こんにちは！ 佐藤です。 本記事では、Microsoft Azure環境をCatoクラウドへ接続するための、 vSocket構築手順を解説します。 Azureの操作に慣れていない方でもスムーズに構築が進められるよう、図を多めに用いて手順をまとめましたので、 ぜひご活用いただければ幸いです。 はじめに vSocket（virtual Socket）とは、 組織のクラウド環境をCatoクラウドに接続するための仮想アプライアンス です。 本社や工場などの拠点をCatoへ接続する際には、通常「Socke

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

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供する、フルマネージドの AI エージェントプラットフォームである Vertex AI Agent Engine について解説します。 はじめに Vertex AI Agent Builder とは Vertex AI Agent Engine とは 他のエージェント実行基盤との比較 Agent Engine の基本 エージェントの開発 エージェントの実行環境 実行環境の基本事項 コールドスタート エージェントの使用 エージェントに対する

ABEMA バックエンドエンジニアの大真です。 ABEMAのサブスクリプションシステムをリファクタリ ...

こんにちは、クロスイノベーション本部リーディングエッジテクノロジーセンターの大岡叡です。 私は、昨年AWS資格を全種類取得しまして、現在Google Cloudの資格勉強をしております。 AWS資格の勉強法をGoogle Cloudの資格勉強にも適用しようと考え、勉強方法の改善検討をしたところ、AIで自動化できる部分があることに気づきました。本記事では、これまでの勉強法の課題、その課題に対するAIを用いた解決策、そして実際に導入してみての所感をお伝えしたいと思います。 これまでの勉強法の課題 AIを用いた

こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery でテーブルやカラムの説明（メタデータ）を自動生成する方法について、紹介します。 docs.cloud.google.com 今回ご紹介する内容は、2026年3月19日に開催された Google Cloud のイベント「Agentic AI Summit '26 Spring」で私が講演した内容をもとにしたものです。 よろしければ、以下のページより講演のアーカイブ配信もご覧ください。

はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の Vertex AI に、完全マネージドで自己チューニング型のベクトルデータベース Vector Search 2.0 が登場し、従来の 1.0（旧称: Matching Engine）とは異なるアーキテクチャで運用が大きく簡略化されました。 この記事では、Vector Search 2.0 の概要と 1.0 との違いに触れたうえで、ハイブリッド検索（セマンティック検索 + テキスト検索を RRF（Reciprocal Rank

閉域網／GSS G-Netにおける署名付きURL・DataSync・DMSの利用可否まとめ 2026年3月25日　株式会社NTTデータ 第三公共事業本部 小沼真実 この記事は、インターネット／閉域網／GSS G-Net（※） というネットワーク条件において、ある程度大きいサイズのファイル・データを、異なるクラウド環境の間で定期的に連携したいという要件があった場合を想定しています。 以下の3つの方式において、Amazon Web Services（AWS）のマネージドサービスとして、代表的な3つのサービスを

こんにちは。ワンキャリアでデータエンジニアリングチームに所属している塚田（github：@carbscountry）です。 本記事では、AWS 上の RDS（PostgreSQL）の更新差分を GCP の Datastream で取得し、BigQuery へリアルタイム連携した取り組みについて紹介します。

はじめに はじめまして。介護/障害福祉事業者向け経営支援「カイポケ」の事業部でCS職（カスタマーサクセス/サポート）をしているTSUNOです。カイポケに携わって10年以上になります。 エンジニアではありません。プログラミングの経験もありませんでした。 そんな私がAIを活用して業務自動化ツールを開発した結果、 月17.7時間の工数削減 と 購買判断の適正化 を実現しました。 この記事は、非エンジニアのCS職がAIで業務自動化を進めた実践記です。AIでここまでできるんだ、という実感を持ってもらえたら嬉しいです

はじめに こんにちは！サイオステクノロジーのなーがです。前回はGoogle CloudのVertex AIをAzureから使用するための手順ということで主にインフラ関連の内容を書きましたが、今回はAIコーディングエージェントの開発プロセスを強化するフレームワーク「obra/superpowers」について書こうと思います。 AIエージェントは本当に便利なのですが、使い込んでいると「あれ、テスト書かずにいきなり実装してる…」「原因調査なしにとりあえずパッチを当てようとしてる…」という場面に気づくことがありま

こんにちは、SCSK林です！ 様々なデータ活用が推進される中、データの蓄積場所（データレイク）と分析基盤を異なるクラウドで運用するようなケースもあると思います。一度AWS S3に溜まった膨大なデータを動かすことは容易ではありません。一方で、分析層ではGoogle CloudのBigQueryが持つクエリ性能や、マネージドなETLサービスを活用したいというニーズがあります。 私が担当した某プロジェクトでは、この「AWSにデータ、Google Cloudで分析」というハイブリッド構成を、完全閉域網で実現するこ

こんにちは、SCSK林です！ モダンなシステムアーキテクチャにおいて、システム間を「疎結合」に保つことはもはや定番です。AWSにおいてその中心を担うのは、Amazon SQSやAmazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)といったメッセージングサービス、あるいはAmazon S3を用いたバッファ層などかと思います。 ただ、実際のエンタープライズ領域におけるデータ連携案件、特にマルチクラウド構成やオンプレミスとの閉域網接続が絡むプロジェクトでは、単に「サービス

こんにちは、SCSK林です！ 昨今のエンタープライズシステムにおいて、単一のクラウドプロバイダーで全てのワークロードが完結するケースはかなり稀だと思います。 とある案件では、「AWS上の業務データを閉域網経由でGoogle Cloudへ転送し、BigQueryで分析する」という要件に加え、オンプレミスの基幹システムとも連携が必要な「3地点接続」のネットワーク構築が必要でした。 本記事では、AWSの実装そのものではなく、全体アーキテクトの視点から、「AWS Direct Connect を他クラウドやオンプ

こんにちは、SCSK林です！ 昨今のデータ活用において、マルチクラウド環境でのデータパイプライン構築は珍しい要件ではなくなっていると思います。 今回紹介する事例でも、AWS上のシステムから発生する大量のストリームデータを、分析基盤であるGoogle Cloud（GCP）のBigQueryへリアルタイム連携するという要件がありました。 ソースとなるのは Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)で、 当初、MSK Connectの採用を検討し