [エンジニアいらず！？ 1 回 1 万円で全店舗全商品の売上を一発で時系列予測する Vertex Forecast がすごすぎた](https://www.aligns.co.jp/blog/vertexforecast/) - もし、全店舗全商品について来週の売上を一つずつ教えてくれる預言者がいたら、あなたはいくら払いますか？ Vert
- [PoCで受領した大量の分割zipファイルを、GCS→BigQueryに一括で解凍＆ロードする一番簡単な方法（Dataflow）](https://www.aligns.co.jp/blog/dataflow/) - データをもらったはいいけど ・大量すぎて自社環境に移せない・ローカルでは解凍しきれない・手作業でアップするには
- [脱ベンダー依存！Composer でデータ連携を自動化するメリット、デメリット（2年間で障害ゼロ）](https://www.aligns.co.jp/blog/composer/) - 数年前、Google Cloud の Composer を使って、あるお客様のデータ連携プラットフォームを構築
- [BigQuery でクエリ結果が大きすぎて実行できない時の対処法](https://www.aligns.co.jp/blog/bigquery-3/) - BigQueryでクエリ結果が大きすぎて実行できない時、クエリを分割したり、カラム数を減らしたり、WHERE句

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- [【事例】１週間先までの時間帯毎の来客数予測【飲食店チェーン】](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service11/) - 飲食店チェーンでは、1週間先までの時間帯毎の来客数を予測することで、人手配置や食材の調達などを効率化することが
- [販売数予測に「よく効く」特徴量が見つかる相関分析](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service05/) - 相関分析は、2つの変数の間にどのような関係があるかを調べる統計手法です。販売数予測においては、売上に影響を与え
- [【事例】食品卸の情報システム部門向け　〜必要なものだけ！Google Cloud 技術ワークショップ〜](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service01/) - Google Cloud は、企業がクラウドを活用するための包括的なプラットフォームです。Google Clo
- [季節性商品抽出のための時系列データの波形クラスタリング（KShape）](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service06/) - 季節性商品抽出のための時系列データの波形クラスタリング（k-Shape）は、波形や振動などの時系列データに対し
- [【現場で使えるデータ分析】BigQuery と Looker Studio で作るインタラクティブダッシュボード作成入門](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service03/) - 近年、企業の現場ではデータ分析がますます重要になっています。データ分析を行うことで、商品開発やマーケティング、
- [業務見直しとシステム再構築の実行計画策定プロジェクト](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service16/) - マーケティング、セールス、カスタマーサクセスにまたがった一気通貫の顧客データ活用のためのシステム見直し計画を策
- [経営層に伝わるプレゼンとは？ KPI攻略〜ビジネス課題解決型プレゼンテーション実習〜](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service02/) - 上司の承認が下りない、企画が通らない、をなくします。自社の抱えるビジネス課題について、問題提起、改革テーマの策
- [今後のDX組織の在り方、社内ITエンジニアのスキル定義](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service04/) - 昨今の内製化や子会社化のトレンドを踏まえて、グループ会社を含むIT部門の機能定義と再配置、および将来のあるべき
- [意思決定に必要な情報・機能を集約した効果検証ダッシュボード](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service07/) - ビジネスの意思決定に必要な情報を BigQuery、Looker Studio を用いて一つのダッシュボードに
- [【小売業】本部から店舗まで一気通貫のデータ分析プラットフォーム](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service08/) - 小売チェーンの本社部門、カテゴリ責任者、店舗運営責任者、店長の各層で定常的に分析すべきKPIをリアルタイムで収
- [加工食品分野における新商品の初回販売数の需要予測](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service09/) - 販売実績等の各種データ、取引先データ、気象やイベント・データ等を機械学習させ、新商品やリニューアル商品の初回販
- [SNS上の新商品に関するキーワードを評価・感情分析](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service10/) - Natural Language API を利用した感情分析、エンティティ認識などを行います。 例えば、取扱商
- [クラウド導入に伴うIT標準化ガイドライン・マニュアル整備](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service012/) - クラウド導入に向けて、既存システムにおける課題の整理と、新たに必要な標準化の検討とガイドライン・マニュアルの整
- [業務システムのクラウドへの段階移行（マイグレーション）](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service013/) - 既存システムを調査・分析して、移行対象の選定と段階的な移行計画を策定します。必要に応じてアプリケーション・シス
- [食品流通DXのグランドデザイン・実行計画策定プロジェクト](https://www.aligns.co.jp/portfolio/service14/) - サプライチェーン上の小売・卸・メーカー各社が連携して、販促・販売・在庫・発注情報等を共有するプラットフォーム化
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