みなさんこんにちは！ワンキャリアで、ソフトウェアエンジニアをしている宮下（X： kosukein38 ）です。 最近は筋トレにハマっており、プロテイン製品をまとめ買いして、ストイックに筋トレに励んでいます。直近買ったのは、プロテイン餃子で味も良くて気に入っています🥟

本記事は 2026 年 2 月 17 日 に公開された「 Use default encryption at rest for new Amazon Aurora clusters 」を翻訳したものです。 データセキュリティはあらゆる規模の組織にとって最優先事項であり、保存データの暗号化は組織のセキュリティ戦略の重要な要素です。保存データの暗号化はストレージレベルでデータを不正アクセスから保護し、誰かが物理的にストレージメディアにアクセスしたとしても、適切な暗号化キーがなければ機密情報を読み取れないように

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、新規事業部バックエンドブロックの三浦です。2025年6月にリリースされたマッチングアプリ「 ZOZOマッチ 」のバックエンド開発を担当しています。 ZOZOマッチでは、App StoreやGoogle Playの決済システムを利用したアプリ内課金を提供しており、定期購読（サブスクリプション）することで一部機能の制限解除や機能拡張が可能になります。

Mermaidの見た目、もうちょっとなんとかならんか ども！Mermaidで図を作るたびに「構造は最高なんだけど、見た目がなぁ…」と思ってた龍ちゃんです。 「 Claude CodeでMermaid図を作成する 」でMermaid図の自動生成について書きました。Mermaidはコードで構造を書けるから、フローチャートやシーケンス図がサクッと作れます。AIに「こういう図作って」って言えば一発で出てくるんですよね。 ただ、デフォルトのデザインがシンプルすぎるんですよね。設計書やブログに貼るにはちょっと素朴。

本稿は、2026年1月5日に公開された AWS Blog “ Agentic Cloud Modernization: Accelerating Modernization with AWS MCPs and Kiro ” を翻訳したものです。 今日の急速に進化するテクノロジー環境において、組織はレガシーシステムのモダナイゼーションを進めながら、運用上の優秀性を維持し、コストを管理するという大きなプレッシャーに直面しています。従来のクラウドモダナイゼーションのアプローチでは、多くの場合、数週間にわたる手作

背景と目的 VMwareからKVMへの移行を検討する際、性能や機能差だけでなく、 「品質」や「安定性」といった観点も重要な検討事項となります。 特にミッションクリティカルなシステムであればあるほど、 「KVMでも本当に問題なく運用できるのか」という点は避けて通れません。 これまで本シリーズでは、CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク、セキュリティ、可用性（HA）といった観点から、 VMware vSphere と Red Hat KVM の違いを整理してきました。 いずれも設計や構成によって差異を吸収でき

本ブログは、メック株式会社 様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 みなさま、こんにちは。AWSアカウントマネージャーの尾田です。 生成 AI が注目されてから数年が経ち、多くの活用事例が生まれています。特に最近では「エージェント」というキーワードも⾮常に注⽬されており、今まで以上に、複雑な業務に AI を活⽤できるようになってきています。 本ブログでは、AI エージェントを活⽤して研究業務の効率化や品質の底上げに取り組まれたメック株式会社様の事例についてご紹

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申（シン）です。 普段は、社内のデータを用いた分析や、機械学習モデルの構築を通じて、ビジネスの意思決定支援を行っています。

本記事は「 New spec types: fix bugs and build on top of existing apps 」を翻訳したものです。 モノリスからマイクロサービスへの移行を進めているとします。アーキテクチャはすでに明確で、イベント駆動、非同期メッセージング、特定のレイテンシ要件があります。必要なのは実装の手助けだけです。あるいは、バグを修正しているとします。何が壊れていて、何をそのままにすべきかはわかっています。外科的な修正が必要です。アプリの他の部分を変更したり、トークンを無駄に消費

.entry-content ul > li > ul { display: none; } tr td:first-child { white-space: nowrap; } .nowrap2+table tr td:nth-child(2) { white-space: nowrap; } td { text-align: left !important; } 目次 目次 はじめに この記事の対象読者 背景・課題 背景 課題 AI駆動開発ワークフローの概要 AIサービスごとの役割 Devin Pla

背景と目的 VMwareがBroadcomに買収されたことを契機に、仮想化基盤の見直しの検討を迫られるケースが増えています。オープンソースであるKVMは有力な選択肢となります。 前回の記事（Vol.7）では、仮想化基盤が主体となって仮想マシンを再起動する「ホストクラスタ（ホストレベルのHA）」について、vSphere HAのアーキテクチャとKVMにおける実現方法を比較しました。しかし、可用性設計はホストレベルのHAだけで完結するものではありません。 　多くのエンタープライズシステムでは、データベースや業務

このブログは、シスメックス株式会社 次世代医療事業開発室と、ディピューラメディカルソリューションズ株式会社、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニア ソリューション アーキテクト 中島丈博による共著です。 シスメックス株式会社の視線計測アプリ「Gazefinder」のご紹介 背景 シスメックス株式会社は、「より良いヘルスケアジャーニーを、ともに。」をビジョンに掲げ、臨床検査機器・診断薬やソフトウェアを世界中に提供しています。2025 年 10 月、私たちは新たな領域への挑戦として、お子さまの視

この記事では、 Amazon DynamoDB データに対する検索を Amazon OpenSearch Service との ゼロ ETL 統合を使用して実装する方法を紹介します。データパイプラインの構築と保守を行うことなく、アプリケーションに全文検索、あいまい一致、複雑な検索クエリを追加する方法を学びます。 Amazon DynamoDB は、大規模な環境で 1 桁ミリ秒の応答時間と高スループット操作を必要とするアプリケーションに最適な選択肢です。OpenSearch Service と組み合わせるこ

みなさん、こんにちは。技術広報の長谷川(X： @hasehathy )です。 2026年がスタートし、早くも2月後半ですね！私は、最近はすでに目と鼻が痒くて花粉の訪れを感じています….（スギよりもヒノキの方が酷いのでGWまで薬のお世話になりそうです）

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https:/