こんにちは！　グループ経営ソリューション事業部の 米久 保です。 みなさん、 MCP （Model Context Protocol）を活用してAIエージェントを強化していますか？ この記事では、Postgres MCP Pro という MCP サーバーを使うとデータベースアクセスの開発効率が向上したよ、という話をします。 Postgres MCP Proとは 構成 Dockerコンテナの作成 MCPサーバーの利用設定 Domaによるデータアクセス処理の実装 所感 Postgres MCP Proの有用性

はじめに 本稿は、日本航空株式会社デジタルEX企画部 空港オペレーショングループの橋本様よりご寄稿いただいた、成田空港でのドーリー運用効率化を目的とした動態管理システム導入プロジェクトの取り組みをご紹介します。 開発の経緯 空港内では、航空機に搭載する貨物や手荷物の入ったコンテナを運ぶために、『ドーリー』と呼ばれる台車を利用しています。 ドーリーは動力を持っておらず、牽引車で複数台連結して使用されます。航空機からコンテナを降ろすときも、航空機にコンテナを搭載するときも、必ずコンテナと同じ台数のドーリーが必

目次 はじめに SQLBoilerのコード生成フローをおさらい 調査のきっかけになったAIレビュー columnsWithoutDefault が示すもの 実際の挙動を確かめる まとめ — AIレビューとの付き合い方 はじめに こんにちは。開発本部開発1部デリッシュキッチンMS2に所属している惟高です。 私が現在関わっているプロジェクトでは、SQLBoiler という ORM を使って既存の MySQL スキーマから Go のモデルコードを自動生成しています。 普段は SQLBoiler が生成してくれる

KINTOテクノロジーズ（以下KTC）で my route（iOS）を開発しているRyomm（ @__ryomm ）です。 2025年9月19-21日の3日間にわたって開催されたiOSDC Japan 2025にゴールドスポンサーとして協賛しました✨ 昨年に引き続き、2回目の協賛となります。 1年の間に様々なカンファレンスでスポンサー出展してノウハウを身につけた技術広報の力を借りつつ、iOSアプリ開発に携わるエンジニアが中心となって準備を進めてきました。社内のクリエイティブ室と協力して作成した、こだわりの

おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 本ブログは AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド の内容に沿って AI/ML の基礎知識をまとめるシリーズの1作目（ドメイン1）です。 想定読者 主にこれから AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) を受験する人 AI/ML の学習を始めた人 タスクステートメント 1.1: AI の基本的な概念と用語を説明する AI、機械学習、深層学習の関係 AI, 機械学習, 深

はじめに 完全自動運転の実現を目指すスタートアップ「チューリング」でエンジニアをしています、坂本です。私が所属しているDrivingSystemチームでは、組み込みLinuxをベースに、自動運転システムと、自動運転モデル学習用データ収集システムを開発しています。 組み込みLinuxの開発を行っていると、カーネルの挙動、周辺デバイスとの組み合わせ等によって、思いがけない不具合に遭遇することが少なくありません。この記事では、実際にシステム開発中に遭遇した再現が難しく、原因の切り分けに時間を要した不具合について

こんにちは！　ZOZOTOWN開発本部フロントエンドエンジニアの齋藤（ @Jin_pro_01 ）です。9月21日に渋谷のAbema Towersにて「フロントエンドカンファレンス東京2025」が開催され、登壇者、当日スタッフを含めZOZOから5名が参加しました。本記事では、参加した経緯や、各参加者から印象に残ったトークについてご紹介します。 フロントエンドカンファレンス東京とは 社内での参加経緯と当日の取り組み 各参加者からの感想、印象に残ったトークの内容 日本語縦書きWebの現在地2025 "フロント

短く振り返る「Googleレンズ」の進化 まず、Googleレンズがどのように進化してきたかを簡単にご紹介します。この進化の歴史を知ることで、なぜ今、ビジネスシーンで強力なツールとなり得るのかが見えてきます。

  なぜ「UXはUIの一部」という誤解は生まれたのか 「機能」ではなく「心地よい体験」こそが価値の源泉となる AIエージェントの罠を超え、真のユーザー価値を追求するために     こんにちは。株式会社HuX でCEOをしている、亀田です。 本記事では、「UXはUIの一部」という誤解がデジタルプロダクトの歴史の中でいかにして生まれたのかを解説し、AI時代においてこの誤認がもたらす致命的な足枷について論じます。また、ユーザーのインサイトを追求し、AIの真価で価値を増幅させる真の体験設計のあり方を考察します。

2025年、AI技術は新たなフェーズに突入しました。特に、自律的にタスクを計画・実行する「AIエージェント」の登場は、ソフトウェア開発の世界に大きなインパクトを与えています。私たちラクスでも、この技術革新の波を捉え、自社サービスを進化させるべく、社内のR&D活動「技術推進プロジェクト」にて「垂直型AIエージェント」の調査・研究に取り組みました。 申し遅れました、普段は技術広報を担当しているkawa3です。今回は久々にR&D活動を通じてエンジニア業務を担当しました。楽しかったです！ 本記事で

意外と知らない？AWSマネジメントコンソールでのAmazon Q Developerの活用方法について

はじめに こんにちは。ミイダスでフロントエンド保守チームを担当している西谷です。入社してから三年半ほどが経ち、これまでリクルーティングチームや保守チームを経験してきました。最近は、生成AIをどのように業務に取り入れていけるのかというテーマに強い関心を持ち、実際に小さな検証から本番利用につながるプロジェクトに取り組んでいます。 本記事では、その取り組みのひとつである Gemini APIを使ったOCR（画像文字認識）の実証実験 について、背景から検証プロセス、実際に見えてきた成果と課題、そして今後の展望まで

本記事は、2025 年 8 月 6 日に公開された Amazon QuickSight BIOps – Part 3: Assets deployment using APIs を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の守田 凜々佳が担当しました。 ビジネスインテリジェンス (BI) エコシステムがチーム、アカウント、環境全体に拡大するにつれて、一貫性、信頼性、ガバナンスの維持が大きな課題となります。特にマルチアカウント環境では、ダッシュボードとデータセットを手動でデプロイする

本記事は、2025年8月6日に公開された Amazon QuickSight BIOps – Part 2: Version control using APIs を翻訳したものです。翻訳は ProServe Data Analytics Consultant の西澤 祐介が担当しました。 この記事では、API駆動のビジネスインテリジェンスオペレーションズ（BIOps）フレームワークの概要を説明します。このフレームワークは、手作業による負荷を軽減し、Amazon QuickSightにおけるライフサイクル

本記事は、2025年8⽉6⽇に公開された Amazon QuickSight BIOps – Part 1: A no-code guide to version control and collaboration を翻訳したもの です。翻訳は Public Sector PSA の西川継延が担当しました。 ビジネスインテリジェンス（BI）チームが成長するにつれて、ダッシュボード、データセット、分析の管理はますます複雑になります。明確なバージョン管理なしでのコラボレーションは、作業の上書き、レポートの不整