この記事はJapan AWS Top Engineers Advent Calendar 2025のDay9 の記事です。 https://qiita.com/advent-calendar/2025/aws-top-engineers 対象読者 Amazon Web Services（AWS）でバックアップ戦略を検討している方 ランサムウェア対策としてのバックアップ設計を検討している方 AWS Backupの論理的エアギャップボールト（Logically Air-Gapped Vault）に興味がある方

! この記事は Bitkey Developers Advent Calendar 2025 の 9 日目です． ! この記事は情報の提供のみを目的としています．この方法を用いたことにより発生したいかなる損害について，私および弊社は責任を負いません． はじめに 弊社ビットキーでは，フロントエンドはもちろんのこと，バックエンドに至るまで TypeScript を活用しています．言語を統一することで，言語間のコンテキストスイッチを無くしたり，また一部のコードを共有することで開発効率の向上を図っています．Typ

この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2025 の 12日目の記事です。 はじめに エブリーでデリッシュキッチンの開発をしている本丸です。 日々、GeminiやClaudeCodeに支えられて業務を行っているのですが、利用する中でチャットのような双方向の通信について気になりました。双方向通信にはいくつか種類がありますが、今回は双方向通信の1つであるWebTransportについてまとめていければと思います。 WebTransportとは WebTransportは、Q

セキュリティサービス部 佐竹です。Amazon の新しい基盤モデルファミリー「Amazon Nova 2」および関連サービスについて、AWS re:Invent 2025 で発表された情報を元にまとめを記載します。Nova Forge と Nova Act の料金については高額になる可能性も高いため、念のため注意事項として最後にまとめました。

人工知能（ AI ）を活用したショッピングエージェントが目新しいものから必需品へと進化する中、消費者の商品発見と購入方法を根本的に変革することが期待されています。これらのインテリジェントなデジタルアシスタントは、近い将来、複数のマーケットプレイスを同時にナビゲートし、価格、品質、在庫状況、消費者の好みなどの複雑な基準に基づいて瞬時に購入決定を下せるようになるでしょう。小売企業にとって、この変化は存亡に関わる課題であると同時に、前例のない機会でもあります。 この変化の初期事例はすでに定着しています。この変化

小売・消費財業界は、人工知能とエージェント技術によって推進される変革を経験しており、これらの技術は企業の運営方法と顧客との関わり方を根本的に再構築しています。2026年に向けて、小売・消費財企業は前例のない投資レベルで AI 駆動ソリューションを優先的に取り組んでいます。調査対象の小売業者の 80% が人工知能と生成 AI の両方への資金提供を増やす計画を立てており、平均投資増加率は 36-38% となっています。 この AI 導入の急増により、小売業者は取引業務を超えて、統合されたリテールコマース戦略の

はじめに 「また脆弱性が見つかった…今度はどのサーバーが影響を受けるんだ?」 ある月曜日の朝、インフラ担当のAさんは、セキュリティアラートのメールを見て頭を抱えていました。 管理している数十のAWSアカウント、多数のEC2インスタンス。 それぞれの管理者に連絡を取り、影響範囲を調査し、報告書をまとめる…。 この作業だけで丸一日が潰れてしまいます。 「もっと効率的に調査できる方法はないだろうか?」 そんなお悩みを解決してくれるのが「Amazon Quick Suite Flows」です。これを使えば、朝のコ

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。 先週は AWS re:Invent 2025 が開催されました。今週は特別号となっており、多くのアップデートを広くお届けするために、以下の 3 part 構成となっています。 週刊生成AI with AWS – re:Invent 2025 特別号 part 1 (本ブログ) 週刊AWS – re:Invent 2025 特別号 part 2 週刊AWS – re:Invent 2025 特別号 part 3 また、2025年12月5日

こんにちは。 アプリケーションサービス、DevOps担当の兼安です。 AWS re:Invent 2025でAmazon Aurora PostgreSQL(以降、Aurora PostgreSQLと書きます)の動的データマスキングが発表されました。 今回はこれを機会に、行レベルセキュリティ（Row-Level Security, RLS）とカラム（列）レベルセキュリティ（Column-Level Security, CLS）の違いについて整理してみたいと思います。 本記事のターゲット 動的データマスキン

2025 年 12 月 3 日、Amazon Nova、 DeepSeek 、 GPT-OSS 、Llama、Qwen などの人気の AI モデル向けの Amazon SageMaker AI の新しいサーバーレスカスタマイズを発表できることを嬉しく思います。 新しいカスタマイズ機能は、強化学習などの最新ファインチューニング手法を簡単に操作できるインターフェイスを提供し、AI モデルのカスタマイズプロセスを数か月から数日に短縮できます。 わずか数クリックで、モデルとカスタマイズ手法をシームレスに選択し、モ

こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2025 の 8日目の記事になります。 はじめに ソフトウェアエンジニアのkackyです。 「kintoneの契約データを、Databricks経由でAWS上のプロダクトに同期したい」 このような要件を受けたとき、どのような開発ステップが浮かぶでしょうか？ kintoneのデータ構造を理解する プロダクト側のAPI仕様を把握し、TypeScriptで書かれたバックエンドと連携する。必要に応じて機能追加する 名寄せ処理のビジネスロジックをDatabr

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの古屋です。今週も 週刊AWS を皆様へお届けします！ 先週は AWS re:Invent 2025 が開催されました。今週は特別号となっており、多くのアップデートを広くお届けするために、以下の 3 part 構成となっています。 週刊生成AI with AWS – re:Invent 2025 特別号 part 1 週刊AWS – re:Invent 2025 特別号 part 2 週刊AWS – re:Invent 2025 特別号 part 3 (本記

組織は、AI モデルを自社の具体的なビジネスニーズに適応させる際に、難しい選択を迫られます。平均的な結果しか出ない汎用モデルで妥協するか、高度なモデルカスタマイズの複雑さとコストに挑むかです。従来の方法では、小規模モデルでは性能が低く、大規模モデルでは高コストや複雑なインフラストラクチャの管理が必要になるという選択を強いられます。強化学習による微調整は、大規模なラベル付きデータセットではなくフィードバックを使ってモデルを訓練する高度な手法ですが、実装には通常、専門的な機械学習の知識、複雑なインフラ、および

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。 先週は  AWS re:Invent 2025  が開催されました。今週は特別号となっており、多くのアップデートを広くお届けするために、以下の 3 part 構成となっています。 週刊生成AI with AWS – re:Invent 2025 特別号 part 1 (ToBeUpdate) 週刊AWS – re:Invent 2025 特別号 part 2 (本記事) 週刊AWS –

2025 年 12 月 3 日、 Amazon SageMaker HyperPod における 2 つの新しい AI モデル訓練機能を発表しました：チェックポイントレス訓練は、ピアツーピアの状態回復を可能にすることで従来のチェックポイントベースのリカバリーの必要性を軽減するアプローチであり、エラスティック訓練は、リソースの可用性に基づいて AI ワークロードを自動的にスケールさせることを可能にします。 チェックポイントなしのトレーニング – チェックポイントなしのトレーニングは、障害が発生してもトレーニン