はじめに こんにちは。この記事はニフティの坂野とmoriです。この記事は共同執筆したものになります。 チームで開発をしていると、python,node.js等の実行環境やlinter,formatter等周辺ツールのバージョンを揃えたい、という場面は多いと思います。 そこでまず思いつくのがdevcontainerですが、ケースバイケースでオーバーエンジニアリングになりがちだと思っています。 やりたいのは「ツールのバージョンを揃える」だけなのに、コンテナ丸ごと用意するのは重すぎます。 Dockerfileや

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

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの稲田です。 本記事は、三菱電機グループの社内 AWS ユーザーグループ「MAWS（Mitsubishi AWS User Group）」シリーズの第 3 弾です。 第 1 弾 では一人のエンジニアの小さな行動から 300 人を超えるコミュニティへと成長した誕生ストーリーを、 第 2 弾 では実務への展開や経営層との対話、次世代への継承といった MAWS の進化をお伝えしました。 2026 年 3 月 6 日、755 名に成長した MAWS のリーダーたちが

近年、AIやデータサイエンスの急速な発展に伴い、HPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング）の需要が爆発的に増加しています。しかし、需要が拡大する一方で、「現場の計算待ちが常態化している」「費用対効果を把握できず投資に踏み切れない」といった課題を抱える企業も少なくありません。 この記事では、HPCを取り巻く現状の課題を紐解きながら、リソースの最適化と全社的な可視化を実現するSCSKのソリューション「HPC View（エイチピーシー ビュー）」の魅力と機能についてご紹介します。 HPC市場の急成長と多様

こんにちは! 今回初めて AWS Weekly Roundup を担当する Daniel Abib です。私は、生成 AI と Amazon Bedrock を専門とする AWS シニアスペシャリストソリューションアーキテクトです。ソリューションアーキテクチャ、ソフトウェア開発、クラウドアーキテクチャでの経験は 28 年を超え、Amazon Bedrock を使って生成 AI の力を活かせるようにスタートアップとエンタープライズ企業を支援しています。AWS 勤務歴は 6 年半以上で、中南米全域のお客様と密

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

こんにちは。 Findy AI+ 開発チームのdanです。 この記事は「 エンジニア達の人生を変えた一冊 」として、ファインディのエンジニアが人生を変えた本を紹介していくシリーズです。 一冊の技術書がきっかけで、新しい分野に足を踏み入れたり、日々のコードの書き方が変わったりした経験はありませんか？今回は私・danと、千田さんの2名が、自分にとって転機となった本をお届けします。 それでは、さっそく紹介していきましょう！ SREの知識地図——基礎知識から現場での実践まで この本を読んだきっかけ 本の内容 この

この記事は、”Reimagine your mainframe applications with Agentic AI and AWS Transform” を翻訳したものです。 本ブログでは、reimagine パターンによってメインフレームのレガシーアプリケーションをモダナイズする AWS のアプローチの概要を説明し、組織がレガシー COBOL アプリケーションをモダンなクラウドネイティブアーキテクチャに変換する方法を紹介します。 人材不足、コスト増加、ビジネスアジリティの制約により、組織はレガシー

はじめに Amazon Connect の AI エージェントを構築する際、開発者はお馴染みの課題に直面します。それは、厳しいスケジュールの中で複雑なインテグレーション要件に対応しなければならないことです。複数のバックエンド API の接続、堅牢なエラーハンドリングの実装、リアルなテストデータの生成、複数サービス間のデバッグ、これらすべてをコード品質と一貫性を保ちながら進める必要があります。10〜15 の API を統合する概念実証 (PoC) では、経験豊富なチームでも 2〜3 週間かかることも珍しくあ

はじめに さくらインターネットで高火力 PHYチームに所属している道下です。 本連載では、高火力 PHYで利用しているサーバーと同種のGPUサーバーを利用し、近年注目度を増しているLLMの分散推論基盤技術に関して詳細な技 […]

DevOpsグループCREチームのy.s.です。 2026年2月26日にFindy様主催の 技術選定を突き詰める Online Conference に参加してきました。 技術選定という行為そのものを深掘りするカンファレンスで、登壇者それぞれが「選ぶ」という行為の難しさと向き合い方を語っていたのが印象的でした。 本記事ではRoom Aの7セッションに絞ってレポートします。 技術選定の不確実性に向き合うためのアーキテクト思考 米久保 剛 (@tyonekubo) / スライド 技術選定が難しい理由 要件とは

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

本記事は 2026 年 3 月 18 日 に公開された「 Scale fine-grained permissions across warehouses with Amazon Redshift and AWS IAM Identity Center 」を翻訳したものです。 Amazon Redshift は、フルマネージドでペタバイト規模のクラウドデータウェアハウスで、分析ワークロードを容易にスケールできます。複数のビジネスユニットにまたがって分析機能を拡張する際、各ウェアハウスのきめ細かなアクセス許

本ブログは 【寄稿】AI民主化に向けた丸紅の取組 （丸紅株式会社）の続編です。 みなさん、こんにちは。総合商社を担当しているソリューションアーキテクトの林です。 前回のブログでは、 丸紅株式会社 デジタル・イノベーション部が内製で開発した社内生成 AI プラットフォーム「Marubeni Chatbot」の誕生から、7,500 人以上への展開、そして業務時間 25〜65% 削減という成果をご紹介しました。 あれから約1年半。丸紅グループの生成AI活用は、さらに大きく進化しています。前回のブログに引き続き、

こんにちは。香西です。 今回は、生成AI（Claude Code や GitHub Copilot など）と MCP（Model Context Protocol）を組み合わせて、AIに自由度が高く人間にもわかりやすいシステム構成図を .drawio.svg 形式で描かせるためのツール「 mcp-drawio-svg 」を作成し、OSSとして公開しました。 この記事では、開発に至った背景や、既存の作図ツール（Mermaidなど）が抱えていた課題、そして本ツールを使った実際の作図フローについて解説します。