エージェントが IDE のエラーを見逃す理由 初期のコーディングエージェントには大きな問題がありました。AI が生成したコードは一見正しく見えても、IDE が検出したエラーがエージェントには見えないのです。エージェントは追加のツールを実行しない限り、これらのエラーを認識できませんでした。その結果、エージェントは自信を持って次のタスクに進む一方で、コードベースには技術的負債が蓄積されていきました。 これは、診断情報を活用していないコーディングエージェントに共通する根本的な課題です。 現代の IDE のほとん

こんにちは、広野です。 コンテナがらみのリソースは CI/CD 環境がないとデプロイするまでがコマンドだらけになって嫌気がさすので、いつも最初に CI/CD 環境をつくることから始めています。Amazon Bedrock AgentCore Runtime は Amazon S3 に配置したソースコードからの簡単なデプロイもできるのですが、今後のスケールも考えてコンテナで最初から作ろうと思いました。   アーキテクチャ 以下のアーキテクチャで作っています。 以前作成したコンテナ Lambda の

2025年11月1日（土）に開催されたKotlin Fest 2025にて、LINEヤフーは「ことりプラン」として協賛しました。本記事では、スポンサーブース運営目線・参加者目線・スタッフ目線から、準備...

2026年2月21日 追記 はじめに 作ったもの サンプル1 「2025年8月4日のALBログを取得して」 サンプル2 「2025年8月4日のALBログのうち、ステータスコードが 200 のもので不審なものがないか教えて」 パターン3 「怪しいログがないか教えて」 🚨 不審なアクセスパターン 🔍 セキュリティ上の懸念 アーキテクチャ構成 1. 指示の入力とAIの判断 (Kiro Client ⇄ Kiro Cloud) 2. ローカルでのツール実行とAWSへの接続 (Kiro Client → Inter

本ブログは 2025 年 7 月 21 日に公開された AWS Blog “ Beyond IAM access keys: Modern authentication approaches for AWS ” を翻訳したものです。 AWS の認証において、 AWS Identity and Access Management (IAM) アクセスキーなどの長期認証情報に依存することは、認証情報の漏洩、不正な共有、窃取などのリスクをもたらします。この記事では、AWS のお客様が従来 IAM アクセスキーを

本ブログは 株式会社アド・ダイセン 様とアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクト 瀬高 拓也です。 株式会社アド・ダイセンの理念は「”顧客”から”個客”へ」。付加価値を追求し、One to One コミュニケーションを具現化することを掲げています。目標を共有する二人三脚の戦略パートナーとして、顧客一人ひとりの「おもてなし」にフォーカスした”個客”戦略を打ち出しています。 このような理念を実現するためには、お客様ごとにカスタマイ

はじめに こんにちは、ビジネス・アナリティクス部マーケティング・サイエンスブロックの 茅原 です。普段はマーケティング施策の効果検証を担当しています。マーケティング・サイエンスブロックではAI協働型分析フロー構築の取り組みをしています。本記事では本取り組みの詳細や、この中で得られた知見をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 取り組みの紹介 分析環境の標準化 AI活用フロー検証のためのGitHubリポジトリ構築 分析設計書の活用 分析作業フローの定型化 再利用性を高める工夫 文化の醸成 まとめ

こんにちは。メルペイ Payment Mobileチームで iOSエンジニアをしている @kubomi です。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の23日目の記事です。 はじめに 最近、自分の手でコードを書いていますか？ AIに任せれば動くコードが出てくる「Vibe Coding」時代。便利な反面、私はこんな不安を感じるようになりました。 「このコード、本当に理解できてる？」 「雰囲気で理解しているつもりになってるのでは？」 同じ不安を感じて

はじめに こんにちは。 株式会社ココナラ フロントエンド開発グループの加藤です。 こちらは 株式会社ココナラ 2/2 Advent Calendar 2025 23日目の記事です。 今回はGoogle Antigravityを使って、Chrome拡張機能を開発してみた体験記をお届けします。 Google Antigravity 2025年11月、Googleから大きな発表がありました。AIネイティブな統合開発環境（IDE）、Google Antigravity の登場です。 「エージェントファースト」を掲

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。 今週で仕事納めの方が多いかと思います。 年末年始休める方は英気を養って、来年以降の生成AIの波も乗り切っていきましょう。 それでは、12 月 15 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきましょう。 さまざまなニュース AWS生成AI国内事例ブログ「寄稿：SCRIPTS Asia における生成 AI を活用 した決算説明会等スクリプトの自動翻訳 ～ Amazon Bedrock とナレッジの融合 ～」を公開 日本取引所

全くの未経験者がアプリケーション開発手法を習得するまでに、どのくらい時間がかかるでしょうか？ まずプログラミング言語、動作のロジックを学び・・・最低でも２～３年の修業期間が必要そうですよね。 未経験者である自分は時間も根気も足らず長年手を出せずにいましたが、「AIに全部やってもらったら出来るのでは？」ということでGeminiとGoogle Cloudを使ってみたところ、なんと 数時間 で出来てしまいました。 この記事では、未経験者の自分がアプリ開発するために使った手法と、Google Cloudのサービス

これは 豆蔵デベロッパーサイトアドベントカレンダー2025 第17日目の記事です。 1. はじめに：なぜ今、PBTを試すのか # プロパティベーステスト（以下 PBT）は、 仕様から抽出された「満たすべき性質（property）」を任意の入力・状態・操作系列に対して検証する テスト手法です。PBT は、従来の事例ベーステストと 相互補完的な関係にある ことが知られています [1] 。 正直、この説明だけでピンと来る人は多くないのではないでしょうか。私自身も、以前から興味はあったものの、満たすべき挙動の形式

2025 年の初めに 、Nova Act のリサーチプレビューをリリースしました。これは、AI エージェントがユーザーインターフェイスと相互作用し、複雑なワークフローを自動化する可能性を実証したものです。開発者は Nova Act を試して、これらの自動化エージェントを本番稼働環境に導入したいと私たちに話しました。 しかし、エージェントを本番稼働環境に持ち込むには、モデルへのアクセスだけでは不十分でした。開発者は、信頼性の高い自動化を実現するために、ワークフローの調整、プロンプトの改良、適切なツールの選択

G-gen の杉村です。BigQuery に対して自然言語で問い合わせする方法の1つである、 BigQuery remote MCP server を、Gemini CLI を使って検証してみた結果を紹介します。 はじめに BigQuery remote MCP server とは 料金に関する注意点 準備作業 単一テーブルに対する集計 質問の投入 最初のトライ データセットとテーブルの特定 集計の実行 結合を伴うクエリ テーブルの準備 質問の投入 スキーマ情報の確認 最初の集計クエリ 結合クエリ 結果の

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 今回は、以下の記事の続きとして、Kiro CLIを使って、カスタムエージェントを作成する手順をご紹介します。 blog.serverworks.co.jp 本記事のターゲット カスタムエージェントとは Kiro CLIとは Kiro CLIにおけるカスタムエージェントの作成 開発者とプロジェクトマネージャー用のカスタムエージェントを作成してみる カスタムエージェントを使ってみる おわりに 本記事のターゲット 本記事は、AIコーディング