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。 11 月の builders.flash 記事が出ていますので生成AI関連のものをピックアップしてみます。今月も多くの記事が出ています！ 「話すだけで仕事が終わる」世界へ ~ Amazon Bedrock で作るリアルタイム AI 議事録アプリケーション(株式会社デイトナ・インターナショナル様) Amazon Bedrock Knowledge Bases + AWS CDK で作る社内向け RAG テンプレート ~ コマンド 1 つで

こんにちは、クロス イノベーション 本部 AI トランスフォーメーションセンター所属の山田です。 今回はアプリケーションの認可（Authorization）に関して、Casbin というライブラリを使った設計・実装で紹介したいと思います。 認可（Authorization）と認証（Authentication）について 認可の話をするうえで前提として認可（Authorization）と認証（Authentication）の違いについて再確認しておきます。 認可（Authorization）は認証（Auth

はじめに ども！最近またですね、新しい検証を進めるために環境構築をつらつらとやっている龍ちゃんです。AI開発をスムーズに進めるための環境構築を検証しているんですが、今回は uvのワークスペース機能 を使ったモノレポ環境について共有します。 前回の記事「 uv + Ruff + mypyで構築する超軽量Python開発環境 」では、単一プロジェクトでの開発環境最適化を紹介しました。今回は、その延長として 複数プロジェクトを1つのリポジトリで管理するモノレポ環境 を構築していきます。 この記事でわかること P

本記事では、現在進行中で取り組んでいるテーマ「生成AI×数理最適化」に関する試みとして、生成AIを活用して数理最適化技術の実務適用を支援するアプローチを紹介します。例として、スーパーマーケットにおける在庫管理の効率化を取り上げ、その具体的な応用と効果について述べます。 はじめに 背景 数理最適化モデルの定式化と実装に伴う困難 生成AIの台頭 実現アプローチの検討 生成AI活用の全体像 在庫最適化の課題設定 実現までのステップ 1. 定式化支援エージェントによる定式化支援 2. 入力データ設計支援エージェン

データベース監視は、堅牢で信頼性の高いアプリケーションを維持するための重要な側面です。 Amazon RDS for SQL Server インスタンスの効果的な監視により、チームは最適なデータベースパフォーマンスを維持し、シームレスな運用を確保できます。モダンな監視ソリューションは、データベース管理者、開発者、運用チームがデータベース環境を管理する方法を革新し、プロアクティブな問題検出と迅速な対応機能を可能にしています。これらの進歩は、システムの信頼性向上、メンテナンスワークフローの合理化、複数のデータ

はじめに ども！前回「 DevContainer と uv で構築する爆速 Python 開発環境 」という記事を書いた龍ちゃんです。 この記事を社内で報告したところ、上司から「リンターとフォーマッターは何を使っているの？」という質問をいただきました。確かに、せっかくパッケージマネージャーに uv を採用しているなら、同じ Astral 社が開発している Ruff で統一した方が良いですよね！ ということで今回は、 uv + Ruff で統一した Python 開発環境 を構築してみました。さらに、ベース

本記事は IaCウィーク 2日目の記事です。 ⚙️ 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 💻 はじめに そもそもCDKとは 問題➀：リージョン 問題➁：CDK 問題➂：EC2 さいごに はじめに こんにちは、新卒3年目の宇都木です。2年ぶりぐらいの投稿なので緊張しています。 IaCウィークということで、配属当初から使用しているCDKで、「え、そうなの」と感じた仕様についてクイズ形式で書きたいと思います。 そもそもCDKとは AWS Cloud Development Kit（以下CDK）とは、TypeScr

ついに LangChain v1.0 がリリースされました！ 🥳 v1.0は特に「エージェント構築」が強化され、従来LangGraphが持っていた機能の統合なども行われています。本記事では、LangChain 1.0の新機能とv0.xからv1.0への移行のポイントをコード付きで紹介します。 LangChain v1.0のサマリー 項目 内容 create_agent シンプルで高機能なエージェントAPI Middleware 柔軟な拡張・制御が可能に 標準コンテンツブロック テキスト・画像・ツール呼び出し

複雑なデータ取得システムを開発する手間をかけることなく、正確かつ最新の情報を提供する AI アプリケーションを構築することを想像してみてください。10 月 28 日は、 Amazon Bedrock の Nova モデル向けの新しい組み込みツールである Web Grounding の一般提供が開始されたことを皆さんにお知らせします。 Web Grounding は、ターンキー 検索拡張生成 (RAG) オプションを開発者に提供します。このオプションは、Amazon Nova 基盤モデル がプロンプトの内容

G-gen の杉村です。2025年10月のイチオシ Google Cloud（旧称 GCP）アップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Cloud Run functions 第1世代を第2世代にアップグレードするツール (Preview) Google チャットで、スラッシュ（/）でアプリが呼び出せるように Google Gen AI SDK に C# 版が登場（Preview） gemini-2.5-flash-image（通称 Nano Ba

こんな “結合テストの悩み”、ありませんか？ 古典的な Docker 運用（docker-compose 等・固定ポート）だと並列しづらく、逐次実行で遅い mock は本番相当から遠く、信頼しきれない（mockがグリーンでも本番で落ちる） ローカルとCIの環境差やポート競合でフレークが多く、再現性が低い そこで、 testcontainers-go 導入企業：Spotify、 Intel、Shopify、ElasticSearch、OpenTelemetry、Netflix、Uber 対応言語： Java

はじめに どうも、龍ちゃんです！ 前回の「 Azure Functions×DevContainer 環境構築｜ Node.js 編 」では、Node.js 22 + TypeScript を使った DevContainer 環境構築を解説しました。今回は、 Python 3.11 を使った Azure Functions の開発環境を構築します。 サンプルリポジトリ : 本記事で解説する環境をすぐに試せるサンプルコードを公開しています。 GitHub : azure-functions-python-d

気軽に計測データを分析したいみなさん、 こんにちは、ソリューションアーキテクトの伊勢です。 せっかくデータ収集しても、こんな悩みはないですか。 収集したデータをどう利活用したらいいかわからない 分析ツールを導入したけどどう分析したいかわからない 分析結果をどう考察したらいいかわからない IoTあるあるですね。 今回は専門的な分析知識を使わず、 intdashの収集データをノーコードで分析したいと思います。 生成AIはChatGPTの最新版GPT-5を利用します。 1 はじめに データ分析とは GPT-5と

本記事は 2025 年 10 月 23 日に公開された Brian Beach による “Teaching Kiro new tricks with agent steering and MCP” を翻訳したものです。 はじめに 過去 3 年間、私は数百の顧客がソフトウェア開発に AI ツールを採用するのを支援してきました。これらの顧客の多くは、独自のライブラリ、ツール、さらにはドメイン固有言語（DSL）を開発しています。ワークフロー自動化言語、設定構文、ルールエンジンなど、これらのカスタマイズはビジネス

本記事は、2025 年 10 月 16 日に公開された “ Launch phase steps for successful launches on Amazon GameLift Servers ” を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の西坂信哉が担当しました。 ゲームが急激にヒットした場合に備え、最初から成功に向けた準備をしておくことが重要です。本記事では、 Amazon GameLift Servers でマルチプレイヤーゲームを立ち上げる際に考慮すべき重要な点につ