はじめに 今回は AgentCore CLI を使ったエージェント開発を本番運用できるかを検討した際に、複数環境のデプロイについて詰まったポイントがあったので、ご紹介させていただきます。 AgentCore CLIは2026年4月17日現在では、GA前段階のため、本記事で紹介する内容が今後変更される可能性があります。 検証に使用したエージェント構成 今回検証のために使用したエージェントの構成を簡単に紹介します。 今回はAgentCore CLIの使い方の説明が主題ではないため、使い方についての詳細は省かせ

ココナラのDevOpsグループCREチームのy.s.（@inu_no_hou）です。 いいですよね、コミュニケーション。わたしもだいすきです。本稿では、日々の実務のなかで取り交わされる言葉をどう扱えばよいのか、少しばかり立ち止まって考えてみたいと思います。 その前に、ごく短い前置きにお付き合いください。コミュニケーションとは何かという問いは、畢竟、人間存在とは何かという問いとほとんど変わりません。分割統治（divide and conquer）は科学的な作法ですが、この問いはまったくdivideできず、問

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はじめに こんにちは、カケハシで Pocket Musubi というサービスの開発をしている宮里です。 Pocket Musubi は多数のリポジトリで構成されており、開発環境の構築は毎回それなりの時間がかかる作業でした。今回、その中でも主要な3リポジトリの環境構築を、Claude Code の「スキル」機能を使って自動化してみました。 本記事では、スキルの設計や工夫、使ってみた感想を紹介します。 環境構築がつらい Pocket Musubi の主要コンポーネントは、バックエンドAPI（Django /

2026 年 3 月 27 日、Chat Agent や Flows をはじめとする Amazon Quick の AI Agent 機能の東京リージョンローンチを記念したイベント「Amazon Quick Event」が開催されました。本イベントでは、Amazon Quick の製品紹介や Amazon 社内での活用事例に加え、AWS パートナー企業やお客様による具体的な導入事例が共有されました。会場には多くのお客様にお越しいただき、オンラインでも多数の方にご参加いただきました。本記事では、イベントの模

こんにちは！ AIを業務に活用するようになり、AIセキュリティについて、気になっている方も多いのではないでしょうか。 本記事ではAIセキュリティの概要と、それに対するCato Networks社の新たなソリューションである 「Cato AI セキュリティプラットフォーム」 について紹介していこうと思います。 ぜひ最後までご覧いただけますと幸いです。   はじめに 企業にとって、AIの導入はもはや未来の話ではなく、今、ここにある現実となっています。 ChatGPTなどの生成AIやエージェント型AI

はじめに こんにちは、Checkout Reliabilityチームでバックエンドエンジニアをしているかがの（ @ykagano ）です！ Checkout Reliabilityチームはカートの信頼性を向上させるためのチームです。 今回、BASEのカート機能を安定的に提供するために、継続的な負荷テスト環境を構築しましたので第1回として、本記事では全体像を紹介します。 全3回の記事を予定していますので、よろしくお願いします。 BASEの負荷テスト BASEではこれまで負荷テストは必要に応じて都度実施してい

本記事は「 Kiro CLI 2.0: a new look and feel, headless CI/CD pipelines, and Windows support 」を翻訳したものです。 ターミナルで作業する開発者にとって、ワークフローに合ったツールが必要です。その逆ではありません。だからこそ私たちは Kiro CLI を開発しました。Kiro CLI は、そのまま使えるエージェント型ターミナルで、高品質なコードをより速くリリースできます。ローンチ以来、皆さんから素晴らしい反響をいただきました。

はじめに コンスタナイズー！（気さくな挨拶） ココナラのDevOpsグループCREチームのy.s.(@inu_no_hou)です。 皆さん、constantize というメソッドをご存知でしょうか。文字列からRubyの定数（クラス）を動的に解決するActiveSupportのメソッドです（ぎえー）。 私がココナラの会計システム（のちに自らマイクロサービス化することになる）のコードで初めてこれを見たとき、正直に言うと震えました。 def factory(acct_event, option = {}) kl

さくらのナレッジ編集部の法林です。 さくらインターネットはさまざまなITコミュニティの活動を支援しています。その一環として、クラウドネイティブムーブメントを牽引することを目的としたテックカンファレンスであるCloudNa […]

はじめに こんにちは。dbt Cloud×Amazon Web Services (AWS) の構成でデータパイプラインを組む機会があり、ジョブ設計面でいろいろと考えた点があるので、自身の備忘録もかねて、どういった思想で設計を行ったのかについて紹介したいと思います。 データパイプラインの構成 AWS×dbt Cloud×Snowflakeを活用してデータ基盤を構築したいという要件のもと、全体のシステムとしては以下のようなアーキテクチャとしました。 ジョブ設計を行う上で考えたこと 案件開始当初は、極力シンプ

はじめに こんにちは、リテールハブ開発部の杉森です。 Vercel Labs が開発しているローカル API エミュレータ「emulate」が面白そうだったので、実際に触りながら AWS SDK (S3) との互換性、GitHub / Google の OAuth フロー、本番 API への切り替えまでを試してみました。 emulate とは emulate は Vercel Labs が開発しているオープンソースのローカル API エミュレータです。GitHub、Google、Slack、Stripe、

本記事は「IDMC REST API入門」シリーズの第1回です。全4回にわたって、REST APIを使ったログインからジョブ実行・監視・ログ取得までの一連の流れを、公式ドキュメントの記述を交えて解説します。 シリーズ一覧： 第1回：REST APIの基本とログイン　👈 本記事 第2回：ジョブ実行と停止 第3回：ジョブの監視 第4回：ログ取得とまとめスクリプト はじめに Informatica IDMC（Intelligent Data Management Cloud）をGUIで操作することに慣れてきたら

G-gen の min です。BigQuery でデータ分析情報を生成する機能 データ分析情報 （Data insights）について解説します。 データ分析情報とは 概要 2つの分析レベル 分析情報を生成するモード 事前準備 必要な API の有効化 必要な IAM ロール テーブル分析情報 提供される機能 クエリの生成 説明の生成 生成言語の制御 生成手順 生成した分析情報の保存 データセット分析情報 提供される機能 データセットの説明 リレーションシップグラフ リレーションシップテーブル クエリの推

アプリ開発の現場において、リリース後にユーザーから予期せぬ不具合報告が相次ぎ、対応に追われる経験はないでしょうか。 原因を振り返ると、テスト設計の不十分さや、ユーザー視点での検証不足に気づかされることも少なくありません。 アプリテストの本来の役割は、単にバグを見つけることだけではなく、プロダクトが提供すべき価値を保証し、ユーザー体験を最大化することにあります。 しかしWebとモバイルでの検証観点の違いや、膨大なテスト項目の優先順位付け、さらには自動化の判断基準など、実務レベルで品質を安定させるには多くの壁