2026 年 3 月 18 日、3 人の非常に優れた開発者コミュニティリーダーたちを AWS ヒーローとしてご紹介できるのを大変嬉しく思っています。AWS コミュニティがこれほど活気に満ちているのは、まさにこうしたヒーローたちのおかげです。ヒーローたちは、技術的な知識を共有するだけでなく、人脈を作り、真の人間的なつながりを築いて、他の人が成長するための進路を備えます。山村におけるクラウド文化の開拓から、大陸をまたいだサイバーセキュリティ教育の先導まで、これらのヒーローたちは、技術的な専門知識の枠を超えて、

はじめに：データ活用の理想と現実、そして進化するガバナンスの系譜 「データ駆動型経営」や「デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進」が企業の至上命題となる中、多くの企業は依然としてデータからビジネス価値を創出するプロセスにおいて、大きな壁に直面しています。データサイエンティストが高度なAIモデルを構築し、経営層がデータドリブンな意思決定を目指す一方で、基盤となる「データ」そのものの管理と統制が追いついていないことが、プロジェクトの重大なボトルネックとなっています。 「経営会議において、営業部門とマー

はじめに こんにちは。グローバルシステム部 バックエンドブロックの髙橋と松浦です。私たちはZOZOMETRY・ZOZOMAT・ZOZOGLASSなどのシステムを開発、運用しています。 今回、エンジニアリング全般の知見を深めるため、2026年2月21日にオーストラリア・メルボルンで開催された DDD Melbourne に参加しました。この記事ではDDD Melbourneに現地参加した経験や、セッションを通じて学んだ内容を紹介します。 はじめに DDD Melbourneとは 現地の様子 気になったセッシ

視覚言語モデル 【連載】自然言語処理の研究動向　第9回 2026.3.25 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 概　要 視覚言語モデル（VLM）の登場は、画像情報をベースとした言語生成を可能にし、視覚理解のあり方を劇的な変化へと導きました。かつては画像とテキストを対応付ける研究が中心でしたが、現在のモデルはゼロショット学習や自由度の高いマルチモーダル生成を実現するまでに至っています。本稿では、VLMのこれまでの進化を3段階に整理した上で、次なる「第4の波」として期待される視覚知能

Amazon S3 の一般提供が開始されたのは、20 年前の先週にあたる 2006 年 3 月 14 日でした。 Amazon Simple Storage Service は、クラウドインフラストラクチャを定義した基礎的なストレージサービスだと考えられがちですが、シンプルなオブジェクトストレージサービスとして始まった S3 は、今でははるかに広い範囲と規模を備えたサービスへと成長を遂げました。 2026 年 3 月現在、S3 には 500 兆を超えるオブジェクトが格納されており、何百エクサバイトものデー

はじめに こんにちは、Insight Edge アジャイル開発チームの山崎です。 マルチエージェントシステムを設計する際、多くの設計判断に直面します。議論はシングルステップで十分か、複数ステップに分割すべきか？各ステップに誰を参加させるべきか？プロンプトはどこまで詳細に書くべきか？ 今回の記事では、Google ADK + Geminiを用いて、スタートアップの新規事業立案という具体的な意思決定の事例でマルチエージェントシステムを実際に構築し、議論の論点、議論の進め方、議論するメンバーなどを変化させながら

はじめに：AIと業務システムをどうつなぐか 生成AIやAIエージェントの活用が進む一方で、「AIを業務システムとどう連携させるか」は、依然として難しいテーマです。 単にチャットベースでLLMに問い合わせるだけでなく、AIエージェントが業務データを参照し、判断し、自律的に成果物を生成するためには、AIと既存システムの間に適切な接続構造が必要になります。 iPaaSである MuleSoft は、従来からシステム間連携の基盤として利用されてきましたが、近年は生成AIとの連携を意識した機能拡張が進んでいます。本記

「Google Cloud Next Tokyo」はGoogle Cloudが年に1回開催するイベントの日本版で、クラウド技術の最新情報や事例の紹介に加え多彩なワークショップなどを含み、今年は2025年8月5日(火)と6日(水)の2日間、東京ビッグサイトで開催されました。 本記事は8月5日のセッションでunerryの3名が登壇した「Vertex AIで実現：購買データ x 約1億IDの人流データによる次世代広告ターゲティング」を書き起こし風にレポートします。 （実際の発言から編集を加えています） ※人員数

福岡Rubyist会議05 参加レポート こんにちは！Timeeでバックエンドエンジニアをしている志賀( @akitoshiga )です。 表題の通り「福岡Rubyist会議05 」に参加してきたのでそちらのレポートを書きたいと思います！ regional.rubykaigi.org 今回「Kaigi Pass」という社内制度を利用して参加しました。 「Kaigi Pass」とは、世界中で開催されているすべての技術カンファレンスに無制限で参加できる制度です。 productpr.timee.co.jp 会

はじめに SREの寺島です。 MNTSQでは、本番環境でのAWSの手動操作や顧客情報データへのアクセス等をCloudTrailログから検知し、操作者に目的や理由を確認するセキュリティ監査を運用しています（詳細は こちらの記事 を参照）。 これまではログからの異常検知は自動化されていたものの、その後の操作内容の確認や目的や理由を確認する運用が人力で行われており、運用上のToilとなっていました。 この課題を解決するため、今回、セキュリティ監査運用を自動化するSlack Botを開発しました。本記事では、その

本記事は、2026年1月12日に公開された ” Building Intelligent Network Operations Agent with Amazon Bedrock AgentCore ” を翻訳したものです。 深夜2時、バージニア北部 リージョン にてお客様のトランザクション処理が失敗したというアラートが、あなたのスマートフォンに届きました。Amazon Web Services (AWS)上で画像処理プラットフォームを管理するネットワーク運用者のあなたは、複雑なアーキテクチャのトラブルシ

はじめに私たちは、社内のプラットフォームにおいて、Cloud NativeなANN（近似最近傍探索）ベクトル検索エンジン「Vald」のマネージドシステムを約4年間にわたり運用・開発してきました。本記事...

【はじめに】 注目を集めるAIエージェントを始めよう！ 近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）を活用した「AIエージェント」 が急速に注目を集めています。 そんな「プログラミングもできるスーパー秘書 […]

はじめに FigmaのデザインデータをもとにUIを実装する際、「デザインの読み取り」と「コードへの落とし込み」に時間がかかることはありませんか？ 本記事では、Figma MCP（Model Context Protocol）とGitHub Copilotを組み合わせてReactでUI実装を行った際の工夫点や注意点をまとめます。 Figma MCPとは Figma MCP（Model Context Protocol）は、Figmaのデザイン情報を構造化データとしてLLMに渡すための仕組みです。 Figma

.table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、データサイエンス部コーディネートサイエンスブロックの清水です。私たちのチームでは、WEARへ投稿されているコーディネート画像からVLM（Vision Language Model）で特徴を自動抽出するシステムを開発・運用しています。 プロンプト設計から推論パイプラインの構築、大規模推論まで、VLM・LLMを本番環境で活用する中、いくつかの運用課題に直面しました。本記事では、LLMOpsの全