1. はじめに こんにちは！NTTデータ ソリューション事業本部の@hua_wei_hanagiです。 近年、生成AIを活用したデータ分析の自動化ニーズが高まっています。 このニーズに応えるべく、ユーザーの追加指示を待たずに自ら考え、納得いくまで分析を繰り返してくれる「自律的に深掘りするデータ分析エージェント（以降、Deep Analysis型と呼ぶ）」の構想を設計しました。 しかし、これを実運用に乗せようとした際、「タスクの量が増えることに伴い、最終結果が出るまでの待ち時間が長大化してしまう」 というシ

本記事では、情報サービス産業協会（JISA）が主催する第4回技術コンテストの運営を題材に、不確実性の高いプロジェクトをどのように設計・運営するかについて整理したいと思います。 本記事は、技術コンテストの運営経験がある方や、イベント・プロジェクトをリードした経験のあるエンジニア・リーダー層を主な読者として想定しています。 JISA第4回技術コンテストとは 情報サービス産業協会（JISA）第4回技術コンテストは、各企業の若手エンジニアを対象に、総合的な技術研鑽の機会を提供することを目的とした取り組みです（詳細

本記事は 2026 年 4 月 2 日 に公開された「 Agentic AI for observability and troubleshooting with Amazon OpenSearch Service 」を翻訳したものです。 Amazon OpenSearch Service は、組織のオブザーバビリティワークフローを支えるサービスです。Site Reliability Engineering (SRE) チームや DevOps チームは、テレメトリデータを集約・分析する統合ビューとして活用

本記事は 2026 年 3 月 31 日 に公開された「 Announcing General Availability of AWS DevOps Agent  」を翻訳したものです。 本日、 AWS DevOps Agent の一般提供開始をお知らせします。AWS DevOps Agent は、いつでも対応可能な運用チームメイトです。インシデントの解決とプロアクティブな予防を行い、アプリケーションの信頼性とパフォーマンスを最適化し、そして AWS、マルチクラウド、オンプレミス環境をまたいでオ

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。 本記事は、【前編】Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた 〜EDA編〜の後編です。 前編では、需要予測モデル構築における課題感の整理からスタートし、 Databricks Assistant の設定 データ読み込み EDA（探索的データ解析） 需要に影響を与える要因の仮説出し までを実施しました。 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設

Oracle Alloyとは～国内データセンタで運用するクラウド～ 近年、クラウド活用の前提が大きく変わりつつあります。 「クラウドを使うかどうか」ではなく、 “どのような主権・統制のもとでクラウドを使うか” が問われる時代になりました。 本記事では、最近注目されているソブリン対応クラウド、Oracle Alloyについて、紹介します。 なぜ今「ソブリン対応クラウド」なのか？ ソブリン対応クラウドとは、 データ / システム / 運用の“主権（ソブリン）”を自国・自社でコントロールするためのクラウド基盤

G-gen の杉村です。2026年3月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート Gemini 3.1 Flash-Lite が Preview 公開 IAM で Service account principal sets が使えるようになった BigQuery の Conversational Analytics が

🏁 この記事の目的 こんにちは。NTTDATAのTC事業部の近藤秀明です。 この記事では、LLMをシステムに組み込んでニュースパーソナライズロジックの精度評価を自動で回す、LLM評価ワークフロー（パイプライン）を作ってみた話をご紹介します。 生成AIを「ワークフロー」として制御することで評価基準を一定に保ち、人間の確認稼働を削減する。さらに、LLMに評価させるだけでなく、「どのカテゴリの分類が、なぜ上手くいっていないのか」という改善レポートまで自動生成させる──。 そんな「評価ワークフローへのLLM活用」

前回 Gensparkとは？をご紹介しましたが、今回は Genspark の音声入力ツール Speakly を紹介します。 エージェント型AI Gensparkとは？ 次世代型AIオールインワンワークスペース Genspark（ジェンスパーク）AI ワークスペース 3.0 について紹介します。 blog.usize-tech.com 2026.03.24   Speakly とは？ Speakly（スピークリー） とは、エージェント型AI（AIエージェント）Genspark が開発・提供する、

はじめに こんにちは！テクノロジー戦略室AIMLチームで半年間内定者インターンをしていたYFです。 「AIエージェントってそんなにプログラム書くわけでもないし、1週間くらいでサクッと作れるでしょ？」 …開発を始める前の私は、正直そう思っていました。 今回は、私が内定者インターンとして開発に携わったクラウドコスト調査AIエージェント「マッコーリー」の開発の裏側をお話しします。 結論から言うと、プロトタイプは３日で動きましたが、そこから実業務に耐えうるレベルまでエージェントを安定稼働させる道のりは決してスマー

はじめに 普段はRuby, PHP, Typescriptを主に使ってアプリ開発をしているITエンジニア4年目のY.Mです。 AWSを勉強していく中で、「サービスめっちゃ多い」とか「どんな用途で使えばいいか毎回忘れる・混乱する」なんて経験ありませんでしょうか？ また、実際にAWSを触ってみて、VPC・ECS構築やCI/CD自動化などで「今自分って何でこの操作しているんだろう．．．」と思うことありませんでしょうか？ 自分はもうすぐ社会人4年目を終えるところで、AWSもちょこちょこ触ったりしているのですが、あ

1．はじめに

AI Ultra Accessとは？できること、注目の機能 ※画像はGoogle公式ページより引用： https://workspace.google.com/intl/ja/products/ai-ultra/

インシデント発生時の根本原因分析は、クラウドアプリケーション運用において最も時間がかかり、ストレスの大きい作業の一つです。エンジニアは複数のサービスにまたがるテレメトリデータを迅速に相関づけ、デプロイ履歴を確認し、複雑なアプリケーションの依存関係を把握しなければなりません。しかもそのすべてを、サービス復旧というプレッシャーの中で行う必要があります。AWS DevOps Agent は、運用チームに自律的な調査能力をもたらすことでこのパラダイムを変革し、平均復旧時間 (MTTR) を数時間から数分に短縮しま

本日、 Amazon Quick が AWS アジアパシフィック (東京) リージョンで利用可能になったことをお知らせします。 このローンチにより、日本のお客様は 日本国内でホストされるデータと機械学習モデルを活用しながら Amazon Quick のエージェント型 AI 機能を利用できるようになりました。(注: 本日時点では Web 検索機能のみ日本国外のモデルを利用しています。) Amazon Quick は、一つのUIからデータから迅速に回答を取得し、そのインサイトを業務アクションへとつなげることが