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。6月25日、26日に開催された AWS Summit 2025 に参加された方も多いのではないでしょうか？私も2日間ブースに立たせていただき、たくさんの学びと刺激を得ることができました。この場を借りて、お忙しい中ご参加頂いた皆様と運営に関わられた皆様に感謝申し上げます。 さて、最近生成AI関連の自己学習リソースが本当に充実してきました。特に注目なのが、先日リリースされた AWS Builder Center ！ これまでの communi

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの根本です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 アップデートの前に、先日開催された re:Inforce のre:Capイベントを含め今月いくつかイベントが予定されているので紹介させてください。よかったらご参加ください。 — 商用データベースをAWSで活用する 2025 年 7 月 17 日 (木) 10:00 – 12:00 JST 開催場所：オンライン 申し込みは こちら AWS re:Inforce 2025 re:Cap 〜クラウドセキュリティを

毎週月曜日に、先週注目されたベストリリースとブログについてお伝えします。 この AWS Weekly Roundup を続ける前に、6 月、私は家族と一緒にカリフォルニア州サンフランシスコに引っ越し、Developer Advocate/SDE, GenAI としての新しい役割を始めたことをお伝えしたいと思います。 私はこれにワクワクしています。エキサイティングな新しい課題に取り組みながら、ベイエリアの新しいコミュニティとつながる機会があるからです。あなたが生成 AI とエージェンティックアプリケーション

各ツールの概要と特徴 まずは、3つのツールがそれぞれどのような特徴を持っているのかを見ていきましょう。提供元である企業の特色が、ツールの方向性にも大きく影響しています。

G-genの杉村です。BigQuery テーブルのデータをスキャンして、AI がテーブルのメタデータ（テーブルとカラムの説明）を自動生成する メタデータ自動生成 機能を解説します。 はじめに メタデータの自動生成 テーブルのメタデータとは 仕様 分析情報からのメタデータ自動生成 料金 制限事項 手順 データ分析情報の生成 生成された説明を確認 テーブルへの保存 結果 日本語での生成 はじめに メタデータの自動生成 BigQuery には、テーブルのデータをスキャンして、AI がテーブルのメタデータ（テーブ

国内最大規模の学習型ITカンファレンスである AWS Summit Japan が、6 月 25 日（水）、26 日（木）の二日間に渡り幕張メッセで開催されました。今年はさらにブース展示が拡充され、ヘルスケア・ライフサイエンス（HCLS）ブースでは、ライフサイエンスから３つ、ヘルスケアから２つの展示を行い、お陰様で大勢のお客様にご来場いただきました。展示内容としては、生成AIに加えてAIエージェントがより複雑で多岐にわたる業務を効率化し、さらに実験装置や医療機器などとも連携するデモを紹介しました。開催報告

はじめに：データとAIの進化がもたらす新時代 2025年6月15日〜18日、カリフォルニア州サンフランシスコにて開催された「Databricks AI + Data Summit 2025」は、データとAIの最前線を体感できる世界最大級のカンファレンスとなりました。全世界から22,000名以上が集結し、日本からも280名以上の参加者が現地に足を運びました。本記事では、このサミットの模様を詳しくレポートするとともに、データレイクやAIエンジニアリング、セルフ分析の高度化といった最新トピックを紹介します。 そ

こんにちは！KINTOテクノロジーズ株式会社の大阪採用担当、Okaです。 このたび、私たちOsaka Tech Labは新しいオフィスに移転しました。この記事では、その舞台裏と新オフィスの魅力をお届けします！ Osaka Tech Labとは Osaka Tech Labは、2022年に心斎橋で開設した西日本のエンジニアリング拠点です。このたび、JR大阪駅直結のビルに移転し、さらにアクセスが良くなりました。 ソフトウェア開発、クラウドインフラ、データ分析など、さまざまな分野のエンジニアが集まり、自社プロダ

AIエージェントはなぜ今注目されているのか。発展の背景と基礎を詳しく解説 2025.7.10 株式会社Laboro.AI　リード機械学習エンジニア　川崎奏宜 概　要 前回の記事（ AIエージェントの定義。2025年の最重要AI用語の概念を整理 ）では、LLMの登場からAIエージェント（ユーザーから与えられた指示に対し、自律的に問題解決やタスク実行を行うシステム）までの技術進歩やAIエージェントの定義について掘り下げました。今回はその続編として、AIエージェントの「基礎」に焦点を定め、AIエージェントが今こ

はじめに デリッシュキッチンでiOSアプリ開発を担当している池田です。近年のAI技術の進歩により、コーディングやデータ分析をはじめとする様々な業務での活用が進んでいます。今回、非エンジニアを含むチーム全体での勉強会において、AIを活用してレジュメを作成することで、効果的な学習体験を実現できました。 その取り組みと成果を共有します。 背景 私たちのチームでは毎週振り返りを行っており、その中で私が「ドメインモデルを意識できていないため、サーバーエンジニアとアプリエンジニア間のコミュニケーションコストが増加して

こんにちは！タイミーでBackend Engineerをしている @akitoshiga です！ 7月3日（木）、7月4日（金）に東京の丸の内で開催された「開発生産性Conference2025」に参加してきました！🙌 dev-productivity-con.findy-code.io 自身は7月3日（木）のDay1に現地参加したので、その時の様子を振り返ってみたいと思います！ 当日の様子 関西在住の自分は「Kaigi Pass」という社内制度を利用して参加しました。 「Kaigi Pass」とは、世界

G-genの杉村です。当記事では、AI エージェント時代に対応する次世代データ基盤アーキテクチャとして「メダリオンアーキテクチャ 2.0」と、その中核をなす「プラチナレイヤー」をGoogle Cloudで実現する方法を解説します。 はじめに 概要 メダリオンアーキテクチャとは AI エージェント時代のメダリオンアーキテクチャ アーキテクチャ メダリオンアーキテクチャ（従来） メダリオンアーキテクチャ 2.0 実装 プラチナレイヤー セマンティックレイヤー ナレッジグラフ マルチモーダルデータ 追加インター

こんにちは。SCSK株式会社　中村です。 Interop（インターロップ）とは、 主にネットワークコンピューティング分野における最新技術やビジネス動向を体験できる展示会やイベントのことです。 特に「Interop Tokyo」は、日本最大級のインターネットテクノロジーイベントとして知られています。 そんなInterop Tokyoに初参加してきましたので、会場全体の雰囲気や温度感、印象に残ったセッションなどについて報告したいと思います。当記事が今回参加できなかった方や来年参加しようと思ってる方の参考になれ

はじめに Devinからのギフト🎁 1. AIとの会話の始め方 2. どんなことを頼めるのか、まずは相談 3. エンジニアでなくても大丈夫？ 4. コードの全体像を把握 5. 具体的な業務イメージで質問 6. AIの「信頼度」表示の工夫 7. 社内ツールのクエリもAIに相談 8. SQLクエリの内容をAIに解説してもらう 9. 追加でやりたいことを相談 10. 追加実装の相談とAIのサポート 11. AIがSQLクエリや実装プランを提案 12. AIの成果物をそのままエンジニアに共有 おわりに 記事執筆者

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。 今年も半分が終わりましたね (焦り)。残りの半年で生成 AI がどんな進化を遂げるのか楽しみです。 2025 年 7 月 31 日 (木) に AWS Builders Online Series というオンラインイベントが開催されます。生成 AI もテーマに含まれていますので、ぜひ登録してみてください。 先日 2つの新しいプランを追加した「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も非常に多くの申し込みをいただいています。