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G-gen の佐々木です。当記事では、法令 API を使用して日本の法令を検索できる AI エージェントを構築し、Google Cloud 上で動作するチャットボットとして利用できるようにします。 構成 法令 API エージェント Google Cloud 上の構成 当記事で使用するもの 法令 API Agent Development Kit（ADK） Vertex AI Agent Engine Cloud Run バックエンドの構築 バックエンドの概要 法令 API エージェントの開発 ディレクトリ

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G-gen の佐々木です。当記事では、ADK で開発した AI エージェントに BigQuery Agent Analytics のプラグインを組み込むことで、エージェントのリクエストやレスポンス、ツール呼び出しなどのイベントを BigQuery に記録し、SQL で分析できるようにしていきます。 構成 当記事で使用するもの Agent Development Kit（ADK） Vertex AI Agent Engine BigQuery BigQuery Agent Analytics について 概要

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みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの古屋です。 日々のお客様との会話の中で、「業務課題を解決するために新たな機能やシステムの開発が必要ではあるが、外部リソースを確保する余力もなく、自社に十分なエンジニアもいないため実現が難しい」というお声をいただきます。同様のお悩みをお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。 近年、そういった状況に対して、 Amazon Bedrock や Amazon Q Developer をはじめとする AWS の生成 AI サービスの登場により、限られた開

本記事は 2026 年 3 月 24 日に公開された Cristian Graziano の「 Amazon CloudFront flat-rate pricing plans: new features and expanded capabilities 」を翻訳したものです。 2025 年 11 月、 Amazon CloudFront  の 定額料金プランをリリース しました。リリース以降、お客様からいただいたフィードバックをもとに新しい機能を追加してきました。この記事では、 

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AWSのサーバーレスなベクトルデータベース3種（Aurora Serverless v2 + pgvector、OpenSearch Serverless、S3 Vectors）で、10万件のデータ投入と検索処理時間を比較検証しました。ベクトルデータベースを使用する際の第一歩として、少量のベクトルデータにおいてどれを選ぶべきか、実測データとアーキテクチャの観点から考察します。

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こんにちは、SCSK林です！ 様々なデータ活用が推進される中、データの蓄積場所（データレイク）と分析基盤を異なるクラウドで運用するようなケースもあると思います。一度AWS S3に溜まった膨大なデータを動かすことは容易ではありません。一方で、分析層ではGoogle CloudのBigQueryが持つクエリ性能や、マネージドなETLサービスを活用したいというニーズがあります。 私が担当した某プロジェクトでは、この「AWSにデータ、Google Cloudで分析」というハイブリッド構成を、完全閉域網で実現するこ

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