こんにちは、ミイダステックオフィスです。 今回の社内勉強会では GitHub から講師をお招きし、1月時点での GitHub Copilot 最新情報（GitHub Universe 2025の内容を含む）と、Copilot Tipsおよびデモについて共有いただきました。本記事では、その全体像を振り返りながら、学びのポイントを共有します。 1. 1月時点での最新情報（Universe含む）

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは。Developer Engagementブロック（略称DevEngブロック）の @wiroha です。ZOZO TECH BLOGの運営や、開発者向けイベントの企画・運営などを担当しています。 TECH BLOGの運営において、レビューには一定の工数がかかるため、効率化を進めています。その一環として、Claude CodeのAgent Skill

こんにちは。クラウドサービスCBUに所属し、開発サービスを支えるプライベートクラウドを担当しているYoung Hee Parkです。LINEヤフーでは、エンジニアがサービス開発に必要とするインフラおよ...

はじめに 最近、 AWS の AI Practitioner を取得した金融IT本部 2年目の坂江 克斗です。 今回は、XI 本部の佐藤悠さんに協力していただきながら執筆した記事となります。 最近、「AI エージェント」という言葉をよく耳にするようになりましたが、正直なところ、私自身はエージェントが何をしているのか全く分かっていませんでした。 そこで今回、AI初心者の自分なりに理解するため、 MCP ベースのエージェントを 専用のライブラリを使わずに自作 し、その仕組みを理解してみることにしました。 本記

本記事は、2026 年 1 月 30 日に公開された BMW Group unlocks insights from petabytes of data with agentic search on AWS を翻訳したものです。 ドイツのミュンヘンに本社を置く BMW Group は、15 か国の 30 か所以上の生産・組立施設で 159,000 人の従業員を雇用しています。BMW Group は自動車イノベーションのリーダーとして、データと人工知能 (AI) を活用し、デジタルトランスフォーメーションの

みなさんこんにちは！ワンキャリアで、データサイエンティストをしている伊藤です。 私は現在、求職者と企業の最適なマッチングを実現するための「レコメンドロジックの構築」や、プロダクト改善の意思決定を支える「効果検証・ダッシュボード構築」といったアナリティクス業務を担当しています。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 最近はフィジカル AI の動向把握に注力しています。下記で触れている「 月刊 AWS 製造 2026年2月号 」にもいくつか記事が取り上げられていますので是非ご覧ください。 2 月 27 日 （金）に「 企業でつかうためのCoding Agent「Kiro」 オンライン勉強会 」が開催されます。AI エージェントを活用した開発プロセスの効率化に関心がある方はぜひ参加ください！ また 3 月 26 日（木）には「 Amazon Quick

はじめに こんにちは！セーフィー株式会社でサーバーサイドエンジニアをしている坂上(@Bobtaroh)です。 セーフィー開発本部では2025年9月に「生成AI利用推進プロジェクト」を立ち上げ、20名以上のメンバーが自発的に参加し、以下の5つの軸で活動しています。 情報収集活性化 技術検証・導入 ナレッジDB管理 生成AI利用活性化 ←今回はここ！ 社外発信 プロジェクトの詳細はこちらの記事をご覧ください。 今回は「生成AI利用活性化」の一環として実施したClaude Codeライブコーディングについてご紹

こんにちは！Insight Edge リードコンサルタントの山田です。 私は普段から事業会社におけるAI/デジタル活用のご相談を多く受けているのですが、この記事では、生成AIで解くべきではない課題にフォーカスしながら、業務活用における生成AIの向き/不向きを整理してみたいと思います。 AI活用があらゆる企業で経営マターに 生成AI活用の肝は“課題選定” 業務パターンごとの生成AIとの相性を理解する ①定型プロセス × 許容幅 広い　—— 　◎生成AIの得意領域 ②非定型プロセス × 許容幅 広い　——　◎

本記事は AI・MLウィーク 1日目の記事です。 💻 告知記事 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 📱 はじめに 「自分専用の音楽ディグエージェント」とは 2つのコア機能 従来のレコメンド機能との違い 実装を見送った機能 アーキテクチャ概要 構成図 主要コンポーネントと役割 フェーズ1 : Google Cloud プロジェクトの準備 1. Google Cloud プロジェクトの作成 2. 必要なAPIの有効化 フェーズ2 : RAG（記憶）の構築 1. 自分の嗜好データの準備 2．テキストを数値（ベクトル）に

1. はじめに こんにちは！AI事業本部の協業リテールメディアdiv.において小売アプリ向けの広告サ ...

本記事は「 Kiro 0.9: Custom subagents in the IDE, new enterprise controls, and granular code review 」を翻訳したものです。 このリリースでは、開発者の作業速度を落とすことなくより多くのコントロールを提供し、同時にエンタープライズチームが必要とするガバナンスも提供する新機能を IDE に追加しました。カスタムサブエージェント、Skills サポート、よりスマートなリファクタリングツールを提供します。詳しく見ていきましょ

こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 2/17（火）12:00～13:00当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH & DESIGN STUDY #91」が開催されます!! 今回のTECH & DESIGN STUDYでは、当社エンジニアから「判断は人、準備はAI ― チケット管理で見えた仕事の境界」についてお話します。 発表概要 このところ、生成AIの話題は増えましたが、「判断が楽になった」実感はありますか？ エンジニアの仕事の8割は「準備」です。調べる、比べる、整理する。判断そのものより、その前

本記事では、Azureのリソース管理ツールであるBicepを活用し、ネットワーク基盤をコード化してデプロイ（構築）する過程をご紹介します。 私自身、Bicepの実装は手探りからのスタートでしたが、その中で得られた構築プロセスを整理してまとめました。 Bicepをこれから触ってみたいと思っている方の、参考になれば嬉しいです。 Bicepとは Bicepは、宣言型の構文を用いてAzureリソースをデプロイするためのドメイン固有言語（DSL）です。 従来のARMテンプレート（JSON形式）と比較して可読性が高く

G-gen の三浦です。当記事では、Gemini CLI から Google SecOps MCP server を使用して、ケース確認からログ調査までを自然言語で要約した検証結果を紹介します。 前提知識 Google SecOps とは Gemini CLI とは 概要 Google SecOps MCP server とは 使用可能なツール 注意点 検証手順 事前準備 IAM 権限の付与と MCP サーバーの有効化 Customer ID の確認 Gemini CLI の設定 ケース運用 未対応のケー