はじめに

こんにちは。スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。
技術情報を収集する際、Qiitaをチェックする方は多いのではないでしょうか。 私自身もPython関連の記事を定期的に確認していますが、次のような悩みがありました。

• 新しい記事を見逃してしまう

• 毎回手動で検索するのが手間

• 気になる記事を一覧で管理したい

そこで今回は、Google Apps Script（GAS）を使ってQiitaの記事を自動収集・通知する仕組みを作成してみました。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/n8bf39c030a1e

こんにちは。スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。

Excel でデータ分析をしていると、最初はシンプルだった数式が、気づけば何重にもネストされた巨大な式になってしまうことがあります。FILTER を組み合わせ、INDEX を重ね、さらに集計関数を追加していくうちに、「動いてはいるが、読めない数式」ができ上がってしまう。そんな経験をしたことがある方も多いのではないでしょうか。

SQL では、このような複雑なクエリを整理するために、WITH 句という仕組みが用意されています。WITH 句を使うと、処理を段階ごとに分割し、中間結果に意味のある名前を付けながらクエリを構築できます。その結果、クエリ全体の構造が理解しやすくなり、修正や拡張もしやすくなります。

実は Excel にも、同じように処理を構造化できる関数があります。それが LET 関数 です。

本記事では、LET 関数を「数式を読みやすくする便利機能」としてだけではなく、SQL の WITH 句と同じ思想で使える仕組みとして整理してみます。そして、実務でよくあるログ集計の例を題材に、Excel 数式を「クエリ設計」として考える方法を紹介します。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/n86a9d577218a

こんにちは。スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。

前編では、OpenAI Whisper を使って mp3 音声を文字起こしし、その精度を pyttsx3 で生成した音声データを使って検証しました。結果として、全体の文脈は概ね再現できているものの、漢字変換や語彙の誤りが目立つという結論になりました。
https://note.com/ssltokyo_tech/n/nce8771167a28

後半では、OpenAI Whisper の モデルサイズによる文字起こし精度の違いと、処理時間のトレードオフを検証しました。
入力音声は前編と同様、pyttsx3 で生成した架空の天気予報音声を使用しています。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/nbc945431332e

1. はじめに：Excel で SQL クエリを想像して書いてみる

こんにちは。
スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。

前編では、「SQL 脳で Excel の GROUPBY / PIVOTBY を理解する」をテーマに、Excel の新しい集計関数を SQL の視点から整理してみました。
（前編はこちら）
https://note.com/ssltokyo_tech/n/nfe8c0cb87146?app_launch=false

本記事ではその続編として、Excel での集計を「操作」ではなく「構造」として捉えることを目的とします。
具体的には、

• SQL の
  SELECT / FROM / WHERE / GROUP BY / HAVING / ORDER BY

• これらが Excel 関数のどこに対応しているのか

• どのように組み合わせると 「クエリを書いている感覚」になるのか

を整理していきます。
最終的なゴールは、「この Excel の数式、頭の中では SELECT 文だな」そう思いながら数式を書けるようになることです。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/n4a681842da76

1. はじめに

こんにちは。スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。

開発現場では、ログの分析や障害調査、ちょっとしたデータ集計をExcel を駆使して対応することが少なくありません。
本来であればデータベースに格納して SQL で集計したいところですが、

• 調査対象は一時的なログファイル。

• 件数は多くないが、形式がまちまち。

• まずは手元で素早く結果が欲しい。

といった理由から、とりあえず Excel に貼り付けて集計するという場面は、意外と多いのではないでしょうか。

しかし、いざ集計しようとすると、

• ピボットテーブルを作って、設定して、更新する。

• SUMIFS や COUNTIFS が増殖し、後から見返すと理解に時間がかかる。

といった「Excel 集計あるある」にぶつかります。
そのとき、「これ、SQL みたいに書けたら楽なのに」と、思ったことはないでしょうか。
実は最近の Excel では、この感覚にかなり近いことが関数だけで実現できるようになっています。それが GROUPBY と PIVOTBY です。

本記事では、SQL に慣れた人の視点から、

• Excel の GROUPBY / PIVOTBY は何が嬉しいのか。

• SQL の GROUP BY / PIVOT とどう対応しているのか。

• ピボットテーブルと何が違うのか。

を整理しながら紹介していきます。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/nfe8c0cb87146

はじめに

こんにちは。スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。

前回は、ナンプレ（数独）を解いてみたい衝動にかられ、VBA や Python であれこれ試した結果、
なぜか 問題生成側に寄り道 してしまい、肝心の「解く」部分が中途半端になっていました。

そこで今回は原点に戻り、

• 既存ライブラリを使って 「楽に解く」方法

• バックトラッキング法を実装して 「仕組みを理解しながら解く」方法

この 2 つを比較しながら、「解けること」と「答えは一体、いくつ見つかるのか」という点で整理してみます。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/n3a7da6bd872e

こんにちは。スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。

先日、プライムビデオで韓流映画をぼーっと見ていました。確か「監視者たち」だったと思うのですが、作中でナンプレ（数独）を暗号として使い、IPアドレスを埋め込むという設定が登場します。

「ナンプレか。やったことはないけど、ロジック的には単純だろう」
そう思ったのが、今回の沼の入口でした。

VBA でナンプレ初級問題を解いてみる

ナンプレを“人間のひらめき”で解くのではなく、ソフトウェアで解けないか？ と考え、まずは Excel VBA で初級編の自動解法を実装してみました。

前提条件

• 赤字：問題（固定マス）

• 黒字：解答

• 「ネイキッドシングル」ボタンを押すと解答が進む

初級問題では、あるマスの候補が 1 つに絞れるという状況が頻繁に発生します。これがいわゆる ネイキッドシングル（Naked Single） です。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/n27d55b59aed7

はじめに

こんにちは。スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。

Pythonはシンプルで学習コストが低く、業務システムからデータ分析、AIまで幅広く利用されています。その中でも WEBアプリケーション開発 は Django や Flask などの代表的なWEBフレームワークがあります。
これらは本格的なWEBアプリケーションを開発するのに適していますが、その分、設定や構成の理解が必要で、「ちょっとしたWEBアプリを素早く作りたい」 場合にはやや手間に感じることもあります。

そこで登場するのが Streamlit です。
Streamlitは HTMLやCSSを意識することなく、PythonコードだけでWEBアプリを作成できる フレームワークです。数行のコードで画面を表示でき、コードを保存するだけで画面が自動更新されるため、データ可視化、検証用ツール、社内向けWEBアプリ などを「さくっと」作りたい場合に非常に有効な手段となります。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/n1cc7299b6231

こんにちは。スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。

今回は Python で円周率（π）を求めるさまざまな方法 を紹介します。

普段の業務であれば、次のように math.pi を使えば十分です。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/n31ba12c17916

こんにちは。スーパーソフトウエア東京オフィス 技術部の加藤です。

開発作業では、Windows から Linux のテスト環境に SSH 接続し、複数のターミナルを同時に開いて作業することがよくあります。

• コードの確認

• ビルド

• ログ監視

• スタブ実行

• 複数プロセスの起動

このような作業を並行して行うため、気がつくと 10 個以上のターミナルが並んでいる ……という状況も珍しくありません。

こうした現場で頻発するのがいわゆる「黒一色ターミナル問題」です。

Tera Term のデフォルト背景は黒色です。
長時間デバッグやログ確認を続けていると、

• どのターミナルが何の作業をしているのか分からない

という問題が頻発します。

設定 → ウィンドウ → 背景色 から手動で色を変えることもできますが、
ターミナルを頻繁に立ち上げる開発現場では、毎回変更するのは現実的ではありません。

本記事の続きはこちらをご覧ください▼
https://note.com/ssltokyo_tech/n/nd79c8c945551