2026年1月22日〜23日、AWS Loft Tokyo にて11社87名が参加した「合同 AI-DLC Unicorn Gym」を開催しました。AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）による開発プロセスの変革を体験いただくイベントです。イベント全体の詳細は「 11社合同 AI-DLC Unicorn Gym で体験した開発のパラダイムシフト 」をご覧ください。 本記事では、参加企業の一社である 株式会社日立産業制御ソリューションズ 業務サポート本部デジタルイノベーションセンタ所属の竹地氏に、現場のエ

本記事は 2026 年 5 月 7 日に公開された “ Announcing Valkey 9.0 for Amazon ElastiCache ” を翻訳したものです。 Amazon ElastiCache が Valkey 9.0 をサポートするようになりました。これにより、Valkey オープンソースプロジェクトのコミュニティ主導による最新のイノベーションが提供され、リアルタイム分析、AI 駆動の検索、高スループットキャッシングなど、データ集約型かつレイテンシーに敏感なアプリケーションのパフォーマン

1. はじめに 最近、SC-100 をはじめとする Microsoft のセキュリティ資格と、Google Cloud の Professional Cloud Security Engineer を取得しました。学習を進める中で印象的だったのは、Microsoft Azure と Google Cloud が、同じようなテーマを扱っていてもセキュリティ設計の発想にはかなり違いがあるという点です。 特に違いが出やすいと感じたのは、「どこをセキュリティの境界と捉えるか」 と 「何を起点に設計するか」 の2つ

こんにちは。CADDi QuoteのQAエンジニアのosappyです。 「yamazakiでは埒が明かないため、技術選定についてエンジニアの方のご判断をお願いいたします」 Claude Code said... これはデザイナーの山崎さんがClaude Codeに言われた言葉です。AIを使えばデザイナーもコードを書けるようになる、そう思って始めたものの、AIですら匙を投げる場面があります。環境構築でつまずく、Gitの操作がわからない、エラーの原因を切り分けられない——AIだけでは超えられない壁が次々と現れ

はじめに NTTデータでは、ChatGPT Enterpriseのライセンス提供に加え、導入支援や問い合わせ支援を行っています。 こうした業務に関わる中で感じるのは、生成AIがそのまま力を発揮しやすい仕事がある一方で、出力をそのまま適用しにくい仕事もあるということです。 特に、問い合わせ内容が断片的だったり、複数の関係者の間で前提をそろえる必要があったりする場面では、重要になるのは単なる回答生成ではありません。 問いを整理し、確認観点を定め、次のアクションを設計することが必要になります。 この記事では、そ

G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas のセッション「 Secure what's next: AI-driven defense for the enterprise 」について、速報レポートをお届けします。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp はじめに A

こんにちは。SCSKの磯野です。 Google Cloud Next ’26 in Las Vegas Day1の基調講演が終わったので、内容をざっと整理してみました。 普段はMicrosoft（Fabric / Foundry）とGoogle Cloudの両方を触っている立場なので、「これってMicrosoftだとどういう位置づけ？」という観点で見た内容をまとめています。 1日目の基調講演「Opening keynote: The agentic cloud」 の速報的なまとめですが、Goo

2026年3月24日、サポーターズ主催のオンライン勉強会「全エンジニアEM化説」が開催され、JAPAN AI株式会社（ジーニーグループ）Product Dev Group 部長 Leon Xuが登壇しました。 生成AIやコーディングエージェントの進化により、エンジニアの役割はこれまでにないスピードで変化しています。実際、ソフトウェア開発の現場では「AIがコードを書く時代に、人間のエンジニアの価値はどこに残るのか」「本当に全員にマネジメント視点が求められるようになるのか」といった疑問や不安に向き合うことが増

G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas のセッションの1つ、「 Chrome Enterprise Premium & Google Unified Security 」の速報レポートをお届けします。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp セッションの概

はじめに マイクロサービスアーキテクチャ（MSA）のような多層のアプリケーション・多数の処理ルートを持つシステムでは、タイムアウト値の設計が重要です。呼び出しチェーンのどこかで待ち時間（＝タイムアウト値）の整合性が崩れると、想定外のタイムアウトが発生しやすくなるためです。 タイムアウト値の設計では、原則、呼び出し元のタイムアウト時間を、呼び出し先の想定処理時間よりも長く設定するのがベストプラクティスとされていますが、MSAのように、リクエストが通過するルートのパターンが複雑で多様なシステムにおいては、この

! この記事は執筆者個人の体験・見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 ! この記事では、筆者の環境で実際に詰まったポイントと、そのときに有効だった対処を紹介しています。 PC や WSL、SnowSQL、社内ネットワーク、Zscaler の設定によって挙動が異なることがあるため、環境によっては必要な手順や結果が変わる場合があります。 はじめに はじめまして。データマネジメント統括部の田辺と申します。 2025年に入社し、現在（記事公開時点）2年目です。 業務でSnowflakeを

本稿は、SBI ネオバンキングシステム株式会社による AWS EKS Auto Modeの活用について、主導されたSBI ネオバンキングシステム株式会社 新藤様より寄稿いただきました。 はじめに SBI ネオバンキングシステム株式会社（以下、弊社）は、地方銀行向けのインターネットバンキングサービスをマルチテナント型 SaaS として開発・運用しています。サービス基盤には Amazon Elastic Kubernetes Service（以下、Amazon EKS）を採用しており、従来は AWS Farg

2026 年 3 月 27 日、Chat Agent や Flows をはじめとする Amazon Quick の AI Agent 機能の東京リージョンローンチを記念したイベント「Amazon Quick Event」が開催されました。本イベントでは、Amazon Quick の製品紹介や Amazon 社内での活用事例に加え、AWS パートナー企業やお客様による具体的な導入事例が共有されました。会場には多くのお客様にお越しいただき、オンラインでも多数の方にご参加いただきました。本記事では、イベントの模

本ブログは 株式会社スギ薬局様 とアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの吉田です。 「生成 AI を業務に活用したいが、一過性の PoC で終わってしまう」「成果を組織全体に広げるにはどうすればいいか」——こうしたご相談をいただく機会が増えています。 今回ご紹介するのは、株式会社スギ薬局様の事例です。現場の業務課題と技術を組織として結びつけながら、 Amazon Bedrock を活用した年末調整 QA ボットと調

Bedrock エージェント VS Bedrock AgentCore：比較ガイド 目次 導入 概要 Bedrock エージェントとは Bedrock AgentCore とは AWS 最適化フレームワーク：Strands SDK 詳細比較 アーキテクチャ比較 機能比較 実装の複雑さ比較 コスト比較 パフォーマンス特性比較 制約事項 ユースケース別推奨 1. 迅速なプロトタイピング 2. エンタープライズ向けカスタムエージェント 3. マルチテナント SaaS 4. 既存システムへの統合 5. 高度なワー