第３回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト

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第３回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト

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応募資格

InterSystems開発者コミュニティのアカウントをお持ちの方で、
InterSystems IRIS／InterSystems IRIS for Health に関連した内容であれば、どのような内容でもご応募いただけます。
アカウントの作成はこちらから

賞品

🎁 参加賞：投稿いただいた方全員に「モバイルバッテリー」をプレゼント！

🏆 特別賞：選ばれた3作品に、今年も特別賞あります！詳細はこちら

 

応募方法

❗️ コンテスト期間中に書かれた記事で以下の条件を満たすものは、自動的にコンテストに応募することができます。 

  • InterSystems IRISまたはInterSystems IRIS for Healthに関する内容の記事を投稿してください。 
  • 800文字以上の記事でご応募ください。（エディタの右下に表示される文字数をご確認の上ご応募下さい） 
  • 記事を投稿するときは「コンテスト」タグを必ず設定してください。（付け忘れた場合、投稿いただいた記事がコンテスト対象記事と認識されません） 
  • 同じテーマや似た内容であっても著者が異なる場合はご応募いただけます。 
  • 複数の記事を投稿いただけます（詳細は「ボーナスポイント」をご参照ください） 
  • 他国のコミュニティに公開されている記事の翻訳記事でのご応募は対象外となります。 
  • 投稿内容はコミュニティチームにより審査されます。予めご了承ください。 

記事投稿方法、エディタの使い方については👉「記事の投稿方法：第 1 回技術文書ライティングコンテスト」をご参照ください。

📝 応募期間

  • 2025年10月1日（水）～ 2025年11月24日（月）

✅ 投票期間

  • 2025年11月25日（火）～ 2025年11月30日（火）

審査方法

以下の合計得点で順位を競います。

  • 開発者コミュニティメンバーからの「いいね」の数（1いいね＝1点）
  • ボーナスポイント（詳細は後日発表します）
  • 審査員による投票（1位5点、2位3点、3位2点）
    • 審査員はコミュニティチームが選出いたします。

表彰式

12月3日開催のミートアップで行う予定です！ミートアップ詳細は、後日ご案内いたします。

ボーナスポイント

🎯 以下の内容を満たす記事を投稿すると、ボーナスポイントを獲得できます。

記事で書かれた内容を説明するビデオを公開する：4点

記事に関連した説明ビデオ（10分未満）をご用意いただくと 4 点獲得できます。

  • 投稿された記事にサンプルコードがある場合は、コード実行の流れをビデオで公開いただく
  • パワーポイントのスライド表示を利用して記事の内容を説明いただく
  • などなど

※作成が完了されましたらコミュニティのダイレクトメッセージを利用して @Mihoko Iijima までお知らせください。作成いただいたMP4はコミュニティのYouTubeに公開する予定です。

生成 AI 関連の記事：3点

InterSystems IRIS または InterSystems IRIS for Healthを使用した生成AIに関連する内容であれば、どのような内容でも対象となります。 生成AI をIRISと組み合わせて使ってみた例や感想など共有してください。

参考となる記事：#Generative AI

ウェビナー：「RAG+生成AIであそぼう！」　※9/17現在、ウェビナーのオンデマンド配信中です。

IRIS のベクトル検索を利用した記事：3点

InterSystems IRIS または InterSystems IRIS for Health のベクトル検索を使用している内容であれば、どのような内容でも対象となります。

参考となる記事：#vector-search

ウェビナー：

コードの記述が含まれる／動作するコードサンプルをGitに公開する：2点

試されたコード例を記事に含めた場合、または、ご自身の Git リポジトリにコードサンプルを公開し記事内にリポジトリのURLを含めていただくと、2点獲得できます。  

IRIS 2025.1以降の新機能を使っている：1点

2025.1以降のリリースで追加された新機能に関する内容であれば、どのような内容でも対象となります。使用された感想や利用前の準備で気を付ける点などあれば、ぜひ共有してください。

記事にわかりやすい図解／Gif アニメがある：1点

分かりやすい図解が含まれている、または Gif アニメを利用して解説している内容が対象となります。

10月 01 - 11月 30, 2025
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コミュニティの皆さんこんにちは。
 

ベクトル検索関連の処理が完全にノーマークだった私が、一先ず「やってみよう！」との事で、２つの動画のサンプルを実行してみました。
Pythonは初心者なので、アレな箇所があっても目をつぶっていただけると幸いです。

また、間違っている箇所があったら、ご指摘いただけると幸いです。



■参考にした動画

■参考にしたコミュニティ記事

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開発者の皆さん、はじめまして！

普段はサーバーレス環境での開発をしていて、AWS Lambda を使ったアプリケーション構築を主に行っています。IRIS についての実装経験はまだ浅いのですが、その高速で柔軟なデータベース機能の素晴らしさはよく知っています。

「このパワフルな IRIS を、使い慣れたサーバーレスアプリから呼び出せたらいいのにな...」

そんな思いから、今回 AWS Lambda と IRIS Native API を組み合わせた実装に挑戦してみました。これを通して、IRIS のことをもっと好きになれたらいいなと思っています。まだ IRIS の実装経験が浅いため、もっと良いアプローチや最適な方法があるかもしれません。もし改善点や間違いがあれば、ぜひコメントで教えていただけると嬉しいです！

この記事では、AWS Lambda から IRIS Native API を使用してデータを取得する方法を実装例とともに解説します。この基本実装をベースに、S3 トリガーや他の AWS サービスとの連携も可能です。ぜひ最後までお付き合いいただけると嬉しいです！

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はじめに

コミュニティの皆さま、初投稿になりますが、何か少しでも興味深い知見を共有できると幸いです。

今回の内容は、筆者が%Persistentを中心に据えたデータ構造管理の検討の過程で必要性を感じ行った、「列挙体」Likeな「データ型クラス」（%DataTypeのサブクラス）構築に関するレポートです。

内容面では、筆者が「データ型クラス」の特性に不勉強だったことに由来しての躓きに関するものも多くなりますが、ご容赦願います。
また、内容の中には、筆者が思い当たらなかった手段の活用により、よりシンプルに回避できた部分もある可能性が大いにございます。
そういった内容にお気づきの場合、ご指摘いただけますと大変ありがたいです。

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