LINE アプリ開発に携わっている Hiraki と申します。普段は、LINE アプリにおけるアーキテクチャの統一を推進するプロジェクトのリードや、AI ネイティブな開発スタイルを業務に組み込むための...

1. はじめに AWS（Amazon Web Services）のコスト管理では、Cost Explorer、Cost Anomaly Detection、Cost Optimization Hub、Compute Optimizerなど、目的に応じたさまざまなサービスが提供されています。 また、最近ではAmazon Qを利用して、AWSマネジメントコンソール上から自然言語でコストに関する質問を行うこともできるようになってきました。そのため、「Cost ExplorerやAmazon Qがある中で、AWS

～生成AIエージェント時代に知っておきたい「知識のデータモデリング」の本質～ はじめに 「チャンク分割が重要です。」 最近、この言葉を耳にする機会が本当に増えました。技術イベントの登壇でも、AIベンダーの提案セミナーでも、生成AIの解説記事でも、まるで業界の合言葉であるかのように当たり前に使われています。 しかし、私は時々、ふと立ち止まって考えてしまうのです。 「私たちは、この『チャンク』という言葉の持つ本当の重みを、どれほど理解できているのだろうか」と。 文章を機械的に300文字ごとに区切れば、それが優

はじめに # Deno 2.9 リリースおめでとうございます。 Deno 2.9 | Deno Electron 大好きな自分としても気になるのはやはり Deno Desktop です。 Tauri と同様 WebView をバックエンドにする構成と Electron と同様 Chromium ベースの構成を選べるとのことで、これは試すしかないと思いました。 公式ドキュメントは以下にあります。 https://docs.deno.com/runtime/desktop/ --> Caution Deno

はじめに この記事で学べること 前提知識・条件 AWS WAF JavaScript Integrations と ATP とは？ 検証の全体構成 やってみた Step 1: 疑似ログイン API(AWS Lambda + Amazon API Gateway)を作成 Step 2: WAF Web ACL を作成し、ATP を設定 ポイント: ATP だけでは「トークン無し」を単体でブロックしない Step 3: JavaScript Integration の設定・取得 Step 4: ログイン HT

計測データをもっと簡単に活用したいみなさん、 こんにちは、ソリューションアーキテクトの伊勢です。 収集された計測データを取得・加工してシステム連携するケースが増えてきました。 今回は自分で実装せず、AIエージェントにAPIの仕様を教えて実現してみます。 GeoJSONを生成し、地図サービスで可視化した結果をHTMLとして公開します。 はじめに intdash API やりたいこと Codexとは kepler.glとは やってみた 緯度経度を可視化 高度・速度を追加 表示レイヤー追加 写真サムネイルの追加

G-gen の高宮です。当記事では、Cloud Storage バケットをバックエンドとして、安全に静的ウェブサイトをホスティングする手順を解説します。 はじめに Cloud Storage とは 静的 Web サイトホスティングの手法 各手法の比較 事前準備 バックエンドバケットへのサービスアカウント認証 手順の概要 Cloud Storage バケットの作成 バックエンドバケットの作成 バケットへの権限付与 ロードバランサーの作成 プライベートオリジンの認証 手順の概要 サービスアカウントの作成 HM

はじめに はじめまして、開発本部ソリューション開発部にて内定者インターンをしている菊永歩乃花です。開発未経験でGitとGitHubの違いもCPUとは何かわからないくらいシステムに疎かった私が、今回「展示会運営改善プロジェクト」の一環でツールの開発に挑戦したため、その内容を記事にすることにしました。 本記事では、技術に関する内容にフォーカスして記載しています。 プロジェクトの概要や開発に至るまでの過程は採用Noteに掲載していますので、ご興味がある方はそちらをご覧ください。 この記事を通して伝えたいこと 私

はじめに こんにちは、セーフィーでフロントエンドエンジニアをしている土田です。普段はSafie Entrance（セーフィー エントランス）という顔認証クラウド入退室管理システムの開発を担当しています。 先日開催された LT イベント 「TSKaigi 2026 しか型ん！」（Cierpa & Co. × dip × Safie × OPTiM 共催）に登壇し、「BFFなしでも型を諦めない！ APIドキュメントから始めるTypeScript型自動生成」 というタイトルで 10 分間お話ししてきまし

本記事は 2026 年 6 月 25 日に公開された Sumitha AP、Rajdeep Mukherjee による “ From OpenAPI/Swagger specifications to test suite in seconds with Kiro ” を翻訳したものです。 API は現代のアプリケーションの基盤です。チームが REST API を構築し改良していく中で、網羅的なテストカバレッジを維持することは継続的な課題となります。 OpenAPI/Swagger 仕様 は、API が

AIにスライド、全部任せちゃダメなの？ ども！Slidev と Claude Code でスライドを量産してる龍ちゃんです。 前回（第3部） で、色やサイズを CSS変数で縛る話をしました。今回はその続きで、もう一段上の「育てる」話なんですけど、その前にひとつ、最近ふと思うことがあって。 AIにスライド、もう全部任せちゃえばよくないですか？って。 実際、ソースをポンと放り込んだら構成も中身も全部AIがまとめてくれるツール、増えましたよね。資料を要約する・理解するみたいな用途なら、全任せで十分だと思います。

Marp と Slidev、どう使い分ける？ ども！ もともとスライドは全部 Marp で作ってて、そこそこ使い倒した末に Slidev へ移った 龍ちゃんです。 Marp と Slidev は、どっちも Markdown でスライドを書ける 開発者向けのツールです。で、両方を触ったことがある人なら、一度はこう思いますよね。 龍 「結局、 どっち使えばいいの？ 」 僕は両方を Claude Code で使い倒してきました。Marp は 80時間→11時間に短縮した話 を書いたくらい使い込んだし、その上で今

2026 年 6 月 17 日、 Amazon Bedrock マネージドナレッジベース を発表しました。これは、デベロッパーが所有データを使用してエンタープライズグレードの生成 AI アプリケーションを数分で構築できるようにする新しい機能セットです。エージェンティック AI アプリケーションを構築する組織は、正確かつ迅速で信頼性の高い結果をもたらすために、企業全体のデータへの、セキュアで信頼性の高い最新のアクセスを必要とします。マネージドナレッジベースは、検索拡張生成 (RAG) パイプラインの構築と管

— 実装、レビューからHarnessの整備、そしてHarnessを評価するEvalsへ 1. はじめに こんにちは、開発本部開発1部デリッシュキッチン開発部所属の西本（ @daikon265 ）です。 6月11日に開催されたCode w/ Claude: Extended Tokyoに参加してきました。参加して感じたのは、Claude Codeの活用が「どうコードを書かせるか」から、「Claudeが安全に働ける環境をどう作り、どう改善し続けるか」に移っていることでした。 これまでClaude Codeの活

はじめに LLM+RAG。とても効果的な仕組みだと思われるかと思います。 ただ、RAGのデータは私が個別に対応しているタスクのことを知らないし、過去やってきたことも知りません。 なので自分専用のRAGを構築したんですが、思ったより使い勝手が良かったので、同じような状況の人の参考になればと思い、手順/効果をまとめてみました！ ご紹介する環境では VS Code（Copilot Chat）にローカルRAGを繋ぎ、Confluence やローカル環境のファイルを検索して回答に活用させています。 またRAGのソー