こんにちは！KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）のAIファーストグループで、生成AIの社内活用推進を担当している和田です。普段は生成AIを使った業務価値の創出から、社内の教育研修、技術の手の内化まで、「AIを現場に届ける」仕事をしています。 今回お話ししたいのは、 AI Agent（AIエージェント） というトレンドです。KTCのようなテックカンパニーの内側で何が起きているのか。そして、ITやAIの知識を持つ我々と、業務の知識を持つ方々（それは時によってメーカーの設計技術者さんだったり、販売店の営業さ

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 週末の３連休は皆様いかがお過ごしでしたでしょうか？　リフレッシュされた状態で今週も技術のキャッチアップを進めていきましょう。 今週  3 月 26 日（木）には「 Amazon Quick Suite で変わる業務の現場 — 活用企業・AWS社員による事例紹介 」が開催されます。分析業務や定型業務の効率化に興味がある方はぜひご参加ください！ それでは、3 月 16 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきまし

はじめに こんにちは、株式会社タイミーでプロダクトAIエンジニアとして働いている貝出です。直近は、タイミーの求人内容などのコンテンツモデレーションにLLMを利用した、システム開発や性能改善を行っています。 2026年3月9日（月）〜3月13日（金）に開催された「言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）」に、今年は初めて現地参加しました。大会2日目は記録的な大雪に見舞われ、会場にたどり着くだけでひと苦労でしたが、それでも現地ならではの熱気は格別で、ポスター発表や他社エンジニアとの立ち話など、オンライン

AWS は創立 20 周年を迎えました! 着実なイノベーションのペースで、AWS は 240 を超える包括的なクラウドサービスを提供するように成長し、毎年何百万ものお客様に何千もの新機能をリリースし続けています。この間、このブログには 4,700 件を超える投稿が公開されました。これは、 Jeff Barr 氏が創立 10 周年記念記事を書いたときまでの 2 倍以上です 。 AWS は私の人生を変えました 20 年前に私が行っていたことを振り返ってみると、私は 2006 年 3 月 13 日に、 韓国 N

こんにちは、LINEヤフー株式会社の井上 秀一です。私は2024年4月に新入社員としてLINEヤフー株式会社に入社し、現在は社内向け Kubernetes as a Service である FKE チ...

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あらゆる技術カンファレンスへの参加を支援する制度です。 productpr.timee.co.jp 会場

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