はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部のリュウセイです。最近は休日にパンケーキを焼きながら（表面はきつね色派）、AI エージェントと Agent Development Kit（ADK） をキャッチアップしています。 キャッチアップしていく中で、「Function calling（または Tool calling） 」という言葉を見かけることが多くありました。「Function calling（関数呼び出し機能）」 は名前だけ先行しがちで、仕組みが曖昧になりやすい概念です。 結論から言うと、Fun

はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部のリュウセイです。最近は休日にパンケーキを焼きながら（表面はきつね色派）、AI エージェントと Agent Development Kit（ADK） をキャッチアップしています。 キャッチアップしていく中で、「Function calling（または Tool calling） 」という言葉を見かけることが多くありました。「Function calling（関数呼び出し機能）」 は名前だけ先行しがちで、仕組みが曖昧になりやすい概念です。 結論から言うと、Fun

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。 9月に入り秋を少し感じられるようになってきました。 9月の builders.flash 記事が出ていますので生成AI関連のものをピックアップしてみます。 カメラ画像を Amazon Bedrock で解析 ! ~ SORACOM Flux における安全な AI 呼び出しと効果的なプロンプトの探求（株式会社ソラコム様） 少数精鋭・高創造性への転換：Amazon Q Developer CLI を活用したオフショア開発の効率化（株式会社

9 月 1 日週の私の LinkedIn フィードは、シアトルで開催された AWS Heroes Summit イベントからの写真であふれかえっていました。なじみのあるたくさんの顔ぶれと新しいヒーローたちが集結するのを見て、心が暖かくなりました。 AWS Heroes プログラム をよくご存知でない方に説明すると、このプログラムは世界的なコミュニティ表彰イニシアチブで、AWS コミュニティに大きく貢献する個人に敬意を表するためのものです。これらのヒーローは、コンテンツ制作、イベントでの講演、コミュニティ会

本ブログは、2025 年 8 月 19 日に Raghava Kumar Vemu と Lili Zhou によって執筆された「 AWS Jam Journeys: New role-based challenges on AWS Skill Builder 」を翻訳したものです。 訳注 : 本ブログで紹介している AWS Skill Builder のリンク先は英語で表示されますが、AWS Jam のプレイ時には日本語を使用できます。 AWS ソリューションアーキテクトが日々直面するクラウドの課題と同じ

皆さんこんにちは！ 学校の夏休みの宿題より塾の課題のほうが多かった小学生時代でした。 どうもいとさんです。 先日アマゾン ウェブサービス ジャパン合同会社主催の 『はじめてのAI駆動開発 on AWS』 に参加した際に、KiroとAmazon Q CLIを使用し簡単なゲームを作成したのでレポートとともに完成までの時間や特徴を比較していこうと思います！ また本記事の作成にあたりNTT東日本株式会社の白鳥さんにご協力いただきました。 お忙しい所ご協力いただき誠にありがとうございました。 イベントレポート 今回

.entry .entry-content ul > li > ul { display: none; } .entry-content td { text-align: left; } こんにちは。技術戦略部 CTOブロックの ikkou です。ZOZOでは毎年、独自の新卒研修を実施していますが、今年は日本CTO協会の新卒エンジニア合同研修にも参加することにしました。参加は任意として、興味を持つ研修を自身で選択できるようにしました。遠方に住んでいるメンバーも参加できるように調整の上、ZOZOからは通算1

はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の BigQuery ML にモデルの学習やチューニングを一切行わずに、時系列データの予測ができる TimesFM が登場しました。 この記事では、TimesFM の仕組みから、実際の SQL を使ったハンズオン、そして BigQuery ML のもう一つの予測モデル「ARIMA_PLUS」との比較まで、ざっくりと解説します。 ! 本記事で紹介する BigQuery ML の TimesFM は 記事執筆時点（2025/09/04

はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の BigQuery ML にモデルの学習やチューニングを一切行わずに、時系列データの予測ができる TimesFM が登場しました。 この記事では、TimesFM の仕組みから、実際の SQL を使ったハンズオン、そして BigQuery ML のもう一つの予測モデル「ARIMA_PLUS」との比較まで、ざっくりと解説します。 ! 本記事で紹介する BigQuery ML の TimesFM は 記事執筆時点（2025/09/04

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS ジャパン）が 2024 年 7 月に発表した「 生成 AI 実用化推進プログラム 」は、生成 AI の活用を支援する取り組みです。基盤モデルの開発者向けと、既存モデルを活用する利用者向けの 2 つの枠組みを提供し、企業の目的や検討段階に応じた最適な支援を行ってきました。また、2025年4月から生成AI活用の戦略策定段階からご支援する「戦略プランニングコース」も提供を開始しております。 その「生成 AI 実用化推進プログラム」の参加者や、経済産業省が主催す

今日の競争の激しい産業環境において、建設機械、鉱山機械、工場設備などの産業機械メーカーは、製品の可能性を最大限に引き出す革新的な方法を模索しています。IoT を活用してこれらの機械をクラウドに接続することで、装置メーカーは実際の使用環境での装置の性能を可視化し、稼働パターンを理解し、繰り返し発生する故障モードを特定し、装置の改善と新たなサービス提供につながる最適化の機会を発見できます。機械からクラウドへの包括的な接続ソリューションの構築は複雑で時間のかかる作業となる可能性があります。ブログ「 AWS を使

8 月 25 日週の Weekly Roundup の準備をしながら、過去 10 年間にデータベーステクノロジーがどのように進化してきたかを振り返らずにはいられませんでした。何年も前に行われたアーキテクチャ上の決定が、現代のアプリケーションを構築する方法を形作っているというのは興味深いことです。今週は、クラウドデータベースのイノベーションにおけるこの進化を完璧に捉えた、特別なマイルストーンを迎えます。Amazon Aurora が データベースイノベーションの 10 周年をお祝いしました 。 Amazon

【導入】プロローグ：同じイベント、違う景色 はじめまして！ クラウドエースで Google Cloud と向き合う毎日を送っている新米エンジニアのかいとです！ 今年の春、クラウドエースに新米エンジニアとして入社してからはや4ヶ月。特にこの2ヶ月は、Google Cloud の技術的な課題を抱えるお客様を直接サポートする業務を担当してきました。 この業務からお客様の「困った」に日々向き合う中で、技術を「どう使うか」という視点が、私の中で急速に育っていったのです。 そんな私が、学生時代にも参加したことのある「

【導入】プロローグ：同じイベント、違う景色 はじめまして！ クラウドエースで Google Cloud と向き合う毎日を送っている新米エンジニアのかいとです！ 今年の春、クラウドエースに新米エンジニアとして入社してからはや4ヶ月。特にこの2ヶ月は、Google Cloud の技術的な課題を抱えるお客様を直接サポートする業務を担当してきました。 この業務からお客様の「困った」に日々向き合う中で、技術を「どう使うか」という視点が、私の中で急速に育っていったのです。 そんな私が、学生時代にも参加したことのある「

はじめに こんにちは、久保です。 生成AIを利用したソリューションを考えるにあたって、昨今ではRAG（Retrieval-Augmented Generation, 検索拡張生成）を検討しないことは少ないのではないかと思います。 本記事では、Difyを利用して"AWSのAmazon Bedrock Knowledge Bases"をRAGに利用する方法をハンズオン形式でご紹介します。 以下をご紹介します。 ローカル環境でのDifyの実行手順 Amazon S3 Vectorsを利用したAmazon Bed