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Springの小話 - ServiceConnectionのオレオレ対応
Spring Boot 3.1からTestcontainersとの連携がしやすくなるServiceConnection機能が導入されました。使ってみると「これは便利だ！」と感じたのですが、対応しているのはPostgreSQLなど一部のミドルウェアに限られています...
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Springの小話 - Testcontainersの連携機能を理解する
ネット上のサンプルを見ていると、@Testcontainersアノテーションが付いていたり付いていなかったり、コンテナインスタンスのアノテーションが @Container だったり@Beanだったりと、どうやってTestcontainersを使うのが正解なのか迷うことが多いのではないでしょうか。どこまでがTestcontainers本来の機能で、どこからSpring Bootの連携機能（spring-boot-testcontainers）なのか、初見では分かりにくいですよね...
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「問題」と「リスク」の違いから始める ― 新人プロジェクトマネージャー向け：はじめてのリスク管理ガイド
はじめに # 以前の記事では、「問題」と「課題」の違いから課題管理の進め方についてお話ししました。 今回はその続編として、「リスク」と「問題」の違いを軸に、リスク管理の第一歩をわかりやすく解説します。 こんな悩みを抱えていませんか。 「リスクって“危なそうなこと全部”を指すのだろうか。」 「問題とどう違うのだろうか。」 「そもそも何から手をつければよいのだろうか。」 この記事を読めば、 「問題」と「リスク」の違いが明確にわかります...
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統計の話をしようじゃないか - ソフトウェア品質のための統計入門（No.15 統計的品質管理(SQC)の実践事例紹介）
はじめに：いよいよ品質分析の集大成へ # 「不具合がなぜ減らないのか？」「このプロセスは本当に安定しているのか？」 ――そんな問いに、あなたは統計で答えられますか？ ここまで、ソフトウェア品質をテーマに、統計的な視点から多くの分析手法を学んできました。 そしていよいよ「統計の話をしようじゃないか」第15回、本シリーズの集大成として登場するのが、統計的品質管理（SQC: Statistical Quality Control） です...
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統計の話をしようじゃないか - ソフトウェア品質のための統計入門（No.14 予測：回帰分析で品質を読み解く）
はじめに # 「統計の話をしようじゃないか」第14回では、回帰分析という手法を用いて「将来を予測する」ことに挑戦します。 この連載では、過去データから全体像や関係性を把握してきましたが、今回はその知見を活かして、「将来どうなるか」を具体的な数値で予測する方法を学びます...
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「事実はひとつ、真実は人の数だけ？」─ 新人プロジェクトマネージャーがコナンに学ぶ“探偵型マネジメント”思考法
はじめに # 新人プロジェクトマネージャー（PM）の皆さん。 メンバーとの「認識のズレ」やコミュニケーションの難しさに悩むことがありますよね。 その原因は、客観的な 「事実」 と、主観的な 「真実」 を混同しているからかもしれません。 この記事では「探偵型マネジメント」という思考法を紹介します。 コナンの言葉をヒントに「事実」と「真実」を見極め、プロジェクトを円滑に進めます。 「真実はいつもひとつ！」 ― 名探偵コナン しかし、プロジェクトの現場に立つと、次のように思うことがあります...
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文字コード これだけは覚えておこう ～UTF-8編～
はじめに # 今回は新人さんに向けての記事ということで、我々日本語を扱うプログラマーが長年捕らわれ続けている問題である「文字コード」の問題について語りたいと思います。 現場で起きやすい不具合の多くが文字コードに起因しており、避けて通れない知識です。 「文字コード」には非常に長い歴史があり、当時の技術者たちが直面した制約の中で生まれた、苦悩や試行錯誤の積み重ねの産物です。そのため、現在の姿だけを見て「いまいち」「分かりにくい」と単純に批評できません...
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統計の話をしようじゃないか - ソフトウェア品質のための統計入門（No.13 相関と因果：散布図と相関係数の落とし穴）
はじめに # これまでの連載では、平均や割合といった代表値を通じて、「母集団の傾向を推定する」手法について解説してきました。 具体的には、標本平均から母平均を推定したり、割合の差を比較したりといった場面で、統計的推定や仮説検定を用いる方法を取り上げてきました。 しかし実務では、「ある要因が別の結果に影響を与えているのか？」という、よりダイナミックな関係性に注目したい場面も少なくありません...
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統計の話をしようじゃないか - ソフトウェア品質のための統計入門（No.12 仮説検定：有意差って本当に意味あるの？）
はじめに # これまでは、「母集団の傾向を推定する」ために、主に以下のような手法を見てきました。 標本から母平均や母割合を推定する 推定値のばらつきを示す「標準誤差（SE）」 統計的な不確かさを数値で表す「信頼区間（Confidence Interval）」 これらはすべて、母集団の特徴を「どれくらいの精度で言えるか？」という推定の話です。 これに対して、統計的に“YESかNOか”を判断するための道具が、今回扱う仮説検定です...
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統計の話をしようじゃないか - ソフトウェア品質のための統計入門（No.11 信頼区間と誤差：この結果、どこまで信じていい？）
はじめに # 「統計の話をしようじゃないか」第11回では、「信頼区間」や「標準誤差」といった推測統計の基本概念を、報告書や品質判断にどう応用できるかという実務視点で解説します。 ソフトウェア品質の現場でも、「結果をどれだけ信じてよいか？」という問いに対して、 信頼区間やZスコアによる不確かさの定量化がますます重要になっています。 確率論と統計的推測の違い：基礎を押さえておこう # 第8回目でも触れましたが、おさらいとしてもう一度書きます...
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