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、組み込みソフトウェアの単体試験で GDB を使ってデバッグをしていた際、ローカル変数を確認しようとしたところ、変数名に続けて <optimized out> と表示されてしまい、値の参照も変更もできない状況に陥りました。

最初は GDB の設定を疑いましたが、原因はまさかのコンパイラ最適化。この最適化を外すまでローカル変数が見えず、デバッグに大きく時間を取られてしまいました。

今回は、私が直面したトラブルをご紹介するとともに、最適化とは何か、GDB でデバッグするときになぜ邪魔になるのか、そしてどうすべきかをまとめてみました。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/na4681e707b27

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。

ソフトウェア開発における見積もりは、プロジェクト初期に必ず求められる重要な工程です。しかし、経験豊富なエンジニアであっても、見積もりが計画どおりにならない場面は少なくありません。

見積もりとは、本来「将来を正確に当てる作業」ではなく、不確実性を前提にした仮説の設定です。そのため、一度作って終わりではなく、データと振り返りによって精度を高め続ける仕組み（PDCA） を継続的に回すことが極めて重要です。

また、感覚的な“さじ加減”ではなく、「なぜこの数字になったのか」という根拠と考え方を残しておくことで、ステークホルダーへの説明の質が大きく向上します。結果として、プロジェクトリーダーとしての信頼性向上にもつながります。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/nf38f303fd548

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。

テストの品質を定量的に測る指標として「カバレッジ（coverage）」があります。「C0（命令網羅）」「C1（分岐網羅）」「C2（条件網羅）」といった言葉はよく聞くものの、実際に手を動かして確認する機会はあまり多くはないかもしれません。

今回は、Pythonの coverage と pytest を使って、3種類のカバレッジ（C0/C1/C2）の違いを実際に確認してみます。

カバレッジ（C0 / C1 / C2）のおさらい

テストの「カバレッジ」とは、プログラムのどの部分までテストで実行されたかを示す指標です。品質を数値で評価できるため、テスト設計の重要な目安になります。代表的なものに次の3種類があります。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/n4fa9e69444c2

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。

現場では、構成比較（設定ファイルやスクリプト群の差分確認）がよく発生します。
WinMerge は手軽で優秀なツールですが、利用が制限されている環境や、Excelベースでレポート提出を求められる現場では使えない場合もあります。

そこで今回は、ファイルの内容ではなく「サイズ」と「更新日付」だけを比較する簡易的な方法を、ExcelとPython（pandas）の2通りで試してみました。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/nc196417161de

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。

本記事では、Windows 環境で Docker Desktop を利用して WordPress 開発環境を構築する手順を紹介します。
「ローカルで WordPress を検証したい方」や「テーマ／プラグインの開発環境を効率的に構築したい方」に最適です。

はじめに：なぜ Docker で WordPress？

従来、ローカル開発環境を作るには XAMPP や MAMP を使うのが定番でした。しかし最近では、より柔軟で再現性の高い方法として Docker が主流になりつつあります。

Docker を使えば、OS に依存せず、わずか数分で WordPress を立ち上げられるのが大きな魅力です。
また、チーム内で同じ環境を簡単に共有できるため、開発効率もぐっと上がります。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/n7581b77f2255

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。

このブログでは、Pythonで作成した SL（汽車）アニメ を題材に、Dockerを使った開発環境の構築からチーム共有までの流れを丁寧に解説します。
初めてDockerに触れる方でも、手順の意味や注意点を理解しながら作業できる内容です。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/n3c7908e000be

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 PowerShell ISE を使って、複数のExcelファイルから特定の文字列を一括検索するスクリプト を作成してみました。

Excel には標準で検索やフィルタ機能がありますが、ファイルが大量にある場合や定期的にチェックしたい場合は手作業では非効率です。こうした処理を PowerShell で自動化すれば、作業時間を大幅に短縮できます。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/ne5230198cfb7

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 でデータ分析といえば、真っ先に思い浮かぶのは Pandas です。
長年の実績と豊富なエコシステムに支えられた、定番のデータ分析ライブラリです。

Pandas の名前の由来については、“panel data” という統計・計量経済学用語が語源という説が最も有力です。また、「Python Data Analysis」を意識した語呂合わせ説もよく語られますが、公式に確定されたものではありません。

一方の Polars は、名前の由来について明確な公式説明は見つかっていません。ただし、開発者は Polars を「高速でスケールする DataFrame ライブラリ」と説明しており、“冷たくて速い（cold and fast）” という印象から「北極（Polar）」をイメージして名付けられた可能性は十分考えられますし、Pandasとの対比でPolar Bear（ホッキョクグマ）が名付けられた可能性もあります。

近年、この Polars は急速に注目を集めています。Rust 製であり、マルチスレッド処理に強く、多くのケースで Pandas を上回る高速性が報告されています。

今回は、1,000 万レコード（10M）のサンプルデータを生成し、実際に Pandas と Polars の処理速度を比較してみたいと思います。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/na4f9f5205a88

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 オープンウェイトLLM（大規模言語モデル）を、内蔵GPU環境（専用GPU非搭載）環境で試してみた体験をまとめます。

オープンウェイトLLMとは？

MetaやMistral AI、Stability AIといった企業・団体がモデルの重み（ウェイト）を公開している大規模言語モデルです。誰でも自由にダウンロードし、ローカル環境で利用可能です。

代表的なモデルには以下があります。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/n6f03074d8214

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。
かつては Windows 管理者向けのシェルだった PowerShell が、いまや Linux や macOS でも利用可能 となりました。今回は Ubuntu 上で実際にインストール・活用してみた体験を紹介します。

PowerShellとは？通常のシェルとの違い

まず最初に、PowerShell が通常のターミナル（bash や zsh など）と何が違うのかを簡単に整理します。

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https://note.com/ssltokyo_tech/n/n8a9bba952e8a