はじめに Architecture Design Grp で エンジニア をしている大塚です。 New Relic Advance: Tokyoというイベントに参加してきました。 New Relicのこれからについて、さまざまな発表がありましたので、簡単にまとめさせていただきました。 今回はCEOなどの登壇もあり、見応えのあるイベントでした！ TL;DR New Relicが日本リージョン（国内データセンター）を追加予定で、データ保管要件とレイテンシ面でメリット 生成AI（Analyzer + MCPなど

こんにちは！SCSKサイトーです🐧 Snowflakeに Cortex Code がリリースされました。 これが、もう、とても便利です。 「あ、これSQL初心者のSnowflakeライフが、かなり改善されるやつだ」 と素直に思いました。 どう改善されたのかをぜひお伝えしたい！ ──そう思い、戦い形式でお届けします。 ※利用しているデータはすべてサンプルデータです   Snowflake Cortex Codeとは Snowflake Cortex Codeを端的に言えば、 　Snowflakeに

こんにちは。 今年度から中途採用のトレーニングをしている、アプリケーションサービス部の山本です。 はじめに 2026年4月2日、Amazon CloudWatch の自動有効化機能（Telemetry Config）が Amazon CloudFront Standard アクセスログ、AWS Security Hub CSPM 検出ログ、Amazon Bedrock AgentCore のメモリおよびゲートウェイログ・トレースに対応しました。 Amazon CloudWatch expands auto

本記事は 2026 年 3 月 31 日 に公開された「 Announcing the AWS Sustainability console: Programmatic access, configurable CSV reports, and Scope 1–3 reporting in one place 」を翻訳したものです。 多くの皆さんと同じように、私も一人の親です。子どもたちにのためにどんな世界を築いているか、いつも考えています。だからこそ、今日の発表は多くの方にとって意味があると思います。本

本記事は 2026 年 3 月 12 日に公開された Ryan Yanchuleff, Kartik Rao, Arnab Satpati による “ Enterprise governance: control your MCP servers and models ” を翻訳したものです。 AI コーディングツールを評価するエンタープライズのセキュリティおよびコンプライアンスチームは、一貫して 2 つの機能を優先しています。MCP サーバー接続の一元管理と、組織全体で使用される AI モデルのガバナン

セキュリティサービス部 佐竹です。 本ブログでは、AWS Direct Connect に関する2つの新しいアップデートについて、その有効性をまとめました。1つ目が DX が BGPモニタリング用の CloudWatch メトリクスを追加したこと。2つ目が CloudFormation サポートが発表されたことです。

1. はじめに こんにちは！NTTデータ ソリューション事業本部の@hua_wei_hanagiです。 近年、生成AIを活用したデータ分析の自動化ニーズが高まっています。 このニーズに応えるべく、ユーザーの追加指示を待たずに自ら考え、納得いくまで分析を繰り返してくれる「自律的に深掘りするデータ分析エージェント（以降、Deep Analysis型と呼ぶ）」の構想を設計しました。 しかし、これを実運用に乗せようとした際、「タスクの量が増えることに伴い、最終結果が出るまでの待ち時間が長大化してしまう」 というシ

Pythonと生成AIを組み合わせることで、アイデアを数時間で形にする「即開発」が可能になっています。本記事では、AIにとってPythonが最適な理由（シンプルな文法、豊富なライブラリ）と、それによって実現できるデスクトップアプリの例を紹介します。

はじめに こんにちは、データ・AIシステム本部の冨田です。ファッションコーディネートアプリ「WEAR」において、ユーザーのコーディネート投稿データを分析し、「似合う」を届けるための機能開発を担当しています。 WEARには日々膨大な数のコーディネートが投稿されています。それらを活用して、経営戦略でもある「ワクワクできる『似合う』を届ける」ためには、画像やテキストからファッションに関する特徴を抽出する必要があります。本記事では、リサーチャーとの協業による評価サイクルを構築しながら、プロンプトエンジニアリングの

AS部DS4課の越後です。 今回は、Claude Code上で3つのAIエージェントを組み合わせて、研修課題の「作成→実行→レビュー」を自動化した話を書きます。 この記事のポイント 課題作成者・トレーニー・トレーナーの3エージェントで研修課題を設計した AIに「初心者役」を演じさせることで、受講者が躓くポイントを事前に洗い出せた 最終的に「AIに聞きながら進める」前提の課題設計に転換し、手順書のスリム化にも成功した 背景：研修課題の設計、どうやって品質を担保する？ 社内のタスクフォースで、ある技術領域の研

اَلسَّلَامُ عَلَيْكُمْ SHIFT Arabia 代表の鈴木（موش سوزوكي）です。

このドキュメントは 2026 年 3 月 23 日にリリースされた Tomcat 10.1.53 のリリースノートの日本語訳です。 ダウンロードは Tomcat ダウンロードより行えます。 以下はリリースの詳細と、最新情 […]

このドキュメントは 2026 年 3 月 20 日にリリースされた Tomcat 11.0.20 のリリースノートの日本語訳です。 ダウンロードは Tomcat ダウンロードより行えます。 以下はリリースの詳細と、最新情 […]

こんにちは！「 SHIFTグループ技術ブログ 」編集部です。 お役立ち記事を発信していますので、ぜひご注目ください！！ 本ブログは、IT技術だけでなくSHIFTグループのあらゆる知見やノウハウを広義の“技術”とし、入社歴や部署の垣根を超えて従業員が公式ブロガーとして記事を執筆しています。

このドキュメントは 2026 年 3 月 20 日にリリースされた Tomcat 9.0.116 のリリースノートの日本語訳です。 ダウンロードは Tomcat ダウンロードより行えます。 以下はリリースの詳細と、最新情 […]