こんにちは。株式会社SHIFT、アプリケーション開発テクノロジーグループ所属の竹内です。主にPythonを使った開発をしているバックエンドエンジニアです。 すでに開始しているプロジェクトに途中参画することがたまにあるのですが、そういったときすでに開発しているメンバーと同じ環境を構築するのに時間を取られることがたまにあります。特に厄介なのが、 「Dockerでサーバーは統一したのに、ホスト側のCLIツールがバラバラでデプロイ時にコケる」 という問題です。

こんにちは。LINEヤフーでプライベートクラウドのインフラを担当している井上です。LINEヤフーの膨大なトラフィックとデータを支えているのは、私たち自らが開発・運用している大規模なプライベートクラウド...

みなさん、こんにちは。 いなりく です。 新年あけましておめでとうございます。みなさん Kiro ライフをいかがお過ごしでしょうか。 Kiro CLI 1.24.0 では、 大規模なドキュメントセットの段階的な読み込みを可能にする Skills 、 カスタム Diff ツール 、 18 言語に対応した組み込みコードインテリジェンス 、 リモート認証 、 web_fetch ツールの詳細な権限管理 、 長時間のセッションをスムーズに維持する会話 圧縮の詳細なコントールが導入されました。これらのアップデートが

はじめに ども！久しぶりにがっつりGitHub Copilotを触っている龍ちゃんです。機能が増えている！ってブログ記事を二件ほど執筆しました。 GitHub Copilot設定5種を網羅！生産性を最大化する使い分け術 Claude Code→GitHub Copilot移行で使える設定ファイル6つの対応表 今回は、GitHub Copilot PRレビューに関してしっかりとしたアップデートが入っていたので、過去記事からの参照を含めてまとめていきます。 過去に書いた PRレビューを自動化しよう！GitHu

映像データでデータ分析したいみなさん、 こんにちは、システムアーキテクトの伊勢です。 特定用途で映像を解析するAIモデルを作るのは大変です。 本記事では、映像をそのまま解析するのではなく、 生成AIでフレームをテキストに要約し、CSVとして分析するアプローチを紹介します。 はじめに 映像のAI解析 コンセプト 映像フレームのテキスト要約 全体構成図 インストール クライアントライブラリ OpenAIパッケージ やってみた ローカル線の車窓映像 分析課題 プロンプト データ分析 雪国の市バス映像 分析課題

本記事は 2026 年 1 月 22 日 に公開された「 Managing Amazon OpenSearch UI infrastructure as code with AWS CDK 」を翻訳したものです。 複数の AWS リージョンや環境にまたがって可観測性と分析機能を拡張していくと、ダッシュボードの一貫性を維持することが難しくなります。チームはダッシュボードの再作成、ワークスペースの作成、データソースの接続、設定の検証に何時間も費やすことがあります。繰り返しが多くエラーが発生しやすいプロセスであ

はじめに ども！昨年はClaude Codeにどっぷりつかっていた龍ちゃんです。社内では、Gemini・Notebook LM・GitHub Copilotなど、様々なAIツールが使えるのですが、ブログとしては全然触れていなかったので触れていこうと思います。 昨年にGitHub Copilotの設定に関しては2件のブログを執筆しました。 GitHub Copilotをチーム開発で使いこなす！システムプロンプト設定方法 PRレビューを自動化しよう！GitHub Copilot × システムプロンプトの基本

こんにちは、SCSKで テクニカルエスコートサービス を担当している兒玉です。 Webサイトを作成する際に、APEXドメインへのアクセスを転送したい、と思うことはありませんか？ APEXドメイン（アペックスドメイン、Zone APEX 、ネイキッドドメイン、ルートドメインとも呼ばれる）とは、「example.com」のようにサブドメイン（www.など）を含まない、ドメイン名そのもののアドレスを指します。 Webサイトにアクセスするユーザー側の立場として考えると、サブドメインあるいはサーバー名を指定してアク

ブログリレー 前回の記事 では、バックエンドのあれこれを齋藤さんが記事にしてくれましたが、本日はフロントエンド編ということで、AWSパラメータシート自動生成ツールのGUIをどのような技術を使用して実現したかをご紹介できればと思います！ フロントエンド概要 フロントエンドは下記のような流れでバックエンド（パラメーターシート出力）に処理が引き継がれます。 上記処理のうち、本記事のフロントエンドは「GUI」と「GUIを提供するサーバー」部分を担当しています。 使用した技術 フロントエンド実現のために使用した主な

0. はじめに Snowflakeでは、SQLを中心としたデータ加工に加え、Pythonを用いた分析や検証処理をSnowflake上で完結させるための機能が拡充されており、その一つとして、Jupyter Notebookのような操作感でインタラクティブに処理を記述・実行できるNotebook機能が提供されています。 Notebookを利用することで、SQLやPythonを組み合わせた処理を段階的に実装し、その場で結果を確認しながら分析やデータ加工の試行錯誤を進めることができます。 こうした中で、Noteb

先日リリースされた Microsoft Agent Frameworkについて、弊社では早速これを用いた 2 件の PoC 案件を実施しました。この記事では、これらの案件で得た First Impression を共有いたします！ Microsoft Agent Framework とは？ Microsoft 社が提供する、.NET / Python で単体～マルチエージェントを構築できるフレームワークです。ワークフローの実装、素晴らしい開発者体験をもたらす Dev UI、MCP や A2A への対応、O

こんにちは！みなさん、テストしてますか？ 第2回の前編 では、E2Eテストの基幹部分とも言える 要素探索 の技術の変遷について扱い、 中編 では 実装 の技術の変遷について扱いました。 後編では、どのようにブラウザを介してWebアプリケーションを自動操作するのか、つまり 自動操作技術 について触れたいと思います。また、UIを自動操作して実施するテストという点から、E2Eテストには良くも悪くも様々な目的が期待されてしまっていましたが、これらはWebアプリケーション開発技術の変遷と共に徐々に変わってきました。

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。クラウドエンジニアの中村です。 皆さんは Python in Excel をご存じでしょうか。 その名のとおり、Excel の中で Python をそのまま実行できる機能です。

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