はじめに この記事は Medley（メドレー） Advent Calendar 2025 16日目の記事です。 こんにちは。医療プラットフォーム本部 病院プロダクト統括部 開発戦略室の竹本です。re:Invent 2025 が閉幕し、今年も残すところあと僅かとなりました。 今回は Amazon Bedrock に関する記事を書いてみたいと思います。 Bedrockで国内限定のクロスリージョン推論が可能に！ 少し前のAWSアップデートですが、 2025年9月29日に Amazon Bedrock で Cla

現代のアプリケーションでは、複数段階の支払い処理、AI エージェントのオーケストレーション、または人間の決定を待つ承認プロセスなど、サービス間の複雑で長期にわたる調整がますます必要になっています。従来、これらを構築するには、状態管理を実装し、障害を処理し、複数のインフラストラクチャサービスを統合するために多大な労力が必要でした。 2025 年 12 月 2 日より、 AWS Lambda の耐久性のある関数 を使用して、使い慣れた AWS Lambda エクスペリエンス内で信頼性の高いマルチステップアプリ

Reduxは、Reactなどのフロントエンド開発において、アプリケーション全体の状態を一元管理するためのライブラリです。これにより、データの追跡やデバッグが容易になり、開発効率が向上します。

はじめに スタンプラリーのイベント「/dev/quest」とは 詳細 1. スタンプラリー用のカードを受け取る 2. スタンプを集める 3. SWAGを受け取る 成果 最後に はじめに こんにちは。アメリカから帰国し、疲労困憊中の林です。 AWS最大のイベントであるre:Inventに参加してきました。 今年初めて実施されたスタンプラリー「/dev/quest」に参加してきましたので、その様子を共有したいと思います。 スタンプラリーのイベント「/dev/quest」とは AWS Builder Cente

組織は、生成 AI の使用をビジネスのあらゆる部分で急速に拡大しています。深い専門知識や特定のビジネスコンテキストを必要とするアプリケーションには、独自の知識、ワークフロー、独自の要件を真に理解したモデルが必要です。 プロンプトエンジニアリング や 検索拡張生成 (RAG) などの手法は多くのユースケースでうまく機能しますが、モデルの核となる理解に専門知識を組み込むことに関しては基本的な制限があります。教師ありファインチューニングと強化学習はモデルのカスタマイズに役立ちますが、開発ライフサイクルの後半にな

2025 年 12 月 2 日、 ストレージのパフォーマンスと使用パターンをより深く理解できる Amazon S3 ストレージレンズ の 3 つの新機能を発表しました。パフォーマンスメトリクスの追加、数十億のプレフィックスの分析のサポート、 Amazon S3 Tables への直接エクスポートにより、アプリケーションパフォーマンスの最適化、コストの削減、Amazon S3 ストレージ戦略に関するデータ主導の意思決定に必要なツールが手に入ります。 新しいパフォーマンスメトリクスカテゴリー S3 ストレージ

2025 年の初めに 、Nova Act のリサーチプレビューをリリースしました。これは、AI エージェントがユーザーインターフェイスと相互作用し、複雑なワークフローを自動化する可能性を実証したものです。開発者は Nova Act を試して、これらの自動化エージェントを本番稼働環境に導入したいと私たちに話しました。 しかし、エージェントを本番稼働環境に持ち込むには、モデルへのアクセスだけでは不十分でした。開発者は、信頼性の高い自動化を実現するために、ワークフローの調整、プロンプトの改良、適切なツールの選択

2025 年 12 月 2 日、 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスと Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) タスクの 2 つの攻撃シーケンス検出結果を追加した、 Amazon GuardDuty Extended Threat Detection の新しい拡張機能を発表しました。これらの新しい検出結果は、既存の Extended Threat Detection 機能に基づいており、 AW

この記事は SRA Advent Calendar 2025 18 日目の記事です。 PostgreSQL には様々なバックアップの方法が提供されています。 それぞれのバックアップの方法は利点が違い、運用方法も手順も異な […]

情報源: Elastic公式サイト – ブラジル警察機関の顧客事例 目次 はじめに 導入前の課題 時間のかかるデータベース検索 スケーラビリティの問題 Elasticsearch導入によるソリューション ベクトルデータベースを活用した顔認証システム カスタムモバイル・ウェブアプリケーションとElasticsearchの連携 導入効果 検索時間の大幅な短縮 犯罪者の迅速な特定と逮捕 市民サービスの向上 現場での捜査活動の強化 技術的アーキテクチャの特徴 大規模データ処理能力 高速ベクトル検索 ま

この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar 16日目の記事です。 みなさま初めまして、AI開発部の菅井です。 昨今、AI開発の現場では、単に精度の高いモデルを作るだけでなく、 「いかにしてAIをプロダクトとして使える形にするか」 というエンジニアリング力が強く求められていると感じます。 我々AI開発部においても例外ではありません。 素晴らしいモデルができても、それを動かすためのサーバー費用が莫大であれば、ビジネスとして成立しないからです。特にカメラ映像を扱う場

この記事は dbt Advent Calendar 2025 の16日目の記事です。 Data Management チームの森岡です。要らなくなったものをすぐに捨てられるデータ基盤を意識して日々開発しています。 この記事では、CADDi における SQL レビューを効率化するための CI の実践知について紹介します。 はじめに 生成 AI の台頭により、データエンジニアリングは大きく変わりつつあります。 CADDi では、AI エージェント「Devin」を Slack ワークフローに組み込むことで、Bi

はじめに ソーシャル経済メディア「NewsPicks」SREチーム・エンジニアの樋渡です。このブログは、NewsPicksの NewsPicks Advent Calendar 2025の15日目の記事となります。 今回はAWSリソースの「AWS OpenSearch Service」(以降、OpenSearch)・「Elastic Container Service」(以降、ECS)の機能を活用し、弊社の検索基盤を大幅にアップデートを実施し、AI時代における高い当たり前品質を実現できる検索基盤へ更新して

この記事は、NTTデータ Snowflakeアドベントカレンダーの16日目です。 1. はじめに 生成AIを活用したアプリケーション、特に RAG（Retrieval-Augmented Generation）ベースのチャットボットを運用していくうえで、「回答の品質を継続的に評価すること」 は欠かせません。 RAG の品質評価には大きく分けて次の2つがあります。 人手による評価（Human Evaluation）： 人が実際の回答を読み、正確性や有用性を判断する LLM による評価（LLM-as-a-Ju

この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の16日目です。 はじめに 先日、Amazon Web Services（AWS）案件の中で オフライン環境のEC2にPython実行環境を構築する というタスクに挑戦しました。 しかも私はこの手の作業が完全未経験。 「とりあえずpip installすればいいんでしょ？」なんて気楽に構えていたら、 そもそもネットに繋がらないのでpipが全く動かず、初手から心が折れかけました。 オフライン環境では依存関係の準備も、バージョン管理も、全部自前