Auth0のログをDatadogへ飛ばす with terraform
Auth0のログをDatadogに飛ばそうとして困ったのでメモ Auth0のログをDatadogに飛ばす Auth0にはDatadogにログを飛ばすためのIntegrationがある Datadog Integration しかし弊社のDa...
terraform
Aurora PostgreSQLからSlowQueryをログに出す with terraform
↓こんな感じです。 実装方法 前提条件 3秒以上かかってるステートメントをログに出力する 使うAurora PostgreSQLのパラメータグループを調べてパラメータグループファミリーを特定する terraformのリソースであるawsrd...
terraformを使った事例
セキュリティ診断・対策事例：新サービス公開前のセキュリティ診断と修正
不動産の分野で事業を拡大する会社は、新サービスを公開する前に、悪用されうる弱点を解消できました。診断の結果を根拠に取引先へ安全を説明できる状態で、新サービスを公開しています。診断は開発支援会社の KDOT が担当し、修正はサイトによって KDOT と各サイトの開発会社が分担しました。
セキュリティ診断・対策事例：基盤システムのセキュリティ常時監視と対策
人材サービスの会社は専門の人材を採用せずに、自社のシステムの安全の状態を把握できるようになりました。同社は業務の基盤システムを開発会社に発注しており、社内にエンジニアはいません。開発支援会社の KDOT はこの開発会社の下で開発に参加し、クラウドの状態を仕組みで常に自動点検する常時監視を、機能の開発と並行して導入しました。そのうえで常時監視が検出した 200件を超える指摘に対応し、件数と対応の計画を開発会社経由で同社に報告しました。監視と対応は現在も KDOT の担当です。
データ分析支援事例：過去実績を提案に活用する分析の仕組み
広告代理店との取り組みです。同社は過去実績の示唆を次の提案へ反映し、結果をどのように予測したか、その背景まで提案先のクライアントへ説明できるようになりました。KDOT は案ごとの見込みと判断材料を比較できる仕組みを業務アプリとして実装しました。さらに業務アプリの中核となる処理ロジックと機械学習モデルについて、特許手続きを担う弁理士が技術の新規性や工夫を検討するための資料を作成しました。その後この発明には特許が付与されました。
データ基盤構築 / 技術顧問（技術企業向け）事例：効果検証の分析処理基盤
効果検証を提供する分析会社との取り組みです。同社は分析者の人数に比例してしか売上と利益を伸ばせない事業の形を、効果検証をプロダクトとして提供することで変革しようとしていました。手法とモデルは同社のまま、社内では開発できなかった、データと機械学習の重い推定を製品として動かす仕組みの開発を、開発支援会社の KDOT に任せました。推定を案件ごとの手作業ではなくシステムで実行できるようになったことで、同社は人数に比例しない形で売上と利益を伸ばすことを目指せるようになりました。
プロダクト / Web システム開発 / 技術顧問（技術企業向け） / セキュリティ診断・対策事例：AI の開発会社がプロダクト開発へ事業の幅を広げる
AI を主力とする開発会社との取り組みです。同社にはプロダクト開発の引き合いがありましたが、大規模な開発の経験も、中核の技術を担当できる人もいませんでした。KDOT は技術顧問として、アプリケーション基盤と中核の技術を用意し、エンドクライアントとのプロジェクトの進め方も並走しながら伝えました。同社は海外市場向けの単発ワークのマッチングサービスを受託し、数億円規模の開発を公開まで完走しました。これで同社が受託できる範囲は、AI からプロダクト開発まで拡大しました。
データ分析支援 / データ基盤構築事例：現場が使うデータ分析の環境
不動産・宿泊領域の新規事業会社との取り組みです。同社では Web の計測データや公開データ、日々の業務で発生するデータを蓄積していましたが、それぞれが分散しており、改善策や同社の顧客への提案を検討する材料にできませんでした。開発支援会社の KDOT は、Web 計測、広告、検索のデータを分析用の基盤へ集約し、サイトを横断する指標の計算規則を統一しました。さらに対話型 AI（人工知能）の Claude から Metabase のデータを照会できるようにしました。現場担当者は、事業全体から地域や物件、Web 上の行動へ確認範囲を絞り込み、自分の問いに即して比較条件を変更しながら、次の施策や同社の顧客への提案を検討できるようになりました。
データ基盤構築 / 技術顧問（技術企業向け）事例：広告クリエイティブ予測 AI の MLOps 基盤
広告クリエイティブの良し悪しを予測する AI を、自社プロダクトとして提供する企業との取り組みです。同社には推論の精度を評価する基盤がなく、改善が手探りで進み、現在のモデルが十分な水準に達しているかを把握しにくい状態でした。開発支援会社の KDOT は、機械学習のモデルを学習からリリースまで継続的に改善する基盤（MLOps 基盤）を設計し、同社のエンジニアがそれを自ら実装しました。導入後、同社は実験の計画からデプロイまでを効率よく進められるようになり、新たなモデルの出来を見極めたうえで改善を自分たちの手で継続しています。
プロダクト / Web システム開発 / プロダクトマネジメント（PdM）支援事例：工場向け電力見える化製品の開発
製造業向けにソフトウェア製品を提供する企業との取り組みです。同社は工場の電力を見える化する機能を製品に追加したいと考えていましたが、社内の開発者だけでは手も知見も不足していました。電力計の接続から、データを工場の判断に活用できる形にするところまでを開発支援会社の KDOT に一括で委託し、同社は着手から約 4 か月でこの機能を製品に追加して工場へ販売できるようになりました。納品後の約 9 か月は KDOT が運用を担い、支援が終了した現在は同社が自ら運用を継続しています。
プロダクト / Web システム開発 / セキュリティ診断・対策事例：マルチプロダクトの共通認証基盤
業務向けソフトウェアを提供する企業との取り組みです。同社はプロダクト共通の認証基盤の内製を開始しましたが、技術的な難しさから着手直後に断念しました。開発支援会社の KDOT はその開発を引き継ぎ、共通基盤を設計しました。AWS の認証サービスである Amazon Cognito による認証とトークン発行に、Go で実装した独自の認可サービスを組み合わせた構成です。現在は同社の 10近いプロダクトがこの基盤を共通で利用し、新たなプロダクトを追加するたびに認証を再構築する必要がなくなりました。KDOT は統括するチームでこの複雑な基盤を開発し、その上で機能追加と運用保守を数年にわたって継続しています。