みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 新しいワークショップ Accelerating Smart Product SDLC with AI Agent Workshop Lab4 をリリースしました。このワークショップは、Kiro を SDLC (ソフトウェア開発ライフサイクル) 全体に活用し、HVAC (空調) 制御システムを題材に Kiro を用いた組込ソフトウェアやライフサイクルの長いソフトウェア開発への適用を実証します。新しい生成 AI

ども！最近Playwrightの話をいろんな文脈で聞くようになって、ちょっと混乱していた龍ちゃんです。 この記事を読むと: Playwright の3パッケージ（テストランナー / MCP / CLI）の使い分けがわかる コマンド3つで CLI が動くようになる chromium vs chrome のハマりポイントを踏まずに済む 「Playwright MCP」「Playwright CLI」「Playwright テスト」…全部Playwrightなんですけど、 それぞれ別パッケージで用途が違う んで

ども！気になった単語や技術をAIにぶち込み続けている龍ちゃんです。 Xを眺めていると、知らない単語が流れてきますよね。「ふーん、なんか面白そう」で終わって、次の瞬間には忘れている。みんなもそういう経験ないですか？ 自分もずっとそうで、Draw.ioのMCPが1ヶ月ほど「気になるリスト」に眠ったままでした。 ある日、Claude Codeで検索のSKILLを作ったんです。そしたら効率が爆上がりです。やったことは「気になった単語をぶち込んだ」だけなのに。 実際にやっている手法の紹介です。 Claude Cod

ども！ HTML図解の自動生成シリーズ を書いている龍ちゃんです。 AIコーディングでデザインの修正依頼を出すとき、「なんか違う」を言葉にするのに苦労していませんか？　僕もずっとそうでした。出来上がった図解を 自分のイメージ通りに仕上げたい んだけど、テキストだけだと伝わらない。 画像を一緒に渡すだけで、これが解決しました 。マルチモーダルな入力で言語化できなかった感覚がそのままAIに伝わって、総当たりの修正ループがディスカッションに変わります。 今回の内容です。 レビューは人間の感覚が起点。でも言葉にす

対象読者 Copilot の Agent Mode を日常的に使っている人 デバッグで「とりあえずエラーを貼って聞く」止まりの人 Copilot が的外れなコードを読みに行って消耗した経験がある人 Copilot の設定ファイルの全体像は「 GitHub Copilot の設定ファイル5種 」を参照してください。 デバッグ調査をチャットから始めてないか ども！龍ちゃんです。 バグ報告が来て、いつもみたいに Agent Mode のチャットに「このバグ調べて」と投げました。Copilot がファイルを次々読

対象読者 Copilot Chat（特に Agent Mode ）を日常的に使っている人 やりとりの記録を残したい・チームで共有したい人 Agent Skills の実践的な使い方を知りたい人 Agent Skills の基本（ディレクトリ構造、SKILL.md の書き方）は「 【2026年版】Agent Skills 入門 」を参照してください。 併せて読みたい： Copilot チャット履歴から copilot-instructions.md と SKILL.md を育てる方法 Copilot Cha

対象読者 copilot-instructions.md や SKILL.md をすでに書いていて、ある程度動かせている人 「毎回同じ指示を繰り返してるな」と薄々気づいている人 Instructions / SKILL をもっと賢くしたいが、何をどう変えればいいか分からない人 Agent Skills の基本（ディレクトリ構造、SKILL.md の書き方）は「 【2026年版】Agent Skills 入門 」を、設定ファイルの全体像は「 GitHub Copilot の設定ファイル5種 」を参照してくだ

こんにちは、広野です。 RAG をつくるにはチャンキング戦略が大事！と当社若手エンジニアの野口さんに熱く語られまして。 ニーズが多いであろう、CSV データからの検索精度向上を目指してみました。本記事はアーキテクチャ編で、続編記事で実装編の公開を予定しています。 やりたいこと (前置き) 以下のような架空のヘルプデスク問い合わせ履歴データ (CSV) を用意しました。 ヘルプデスク担当者が、新たな問い合わせを受けたときに似たような過去の対応を引き当てられるようにしたい、というのが目的です。  

はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 「研修で基礎は学んだけど、次は何を学べばいいんだろう…」 「話題の新しいライブラリが次々と出てくるけど、どれを学ぶべきかわからない」 こんな悩みを抱えていませんか？ 先日、 新人エンジニア・データサイエンティスト に向けた研修の一環として、 最新技術をどうやってキャッチアップし続けるか というテーマでレクチャーを行いました。 本記事では、その研修内容のエッセンスをご紹介します。 本記事は新人の方本人だけでなく、 後

はじめに タップルでエンジニアをしている伊藤です。 2026 年 2 月、Apple が Xcode ...

本記事は 2025 年 12 月 16 日 に公開された「 Reference guide for building a self-service analytics solution with Amazon SageMaker 」を翻訳したものです。 今日の組織は、データレイク、データウェアハウス、SaaS アプリケーション、レガシーシステムなど、複数のサイロに分散したデータという重大な課題に直面しています。データの分断により、顧客の全体像の把握、業務の最適化、リアルタイムなデータドリブンの意思決定が困

現在、AI がメインフレームアプリケーションのモダナイゼーションを可能にすることについて、大きな期待が寄せられています。企業の取締役会は注目しています。CIO はプランを求められています。AI は COBOL のモダナイゼーションを加速する真のアクセラレーターです。しかし、確かな結果を得るには、ソースコードだけでは提供できない追加のコンテキストが必要です。400 社を超える企業顧客と一緒に仕事をした経験から私たちが学んだことは、メインフレームのモダナイゼーションには 2 つのまったく異なる側面があるという

こんにちは、青木です。 今回はお客様とGoogle CloudでGeminiを利用したアプリ開発を経験したので、その感想を書いていこうと思います。 難しいことは行っていないですが、コーディングの知識がない自分でもAIを用いることでアプリ開発が思ったよりも簡単にできたので興味がある方はぜひご一読ください。   勉強会の内容 今回の勉強会ですが、1日目にGoogle Cloudのハンズオン、2日目、3日目で既存のアプリを改善する課題、成果発表を行う流れでした。 ハンズオンの内容をもとに課題を実施して

現代のビジネスにおいて、AI（人工知能）や機械学習の活用は、単なる効率化の手段を超え、企業の競争優位性を決定づける核心的な戦略となりました。しかし、多くの企業がAIの実装を急ぐ中で、かつてないほど巨大な壁に直面しています。それが、複雑化したデータの「統治」と「品質」、すなわち統合データガバナンスの欠如です。 これまでのデータ管理は、システムの安定稼働を優先するIT部門による「守り」と、機動力を求める事業部門による「攻め」の二極化が進み、その溝がデータのサイロ化やブラックボックス化を招いてきました。しかし、

「Googleカレンダーを開いて、予定を作って、次にGmailを開いて、メールを確認して、次にスプレッドシートを開いて...」 毎日こんなふうに、ブラウザのタブを行き来していませんか？ 2026年3月に公開された Google Workspace CLI（gws） を使えば、こうした操作がターミナル（黒い画面）からたった1行のコマンドで済むようになります。 さらにAIと組み合わせれば、日本語で「明日のミーティングを設定して」と話しかけるだけ。 この記事では、その全体像と驚きの活用シーンをサクッと紹介します