大規模なApp Storeインテリジェンス
App Storeのランキング、レビュー、価格は国ごとに異なり、1時間ごとに変動します。本番環境の規模でこれらを収集することは、スケジューリングとインフラの課題となります。
大規模な広告検証：地理的真正性の問題
2025年、米国のプログラマティック広告は無効なトラフィックにより370億ドルの損失を出しました。この支出を検証するには、米国のデータセンターだけでなく、広告を購入する全市場でのローカルな視点が必要です。
大規模なライブオッズ: OddFeedsがFourAで2.5億リクエストのフィードを運用する方法
OddFeedsがFourA上で、月間2.5億以上のリクエストと50TBの通信を伴うスポーツのライブオッズフィードを運用し、成功したリクエストにのみ料金を支払う仕組みを解説します。
大規模な感情分析に向けた商品レビューの集約
レビューはJSレンダリング、ページネーション、アンチボットの壁の向こう側に存在します。感情分析モデルに価値あるデータを供給するために、集約パイプラインに必要な要素を解説します。
50回保存の壁を回避して求人サイトをスクレイピングする
2026年、求人サイトのスクレイピングはオープンウェブ上で最も困難な作業の一つとなった。何が変化したのか、そしてタレントインテリジェンスチームがいかにしてデータ収集を継続しているのかを解説する。
再クロールの課題: RAGパイプラインを新鮮に保つ
RAGナレッジベースはリリースしたその週に古くなります。エンジニアリング予算を圧迫せずに数百の垂直ソースを再クロールする方法を解説します。
KORENAがFourAを活用して木材価格指数を構築した方法
KORENAは、林業ポータル、オークションのPDF、10種類の通貨を基に、日次の欧州木材価格指数を構築しました。FourAはその背後にあるrequestレイヤーです。
B2B企業データエンリッチメントパイプラインの構築
ディレクトリ、ウェブサイト、ニュースなどから毎日何千もの企業データをエンリッチメントする必要がありますか。毎週壊れることのないB2Bエンリッチメントパイプラインを構築する方法を紹介します。
num=100廃止後の大規模なSERPモニタリング
num=100の廃止により、大規模なGoogle順位計測は困難になりました。SEOエンジニアリングチームが2026年に向けてSERPモニタリングインフラを再構築する方法を解説します。
FourAがDawnに登場、新たな潮流の幕開け
今週、DawnはFourAインテグレーションをリリースした。実際のWebにアクセスするエージェントの回答の背後には、常に抽出(extraction)の呼び出しがある。ここで明らかになりつつあるアーキテクチャを紹介する。