2026 年 3 月 24 日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、 AWS ジャパン）は、「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」の採択企業向け勉強会を東京の AWS 目黒オフィスにて開催しました。勉強会では、 Physical AI on AWS リファレンスアーキテクチャ と Physical AI Scaffolding Kit の 紹介 、参加企業向けの個別相談会を開催しました。 本プログラムについては、過去のブログも参照してください。 「フィジカル AI

はじめに 2026年3月に Genkit for Dart が Preview 版として公開され、Flutter / Dart だけで AI ワークフローを組み立てる選択肢が現実的になりました。 https://github.com/genkit-ai/genkit-dart 本記事では、Google の AI フレームワークである Genkit の Dart 版を主題として、実際のサンプルアプリを通じて、構造化出力、Tool、Flow といったコア機能を整理します。 そのうえで、ローカル実行だけではなく

DevOpsグループCREチームのy.s.です。 2026年3月25日に開催された CRE Camp #5 現場でつくるユーザー信頼性 ー LTと対話のセッション ー に参加してきました。 CRE Campは、Customer Reliability Engineering（CRE）やCustomer Support/Successに関わるエンジニアが集まり、プロダクトの信頼性向上やユーザー体験の改善について事例共有・対話するMeetupです。今回の会場は弁護士ドットコム株式会社（六本木）。LTと対話セッ

はじめに こんにちは。タイミーのデータアナリティクス部でデータアナリストをしているishidaです。普段は、タイミーのプロダクトに関する分析業務に従事しています。 タイミーのデータアナリスト（DA）チームでは、プロダクト施策の効果検証としてABテストを頻繁に実施しています。ABテストの業務は、大きく「 実験設計 」「 クエリ作成 」「 可視化・レポート 」の3工程に分かれますが、これらすべてをDAが担当しています。 施策の数が増えるにつれ、ABテストの “回転数” がボトルネックになりつつありました。そこ

本記事は 2026 年 3 月 16 日 に公開された「 Agentic AI in the Enterprise Part 2: Guidance by Persona 」を翻訳したものです。 これは、AWS Generative AI Innovation Center (以下「GenAIIC」)による2部構成シリーズのPart IIです。Part Iをご覧になっていない方は、「 Agentic AIの運用化 Part 1: ステークホルダー向けのガイド 」をご参照ください。 Agentic AIへの

本記事は 2026 年 3 月 6 日 に公開された「 Operationalizing Agentic AI Part 1: A Stakeholder’s Guide 」を翻訳したものです。 Agentic AIは、単にオンにする機能ではありません。仕事の定義、担当者、意思決定の方法そのものを変革するものです。 多くの企業が、これを痛感しています。Agentic AIのパイロットプロジェクトを立ち上げても、実際の業務プロセスやシステム、ガバナンスに直面した途端に行き詰まってしまうのです。曖昧なユースケ

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 2027年3月期の初日ということで、自組織でもキックオフMTGを先月実施しました。プロダクト部が組成されてちょうど1年経ちましたので、昨年度の振り返りと今期の取り組みや今後とその先について、今考えていることをまとめてみました。 ※本記事は、プロダクト部の取り組みを紹介する目的で、執筆時点の考えを整理したものです。状況や学びに応じて、方針や進め方はアップデートして

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの古屋です。 日々のお客様との会話の中で、「業務課題を解決するために新たな機能やシステムの開発が必要ではあるが、外部リソースを確保する余力もなく、自社に十分なエンジニアもいないため実現が難しい」というお声をいただきます。同様のお悩みをお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。 近年、そういった状況に対して、 Amazon Bedrock や Amazon Q Developer をはじめとする AWS の生成 AI サービスの登場により、限られた開

こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 今回は、Azure OpenAI Serviceを複数部門や複数プロジェクトで利用する際に、「誰がどれだけ使ったのか」を見える化するための仕組みを作ってみた。という話を書いていこうと思います。 生成 AI の業務利用が広がるにつれて、Azure OpenAI Serviceを複数部門や複数プロジェクトで共用するケースは珍しくないかと思います。 一方で、運用を始めるとすぐに出てくるのが、誰がどれだけ使ったのかをどう見える化するか、という課題です。 全体の利用

Microsoft AI Tour Tokyo参加レポート 3月24日に東京ビッグサイトで開催されたMicrosoft AI Tour Tokyoに参加してきました！ 本記事は、本イベントの参加レポートになります。 Connect with Community 午前中は、Microsoft MVPとしてConnect with Communityのブースに立ち、コミュニティに関する説明をしていました。 朝7時半オープンにもかかわらず、朝から多くの方が参加されていて、イベントの盛り上がりを感じました。 会場

こんにちは。LINEヤフー株式会社で認証・認可基盤Athenzの開発・運用を担当している金 廷祐（Kim, Jeongwoo）です。この記事では、AIエージェントがさまざまなサービスと連携する際のトー...

こんにちは。Sqripts編集部のハチワレです。 最近は生成AIに携わることが多く、日々の進化を驚きと喜びを感じながら眺めています。そして、「コードを書く」ことの垣根がどんどん低くなっていることも、「AIってすごいな～」ぐらいの気持ちでただただ感心して眺めておりました。 今回は、そんな私が実際に遭遇した「ちょっとヒヤッとした話」をもとに、生成AI時代の実装リスクについて書いてみたいと思います。 あくまで「とあるDX現場の物語」として読んでいただければ幸いです。 ※本記事は、実際に現場で起きた出来事をもとに

Oracle Alloyとは～国内データセンタで運用するクラウド～ 近年、クラウド活用の前提が大きく変わりつつあります。 「クラウドを使うかどうか」ではなく、 “どのような主権・統制のもとでクラウドを使うか” が問われる時代になりました。 本記事では、最近注目されているソブリン対応クラウド、Oracle Alloyについて、紹介します。 なぜ今「ソブリン対応クラウド」なのか？ ソブリン対応クラウドとは、 データ / システム / 運用の“主権（ソブリン）”を自国・自社でコントロールするためのクラウド基盤

G-gen の杉村です。2026年3月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート Gemini 3.1 Flash-Lite が Preview 公開 IAM で Service account principal sets が使えるようになった BigQuery の Conversational Analytics が

こんにちは。Insight Edge（以下、IE）でデザイナーをしている水上です。 この記事では、IEのブランドロゴとコーポレートサイトを全面的につくり直したプロジェクトについて、制作プロセスとその裏側をお伝えします。 設立6年目、なぜ今リニューアルが必要だったのか 最初に決めたルール：「好き嫌い」でデザインを判断しない まずは「IEらしさ」を3つの言葉にした 不可能図形「ペンローズの三角形」をロゴにした理由 サイトは「IEを言葉で伝える場所」にした リリースはゴールではなくスタート 設立6年目、なぜ今リ