6月 24 日と 25 日の 2 日間にわたり、幕張メッセにおいて 14 回目となる AWS Summit Japan が開催され、会場では約 3 万人の方々にご参加いただきました。本イベントでは 90 のセッションと 174 のブース展示が行われ、AWS の最新情報が共有されました。 物流業担当チームでは「倉庫 x OCR x 生成 AI エージェント」と題したデモ展示を行いました。この展示は物流業のみならず、製造業や小売業など倉庫業務に関心をもつ多くの方々にご来場いただき、生成AIによる OCR 読み

はじめに 生成AIの活用によってIaCのコード作成は大幅に効率化されてきているように思います。 特にTerraformにおいては、HashiCorp社からMCP（Model Context Protocol）Serverが提供されたことで、プロバイダやモジュールの情報取得精度が上がり、出力されるコードの品質が格段に向上したと感じています。 一方で、コード生成時に最も重要なのは「何を作りたいか」のコンテキストです。 特にIaCの場合はコードで様々なパラメータを定義していくため、期待するコードを得るには細かく

このブログは 2025 年 6 月 26 日 に Dave Jaskie、 Gekai Zou、 Aamir Khan、 Anshu Prabhat によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照してください。 お客様から Amazon WorkSpaces Personal に接続するために AWS PrivateLink を活用する方法についてよくお問い合わせをいただきます。 PrivateLink は、インターネットゲートウェイ、 NAT デバイス、 VPN 設定などの従来のネ

はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 開発スタイルの違いを噛みしめる

連合学習（Federated Learning）は、各デバイスがローカルデータを使用してモデルをトレーニングし、その更新情報のみを中央サーバーに送信する手法です。これにより、データの非集中化とプライバシー保護が実現されます。従来の機械学習と異なり、データを中央に集約せず、通信コスト削減とデータセキュリティを重視しています。Rayを活用することで、リソースの動的割り当てやクライアントの管理が効率化されます。

こんにちは！25卒エンジニアの夕田です！ 「このプロジェクト、本当に終わるのかな？」 エンジニアであれば、誰もが一度はそんな不安に駆られたことがあるのではないでしょうか。 漠然としたゴール、曖昧な要件、先の見えない課題の山……。 まるで霧の中を手探りで進むように、開発の現場には常に「不確実性」がつきまといます。 私自身、学生時代に指揮者として団体を率いてきた経験があります。 音楽の世界も、エンジニアリングとよく似ています。 演奏会という「本番」に向けて、多くのメンバーがそれぞれのパートを練習し、最終的に一

挨拶 ども！7月の追い込みが激しくて、いろんなものに追い回されている龍ちゃんです。まぁすべてを引き受けたのは自分なので自己責任ですが、調子に乗っていたなと反省しています。とはいえ、割と順調に片付いているので、余裕が出てきたからこその発言なんですけどね。 6〜7月は13本ほどブログを執筆していますね。そんなブログのお話を今回書いていこうと思います。前半は若干のポエムの可能性もあるので、流し見で見てもらえればと思います。 今回は「Claude活用で変わった技術ブログ執筆のお話」になります。それでは始めましょう

はじめに 生成AIの急速な発展により、エンジニアを取り巻く環境は激変しています。特に注目すべきは、Coding Agentの登場によって多くの場面で生成AIが実用的なコードを書けるようになったことです。実際、単純な機能実装からバグ修正まで、Coding Agentに任せる仕事が日々増えています。 一方で、Coding Agentを効果的に使いこなすには、エンジニア自身の高い技術力が不可欠です。適切な指示を出し、生成されたコードの品質を評価し、システム全体の整合性を保つためには、従来以上の深い理解が求められ

この記事は2025年7月5日(土)に行われたオープンソースカンファレンス 2025 Hokkaidoにおける発表をさくナレ編集部で記事化したものです。 はじめに さくらインターネットの廣瀬です。 今日は「さくらのクラウド […]

こんにちは。ワンキャリアのDevHRチームの長谷川（X： @hasehathy ）です。今回は、2025年4月に新卒として入社し、インフラ領域を中心にSRE業務に取り組むWei Xin（ギ シン）さんにお話を伺いました。 「技術を使って誰かの役に立てる仕事」ができたらいいなと、自然とエンジニアを目指すようになったというWeiさん。現在はSREとして、社内サービスの信頼性向上に貢献しています。選考で感じた「人のよさ」や、入社後に実感した「裁量ある環境」、そして今後SREとして目指すキャリアについても語ってく

はじめに こんにちは、開発部でデータサイエンティストをしている蜜澤です。 ついに東京リージョンでAmazon Q in QuickSightがGAしました！ データストーリー、シナリオ、トピックなど自然言語でデータ分析を行う機能が追加されましたが、このあたりの機能の解説は 以前の弊社のブログ や、他の方が記事にされているので、そちらをご覧いただければと思います。 今回はAmazon Q in QuickSightを計算フィールドを作成する際に使用することで、ビジュアル作成をより効率化させられないかの検証を

こんにちは、カイポケの開発組織責任者の酒井 ( @_atsushisakai )です。 事業会社で働くソフトウェアエンジニア、特にプロダクト開発に関わる人にとって、個人の目標設定に関する悩みはよく話題に上がるテーマです。「どう立てればいいのかわからない」「立てたはいいものの形骸化してしまう」「目標を達成しても思ったように評価されない」といった悩みを聞くことが多くあります。 以前、私自身の目標設定の考え方を社内でまとめたところ反応がよかったこともあり、改めて「目標」と「評価」の関係性を整理し、形骸化しにくく

ZOZO開発組織の2025年6月分の活動を振り返り、ZOZO TECH BLOGで公開した記事や登壇・掲載情報などをまとめたMonthly Tech Reportをお届けします。 ZOZO TECH BLOG 2025年6月は、前月のMonthly Tech Reportを含む計10本の記事を公開しました。振り返ってみると特にイベントの参加レポートが多い月でした。特にTwo-Towerモデル×Vertex AI Vector Searchの記事は多くの方に読まれています。 techblog.zozo.co

本記事は、2025 年 4 月 24 日に公開された “ How to use data from the AWS Open Data program in Amazon Bedrock ” を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの秋山が担当しました。 AWS オープンデータスポンサーシッププログラム は、価値の高いデータセットをクラウド上でホストすることでデータ取得の障壁を排除し、研究者やアナリストがデータ管理ではなく、発見とイノベーションに集中できるようにします。データが Amazon

はじめに こんにちは！ 医療プラットフォーム本部 プラットフォーム開発室 SRE グループの山田です。 医療機関向け SaaS である CLINICS の安定稼働とシステム信頼性の向上に取り組んでいます。 メドレーは 7 月 11 日、12 日に TOC 有明 （東京都江東区）で開催された SRE NEXT 2025 に LOGO Sponsor として協賛しました！ SRE NEXT は、信頼性に関するプラクティスに深い関心を持つエンジニアのためのカンファレンスです。 医療プラットフォーム本部 SRE